Благодаря развитию современных технологий сбора, существенно расширяется база хранения и обработки данных

В зависимости от того, какую модель использует продавец, можно собирать разные виды данных и немного по-разному подходить к их дальнейшей утилизации.

Начните с анализа продаж:

Анализируйте данные кассового оборудования

Розничные продавцы накапливают большой объем данных о реальном поведении клиентов: сведения о дате, времени покупки, содержании этой покупки, среднем чеке, глубине и т. д. Если у розничной точки есть программа лояльности, то есть и возможность персонализировать клиента и строить по нему всю историю его покупок. Эти данные можно использовать для решения следующих задач:

Разбивать клиентов на сегменты. Здесь можно задействовать классическую RFM-сегментацию, чтобы определить наиболее и наименее приоритетные сегменты клиентов — тех, у кого высока вероятность следующей покупки, а кто находится на грани ухода. Выгрузив соответствующие этим сегментам ID клиентов, можно использовать их номера телефонов в базах ретаргетинга и выстраивать по ним персонализированную коммуникацию.

Управлять customer journey каждого клиентского сегмента на основе кластеризации всех клиентов по JTBD. Это превращает социальные медиа в инструмент, стимулирующий клиента принимать решения сразу на нескольких этапах путешествия:

а) на этапе сделки — информируя клиента о специальных бонусах и предложениях
б) на этапе пост-покупочного опыта — обучая клиента более качественному использованию приобретенных товаров и услуг
в) на этапе лояльности — адресуя коммуникации тем, кто в этой точке уже ранее совершал сделку

Грамотнее подходить к тематике коммуникаций. Знать, на каких SKU необходимо делать акцент в коммуникации; понимать комбинаторику между разными SKU — причем как мгновенную комбинаторику, когда два SKU приобретаются в рамках одного чека, так и отложенную, когда покупка одного SKU через некоторое время влечет за собой покупку другого.

Понимая устойчивые предпочтения потребителей, можно дополнительно создавать сегменты ретаргетинга по устойчивым SKU, входящим в чеки, и, исходя из этого, лучше понимать, какие SKU предъявлять в следующей коммуникации.

Помогайте клиенту, пока он принимает решение:

В этом случае ключевой задачей становится передача данных сегмента ретаргетинга по тем клиентам, которые пришли, для которых провели презентацию и которые ушли принимать решение.

В этом моменте принятия решения, укладывающемся в нормальный цикл сделки, социальные медиа должны склонить клиента на сторону продавца, качественно ознакомить его с преимуществами, предъявить эти преимущества через какие-то расширенные контентные форматы типа лонгридов, показать кейсы тех, кто уже, например, живет в этом ЖК.

Возвращайте ушедших:

Задачи по использованию данных в SMM в этом случае не сильно будет отличаться от задач офлайновых магазинов с той лишь разницей, что возникает больше возможностей по таргетированию на клиентов в связи с их поведенческими индикаторами: доходимость до цели, брошенные корзины и т. д.

Стройте персональную коммуникацию:

В персональных немассовых продажах, так называемых экспертных продажах, в дело вступает account-based marketing, то есть маркетинг, основанный на взаимодействии с конкретными людьми. Задача состоит в том, чтобы определить целевые отрасли и индустрии, состав ЛПРов и идентифицировать их в социальных медиа, в том числе через алгоритмы ручного поиска, и нацелить коммуникацию на них.

По сути своей социальные медиа здесь выступают отличным инструментом для назначения встреч, а результаты встреч могут быть использованы для того, чтобы начать по конкретному клиенту транслировать преимущества компании по сравнению с конкурентами (например, отправка писем), тем самым подталкивая его к ускоренному принятию решения и к сокращению цикла сделки.

Используйте закрытую петлю:

При работе торговых представителей данные, которые собираются в процессе продаж, могут быть более глубокими, особенно в тех случаях, когда компания для автоматизации работы своего полевого персонала использует системы CLM (closed-loop marketing), которые передают сведения о клиентах и их предпочтениях.

Так CLM-система в процессе переговоров торгового представителя с врачом позволяет оценить, каких конкурентов врач рекомендует пациенту, на что опирается, что для него является наиболее важным, когда он выбирает, какой препарат порекомендовать.
Такие данные, при условии, что они правильно заведены в CLM, тоже могут выступать основанием для ретаргетирования и более фокусного выстраивания коммуникации с клиентами.

Будущее SMM с точки зрения его конвергенции с процессом продаж состоит в том, чтобы: