Тест: Креатив? Или все-таки аналитика?
Как крупные компании достигают маркетинговых целей
Мы
Делаем
Пишем
Ищем таланты
Связаться
Тест
Знаете ли вы, как крупные компании находили новые точки роста? Как искали инсайты и какие подходы применяли?

Попробуйте угадать, пройдя тест, основанный на реальных кейсах из мировой практики.

Впереди 10 увлекательных вопросов.
Начать тест
С помощью какой эмоциональной рекламной кампании British Airways смогли увеличить долю рынка перелетов между Северной Америкой и Индией с 7,1% до 10,4%?
Неверно! Танец это, конечно, весело, но он вряд ли повлиял бы на продажи. Вместо этого British Airways провели фокус-группы и узнали, что основная причина полёта в Индию — желание повидать родителей. Они создали видеоролик «British Airways India — A Ticket to Visit Mum» с историей матери, которая давно не видела сына. Он стал вирусным и набрал 2,6 млн просмотров на YouTube, а доля рынка компании увеличилась с 7,1% до 10,4%.
Это правильный ответ! В то время, как конкуренты пытались привлечь целевую аудиторию с помощью имитации индийской культуры во время полета, British Airways провели фокус-группы и узнали, что основная причина полёта в Индию — желание повидать родителей. Компания создала видеоролик «British Airways India — A Ticket to Visit Mum» с историей матери, которая давно не видела сына. Он стал вирусным и набрал 2,6 млн просмотров на YouTube, а доля рынка компании увеличилась с 7,1% до 10,4%.
Конечно, нет! Это же ценовая дискриминация. Чтобы повысить долю рынка British Airways провели фокус-группы и узнали, что основная причина полёта в Индию — желание повидать родителей. Компания создала видеоролик «British Airways India — A Ticket to Visit Mum» с историей матери, которая давно не видела сына. Он стал вирусным и набрал 2,6 млн просмотров на YouTube, а доля рынка компании увеличилась с 7,1% до 10,4%
Ответ неверный! Вряд ли еда так сильно влияет на клиентов. British Airways провели фокус-группы и узнали, что основная причина полёта в Индию — желание повидать родителей. Компания создала видеоролик «British Airways India — A Ticket to Visit Mum» с историей матери, которая давно не видела сына. Он стал вирусным и набрал 2,6 млн просмотров на YouTube, а доля рынка компании увеличилась с 7,1% до 10,4%.
Далее
Проверить
Показать результат
Как BCG с помощью прогнозных моделей помогли фармкомпаниям увеличить прибыль на 10% в сезон эпидемий?
Верно! BCG использовали эпидемиологические и переписные данные для прогноза пика заболеваний. Для каждого региона оценивалась нагрузка отдела продаж на конкретный момент времени путем расчета индекса охвата территории заболеванием. Затем нагрузки отделов балансировались путем расширения или сокращения отдела продаж. Благодаря такой стратегии продажи выросли на 10% и более.
Неверно! Где же здесь прогнозные модели? BCG использовали эпидемиологические и переписные данные для прогноза пика заболеваний. Для каждого региона оценивалась нагрузка отдела продаж на конкретный момент времени путем расчета индекса охвата территории заболеванием. Затем нагрузки отделов балансируются путем расширения или сокращения отдела продаж. Благодаря такой стратегии продажи выросли на 10% и более.
Вот и нет! Этот ход хоть и учитывает будущее, но ничего не прогнозирует. BCG же использовали эпидемиологические и переписные данные для прогноза пика заболеваний. Для каждого региона оценивалась нагрузка отдела продаж на конкретный момент времени путем расчета индекса охвата территории заболеванием. Затем нагрузки отделов балансируются путем расширения или сокращения отдела продаж. Благодаря такой стратегии продажи выросли на 10% и более.
Ответ неверный. Партнерство может сработать не только во время эпидемии. BCG использовали эпидемиологические и переписные данные для прогноза пика заболеваний. Для каждого региона оценивалась нагрузка отдела продаж на конкретный момент времени путем расчета индекса охвата территории заболеванием. Затем нагрузки отделов балансируются путем расширения или сокращения отдела продаж. Благодаря такой стратегии продажи выросли на 10% и более.
Далее
Проверить
Показать результат
За счет каких продуктов, ориентированных на новый сегмент потребителей, розничный объем продаж Coca-Cola вырос на 7% в 2018 году?
Верно! Линейка напитков с уменьшенным количеством сахара или совсем без него открыла для компании новый сегмент — людей со здоровым образом жизни. Благодаря этой линейке в 2018 году розничный объем продаж компании вырос на 7%.
Вот и нет! Какой новый сегмент мог привлечь новый вкус? Тех, кто пьет газировку исключительно с вишней? Новинка была создана для того, чтобы разнообразить выбор существующих потребителей. А вот линейка напитков с уменьшенным количеством сахара или совсем без него открыла для компании новый сегмент — людей со здоровым образом жизни. Благодаря этой линейке в 2018 году розничный объем продаж компании вырос на 7%.
Вот и нет! Какой новый сегмент мог привлечь новый вкус? Тех, кто пьет газировку исключительно с ванилью? Новинка была создана для того, чтобы разнообразить выбор существующих потребителей. А вот линейка напитков с уменьшенным количеством сахара или совсем без него открыла для компании новый сегмент — людей со здоровым образом жизни. Благодаря этой линейке в 2018 году розничный объем продаж компании вырос на 7%.
Вовсе нет! Это была оригинальная кампания, но вряд ли она бы увеличила объем продаж в долгосрочной перспективе и тем более привлекла новых потребителей. А вот линейка напитков с уменьшенным количеством сахара или совсем без него открыла для компании новый сегмент — людей со здоровым образом жизни. Благодаря этой линейке в 2018 году розничный объем продаж компании вырос на 7%.
Далее
Проверить
Показать результат
Как Netflix удается с помощью аналитики продлевать 93% сериалов после «пилотного» сезона, когда теле-индустрия продлевает только 35% новых шоу?
Абсолютно верно! Netflix анализирует: время просмотров, регион, тип контента, устройство проигрывания, доступ к функции Just for Kids, рейтинги, поисковые запросы, поведение в режиме просмотра и прокрутки и многое другое. Такой объем данных позволяет точно определить, кто их аудитория, в какое время, что и как она хочет смотреть; что делать, чтобы пользователи смотрели еще больше и дольше. Сейчас у Netflix 148 млн. абонентов по всему миру и это один из самых дорогих и успешных брендов отрасли.
Возможно, это часть их успеха, но нет. Netflix анализирует: время просмотров, регион, тип контента, устройство проигрывания, доступ к функции Just for Kids, рейтинги, поисковые запросы, поведение в режиме просмотра и прокрутки и многое другое. Такой объем данных позволяет точно определить, кто их аудитория, в какое время, что и как она хочет смотреть; что делать, чтобы пользователи смотрели еще больше и дольше. Сейчас у Netflix 148 млн. абонентов по всему миру и это один из самых дорогих и успешных брендов отрасли.
Было бы отлично, но не то. Netflix анализирует: время просмотров, регион, тип контента, устройство проигрывания, доступ к функции Just for Kids, рейтинги, поисковые запросы, поведение в режиме просмотра и прокрутки и многое другое. Такой объем данных позволяет точно определить, кто их аудитория, в какое время, что и как она хочет смотреть; что делать, чтобы пользователи смотрели еще больше и дольше. Сейчас у Netflix 148 млн. абонентов по всему миру и это один из самых дорогих и успешных брендов отрасли.
Ответ неверный. Идея одного пользователя может не понравиться другому. Да и где же здесь аналитика? Netflix анализирует: время просмотров, регион, тип контента, устройство проигрывания, доступ к функции Just for Kids, рейтинги, поисковые запросы, поведение в режиме просмотра и прокрутки и многое другое. Такой объем данных позволяет точно определить, кто их аудитория, в какое время, что и как она хочет смотреть; что делать, чтобы пользователи смотрели еще больше и дольше. Сейчас у Netflix 148 млн. абонентов по всему миру и это один из самых дорогих и успешных брендов отрасли.
Далее
Проверить
Показать результат
Как BikeBerry, интернет-магазину велосипедов, с помощью машинного обучения удалось увеличить в 2 раза число клиентов, совершающих повторные покупки, и на 30% их средний чек?
Вовсе нет! Машинное обучение никак не вяжется с эмоциональной рекламой. BikeBerry предсказывали потребительское поведение. В моделях использовались истории просмотров и покупок, демографическая и поведенческая информация, а также разрабатывались индивидуальные схемы поведения на сайте. Для каждого клиента был создан профиль, на основе которого затем генерировались индивидуальные предложения о скидках. В результате продажи из email-рассылки выросли на 133%, а активность пользователей увеличилась вдвое. Кроме того, было в 2 раза увеличено число клиентов, совершающих повторные покупки, а их средний чек вырос на 30%.
Вот и нет! Коллаборация это хорошо, но аналитика лучше. Retention Science внедрили в BikeBerry алгоритмы машинного обучения для предсказания покупательского поведения. В моделях использовались истории просмотров и покупок, демографическая и поведенческая информация, а также разрабатывались индивидуальные схемы поведения на сайте. Для каждого клиента был создан профиль, на основе которого затем генерировались индивидуальные предложения о скидках. В результате продажи из email-рассылки выросли на 133%, а активность пользователей увеличилась вдвое. Кроме того, было в 2 раза увеличено число клиентов, совершающих повторные покупки, а их средний чек вырос на 30%.
Верно! Retention Science внедрили в BikeBerry алгоритмы машинного обучения для предсказания покупательского поведения. В моделях использовались истории просмотров и покупок, демографическая и поведенческая информация, а также разрабатывались индивидуальные схемы поведения на сайте. Для каждого клиента был создан профиль, на основе которого затем генерировались индивидуальные предложения о скидках. В результате продажи из email-рассылки выросли на 133%, а активность пользователей увеличилась вдвое. Кроме того, было в 2 раза увеличено число клиентов, совершающих повторные покупки, а их средний чек вырос на 30%.
Не угадали! Купоны вряд ли повлияли бы на сумму покупки, да и машинное обучение для этого не нужно. Машинное обучение в BikeBerry предсказывало потребительское поведение. В моделях использовались истории просмотров и покупок, демографическая и поведенческая информация, а также разрабатывались индивидуальные схемы поведения на сайте. Для каждого клиента был создан профиль, на основе которого затем генерировались индивидуальные предложения о скидках. В результате продажи из email-рассылки выросли на 133%, а активность пользователей увеличилась вдвое. Кроме того, было в 2 раза увеличено число клиентов, совершающих повторные покупки, а их средний чек вырос на 30%.
Далее
Проверить
Показать результат
Как образовательный онлайн-проект Skillsoft добился роста вовлеченности пользователей во взаимодействие с контентом на 128% с помощью анализа Big Data?
Неверно! Где же здесь аналитика? Чтобы персонализировать пользовательский опыт и увеличить вовлеченность, компания в партнерстве с IBM использовала анализ данных о взаимодействии пользователей с системой и реакции на e-mail рассылку. С помощью анализа больших данных удалось персонализировать контент по уровню подготовки, потребностям и запросам конкретного клиента. В результате, 29% пользователей последовали рекомендации из первого же электронного письма, а 84% отметили, что рекомендованные образовательные продукты им интересны. По сравнению с базовым уровнем вовлеченность пользователей во взаимодействие с контентом выросла на 128%.
Совсем не то. Ежедневная рассылка скорее надоела бы пользователям и она совсем ушли. Чтобы персонализировать пользовательский опыт и увеличить вовлеченность, компания в партнерстве с IBM использовала анализ данных о взаимодействии пользователей с системой и реакции на e-mail рассылку. С помощью анализа больших данных удалось персонализировать контент по уровню подготовки, потребностям и запросам конкретного клиента. В результате, 29% пользователей последовали рекомендации из первого же электронного письма, а 84% отметили, что рекомендованные образовательные продукты им интересны. По сравнению с базовым уровнем вовлеченность пользователей во взаимодействие с контентом выросла на 128%
Ответ неверный. Чтобы персонализировать пользовательский опыт и увеличить вовлеченность, компания в партнерстве с IBM использовала анализ данных о взаимодействии пользователей с системой и реакции на e-mail рассылку. С помощью анализа больших данных удалось персонализировать контент по уровню подготовки, потребностям и запросам конкретного клиента. В результате, 29% пользователей последовали рекомендации из первого же электронного письма, а 84% отметили, что рекомендованные образовательные продукты им интересны. По сравнению с базовым уровнем вовлеченность пользователей во взаимодействие с контентом выросла на 128%
Вы правы! Чтобы персонализировать пользовательский опыт и увеличить вовлеченность, компания в партнерстве с IBM использовала анализ данных о взаимодействии пользователей с системой и реакции на e-mail рассылку. С помощью анализа больших данных удалось персонализировать контент по уровню подготовки, потребностям и запросам конкретного клиента. В результате, 29% пользователей последовали рекомендации из первого же электронного письма, а 84% отметили, что рекомендованные образовательные продукты им интересны. По сравнению с базовым уровнем вовлеченность пользователей во взаимодействие с контентом выросла на 128%.
Далее
Проверить
Показать результат
Как маркетологи сети гостиниц эконом-класс Red Roof Inn с помощью открытых данных сохранили поток клиентов, когда суровой зимой не было туристов?
Верно! Маркетологи Red Roof Inn обратились к данным, чтобы понять, как в условиях суровой зимы и жесткой конкуренции перехитрить другие гостиницы. Оказалось, что погода повлияла и на авиакомпании: приблизительно 2-3% рейсов отменялись ежедневно — это 500 отмененных рейсов и около 90 000 пассажиров в день. Red Roof Inn использовали данные об отмене рейсов, прогнозе погоды и местонахождении потенциальных клиентов для создания персонализированных предложений с контактными данными ближайшей к аэропорту гостиницы. Благодаря этой кампании квартальные продажи выросли в 2 раза по сравнению с предыдущей зимой, а общегодовой прирост продаж составил 10%.
Ответ неверный. Для этого предложения не нужны данные. Вместо этого Red Roof Inn использовали данные об отмене рейсов, прогнозе погоды и местонахождении потенциальных клиентов для создания персонализированных предложений с контактными данными ближайшей к аэропорту гостиницы. Приблизительно 2-3% рейсов отменялись ежедневно — это около 90 000 пассажиров в день. Благодаря этой кампании квартальные продажи выросли в 2 раза по сравнению с предыдущей зимой, а общегодовой прирост продаж составил 10%.
Нет, это слишком сложно и открытых данных здесь нет. Вместо этого Red Roof Inn использовали данные об отмене рейсов, прогнозе погоды и местонахождении потенциальных клиентов для создания персонализированных предложений с контактными данными ближайшей к аэропорту гостиницы. Приблизительно 2-3% рейсов отменялись ежедневно — это около 90 000 пассажиров в день. Благодаря этой кампании квартальные продажи выросли в 2 раза по сравнению с предыдущей зимой, а общегодовой прирост продаж составил 10%.
Конечно, нет. Это бы не привело к сохранению потока, не находите? Вместо этого Red Roof Inn использовали данные об отмене рейсов, прогнозе погоды и местонахождении потенциальных клиентов для создания персонализированных предложений с контактными данными ближайшей к аэропорту гостиницы. Приблизительно 2-3% рейсов отменялись ежедневно — это около 90 000 пассажиров в день. Благодаря этой кампании квартальные продажи выросли в 2 раза по сравнению с предыдущей зимой, а общегодовой прирост продаж составил 10%.
Далее
Проверить
Показать результат
Как журнал The Economist за 12 недель привлёк 3,6 миллиона потенциальных подписчиков и более 10 000 реальных, анализируя текущих клиентов?
Неверно, в этом варианте нет анализа клиентов. The Economist провели глубокое сегментирование реальных подписчиков, чтобы показывать рекламу пользователям, интернет-поведение которых похоже на поведение лояльных читателей. Команда запустила 12-недельную кампанию с использованием инструментов дисплейной и контекстной рекламы. Заголовки баннеров формировались автоматически и в реальном времени обыгрывали темы дня, актуальные для конкретных групп людей. The Economist создал 60 объявлений с целью привлечь 650 000 потенциальных подписчиков. Этой цели кампания достигла за 9 дней. При этом CPA снизился на 50%. За 12 недель было выполнено уже 500% от начальной цели. Итоговый ROMI рекламной кампании превысил 10:1 к запланированному.
Верно! The Economist провели глубокое сегментирование реальных подписчиков, чтобы показывать рекламу пользователям, интернет-поведение которых похоже на поведение лояльных читателей. Команда запустила 12-недельную кампанию с использованием инструментов дисплейной и контекстной рекламы. Заголовки баннеров формировались автоматически и в реальном времени обыгрывали темы дня, актуальные для конкретных групп людей. The Economist создал 60 объявлений с целью привлечь 650 000 потенциальных подписчиков. Этой цели кампания достигла за 9 дней. При этом CPA снизился на 50%. За 12 недель было выполнено уже 500% от начальной цели. Итоговый ROMI рекламной кампании превысил 10:1 к запланированному.
Неверно! Знаменитости не особо сочетаются с тематикой журнала. The Economist провели глубокое сегментирование реальных подписчиков, чтобы показывать рекламу пользователям, интернет-поведение которых похоже на поведение лояльных читателей. Команда запустила 12-недельную кампанию с использованием инструментов дисплейной и контекстной рекламы. Заголовки баннеров формировались автоматически и в реальном времени обыгрывали темы дня, актуальные для конкретных групп людей. The Economist создал 60 объявлений с целью привлечь 650 000 потенциальных подписчиков. Этой цели кампания достигла за 9 дней. При этом CPA снизился на 50%. За 12 недель было выполнено уже 500% от начальной цели. Итоговый ROMI рекламной кампании превысил 10:1 к запланированному.
Точно нет. The Economist провели глубокое сегментирование реальных подписчиков, чтобы показывать рекламу пользователям, интернет-поведение которых похоже на поведение лояльных читателей. Команда запустила 12-недельную кампанию с использованием инструментов дисплейной и контекстной рекламы. Заголовки баннеров формировались автоматически и в реальном времени обыгрывали темы дня, актуальные для конкретных групп людей. The Economist создал 60 объявлений с целью привлечь 650 000 потенциальных подписчиков. Этой цели кампания достигла за 9 дней. При этом CPA снизился на 50%. За 12 недель было выполнено уже 500% от начальной цели. Итоговый ROMI рекламной кампании превысил 10:1 к запланированному.
Далее
Проверить
Показать результат
Как торговая сеть Macy's смогли увеличить продажи на 10% с помощью аналитики Big Data и персонализации сообщений?
Вот и нет! Здесь нет персонализации. На самом деле с помощью Big Data маркетологи выстроили «умную» омниканальную стратегию взаимодействия с покупателем. Как только потребитель с мобильным приложением переступает порог магазина, ему приходит пуш-уведомление с персональной скидкой и оффером. Кроме того, маячки Bluetooth iВeacon определяют местоположение клиента в магазине и подают сигнал в CRM-платформу, с которой отправляется сообщение со скидкой на товар, находящийся в непосредственной близости. По итогам первого года Macy's удалось повысить продажи на 10%.
Вы правы! С помощью Big Data маркетологи выстроили «умную» омниканальную стратегию взаимодействия с покупателем. Как только потребитель с мобильным приложением переступает порог магазина, ему приходит пуш-уведомление с персональной скидкой и оффером. Кроме того, маячки Bluetooth iВeacon определяют местоположение клиента в магазине и подают сигнал в CRM-платформу, с которой отправляется сообщение со скидкой на товар, находящийся в непосредственной близости. По итогам первого года Macy's удалось повысить продажи на 10%.
Вы не правы, здесь нет персонализации. На самом деле с помощью Big Data маркетологи выстроили «умную» омниканальную стратегию взаимодействия с покупателем. Как только потребитель с мобильным приложением переступает порог магазина, ему приходит пуш-уведомление с персональной скидкой и оффером. Кроме того, маячки Bluetooth iВeacon определяют местоположение клиента в магазине и подают сигнал в CRM-платформу, с которой отправляется сообщение со скидкой на товар, находящийся в непосредственной близости. По итогам первого года Macy's удалось повысить продажи на 10%.
Хорошая идея, но нет.На самом деле с помощью Big Data маркетологи выстроили «умную» омниканальную стратегию взаимодействия с покупателем. Как только потребитель с мобильным приложением переступает порог магазина, ему приходит пуш-уведомление с персональной скидкой и оффером. Кроме того, маячки Bluetooth iВeacon определяют местоположение клиента в магазине и подают сигнал в CRM-платформу, с которой отправляется сообщение со скидкой на товар, находящийся в непосредственной близости. По итогам первого года Macy's удалось повысить продажи на 10%.
Далее
Проверить
Показать результат
Как Pantene и аптечная сеть Walgreens использовали данные о погоде, чтобы повысить продажи?
Абсолютно точно! Используя данные The Weather Channel, Pantene и Walgreens рекламировали средство от вьющихся волос, когда влажность воздуха достигает предельного значения. Эта кампания привела к 10%-ому росту продаж продукции Pantene в сети Walgreens. В социальных сетях эту тему активно обсуждали под тегом #haircast.
Вот и нет! Зонт в подарок, конечно, приятен, но это бы не повысило продажи. На самом деле, используя данные The Weather Channel, Pantene и Walgreens рекламировали средство от вьющихся волос, когда влажность воздуха достигает предельного значения. Эта кампания привела к 10%-ому росту продаж продукции Pantene в сети Walgreens. В социальных сетях эту тему активно обсуждали под тегом #haircast.
Неверно! А если дождя не будет слишком долго? Не рекламироваться? Используя данные The Weather Channel, Pantene и Walgreens рекламировали средство от вьющихся волос, когда влажность воздуха достигает предельного значения. Эта кампания привела к 10%-ому росту продаж продукции Pantene в сети Walgreens. В социальных сетях эту тему активно обсуждали под тегом #haircast.
Не угадали! Скидка может подтолкнуть к покупке, но вряд ли увеличит её объём. Используя данные The Weather Channel, Pantene и Walgreens рекламировали средство от вьющихся волос, когда влажность воздуха достигает предельного значения. Эта кампания привела к 10%-ому росту продаж продукции Pantene в сети Walgreens. В социальных сетях эту тему активно обсуждали под тегом #haircast.
Далее
Проверить
Показать результат
Похоже, вы любитель креатива
Не забывайте, что маркетинг — это не столько креатив, сколько аналитика. Продолжайте изучать маркетинг, основанный на данных, и читайте нас, чтобы не упустить интересные кейсы о маркетинге и аналитике.
Еще раз
Похоже, вы любитель креатива
Не забывайте, что маркетинг — это не столько креатив, сколько аналитика. Продолжайте изучать маркетинг, основанный на данных, и читайте нас, чтобы не упустить интересные кейсы о маркетинге и аналитике.
Еще раз
Уделяйте больше внимания аналитике
Вы хорошо справились с тестом и понимаете, что анализ данных дает преимущество. Не забывайте об этом, хорошо? И продолжайте читать нас, чтобы не упустить интересные кейсы о маркетинге и аналитике.
Еще раз
Уделяйте больше внимания аналитике
Вы хорошо справились с тестом и понимаете, что анализ данных дает преимущество. Не забывайте об этом, хорошо? И продолжайте читать нас, чтобы не упустить интересные кейсы о маркетинге и аналитике.
Еще раз
Вы разбираетесь в аналитике
Уверены, что в вашей компании вы также легко догадываетесь, как достичь цели, используя данные и аналитику. Продолжайте читать нас, чтобы не упустить интересные кейсы о маркетинге и аналитике.
Еще раз
Вы разбираетесь в аналитике
Уверены, что в вашей компании вы также легко догадываетесь, как достичь цели, используя данные и аналитику. Продолжайте читать нас, чтобы не упустить интересные кейсы о маркетинге и аналитике.
Еще раз
Понравился тест?