Совершенно отдельный вид упражнений возникает, когда встает задача определить и описать сегменты целевой аудитории для B2B. Очевидно, что никакие абстрактные «Иваны», «Джимы» или «Сары» решений в B2B не принимают. Их возраст, пол и другие социально-демографические основания сегментирования не влекут за собой практически никаких значимых последствий для возможного сотрудничества между двумя организациями. В реальности значение имеют скорее должностная позиция, принятые на стороне контрагента процесс бюджетирования и принятия решений, макроэкономическая ситуация, планы вертикальной интеграции и множество других совершенно деперсонализированных, но глубоко процессных вещей. Изучать их скучно, долго и дорого, а потому целый ряд маркетологов-«гуманитаристов»[2] уверяют, что между маркетингом в B2B и B2C практически нет разницы, ведь «мы и там, и там что-то продаем живым людям». Вера в такой «очеловеченный» подход неизменно приводит к сокращению возврата на маркетинговые инвестиции и серьезным ошибкам. Чтобы разобраться с тем, какой подход предлагает маркетинг, основанный на данных, взамен целевой аудитории, обратимся к трудам великого американского ученого (к сожалению, недавно умершего) Клейтона М. Кристенсена.

Почему же опора на целевую аудиторию не есть лучший способ осмысления действительности для бизнесмена? Потому что социально-демографически аудитория может быть одна, а ее логика при покупке продукта, пусть одного и того же, – совершенно разной, даже если рассматривать одного человека.

Кристенсен сформулировал теорию, которую назвал «теория работ», по-английски – Jobs To Be Done, или «работа, которая должна быть сделана». В 2008 году он занимался оптимизацией маркетинга крупной сети по продаже молочных коктейлей и заметил, что большую часть выручки компании приносят мужчины от 30 до 50 лет. Это наблюдение заинтересовало его, и Кристенсен стал изучать структуру покупки – через программу лояльности, собиравшую необходимые данные.

Он обратил внимание на то, что существовало два пика потребления молочных коктейлей в данной сети – утро будних дней и послеобеденное время в выходные. Однако в эти два пика не совпадали ни объем, ни состав покупаемых напитков – даже у одного человека, как будто это были совсем разные люди. Утром мужчины покупали большие стаканы 0,5–0,7 л с густым составом, а после обеда в выходные – маленькие стаканчики 0,2 л, чаще всего с нарезкой из каких-нибудь фруктов.

Все оказалось очень просто: эти мужчины знали, что пить кока-колу и есть пончики по утрам вредно для здоровья и для фигуры, но не хотели лишать себя радостей жизни, тратя много времени на приготовление полноценного завтрака. Поэтому они выбирали для себя «разумную альтернативу» – молочные коктейли. Брали большой стакан с густым содержимым, чтобы можно было не торопясь выпить его в автомобиле по дороге на работу. А после обеда в выходные эти же люди везли своих детей из секций и покупали им маленький коктейль – чтобы ребенок тоже питался правильно, – но с фруктами, поскольку так было вкуснее.

Вкусный молочный коктейль – это хороший и недорогой способ побыть «хорошим папой». Не надо вести ребенка в магазин игрушек или в Диснейленд, нет нужды играть с ним в бейсбол на заднем дворе – купил коктейль, и ты уже классный отец. Кристенсен говорит: таким образом, один и тот же человек в двух очень разных ситуациях нанимал наш коктейль (он использует именно такое слово, hire a product – нанять продукт) для решения двух совершенно разных задач, хотя социально-демографически эта целевая аудитория одна и та же. Различается логика покупки, и в рамках разной логики маркетинг должен обращаться с потребителями по-разному.

Кристенсен проводил свое исследование в 2008 году, когда современных технологических средств еще не было, поэтому он реализовал его в Excel. Сейчас уже есть решения, которые позволяют анализировать потребителей более конкретно. Например, анализ клиентов одной из клиник Самары четко показал, что существует восемь совершенно разных групп пациентов по способу взаимодействия с медицинским заведением. Скажу также, что встречались организации, у которых было до 37 таких совершенно различных групп!

Именно поэтому изучать нужно не только целевые аудитории и социально-демографические группы, но и типы работ, которые выполняют клиенты с помощью продукта, помня, что один и тот же клиент в разное время и различных обстоятельствах одним и тем же продуктом может выполнять разные работы.

При помощи языков математического моделирования R и Python можно из базы клиентов организации сделать своего рода «нарезку» со всеми их визитами, покупками и полученными услугами в формате «есть 12 видов работ, ради выполнения которых люди нанимают вашу компанию».

Хороший маркетолог различает разные Jobs To Be Done и знает, что эта нарезка не всегда постоянна, – в некоторых случаях клиентов можно переучить потреблять продукт.

Простейший пример – клиенты салонов оптики. Среди них есть люди, которые покупают очки, те, кто покупает контактные линзы, и, наконец, те, кто покупает и то, и другое. Последние малочисленны, но именно они наиболее ценны для салонов. Вот пример реального кейса одной компании (табл. 1). Покупателей-«очкариков» у нее более 50 %, и они приносят около четверти всей выручки, «контактники» составляют 30 % и приносят порядка 10–15 %, а тех, кто покупает все сразу, – всего 10–15 %, но как раз они и приносят до 70 % выручки.

Очевидно, это тот самый случай, когда поведение «я покупаю очки и контактные линзы для разных жизненных сценариев» – это Jobs To Be Done, которому можно научить. Можно объяснить покупательской аудитории: смотрите, линзы и очки дополняют друг друга! Когда ты занимаешься спортом, удобнее, конечно, линзы, но, когда ты выходишь в свет, очки могут стать частью твоего модного образа. Покупай и очки, и контактные линзы!

Если это так, то необходимо проанализировать, какой потенциал существует по возможности переключения клиентов из одного Jobs To Be Done в другой и сколько денег это может принести. Если в описанной выше ситуации маркетолог обеспокоен только оттоком клиентов и считает, что проблема снижения доходов может быть решена привлечением новых покупателей, то он просто близорук. Подсчеты показывают, что если тормозить отток клиентов и вернуть покупки со стандартной периодичностью, то выручка компании в ближайший год вырастет только на 7 %. Но если научить хотя бы 10 % «очкариков» докупать еще и контактные линзы, то годовой прирост выручки составит уже 13 %.

Очевидно, что в условиях ограниченного человеческого и финансового ресурса нужно не останавливать отток, а переучивать часть постоянных покупателей. Это куда более эффективный способ вести дела.

А в чем, собственно, разница?

С момента выхода первой версии этой книги прошло два года, и за это время я провел десятки корпоративных и открытых тренингов, на которых мне неоднократно доводилось слышать, что никакой разницы между целевой аудиторией и Jobs To Be Done участники тренинга не увидели. Дескать, и там и там имеет место сегментация, просто по разным признакам. В этой связи я считаю важным прояснить несколько критически значимых различий между этими двумя концепциями.

1. Действительно, в основе обеих моделей лежит сегментирование. Однако ключевое различие не в основаниях такого сегментирования, а в его методе. Целевая аудитория использует (как и другие концепции гуманитарного маркетинга) типирующий подход. Этот подход донельзя похож на тот, что используется в многообразных психологических тестах, например в тесте на тип личности по Майерс – Бриггс (MBTI). Границы между сегментами в таком подходе проводятся как бы на глаз или – в лучшем случае – с опорой на синдикативные (собранные из разных источников) исследования. Действительно, в рамках такого метода сложно точно установить, являются ли участниками первого сегмента люди от 17 до 35 лет или, например, люди от 17 до 40. Чтобы снять эти вопросы и подвести (фактически подтасовывая факты) доказательную базу, сторонники метода прибегают к многообразным искусственным разделениям. Частыми примерами таких разделений является знаменитая теория поколений, предполагающая, что представители некоего поколения Y больше ценят личностную свободу и игрофикацию, представители некоего поколения Z – оценку их личного вклада и широкие социальные гарантии, а представители новомодного поколения «альфа» – так вообще пришельцы с других планет. Кстати, еще в 2019 году Paper Planes реализовала порядка 60 исследований для своих клиентов, и лишь в двух из них принадлежность к тому или иному поколению статистически значимо влияла на принятие потребительских решений. Такой подход зачастую играет с компаниями злую шутку. Однажды к нам за разработкой креативной концепции и концепции застройки обратился девелопер, который построил «идеальный жилой комплекс для «игреков», а потом, естественно, оказалось, что никаких таких особенных «игреков» не существует, и пришлось судорожно продавать квартиры обычным людям (проще говоря – всем подряд). Впрочем, нельзя не отметить, что типирующие методы сегментирования могут оказаться полезными именно для решения ряда узких задач. В 2018 году к нам в агентство обратился крупный производитель крепких алкогольных напитков, намеревавшийся выпустить на рынок несколько брендов пива. Перед нами была поставлена задача составить оптимальный портфель брендов, проработать их позиционирование и брендинг, включая визуализацию этикеток. Помимо проведения масштабных количественных опросов, охвативших свыше 4000 человек в нескольких регионах России, мы также проанализировали коммуникацию брендов конкурентов и упорядочили ее в логике колеса архетипов К.Г. Юнга. Обратите внимание, что в данном случае мы не только опирались исключительно на незанятые конкурентами архетипы, но и дополнили модель экономическими параметрами: емкостью в деньгах, объемами потребления, тенденциями и факторами выбора. Как итог, получился весьма коммерчески успешный портфель брендов, с экономическими результатами которого вы можете ознакомиться, перейдя по ссылке: http://paper-planes.ru/cases/tatspirtprom-beer/?utm_source=nbbm.