Возможно, справедливо и то, что, по утверждению некоторых критиков, Catalina — самый дорогой способ общения с этими потребителями. «Вряд ли мы станем когда-нибудь использовать компанию Catalina как краеугольный камень наших программ продвижения, – замечает руководитель по маркетингу одной из фирм. – Это слишком дорого». В действительности, по словам тех же критиков, программа компании Catalina может стоить в несколько раз больше, чем любая традиционная программа прямой рассылки. Кроме того, Catalina обвинялась в некоторой предвзятости, раздражающей многих производителей. «Они полагают, что если клиент воспользовался продвижением, предложенным компанией Catalina, то будущее продвигаемому товару гарантировано на 100 %, – замечает еще один исследователь. – Это не обязательно так, однако, пользуясь существенными достижениями за всю историю своей работы на этом рынке, компания берет огромные деньги за свои услуги».
Стоит ли Catalina этих денег? Многие производители потребительских товаров уверены, что стоит.
По сути, Catalina занимается сбором данных о покупателях, часто приобретающих определенные товары, что делают и такие компании, как ACNielsen, IRI и несколько других крупных фирм. Что выделяет Catalina среди остальных, так это, в первую очередь, количество семей, входящих в поле ее исследований. И ACNielsen, и IRI полагаются на дистанционное сканирование информации со штрихкодов товаров, покупаемых потребителями в бакалейных магазинах по дороге домой. В лучшем случае, количество семей, внесенных в их базы данных, составляет 60 тысяч (хотя ACNielsen планировала удвоить эту цифру к 2005 году). «Наша база охватывает 100 миллионов семей», – хвастается Мэнсфилд.
Суть вопроса заключается в том, имеет ли размер значение. Некоторые критики утверждают, что в действительности данные обо всех на свете потребителях на практике требуются крайне редко. Все дело в том, что сравнивать компанию Catalina с ACNielsen или IRI — все равно, что сравнивать яблоки с апельсинами. ACNielsen и IRI продают производителям данные о часто приобретающих определенные товары покупателях с целью проведения исследований. Catalina же продает производителям программы продвижения продукции и зарабатывает не на продаже самих данных (на самом деле, Catalina не предоставляет производителям никаких данных), а именно на реализации этих программ.
Продвигая продукцию, Catalina действует по принципу, что лучший прогнозист будущего поведения потребителей – их прошлое поведение, и именно поведение потребителей она и отслеживает с помощью карточек постоянных покупателей, которые люди традиционно носят в кошельках или на брелоках ключей. Объясняя, как работают эти карточки, Мэнсфилд отмечает, что компании Catalina приходится уравновешивать часто противоположные потребности трех отдельных составляющих: производителей потребительских товаров, розничных магазинов и потребителей. Он поясняет: «Если вы владелец карточки постоянного покупателя, мне совсем не обязательно знать, кто вы. Все, что мне нужно знать, – шестнадцатизначный номер вашей карточки, сканируемый продавцом в магазине. Зная этот номер, я могу видеть информацию обо всех продуктах, купленных вами в этот раз, и эту информацию я храню. Вы приходите через неделю, снова сканируете карточку, и теперь я могу сопоставить информацию о продуктах, купленных вами сегодня, с информацией о продуктах, купленных в прошлый раз, и составить ваш профиль клиента. Мне неизвестно, мужчина вы или женщина. Я представления не имею о вашем семейном доходе. Я не знаю вашего адреса.
Все, что мне известно, – ваш личный шестнадцатизначный номер, по которому я могу отслеживать все ваши покупки».
Несмотря на то, что Catalina, исходя из соображений конфиденциальности, не имеет в своей базе данных индивидуально идентифицируемой информации о покупателях, она, тем не менее, может предоставить закодированные в цифрах информационные профили клиентов хозяевам розничных сетей, у которых есть доступ к личной информации о потребителях. Розничники могут сопоставить информацию, хранимую в профилях, с данными об именах и адресах потребителей, давших согласие на получение карточки постоянного покупателя, и в дальнейшем продавать им товары с учетом имеющейся информации об их предпочтениях и привычках.
В свою очередь, производители товаров массового потребления могут получить прямой доступ к потребителям через системы Checkout Coupons, расположенные в точках продажи, или посредством программ прямой рассылки. «Если бы я был менеджером, которому предстояло вывести на рынок новый сорт печенья, я вряд ли мог бы придумать что-то более эффективное, чем позаботиться о том, чтобы пробник нового печенья получил страстный любитель чипсов Chips Ahoy, – говорит Мэнсфилд. – И это далеко не все. Две или три недели спустя кто-то из этих потребителей приходит снова в магазин и получает новое предложение».
Сегодня Catalina вышла за рамки рынка бакалейных товаров и занимается фармацевтикой. Компания попыталась попробовать свои силы даже в сфере ресторанного бизнеса, инициировав не так давно программу для McDonald’s, в которой использовала ту же технологию печатных купонов. Цель программы – стимулировать потребителей, заказавших в McDonald’s завтрак или ланч, прийти и на обед, сэкономив при этом деньги. Сравните вероятные результаты кампании массового маркетинга, цель которой – заставить покупателя побольше раскошелиться, повысив его информированность о бренде, с кампанией прицельного маркетинга, предлагающей воспользоваться отрывными купонами людям, которые только что уже заплатили за съеденный обед в McDonald’s.
В оценке коэффициента окупаемости маркетинговых инвестиций Catalina использует научный метод, который сама компания именует «тестированием влияния на семьи». Основная идея метода заключается в том, чтобы выбрать тысячу семей, имеющих аналогичные профили использования продукции определенных торговых марок, чтобы сформировать тестовую и контрольную группы. Catalina предлагает поощрение и общение семьям тестовой группы и абсолютно ничего не предлагает семьям контрольной группы. Затем в течение периода трех-шести месяцев компания отслеживает, насколько изменился характер использования продукции определенной марки или категории тестовой группой по отношению к контрольной. «Мы выбрали глубоко научный подход к определению успешности наших программ», – говорит Мэнсфилд.
