Но самый фокус системы клиентского анализа был в способностях, основанных на машобе. Макс презентовал их команде лично. Система анализировала поведение и покупки клиента и могла заранее сказать, что клиент может уйти. И посылала задачу менеджеру на удержание. Система лучше менеджеров знала, что клиент уже купил, а что вероятней всего купит, исходя из типовой корзины таких клиентов. Это мы назвали «корзинный подход». Более того, система сама высчитывала, какой баннер или текст письма лучше отправить, так как знала, какой текст вызывает больше отклика из аналогичных. Это было как волшебство для меня, я впервые увидел, что может машоб в реальном бизнесе. Команда завелась, мы работали как бешеные, потому что результаты нас восхищали.

– Данных о клиентах мало в вашей корпоративной системе, вы ничего о них не знаете, кроме компании, должности, отрасли и емейла. Это ничто. Делаем интеграцию с внешними поставщиками данных. Запрашивай договор со СПАРК. А я займусь API с соцсетями.

– Точно. Обогатим данные. Я тут недавно видел еще один сервис, который по комментариям в соцсети определяет психотип человека. Мне кажется, нам это может пригодиться, пока не пойму для чего, но чую, что лишним не будет.

– Будем делать на их основе рекомендации менеджерам. Давай адрес. Только надо проверить, насколько точно определяет. Что-то мало верится, что могут определить без специальных тестов.

– Лучше, чем по тестам, определяют, я читал. Темперамент по крайней мере лучше определяется по реакции на комментарии людей, а этого в сети полно. Статистически причем, а не какое-то настроение. И не подделаешь, как на тестах.

– Хорошо, коннектимся, давай адрес. И СПАРК подтяни, по юрлицам будем брать инфо по количеству в штате, оборотам, учредителям, платежам в бюджет. Много чего интересного там, тоже пригодится. Даже контакты и адреса вашим менеджерам, как оказалось, доверять нельзя. Пишут всякую хрень, только бы не отдавать контакты своих клиентов. Очень грязные данные от них.

Хотя еще много что надо было отладить, через 3 месяца мы сделали чудесную систему для маркетинга, но почему-то никто не спешил ей пользоваться. Я писал письма, через директора по маркетингу собирал совещание, подходил лично, но никто не делал сегменты и цепочки, тем более письма и баннеры. Это был первый саботаж системы, и я не понимал почему. Пока мне не подсказала одна девушка-аналитик, которая работает с маркетологами. Слишком прозрачную систему мы сделали. Клиентский анализ сразу показывал, сколько каждая рассылка принесла продаж, на какой баннер кликают, а какой бесполезен для клиентов. Раньше никто не мог вычислить с ходу эффект от рассылки или от баннера, не было даже статистики кликов. А теперь все как на ладони – на онлайн дашборде, прям видно, как идут продажи по рассылке. Если идут. И в этом проблема – никто не имел практики такого онлайн-маркетинга, и все боялись обнажить свои компетенции. Я написал Максу.

– Я говорил, что их всех надо увольнять, – ожидаемо ответил Макс. – Ничего страшного, придется сделать посложнее, но обойдемся и без них.

– Есть мысли как?

– Кластеризуем клиентов с учетом рода деятельности и контактов перед покупкой так, чтобы все клиенты попадали в какой-то сегмент. И сделаем универсальную цепочку, которая будет работать по всем каналам – в почте, на сайте или в приложении. Учет контактов позволит замкнуть цепочки в цепочки. И включим самые важные предикты – допродажи, рекомендаций по брендам и сериям, отток со скидками для возврата.

– А тексты кто будет писать, они не хотят делать их в таком количестве.

– Текстов и баннеров надо много, иначе не будет толку. Поэтому сделаем автоматические товарные баннеры и тексты, заполняемые товарами автоматически. Как в рекламе Яндекса. Особо художественных текстов клиентам не нужно, маркетинговые тексты только раздражают.

– Так маркетологи совсем без работы останутся.

– И не забудь об этом доложить руководству, что система работает сама. Без них. Как мы обещали. А маркетологам передай: «на биржу труда, детка».

Это был любимый слоган Макса с некоторого времени, когда он сам поверил в дееспособность своих алгоритмов. У него была цель, которая была предметом договоренности с руководством – снижение издержек за счет уменьшения ручных операций. Если мы автоматизируем создание писем и баннеров, это будет первый крупный успех проекта.