Спустя год после установки системы Salesforce издатели датской газеты Politiken поняли, что столкнулись с серьезной проблемой. Система оказалась не предназначена для обработки данных из нескольких источников, в то время как доступ к ним был совершенно необходим. На рынке представлено множество технологий обработки, но многие из них устарели. Поэтому компания решила разработать собственное озеро данных с функцией AI-моделирования.
Одна из самых популярных качественных газет Дании Politiken в будущем планирует полагаться только на своих подписчиков – как в печати, так и в digital. А учитывая, что цифровая подписка стоит порядка €40 в месяц (у них один из самых высоких ценников в Европе), технологии вовлечения и удержания пользователей должны быть абсолютно эффективны. И по этой причине так важно как можно скорее наладить стабильную работу – озеро данных создается в интересах и усилиями всей медиагруппы JP/Politiken, и все должно быть готово уже к концу 2020 года. Сейчас проект находится в стадии завершения, и вскоре он позволит компании значительно повысить эффективность маркетинга и оптимизировать работу с клиентами – это ключевые пункты общей стратегии работы с подписками.
«У нас есть очень много идей того, что можно предпринять для вовлечения и удержания пользователей, – говорит директор по работе с клиентами Politiken Йоханне Холм. – Сейчас наша экосистема организована довольно разумно, она вполне динамична, и в ней почти нет избыточных элементов. Но мы используем Salesforce не совсем по назначению, и в результате образуется слишком много неструктурированных данных. Было бы гораздо легче, если бы вся информация отправлялась в озеро данных в уже структурированных форматах – так проще работать, мы могли бы объединять данные и добавлять к ним содержимое других источников. Salesforce – маркетинговая платформа, а не хранилище. Вот почему нам надо как можно скорее ввести наше озеро данных в эксплуатацию».
Salesforce: не для хранения и управления
Politiken перешла на Salesforce Marketing Cloud больше трех лет назад. В это время отдел аналитики начал следить за поведением пользователей на Politiken.dk, но тогда его сотрудники не смогли узнать ничего полезного, кроме числа посетителей. Чтобы использовать данные сегментированно, нужно было загрузить их в Salesforce по отдельности и объединить с другой информацией о клиенте, такой как пол, возраст, клиентская история, поведение при чтении электронной версии и во время прослушивания подкастов. Отдельно загружать приходилось и все данные о продукте.
«Мы недооценили объем усилий, которые пришлось вкладывать, чтобы использовать функционал Salesforce максимально полно. Загрузка данных и отстраивание всех процессов вручную отнимало львиную долю энергии и времени – почти три года ушло у нас на то, чтобы из нашей работы с Salesforce вышел толк», – говорит Холм.
Решение установить Salesforce было принято с целью создать единый стиль коммуникации на всех каналах, опираясь на полный цифровой (и аналоговый, когда речь идет о клиентском сервисе и телемаркетинге) профиль пользователя.
«Сегодня мы можем контролировать общение с клиентами, сегментируя письма, всплывающие окна, баннеры, опросы и т. п., основываясь на поведении пользователей, и повышать вовлеченность на разных каналах, обещая и предлагая то, что гарантированно вызовет интерес», – продолжает Холм.
Впрочем, как сказано выше, хотя Salesforce и эффективен в использовании данных, он не предназначен для хранения и управления ими. Вдобавок Politiken приходится (как и большинству подобных компаний в индустрии новостей) собирать данные из устаревших систем в родных форматах, причем делать это эффективно, со стабильным и предсказуемым результатом. Стало ясно, что тщательно структурированное центральное хранилище жизненно необходимо для бизнеса.
Озеро данных: оптимальное решение
Итак, JP/Politiken решили построить собственное озеро данных для всей медиагруппы. Директор по цифровому развитию Politiken Троэлс Йоргенсен подчеркивает, что для издателей особенное значение играет обработка данных внутри компании: «Нужно строить базу данных клиентов самим. Тогда вы будете владеть этими данными, хранить их и распоряжаться по своему усмотрению, то есть полностью контролировать ситуацию».
Озеро данных – не только центральное хранилище информации для BI (business intelligence), оно представляет собой еще и эффективный способ интеграции всех входящих в него устаревших систем. Команда аналитиков пользуется четкими правилами для пересылки (а также для получения) данных из других систем в озеро, учитывающими такие факторы, как формат, частота и структура данных.
«Благодаря унифицированному процессу спецификации мы можем быть уверены, что все данные в озере истинны и структурированы так, чтобы мы могли использовать их для маркетинга, коммуникаций и главное – для последующей оценки наших действий», – говорит Холм.
Группа, занимающаяся внедрением озера данных, состоит из IT-директора JP/Politiken, Йоханне Холм и ее коллег из других брендов группы, Jyllands-Posten и Ekstra Bladet, причем последние сами контролируют свои наборы данных. В каждом издании также есть специальный сотрудник, ответственный за преобразование данных.
Шаг первый: единый и мультиканальный путь клиента
С переходом на централизованное озеро в распоряжении Politiken оказались комбинированные данные всех систем, и теперь компания может использовать их на всех этапах пути клиента, в том числе и для персонализации предложений.
«На текущий момент приходится создавать «карту» пути клиента отдельно для каждого канала, – говорит Холм. – Требуется много ручной работы, этот метод довольно громоздкий, и к тому же невероятно сложно получить сводный обзор всех путей или собрать сведения об эффективности Salesforce, баннеров, Facebook, Google, bMetric и всплывающих окон. И если бы надо было провести A/B-тестирование коммуникации, пришлось бы делать это два раза на каждом канале».
«Наш план – приобрести или самим построить решение с единым интерфейсом, – продолжает Холм. – Но прежде надо понять, что именно нам нужно. Купить такую систему было бы гораздо легче, потому что задача постоянно развивать ее и делать апгрейд лежит на поставщике. Но если мы будем строить ее сами, надо удостовериться, что разработчики передадут всю информацию тем, кто будет работать с ней впоследствии, – иначе мы окажемся в уязвимом положении».
Шаг второй: разработка и доработка AI-модели
Чтобы сделать свои технологии маркетинга и удержания еще более эффективными, Politiken собираются инкорпорировать в озеро данных AI-моделинг. «Сейчас мы собираем только информацию о конверсии – число клиентов, пришедших в результате определенной кампании. Но это далеко не вся картина, и не все клиенты одинаковы с точки зрения бизнеса».
Politiken разрабатывает AI-модели для прогноза оттока, определения пожизненной ценности клиента (CLV), стартовой и рыночной цен в сотрудничестве с американской консалтинговой фирмой Mather.
Но глобальные изменения повлекли за собой ряд новых трудностей. «Так как наши данные структурированы не в общепринятом формате, нам пришлось потратить больше времени, чем мы планировали, чтобы привести их в привычный вид и объяснить консультантам из Mather, как мы строим свой бизнес, – объясняет Холм. – Другая проблема – устаревшие системы. Мы перенесли данные о клиентах и продуктах с Infosoft на Bordas, а сейчас перемещаем их на Zuora».
Как только все алгоритмы будут отлажены, команда под руководством Холм сможет сегментировать клиентов согласно их прогнозируемому поведению. «Когда мы будем планировать кампании на следующий год, то, надеюсь, выясним, какие группы таргетировать в зависимости от вероятности подписки, прогнозируемой лояльности, готовности платить и CLV. Сюда войдет и расчет стоимости приобретения клиента: некоторые кампании нерентабельны, если клиент слишком «дорогой» и не задержится надолго».
В настоящее время Politiken планируют включить в модель CLV только доходы от подписок – без рекламной прибыли, которая зависит от просмотров страниц подписчиком. «Включить оба источника дохода пока что слишком сложно, так как мы все еще в процессе извлечения данных из множества систем. Возможно, у нас получится создать более полную CLV-модель через год-два, когда мы завершим преобразование данных».
Во многих отношениях технические затруднения Politiken разделяют все игроки индустрии. Есть множество устаревших систем, от которых приходится избавляться – с одной стороны, а с другой – срочная необходимость внедрять автоматизированный маркетинг. И хотя индивидуальных сценариев столько же, сколько компаний, все же есть одна универсальная истина: обеспечить надежное будущее своей модели цифровых подписок можно только начав приводить в порядок данные.
Новая концепция: матрица «Обещаний»
В 2018 году, через пару лет после перехода с пэйвол-модели ограниченного доступа на фримиум, редакторы и маркетологи Politiken задумались над концепцией «Обещаний читателям» – конкретного подтверждения тому, что подписка на Politiken стоит своих денег. Сегодня таких «Обещаний» уже много, и в будущем их станет больше. Но главное – путь клиента строится именно вокруг них, и основная цель состоит в том, чтобы клиент как можно более активно взаимодействовал с «Обещаниями» в первые 100 дней. Программа ста дней включает в себя имейлы, баннеры и фиды, рекламирующие новостное приложение, почтовые рассылки от редакции, членский клуб Plus (скидки на товары и услуги) или ежедневный подкаст.
Директору по работе с клиентами Йоханне Холм пришло в голову, что может существовать взаимосвязь между программой «Обещаний» и лояльностью: «Мы предположили, что обещая больше, мы повышаем лояльность пользователей. Но как доказать это наглядно? И какие обещания работают эффективнее?» С этими вопросами она обратилась в отдел аналитики, и там ее коллеги разработали матрицу использования «Обещаний».
Сесилия Кемпбелл
Скриншот: politiken.dk
Доклад «The anatomy of tech tied to reader revenue: Politiken’s deep dive into a data lake» на английском языке доступен членам WAN-IFRA бесплатно, остальные могут его купить
Материал опубликован в апрельском номере журнала «Стратегии и практика издательского бизнеса. WAN-IFRA-ГИПП Magazine»
Все материалы свежего номера читайте здесь
