Психографические данные об образе жизни

• Занятие гольфом

• Катание на лыжах

• Чтение книг

• Бег

• Езда на велосипеде

• Домашние животные

• Рыбалка

• Интерес к электронной технике

• Просмотр программ кабельного телевидения

Существуют также фирмы, которые занимаются сбором демографических данных о раз­личных видах деловой деятельности (Dun & Bradstreet, American Business Information).

Желая увеличить свою конкурентоспособность, присутствующие на рынке компании при­ступили к разработке разных видов услуг, ориентированных на определенный контингент потребителей, и реализации новых способов сбыта продукции. Для эффективной деятельности на уровне отдельного потребителя, который иногда называют "микромаркетинговым", необходимо учитывать значительные различия между разными группами потребителей. При ра­зработке и оценке маркетинговых программ нередко используют прямую почтовую рассылку, которая почти полностью основывается на внутренней вторичной информации. Сегодня наиболее распространенная технология прямого маркетинга - сегментирование потребительской базы данных для определения и оценки ответной реакции на ориентированные на потребителя рекламные сообщения и предложения, ценовые и платежные пакеты.

Предположим, руководство универмага в связи со снижением уровня продаж в отделе бытовых товаров решило исследовать, какой из двух факторов - условия оплаты покупок или продуктовая линия - вызовет наибольшую ответную реакцию потребителей. С этой целью управляющий по маркетингу составил сообщения трех типов, предназначенные для почтовой рассылки. В сообщениях первого типа речь идет о распродаже с упором на условия кредита и удобную систему оплаты. В сообщениях второго типа особое внимание уделяется описанию марок товаров. Сообщения третьего типа были контрольными. В них указывалась лишь дата и время распродажи.

Сообщение каждого типа было отослано по почте соответственно трети отобранных для проведения исследования потребителей, общее количество которых составило три тысячи. При рассылке использовалась информация из базы данных потребителей, которую на протяжении двух последних лет собирал и пополнял отдел маркетинговых исследований универмага. Ее со­ставляли следующим образом. Сначала вводили номер телефона потребителя, его имя, адрес, а также наименования покупок, которые он совершил в данном универмаге. Таким образом, для каждого потребителя был создан отдельный файл, который опознавался по номеру телефона (так как именно он всегда вводился первым) и пополнялся информацией о новых покупках. Кроме указанных данных, в компьютерной системе также хранилась информация об отделе универмага, в котором совершилась покупка, о сумме потраченных при этом средств, дате по­купки и способе платежа. Таким образом, необходимую для осуществления маркетингового исследования информацию можно было быстро извлечь из индивидуальных потребительских файлов в соответствии со следующими категориями: почтовый индекс, наименования покупок или отделов универмага, дата последней покупки, сумма, потраченная в определенный проме­жуток времени. В состав выборки опрашиваемых отбирались потребители, которые совершили покупки в отделе бытовых товаров в течение последних 6 месяцев.

Всем потребителям обещали скидку в 10 долларов после предъявления почтовой карточки. На каждом из этих сообщений предварительно был нанесен специальный идентификацион­ный код потребителя, с помощью которого удалось определить степень ответной реакции на различные сообщения о продаже.

Анализируя результаты, управляющий по маркетингу особо интересовался уровнем варьи­рования ответов на все три вида сообщений. Кроме того, он также хотел выяснить, насколько сами потребители, отреагировавшие на сообщения, отличаются друг от друга. Максимальное количество ответов было получено на сообщения с упором на ассортимент товаров. Потребите­ли этой группы значительно превосходили представителей двух других групп в соответствии с категориями дохода, образования и возраста. Результаты этого исследования легли в основу но­вой маркетинговой программы, разработанной сотрудниками универмага, которая предусмат­ривала расширение ассортимента продукции и была рассчитана на потребителей более зрелого возраста и на потенциальных покупателей с высоким уровнем дохода.

Большой потенциал маркетинговых баз данных широко используется при разработке сложных маркетинговых программ, направленных на целевые группы, как описано в следую­щем примере.

ПРИМЕР. Новое секретное оружие: массовая база данных

Сотрудники девяти тысяч ресторанов компании КFС (как использующих договор фран­шизы, так и находящихся в полном владении компании) ежегодно обслуживают миллионы посетителей. Для получения максимально адекватной информации о характеристиках и тенденциях потребительской аудитории руководство КFС наняло компанию Informix для разработки специального программного обеспечения Metacube Software, которое проводит автоматический сбор данных из каждого из девяти тысяч ресторанов и сохраняет их в удоб­ном для пользования формате. Мики Томас, директор информационных систем компании KFС, сообщает, что "со времени осуществления покупки до ее регистрации в общей базе данных проходит лишь полтора дня". Такая точная информационная база представляет собой ценный материал, используемый при анализе и решении задач маркетингового исследования. Она может быть надежным фундаментом для принятия важных маркетинговых решений, а также источником полезной информации для индивидуальных магазинов, не имеющих возможности самостоятельно провести подобное маркетинговое исследование. Используя информацию базы данных, маркетологи анализируют покупки и время ее совершения и подсчитывают процентное соотношение потребителей, которые питаются в самом ресторане, тех, которые пользуются окном быстрого обслуживания, и потребителей, заказывающих еду с доставкой на дом. На основе результатов анализа всех этих данных разрабатывают профиль потребителей.

Используя данные исследования поведения потребителей, компания КFС может значительно повысить уровень обслуживания клиентов и увеличить рентабельность каждого из своих ресторанов. Например, руководствуясь информацией из общей базы данных, а также учитывая основные тенденции в экономической жизни определенного населенного пункта, представляется возможным более или менее точно прогнозировать объемы продаж по вре­мени (часы, дни, недели). Это позволяет повысить эффективность обслуживания за счет усовершенствования графика работы персонала и точнее рассчитывать количество необхо­димых продуктов. Таким образом, применение передовых информационных технологий способствует улучшению обслуживания и, как следствие, удовлетворенности потребителей, а также значительно повышает уровень производительности и рентабельности [11].