«Зенит» изучает все привычки болельщиков – даже время чтения писем. Как это помогает?
Скоро искусственный интеллект будет определять цены на билеты.
«Зенит» часто и заслуженно хвалят за разнообразные активности в медиа – но это самое заметное и очевидное, что может сделать клуб для болельщиков. Незаметной и потому недооцененной остается маркетинговая работа, а она с переездом на «Газпром Арену» стала особенно важной и актуальной – ведь просто так 45 000 человек на условный «Ахмат» не соберешь. Какие-то процессы на новом стадионе «Зениту» пришлось перепрошивать, а какие-то – выстраивать с нуля, и в этом ему помогли технологии SAP, гиганта рынка IT-решений для бизнеса.
«Зенит» использует платформу SAP Marketing, которая ищет всю открытую информацию о болельщике и бегает за ним с предложением, подстроенным прямо под него. Постепенно используется и искусственный интеллект.
• В систему интегрированы 15 клубных систем – например, как только вы проходите на территорию стадиона, приложение клуба может прислать вам пуш, напоминая о доставке еды на трибуну (персонализация работает лучше массовой рассылки, условно, за полчаса до матча)
• Система запоминает, в какое время вы чаще открываете электронные письма, и присылает новые предложения именно тогда.
• Замечали, что на Booking.com отели для разных людей стоят по-разному? «Зенит» не исключает, что в будущем такая гиперперсонализация будет и у него (чем ты лояльнее, тем ниже цена). Всего на стоимость билета будут влиять порядка 10 факторов. Для улучшения ценовой политики в тестовом режиме внедряют искусственный интеллект.
• Еще «Зенит» хочет знать, что цепляет внимание болельщиков на стадионе. Технологические решения для этого уже есть – например, вай-фай-ловушки.
Все эти сложные технологические моменты Sport Connect обсудил с директором «Зенита» по работе с розничными клиентами Анастасией Чернышовой.
Уже не так важно деление по полу и возрасту. Важнее интересы и поведение в интернете
Раньше аудиторию делили на стандартные блоки в духе «Мужчины 25-35 лет» и считали, что им всем нужно предлагать один набор товаров и услуг. Сейчас благодаря диджитал-инструментам можно выделять гораздо более гибкие сегменты. Уже не так важно деление на мужчин и женщин, на группы по возрасту, ключевое – модели поведения, а они могут совпадать у людей, которых на первый взгляд сложно отнести к одной категории.
CRM-система – это базовые функции, платформа SAP Marketing – эволюционно следующая ступень. CRM концентрируется на конкретном потребителе и собирает данные о конкретных клиентах, а маркетинговая платформа позволяет идти дальше: нам уже может быть не так важно, как именно зовут человека и сколько ему лет, в первую очередь ценно знание о том, как он себя ведет в экосистеме клуба. С точки зрения сегментирования это гораздо нужнее.
SAP Marketing собирает максимально полный портрет нашей аудитории. Причем в некоторых случаях это могут быть и обезличенные портреты: например, мы прекрасно знаем, как именно посетители сайта перемещаются по страницам, какие разделы они посещают и как это конвертируется в продажи. Можно даже не регистрироваться или не авторизовываться – все равно данные попадут в систему, а на их основе будут сформированы рекламные объявления именно для этих людей.
Или, например, человек мог до какого-то времени заходить на сайт без регистрации, а затем зарегистрировался – система сразу видит историю этого пользователя, его портрет просто дополняется, а не только создается в этот момент.
«Зенит» подстраивается под болельщика: следит за проходом на стадион, реагирует на покупку абонемента персональным предложением
Глобальный переход в диджитал-среду нам удался в том числе благодаря объему накопленных данных: 95% билетов мы уже продаем в онлайне, плюс «Зенит» – первый клуб РПЛ, который позволил покупать абонементы через сайт без необходимости куда-либо приезжать или дожидаться курьера.
В отличие от многих, мы продаем, например, и детские билеты в диджитал-среде: не требуем приезжать и подтверждать, что это билет именно для ребенка, а проверяем соответствие уже на входе. Система контроля доступа определяет, когда сканируют детский билет, задача стюарда – идентифицировать, действительно ли проходит ребенок.
Перевод таких коммуникаций в онлайн – гарантия сбора актуальных данных, потому что болельщики указывают работающие адреса, чтобы получить билеты. А дальше система дополняет профили с помощью открытых данных в соцсетях. Многие ведь не скрывают город проживания, год или даже точную дату рождения.
Так как в SAP Marketing интегрированы порядка 15 клубных систем, у нас складывается полная поведенческая картина: во сколько болельщик зашел на стадион, через какой гейт он это сделал (это же помогает отследить потоки и определить, какая аудитория приходит раньше, какая – ближе к началу матча).
Мы можем создавать триггерные кампании: вскоре после прохода на территорию стадиона болельщику через клубное приложение приходит пуш с напоминанием, что еду можно заказать прямо к своему месту на трибуне. Предложение человек получает тогда, когда оно актуально именно для него – это гораздо эффективнее массовой одновременной рассылки.
Еще примеры: после онлайн-оформления абонемента болельщик получает ряд привилегий, в том числе скидку на новую игровую футболку. Как только завершена покупка абонемента, система понимает, что этому человеку нужно дополнительно отправить письмо с индивидуальным промокодом. А если пользователь остановился в шаге от покупки (например, мяча или шарфа), он попадает в категорию «брошенная корзина» – ему затем приходит e-mail, который мотивирует все же купить товар.
Маркетинговая платформа помогает выявлять закономерности. Одно и то же письмо разным людям отправляется в разное время, потому что система знает статистику открываемости: кто-то предпочитает читать почту утром за кофе, когда приходит на работу, кто-то – вечером дома – и так далее. Естественно, если показывать болельщику предложение вовремя, конверсия растет.
Технологии увеличивают эффективность почти на 30%, поэтому их используют все шире
SAP Marketing в спорте до «Зенита» не использовал никто – мы подписали контракт ровно тогда, когда этот продукт появился, поэтому и стали первыми. Теперь уже к нам приезжают коллеги (например, из КХЛ – они тоже заключили контракт с SAP), чтобы изучать опыт внедрения.
Мы стартовали с обучения проектной группы, чтобы разговаривать с SAP на одном языке. Уже на этом этапе возникала реакция «А что, так можно было?» – нас удивляли возможности системы. Параллельно со внедрением SAP мы осваивали и новый стадион, а начинали интегрировать систему в клуб еще на «Петровском» – можно сказать, тогда потренировались, затем постепенно дополняли новыми функциями на «Газпром Арене».
Изначально проектная команда должна была состоять из десяти человек. Постепенно мы лучше разбирались в том, кто и какие функции должен выполнять, и сейчас всем занимаются пятеро сотрудников: руководитель, аналитик, программист и два консультанта. Здесь есть и айтишники, которые почти с нуля разбирались в футболе, и специалисты с бэкграундом в клубе, обучившиеся работе с SAP.
Главное достижение – в сезоне-2018/19 мы привлекли на стадион более миллиона болельщиков, эффективность рекламных кампаний выросла на 27%. Кроме того, мы значительно повысили показатель открываемости писем и с пользой для болельщиков перевели почти всю коммуникацию в онлайн.
В систему уже интегрированы и обращения болельщиков, которые пишут в службу поддержки. Мы отвечаем всем, но когда приходят советы главному тренеру или предложения взять в команду талантливого игрока, никаких действий от клуба не нужно, ответ – просто вежливость. А вот если болельщик обращается с конструктивным пожеланием или претензией, с которой нужно разобраться, это фиксируется в системе и становится задачей одного из департаментов «Зенита».
Так продукт SAP разрастается и охватывает новые службы клуба: мы поняли, что фиксировать эти обращения, следить за статусом их обработки и решения тоже удобнее всего именно через единую систему.
«Зенит» внедряет искусственный интеллект: это поможет определять цену на билеты (и делать ее разной для разных болельщиков). Как следить за людьми на стадионе?
Естественно, базовый софт SAP не предусматривает понятия «матч», «билет», «абонемент» и так далее, на старте нам было важно, во-первых, адаптировать возможности к нашим задачам и, во-вторых, перенести в систему данные, которые мы накопили за предыдущие годы в билетной системе и при использовании CRM от 1C. Параллельно мы проверяли актуальность данных и определялись, какие именно сведения для нас наиболее ценны.
Мы начали в тестовом режиме внедрять искусственный интеллект, чтобы улучшить продажи. В идеале сама система будет определять, какие товары стоит предлагать той или иной аудитории. Технологическая основа уже есть внутри платформы SAP Marketing. С атрибутикой все проще: есть конкретные товары, а здесь важно понять, что именно мы хотим продавать.
Еще мы работаем над предиктивной аналитикой на базе SAP – определением стоимости билета на основе больших данных. Мы планируем учитывать порядка десяти факторов: от статуса соперника до погоды в день матча – это тоже важно, ведь, даже несмотря на крышу и тепло в чаше, до стадиона еще нужно дойти от метро.
Например, на Booking.com стоимость одного и того же номера для разных людей часто отличается – все дело в гиперперсонализации. К этому может прийти и футбольный клуб. Возможно, это дополнительный способ проявить лояльность: кто активнее, тому дешевле.
Мы параллельно работаем с двумя KPI: это и выручка, и заполняемость одновременно. Линейной зависимости между этими показателями нет, максимальную выручку всегда можно собрать при меньшей заполняемости. Как раз искусственный интеллект в связке с человеком-аналитиком и должен, по нашей идее, рассчитывать максимально возможную стоимость билетов, при которой их будет реализовано столько, сколько нужно для достижения KPI по выручке.
Среди будущих доработок – трекинг действий болельщиков на стадионе. Например, было бы полезно понимать, какие именно развлечения «Фан-Променада» посетил человек, где он находился дольше всего. Технологические решения для этого уже есть – например, вай-фай-ловушки.
Стоимость билетов мы определяем на каждый матч индивидуально. Пока клуб руководствуется собственной методологией: в зависимости от соперника, даты и времени начала матча мы используем повышающие и понижающие коэффициенты.
С одной стороны, и без больших данных очевидно, что на поздних матчах в будние дни меньше семей с детьми и выше спрос на еду, выше доход от кейтеринга (многие едут с работы и не успевают поужинать). С другой – благодаря единой платформе, которая объединяет все цифры, мы в любой момент можем увидеть точную статистику, соответственно, есть основания под каждый матч отбирать аудиторию с нужными параметрами для точечного продвижения. К тому же мы прямо из SAP Marketing можем рассылать нужной аудитории опросы, а затем выбирать среди тех, кто ответил, только людей с конкретными ответами – это тоже способ таргетинга внутри платформы.
Другие тексты о спортивном маркетинге на Sport Connect:
Вы точно видели, как Неймар играет в текбол. Рост нового вида спорта начался во дворах Будапешта
Фото: fc-zenit.ru
1 - слишком долгий вход на стадион (рекорд - 1 час на матче с Ростовом простоял в очереди) пройтив 7-10 минут на 80тысячную Альянс арену.
2 - очень скудный выбор еды и напитков. У Баварии одних только сосисок видов 10)) ну про пиво я уже молчу, ибо не вина Зенита.
А вообще я считаю, что это лишь вспомогательные инструменты привлечения публики, а 85% - это стадион с крышей. Ну объективно. Еду сейчас на стадион, в С-Пб минус 1, сильный ветер и снег с дождём. Думаю из сегодняшних ~55 000, 40 остались бы дома, будь аналогичный по вместительности стадион открытый. Я бы точно остался)
P. S. Ой, и не надо про "в непогоду зной, мы душою и сердцем" и т.п. Кузьмичи тоже люди.