Data Driven Marketing или О чем говорят данные

OSD Group — Direct Communications Cloud

Наши эксперты
Андрей Косецкий
Database marketing consultant, DirectData
Специализируется на показателях «здоровья бизнеса»,
управлении жизненным циклом клиента, сегментации клиентов,
веб-аналитике, оценке эффективности онлайн-маркетинга.
Михаил Мушкин
Руководитель направления DirectData
Разрабатывает рекомендации по повышению
эффективности коммуникаций и увеличению
конверсии на основе анализа данных

Содержание
Кейс из жизни
Основные показатели database marketing
Прогнозирование продаж
Оптимизация привлечения клиентов
RF-сегментация
Триггерная коммуникация
Welcome program, Win-beck program

Data driven marketing.
О чем говорят данные…

Когда рассказывают про аналитику,
обычно это про:

Но аналитика полезна и в любой другой
компании

Когда нам пытаются объяснить, как это
делается, мы видим что-то страшное:

И всегда хочется возразить:
«А можно попроще?»

Давайте попробуем???

Об аналитике.
Просто как семечки.

Баба Люся и Баба Зина продают семечки

Торговые точки обеих находятся в проходе
от остановки маршрутного такси №41
к входу в метро

У них есть надежный поставщик, который дает
им одинаковую цену и отсрочку платежа

Обе используют одинаковый упаковочный
материал

И даже график работы у них один и тот же

Но при этом:
Баба Люся зарабатывает 40 грн/день,
а Баба Зина – 50 грн/день
Баба Зина

Почему???
Баба Зина не знает
НО…
Узнали мы…

Мы изучили этот бизнес
и фиксировали все продажи
+ поведение Бабы Зины

Общение с клиентом
Баба Зина разговаривает с клиентами.
Баба Люся – НЕТ.

Каналы коммуникации

Каналы коммуникации:
1. Личное общение при посещение торговой
точки
2. Проклятие в спину

Сбор данных
Информация о клиентах:
1. ID клиента
2. ФИО
3. Пол
4. Е-мейл
5. Телефон
6. Адрес
7. Дата рождения
8. Дата регистрации
9. …
История покупок:
1. ID транзакции
2. ID клиента
3. ID товара
4. Количество
5. Сумма
6. Дата заказа
7. Дата отгрузки
8. Торговая точка
9. …
Список товаров:
1. ID товара
2. Наименование
3. Группа
4. Подгруппа
5. Цена
6. Остаток
7. Описание товара
8. Дата ввода
9. …

Далее мы работали следующим образом
Гипотеза на основе анализа данных
Тестирование
Оценка результатов

2014.06
2014.05
2014.04
2014.03
2014.02
2014.01
2013.12
2013.11
2013.10
2013.09
2013.08
2013.07
2013.06
2013.05
2013.04
2013.03
2013.02
2013.01
2012.12
2012.11
2012.10
2012.09
2012.08
2012.07
2012.06
2012.05
Постоянные клиенты важны

Требования к сегментам:
Сегмент должен:
 Быть однородным и существенным
 Иметь отличительные черты
 Полно описывать типичного члена сегмента
 Иметь чёткий размер
 Иметь устойчивость в долгосрочном периоде
 Иметь доступ к выбранному каналу
коммуникации

Проведя анализ потребителей семечек,
можно провести чёткую потребительскую
сегментацию:
 Новые клиенты
 VIP-клиенты
 Постоянные клиенты
 Нерегулярные клиенты
 Ностальгирующие
 Отток

Структура продаж по сегментам по итогам I
квартала (в грн)
188
1324
572
1856
14 596
Новые Постоянные Нерегулярные VIP Ностальгирующие Отток

Структура продаж по сегментам по итогам I
квартала (в грн)
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
40.79%
29.10%
12.57%
13.10%
4.13%
5.38%
16.92%
8.46%
46.15%
19.23%
структура продаж структура покупателей
VIP
Постоянные
Нерегулярные
Отток
Новые
Ностальгирующие

Новые клиенты:
ЦА:
- Мужчины
- 20-45 лет
- Кепка
- Спортивный костюм
7%
13%
45%
2%
27%
4%
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
Тратить силы только на ЦА – перспективные
1%
0%
Конверсия во вторую покупку

Новые клиенты:
Конверсия во вторую покупку
Welcome Program, только для ЦА
(по результатам сплит-тестирования):
1. При покупке: «А вот тебе жменька сверху, только
приходи ещё» /Делает/
2. При сл.контакте: «Ну шо, понравились семечки. Бери
ещё» /Делает/
3. В случае неудачи, при третьем контакте: «Ну была не
была, разоришь бабку, три стакана по цене двух» (с
учётом маржи, безубыточная акция) /Не делает/
4. Понять, простить и забыть. /Не всегда/

VIP:
Описание сегмента:
Частота: раз в день
Размер корзины: 2
SKU: 2
Средний чек: 6 грн

VIP:
Ничего не дарим
Благодарность:
«Ой, сынок, кушай на здоровячко» /Делает/
Дни рождения:
«Ой! С утра и пьяный! День рождения? Поздравляю!»
/Делает, но дарит/
Напоминания:
«Ах! А гарбузовые? Гарбузовые-то забыл» /Делает/

Постоянные:
Частота: раз в три дня
SKU: 2

«Ой, сынок, спасибо, приходи ещё» /Делает/
Дни рождения:
«Ой вижу олимпийка новая, чё праздник какой? Поздравляю!
Вот тебе жменька сверху» /Делает/
Новостные месседжи:
«А вот еще у меня орешки появились.
Фундук! Попробовать не хошь?» /Не делает/

Кросс-сейл /Не делает/:
Ап-сейл /Не делает/:
«Да возьми козинаки» (высокомаржинальные)

Нерегулярные:
Частота: раз в неделю
SKU: 2

Средняя частота совершения покупок – 7 дней
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
Напоминать о покупке на 5-й день /Не делает/
отток

Ничего не дарим
«Ой, сынок, давно не был, но спасибо, приходи ещё»
/Делает/
Расширение корзины:
«А козинаками не побалуешься?» /Не делает/
Новостные месседжи:
«А вот еще у меня орешки появились. Фундук! Попробовать
не хошь?» /Не делает/

Ностальгирующие:
Частота: раз в полгода
SKU: 1

Ностальгирующие:
Не работаем – бесперспективны
/Начала подозревать/

Отток:
Не берут более 15 дней.

Отток:
Напоминания:
«Чё давно семечек не берешь?» /Делает/
Скидки:
«Бери два, рупчик скину» /Редко/
Выяснения причин (для анализа и выводов):
«А чё? Попутал что-то?» /Не делает/

Мы ознакомили Бабу Зину
с результатами анализа
и дали ей практические рекомендации

Через месяц средний ежедневный заработок Бабы Зины
вырос до 57 грн (+14%)
58
56
54
52
50
48
46
До После

А теперь серьёзно…
Вы будете очень удивлены, но всё это работает
не только с семечками

«Половина денег, которые я трачу на маркетинг, уходит впустую. Проблема
только в том, что я не знаю какая именно половина»
Джон Ванамейкер, 100 лет назад
«Половина денег, которые я трачу на маркетинг, уходит впустую, но теперь я
знаю, на что именно: на телерекламу»
Из книги Марка Джеффри «Маркетинг, основанный на данных»

Как управлять ростом продаж?
Категории
товара
Соцдем и
лайфстайл
сегменты
Регионы Продажи
Трафик
?

Принципы Database Marketing:
• Сосредоточить усилия на наиболее
ценных клиентах
• Сделать из менее ценных - более
ценных клиентов
• Увеличить Life Time Value
20% клиентов приносят 65% дохода.
Важно понимать, кто наши наиболее ценные
клиенты

Чтобы увеличить Life Time Value:
Продлить жизненный
цикла
Программа удержания
клиента
Продать клиенту
больше в рамках
жизненного цикла
Повышение частоты
покупок и увеличение
среднего чека

Как прогнозировать продажи и управлять ими?
0.5
0.7 0.7 0.7
0.9 0.8 0.9 0.9
1.0
1.1 1.1
1.3 1.3 1.2
1.6
1.8
1.8 1.7 1.8
1.7
1.9
2.3 2.2
2.4 2.4
2.6 2.6
2.9
2.7
2.8 2.8
3.3
3.0
3.6
3.4
3.2
3.0
2.8
2.6
2.4
2.2
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
2012 2013 2014
Продажи, млн. грн
Sales revenue

Как прогнозировать продажи и управлять ими?
0.5
0.7 0.7 0.7
0.9 0.8 0.9 0.9
1.0
1.1 1.1
1.3 1.3 1.2
1.6
1.8
1.8 1.7 1.8
1.7
1.9
2.3 2.2
2.4 2.4
2.6 2.6
2.9
2.7
2.8 2.8
3.3
3.0
350%
300%
250%
200%
150%
100%
50%
0%
3.6
3.4
3.2
3.0
2.8
2.6
2.4
2.2
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
2012 2013 2014
% изменения к такому же месяцу прошлого года
Продажи, млн. грн
Sales revenue
Sales revenue after cancellations
% роста к прошлому году

Ежемесячные показатели «здоровья» бизнеса
Цель KPIs Факторы роста
Продажи
Количество
покупателей
Average Revenue
Per Buyer / ARPU
Новые
покупатели
Orders per buyer
Average Order
Value (AOV)
Items per Order
Average Product
Price (APP)
Повторные
покупатели
Customer
acquisition costs
Бюджет на
привлечение
Уровень
удержания
клиентов
Общая база
клиентов
Эффективность
привлечения
Окупаемость нового
клиента
Наличие инвестиций
Cервис
Цена
Ассортимент
Программа
лояльности
Программа удержания
Ассортимент
Условия доставки
Cross-sell / Up-sell

0
100
200
300
400
500
600
700
800
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
2012 2013 2014
Revenue per buyer, UAH
Buyer within month
Sales Revenue = Average Revenue per Buyer × Buyers within month
Buyers within month
Revenue per buyer

500
Расширение
ассортимента
Рост цен
0
100
200
300
400
600
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
2012 2013 2014
Average Order Value, UAH
Orders per buyer
Revenue per buyer = Average Order Value × Orders per Buyer
Orders per buyer
Average Order Value

0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0
2
4
6
8
10
12
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
2012 2013 2014
Average Product Price, UAH
Items per Order
Average Order Value = Items per Order × Average Products Price
Items per Order
Average Product Price

0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,500
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
2012 2013 2014
Buyers within month = Repeated buyers + New buyers
Buyers within month
New buyers
Repeated buyers

Что влияет на увеличение количества покупателей?
…на привлечение новых клиентов
• Стоимость привлечения (емкость
рынка и конкуренция)
– Оптимизация работы с источниками
привлечения
– Понимание, кого и как привлекать
• Окупаемость затрат на привлечение
…на удержание старых клиентов
• Качество обслуживания
• Ассортимент
• Цена
• Эмоциональная лояльность
• Вовлекающая коммуникация: акции,
новинки, новости
• Программа лояльности
• Программа удержания / Триггерная
коммуникация

Как оптимизировать привлечение новых клиентов?
Источник
Затраты на
привлечение,
грн
Кол-во новых
клиентов
Стоимость
нового
клиента (САС)
Adwords 50 000 1 000 50
Vkontakte 100 000 2 500 40
Mail.ru 30 000 500 60
Офлайн СМИ 150 000 3 000 50
Контент маркетинг 90 000 2 000 45
Доход за 12
месяцев
Маржа за 12
месяцев
Прибыль
455 000 68 250 18 250
595 000 89 250 -10 750
224 000 33 600 3 600
1 100 000 165 000 15 000
850 000 127 500 47 500
• Знаете ли вы стоимость привлечения нового клиента ?
• Знаете ли вы какая часть маркетингового бюджета тратиться на привлечение клиентов, а какая на
стимулирование повторных покупок?
• Отслеживаете ли вы долгосрочную прибыльностьокупаемость в разрезе источников привлечения?

Хорошие клиенты перекрывают убытки от плохих клиентов.
250
200
150
100
50
0
Средння маржа на одного покупателя
Кумулятивная маржа
Затраты на привлечение и удержание клиента (плохой клиент)
Затраты на привлечение и удержание клиента (хороший клиент)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Месяц после первой покупки

Постоянные клиенты приносят в десятки раз больше доходов
347
доход с одного клиента, грн
795
2,009
4,890
12,387
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
1 2-3 4-7 8-19 20+
Сегменты покупателей, по количеству сделанных покупок за все время
Доход от этих
клиентов в 35 раз
больше, чем от
«однозаказников»
Привлечение клиента
окупается, если доход
с клиента превышает
2000 грн

Как заранее «узнать» хороших клиентов?
• По источнику
• По параметрам первого заказа
– Средний чек
– Количество единиц в товаре
– Товарные категории
• Соц-дем
• Время покупки

Как прогнозировать повторных покупателей?
23%
22%
23%
26%
29%
28%
24% 23%
Repeated buyers
Total buyers base
Repeated to Total buyers, %
20% 21%
20% 19%
18%
15% 15%
16% 17% 17%
15% 14% 14% 13%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
250,000
200,000
150,000
100,000
50,000
0
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
2013

Простой подход к прогнозированию повторных покупателей
23%
22%
23%
Total buyers base Repeated buyers
Repeated to Total buyers, %
Экспоненциальный тренд
26%
29%
28%
24% 23%
20% 21%
20% 19%
18%
15% 15%
16% 17% 17%
15% 14% 14% 13%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
250,000
200,000
150,000
100,000
50,000
0
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
2013 2014 2015

Модель прогнозирования продаж

Retention rate по когортам
100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Месяц после первой покупки
2012/06
2012/07
2012/08
2012/09
2012/10
2012/11
2012/12
2013/01
Average retention
rates

Более точный подход к прогнозированию повторных
покупателей
Месяц привлечения клиента (когорта)
Месяц после
первого заказа
2012/06 2012/07 2012/08 2012/09 2012/10 2012/11 2012/12 2013/01
Average
retention
rates
2013/03 2013/04 2013/05
1 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Прогноз
2 34% 36% 38% 43% 40% 36% 35% 34% 37%
3 29% 32% 35% 33% 28% 29% 27% 29% 30%
4 28% 33% 29% 25% 25% 24% 24% 24% 26%
5 30% 28% 22% 24% 20% 22% 21% 21% 24%
6 28% 22% 22% 19% 20% 19% 19% 19% 21%
7 22% 21% 19% 19% 18% 18% 17% 16% 19%
8 21% 19% 18% 19% 17% 16% 14% 16% 17%
9 18% 19% 18% 18% 15% 13% 13% 16% 16%
10 19% 18% 18% 16% 13% 13% 14% 16% 16%
11 19% 19% 17% 13% 13% 14% 15% 16% 16%
12 19% 17% 14% 13% 15% 15% 15% 14% 15%

Когортный анализ
2,500,000
2,000,000
1,500,000
1,000,000
500,000
0
Продажи, грн
Период привлечения
клиента (когорта)
2011
2012
2013-01
2013-02
2013-03
2013-04
2013-05
2013-06
2013-07
2013-08
2013-09
2013-10
2013-11
2013-12
2014-01
2014-02
2014-03
2014-04
2014-05
2014-06
2014-07
2014-08
2014-09

Какой доход (прибыль) приносит средний клиент за жизненный цикл?
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
Jan
Feb
LifeTime Value (за весь жизненый цикл)
Revenue per Buyer - 180 days
Revenue per Buyer - 360 days
Mar
Apr
May
Jun
Jul
Aug
Customer LifeTime Value
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
2011 2012
Месяц привлечения клиента

Какой процент клиентов совершают только одну покупку?

Конверсия во второй заказ в течение 30 дней после первой покупки
24% 23%
24%
23% 24%
Конверсия во второй заказ в течение 30 дней после первого заказ
22% 22% 23%
(% от всех новых баеров)
23% 23% 23% 23% 23%
22% 21%
21%
21%
20% 19% 19%
20%
21%
21%
20%
21%
20%
21%
20%
19%
18% 18%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Jan
Feb
Second Order during 30 days
Second Order during 30 days (3 month moving average)
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
Aug
Sep
Oct
Nov
Dec
Jan
Feb
March
Apr
May
June
July
2012 2013 2014

RF-сегментация (LifeCycle Grid): разные группы клиентов требуют
разного подхода
1 2-3 4-7 8-19 20+
30-60 дней Уходящие перспективые
Уходящие
VIPы
60-180 дней
Ушедшие случайные клиенты
Ушедшие
перспективные
Ушедшие VIP
клиенты
181-360 дней
360+ дней
Давность последней покупки
Количество покупок за все время
0-30 дней
Новые клиенты
Перспективные VIP
Welcome program:
- Вовлечение
- Стимулирование
первой/второй покупки
Вовлекающая коммуникация:
- Акции, новинки, бестселлеры
- Полезный контент
- Персонализированные
предложения
Вовлекающая коммуникация +
VIP сервис
Подарки
Не давать скидки
Триггерная коммуникация по
удержанию клиентов
- Постараться вернуть
- Понять почему ушли
- Напоминать
- Понять почему ушли
- Исправиться
Забыть

Триггерная коммуникация
Триггер - это коммуникация с клиентом, которая связана с каким-
либо событием его жизненого цикла (действием или
бездействием).
Триггеры имеют высокий ROI (High ROI Campaigns). Важно
коммуницировать в тот момент, когда наиболее высокая
вероятность повлиять на поведение клиента.
Триггерная коммуникация должна выстраиваться на основе
глубокого анализа поведения клиентов.
Триггерная коммуникация может включать разные каналы –
email, sms, pop-up, звонок, ремаркетинг.

Стандартные триггеры
Регистрация (или
первая покупка)
- Брошенные просмотры
- Брошенные корзины
Заказ
Прекращение
активности
Welcome program
- Cross-sell / Upsell после совершения
заказа
- Отзыв после доставки заказа
Win back
Напоминание о
следующем заказе
Milestone triggers

Как создавать триггеры?
1. Изучить поведение клиента (анализ данных, опрос)
2. Определите показатель, на который хотите повлиять
3. Определить «нормальное» поведение клиентов
4. Разработать варианты коммуникации, которая будет срабатывать
при отклонении от «нормального» поведения
5. Протестировать варианты коммуникации
6. Отслеживать эффективность (либо “до и после” триггера, либо
сравнивать с контрольной группой.

Welcome program
Welcome program после регистрации
1. Расскажите о себе
2. Бонус на первую покупку (не ждать
долго)
3. Напоминание про бонус
4. Опрос «почему не покупаете?»
5. Сбор информации о клиенте
6. Персонализированное предложение
(Брошенные просмотры)
Welcome program после первой покупки
1. Расскажите о себе
2. Напоминание про следующую
покупку
3. Опрос «почему не покупаете?»
4. Бонус при попадании в зону риска
5. Email напоминание про бонус
6. SMS
7. Сбор информации о клиенте
8. Персонализированное предложение
(Брошенные просмотры)

Сколько в среднем времени проходит между первой и
второй покупкой?
3.0%
2.5%
2.0%
1.5%
1.0%
0.5%
0.0%
Вероятность совершения второй покупки
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62
% покупателей, которые совершили вторую покупку в
определенный день после первой покупки
Дней после первой покупки
75% покупателей
совершают вторую
покупку в течение 62
дней после первой
50% покупателей
совершают вторую
покупку в течение 28
дней после первой

СЕГМЕНТ NEW
Сценарий «Welcome Program»
1 день 7 день 14 день 21 день 28 день
Приветствие
Разнообразие
вкусов
Напоминание о
подарке за
регистрацию
ТОП продаж
вкусов и
аксессуаров
Приглашение в
соцсети на
страницы
NESCAFE Dolce
Gusto
Добавь стиля!
Фирменные
аксессуары
Правила ухода
за Вашей кофе-
машиной
После первого заказа – «Welcome Call»
Что дальше?
После второго заказа – запуск сценария «Active»
Если нет заказа – запуск сценария «Inactive»

Win-back program - Как удерживать клиентов?
• Определить критерий для уходящего клиента. Какой день неактивности
считать зоной риска потери клиента?
• При приближении к зоне риска – напомнить, вовлечь.
• При попадании в зону риска – стимулировать покупку.
– Например, дать бонус на следующую покупку. Важно давать бонусы не раньше, но и
не позже.
• Усиливать стимулирование.
– Если клиент не реагирует, провести опрос : все ли устраивает? нет ли
негативного опыта?
– СМС, звонок для VIP

Средний интервал между покупками — 18-20 дней.
Количество покупателей

Анализ частоты покупок по группам покупателей позволяет определить
оптимальное время для коммуникации, направленной на удержание клиентов.
48
Среднее количество дней между покупками
42
32
21
60
50
40
30
20
10
0
2-3 4-7 8-19 20+
Группы клиентов по количеству покупок

Как определять зону риска?
Номер
покупки
Интервал между
соседними
покупками
Средний интервал по всем
покупкам у данного клиента
Превышает ли интервал
среднюю величину
1 - - -
2 30 30 Нет, (30=30)
3 20 (30+20)/2=25 Нет, (20<25)
4 10 (30+20+10)/3=20 Нет, (10<20)
5 20 (30+20+10+20)/4=20 Нет, (20=20)
6 30 110/5=22 Да, (30>22) Риск потери!
7 40 150/6=25 Да, (40>25) Риск потери!
8 60 145/7=30 Да, (60>30) Риск потери!

Спасибо!
Андрей Косецкий
Database marketing consultant, DirectData
+38 095 909 03 11
kosetsky@osdirect.com.ua
Михаил Мушкин
Руководитель направления DirectData
+38 063 287 18 51
mushkin@osdirect.com.ua

Data Driven Marketing или О чем говорят данные

Recommandé

Recommandé

Contenu connexe

En vedette

En vedette (20)

Similaire à Data Driven Marketing или О чем говорят данные

Similaire à Data Driven Marketing или О чем говорят данные (20)

Plus de os_direct

Plus de os_direct (17)

Data Driven Marketing или О чем говорят данные

Notes de l'éditeur