Go to Top

Zakaj se tržniki bojijo številk?

Zakaj se tržniki bojijo številk?Poslovna pot me je v trženjske vode zanesla pred skorajda desetimi leti. Po pravici povedano bolj po naključju kot po lastni izbiri. Za svoj novi karierni izziv sem namreč iskal majhno podjetje z razvojnim potencialom ne glede na dejavnost. In zgolj splet okoliščin je botroval temu da sem se znašel v osrčju slovenskega trženja (da je bila odločitev prava priča dejstvo da sem nameraval ostati le dve tri leta, pa sem še vedno tu …).

Do takrat nisem gojil kakšne posebne naklonjenosti do trženja – bilo je le eno od področij, ki smo jih svetovalci za menedžment pri naročnikih redno optimizirali in reorganizirali. Če bi se takrat odločal po drugačnih kriterijih in iskal tudi dejavnost, ki bi mi bila (takrat) percepcijsko blizu bi verjetno danes so-organiziral kakšno logistično IT ali finančno konferenco in ne marketinške (SMK). Po duši sem namreč “znanstvenik” – verjamem da je svet okoli mene mogoče opisati s številkami in da je napoved prihodnosti samo vprašanje razvoja in aplikacije pravega matematičnega modela. Moje takratno dojemanje trženja pa je bilo vse prej kot matematika …

Po desetih letih so-bivanja s “tržniki po duši” se je moj pogled na področje korenito spremenil. Spoznal sem, da tudi trženje ni neločljivo v navzkrižju z mojim “številskim” svetovnim nazorom. Kaj pa je trženje drugega kot modeliranje prihodnosti (kakšen učinek bo neka aktivnost imela na trg) na podlagi kvantitativnega razumevanja preteklosti sedanjosti in seveda na racionalno postavljenih nizih hipotez o prihodnosti (ki jim moramo samo še pripisati verjetnost …)? “Tržniki po duši” bodo tu takoj omenili pomen “mehkih” dejavnikov (emocije zvestoba všečnost itd.), a če res pretiravam lahko vse te dejavnike obravnavam kot spremenljivke v modelu (ki jih je treba samo izmeriti in jih ekstrapolirati v prihodnost).

Kaj pa je trženje drugega kot modeliranje prihodnosti (kakšen učinek bo neka aktivnost imela na trg) na podlagi kvantitativnega razumevanja preteklosti sedanjosti in seveda na racionalno postavljenih nizih hipotez o prihodnosti (ki jim moramo samo še pripisati verjetnost …)?

Seveda modelov, ki bi znali zanesljivo napovedovati prihodnje vedenje velikega števila bolj ali manj (ne)racionalnih potrošnikov v stalno spreminjajočem se okolju ni (kolegi makroekonomisti so posvetili nekaj zadnjih desetletij razvoju takšnih modelov, pa vidimo do kam so prišli). Ampak po mojem skromnem mnenju to da nam tržnikom (še) ni uspelo, če se izrazim v jeziku fizikov združiti kvantne in relativne teorije, ne pomeni da lahko ignoriramo ves napredek zadnjih let na področju modeliranja prihodnosti. Žal nimam občutka da bi to mnenje delili vsi tržniki po duši.

Do pred kratkim smo imeli tržniki ozek nabor podatkov, s katerim smo opisovali dogajanje na trgu in na podlagi katerega smo lahko napovedovali prihodnost. Govorim o agregiranih internih prodajnih podatkih (na papirju ali zadnja leta v excel tabelah) na eni strani in (relativno dragih) trženjskih raziskavah na drugi. Tehnološki razvoj zadnjih let odpira možnost veliko bolj podrobnega vpogleda, tako v preteklo dogajanje kot tudi v sklepe o prihodnjem razvoju trga. Glede prvega imam predvsem v mislih interna podatkovna skladišča, ki so v kombinaciji z naprednimi analitičnimi orodji in pravimi kompetencami lahko neusahljiv vir podrobnih informacij o učinkih naših preteklih trženjskih aktivnosti. Banalen primer je lahko sistematična interna analiza cenovnih akcij ali promocij – koliko več smo prodali, koliko več smo zaslužili, kakšna je bila kanibalizacija na preostali portfelj, pri katerem kupcu oz. v katerem kanalu je bil največji odziv …

Internet (z vsemi zavestno ali nezavedno odloženimi podatki) po drugi strani predstavlja nov vir indicev o sedanjosti in prihodnosti. Kot primer lahko poleg vedno več javno dostopnih statističnih podatkovnih baz navedem še detekcijo trendov s pomočjo semiotične analize relevantnih kategorij, spremljanje mnenj potrošnikov na blogih in družbenih omrežjih s pomočjo tekst-mininga itd.

Takšna količina »novih« podatkov s seboj neizogibno prinese vprašanje o njihovi kakovosti in relevantnosti za napovedovanje prihodnosti. Tu nastopi modeliranje pri katerem poskušamo s statističnimi metodami pojasniti preteklo dogajanje s teoretično neomejeno količino spremenljivk izluščiti najvplivnejše in določiti njihovo soodvisnost ter na takšen način pridobiti poenostavljene modele z večjo ali manjšo napovedno močjo tj. sposobnostjo napovedovanja malih koščkov prihodnosti znotraj znanih omejitev.

Verjetno ne bo nikogar presenetilo, da je število trženjskih oddelkov, ki bi sistematično izvajala zgoraj napisano še vedno majhno. Osebno me bolj preseneča, da je število podjetij, ki sploh razmišljajo v tej smeri in začenjajo investirati v razvoj napovedne analitike za potrebe razumevanja učinkov trženjskih aktivnosti relativno majhno. Zakaj? V osnovi vidim dva možna razloga: ali odgovorni ne verjamejo da bodo napovedni modeli kadarkoli lahko bolje in bolj učinkovito napovedovali učinke, kot so to sposobni oni sami na podlagi osebnih izkušenj in občutkov ali pa nimajo dovolj kompetenc, da bi se področja lotili in ga zato raje ignorirajo. Vsi ostali razlogi vključno s pomanjkanjem sredstev oz. kadrov padejo v eno od zgornjih dveh kategorij.

Pri obeh razlogih vidim ključen izziv v odnosu tržnikov do te nove tehnološke revolucije »Big Data«, ki bo kot vsaka revolucija spremenila ustaljene vzorce delovanja in nas posledično prisilila v novo nam neznano okolje. Za »neznano« nam psihologi že dalj časa razlagajo, da imamo genetsko programiran strah in posledično odpor. Okolje, kjer bi tržniki morali rudariti podatke razumeti statistične modele postavljati in testirati hipoteze statistično napovedovati prihodnost in rezultate svojih aktivnosti ipd. je za večino »tržnikov po duši« žal izven njihovih predstav, kaj trženje je.

Pot do »popolnega« tržnega modela, ki bi v celoti nadomestil pomen izkušenj in intuicije pri trženjskem odločanju je še dolga. Najverjetneje ga tudi ne bomo dočakali. Tudi zgoraj opisani parcialni modeli, ki nam služijo kot dodaten vir informacij pri sprejemanju odločitev, še vsaj nekaj časa ne bodo predstavljali nepogrešljivega dejavnika uspeha.

Trdno pa verjamem da smo na pragu nove dobe trženja. Dobe, kjer bo »pametnejše trženje« vključevalo tudi popolno razumevanje vseh razpoložljivih podatkov. Upam, da bomo tržniki znali premagati svoj strah pred novim in izkoristiti priložnosti ki nam jih prinaša razvoj.

Avtor: Uroš Cvetko Valicon

Vir: Društvo za marketing Slovenije