Komunikacja mailowa to wciąż wiodący kanał bezpośredniego kontaktu z konsumentami. Istnieje wiele przykładów firm, które wykorzystując ten kanał, z powodzeniem zwiększają zaangażowanie konsumentów i obroty. Zbyt agresywne prowadzenie kampanii może powodować jednak spadek otwieralności i pozytywnych efektów maili. Zbyt zachowawcze podejście do wykorzystania mailingów może uniemożliwić realizację pełnego potencjału zakupowego bazy konsumentów. Wraz z wzrastającą liczbą sprzedawanych produktów, coraz bardziej wyśrubowanymi oczekiwaniami klientów oraz coraz silniejszą konkurencją, optymalne planowanie kampanii staje się jeszcze większym wyzwaniem. Na szczęście data science może pomóc.
Recepta na sukces jest prosta. Trzeba wysyłać do konsumenta maksymalnie dużo wiadomości email, nie więcej i nie częściej jednak niż jest on w stanie znieść. Trzeba wysyłać do konsumenta wiadomości o potencjalnie najbardziej dochodowych produktach, nie takich jednak, które go zupełnie nie interesują. Wreszcie trzeba wysyłać wiadomości w odpowiednich momentach, zarówno pod względem preferencji konsumenta, jak i kalendarza kampanii i potrzeb „dopalenia” sprzedaży. No i dobrze byłoby nie informować klienta o produktach, które i tak zamierza kupić. Zasady są okrutnie proste. Dlaczego więc ich realizacja w praktyce bywa tak trudna?
Jak optymalizować działania marketingowe – przykład
Poszukując odpowiedzi na to pytanie, posłużymy się następującym bardzo uproszczonym z konieczności przykładem. Firma sprzedaje trzy produkty A, B i C. Każdy z nich będzie przedmiotem kampanii, które realizowane będą w rozważanym 4-tygodniowym okresie.
Produkt A promowany będzie w tygodniu 23, produkt B we wszystkich tygodniach, a produkt C tylko w ostatnim 24 tygodniu. Najbardziej dochodowy dla firmy jest produkt C – każda sztuka to 250 zł marży. Dla produktu A i B jest to zaś odpowiednio 100 i 50 zł. Powyższe informacje podsumowane są w tabeli
| Produkt / Tydzień kampanii | 21 | 22 | 23 | 24 | Zaysk jednostkowy |
| A | X | 100 | |||
| B | X | X | X | X | 50 |
| C | X | 250 |
Załóżmy też, że firma ma tylko 100 klientów i każdy z nich ma inne preferencje co do częstotliwości wysyłek. Przykładowo konsument nr 1 akceptuje częstotliwość nie większą niż raz na 2 tygodnie. Wysyłka do niego może być więc zrealizowana albo w tygodniach 21 i 23 bądź w 22 i 24 tygodniu. Konsument nr 2 jest nieco bardziej przewrażliwiony na punkcie częstotliwości komunikacji i już wysyłki częstsze niż raz na 4 tygodnie jest skłonny uznać za nadmierne spamowanie. Wysyłka do niego może być więc zrealizowana tylko w jednym z 4 tygodni itd.
Załóżmy wreszcie, że naszym celem jest maksymalizacja efektu dla całego czterotygodniowego okresu. Przez efekt zaś rozumiemy łączną wygenerowaną dzięki kampanii dodatkową sprzedaż. Zakładamy także, że w jednym tygodniu nie można wysłać do danego odbiorcy więcej niż jednej wiadomości. W tygodniach więc, w których prowadzone są więcej niż jedna kampania musimy wybrać, którą wyślemy. Nie wysyłamy też więcej niż jednej wiadomości dotyczącej danej kampanii do tego samego klienta.
Nawet przy tak skromnej bazie: 3 produkty, 4 tygodnie, 100 konsumentów mamy do podjęcia 24 x 3 x 100, czyli 4800 zerojedynkowych decyzji czy wysyłać danemu klientowi daną kampanię w danym tygodniu czy nie. Wystarczy, że dołożymy tylko jeszcze jeden produkt i rozszerzymy okres do 5 tygodni a liczba decyzji rośnie do 12800. Gdybyśmy chcieli optymalizować kalendarz dla kwartału (12 tygodni) przy tej samej liczbie produktów i klientów dochodzimy już do 1638400 kombinacji. A przecież mało która firma ma tylko 100 klientów i sprzedaje 4 produkty…
Widzimy więc, że liczba decyzji, które trzeba podjąć rośnie bardzo dynamicznie. Nawet dla tak małej bazy nie sposób podjąć tylu decyzji ręcznie.
Co więc w takiej sytuacji robimy?
- Możemy zrezygnować z optymalizacji i wysyłać każdemu wszystko zawsze albo wybierać losowo.
- Możemy przyjąć metodę przybliżoną, która nie gwarantuje znalezienia optymalnego rozwiązania, ale daje szansę na znalezienie rozwiązania lepszego niż losowe. Przykładowo dla każdego konsumenta przypisujmy kolejno najbardziej dochodowe kampanie. Ten intuicyjny sposób nie gwarantuje wcale jednak osiągnięcia maksymalnego globalnego efektu. Być może, biorąc pod uwagę wszystkie ograniczenia jakie mamy, dla danego konsumenta lepiej byłoby zrezygnować z wysyłki najbardziej dochodowej kampanii i dzięki temu mieć możliwość wysłania mu dwóch nieco mniej dochodowych, które jednak w sumie przyniosą wyższy zysk.
- możemy skorzystać z programowania matematycznego i zaawansowanych silników optymalizujących aby znaleźć najlepszą możliwą kombinację wysyłek. Warto wiedzieć, że około 85% firm z listy Fortune 500 wykorzystuje tego rodzaju metody w swoich operacjach biznesowych. Przykładowe efekty jakie w obszarze optymalizacji kampanii mailowych były osiągane przy wdrożeniach takich rozwiązań:
- ponad 30-procentowy wzrost wskaźnika open rate (dzięki optymalnej częstotliwości),
- ponad 6-procentowy wzrost wartości sprzedaży w grupie targetowanej w optymalny sposób w stosunku do grupy targetowanej przy pomocy uproszczonych metod decyzyjnych,
- blisko 50-procentowa oszczędność czasu i zasobów ludzkich przy planowaniu kampanii.
Podsumowanie
Na koniec warto wspomnieć, że w świecie, w którym oprócz mailingów wysyłamy także smsy oraz kontaktujemy się z klientami innymi kanałami liczba możliwych kombinacji decyzji jest jeszcze większa. Tym większe będą zatem korzyści z optymalizacji matematycznej. Unikniemy też sytuacji, w której z trudem ułożony ręcznie plan (a i tak nie optymalny) posypie się gdy trzeba będzie „tylko o tydzień” przesunąć jedną kampanię, a ze względu na problemy z dostawami pewnego produktu wolumen wiadomości z nim związanych trzeba będzie ograniczyć o 50%. Ludzki planista nie zdoła zmodyfikować w terminie planu, lub z dnia na dzień odejdzie z pracy. Odpowiednio napisany program optymalizacji matematycznej poradzi sobie z tym zadaniem w przeciągu minut lub godzin. Pozwoli przy tym osiągnąć maksymalny możliwy w danych warunkach i przy danych ograniczeniach zysk z kampanii.
