«Оцифровка» принятия решения о покупке

автор **Admin** Пт 30 Июн 2017, 00:18

В мире, где реальность и виртуальность все сильнее сливаются друг с другом, компании должны выполнять запросы потребителей в любое время и в любом месте. Мы расскажем, как это сделать.
«Оцифровка» принятия решения о покупке IzUxNTM6NjkwOjIyMDow0

«Оцифровка» принятия решения о покупке IzUxNTM6NjkwOjIyMDow0

Очень часто при общении с руководителями банков, компаний, работающих в секторе розничной торговли и других отраслях, мы обнаруживаем, что они до сих пор не могут организовать перекрестное обслуживание клиентов через различные каналы, хотя и стремятся к этому. Речь идет о такой модели обслуживания, которая предполагает использование цифровых технологий для предоставления клиентам адресной информации о конкретном товаре или услуге в самый подходящий момент, причем эти сведения должны доводиться до покупателей эффективно и беспрепятственно.

Это стремление к идеалу в маркетинговой деятельности принесло свои плоды: скорее всего, в течение ближайших пяти лет мы станем свидетелями революционной интеграции процесса обслуживания потребителей в реальном и виртуальном мире. Сам процесс принятия решения о покупке уже претерпел изменения в связи с повсеместно присутствующими большими массивами данных, появлением «интернета вещей», а также новыми разработками в области веб-программирования и дизайна[^1]. Сегодня у покупателей есть неограниченный выбор возможностей для сбора информации о новых товарах и услугах, а также их приобретения через интернет или в традиционных розничных магазинах, причем в любое время суток и в любой день недели. В рамках такого сценария цифровые каналы перестают быть просто более дешевым способом взаимодействия с клиентами и превращаются в важный инструмент рекламных акций, стимулирования продаж и наращивания рыночной доли. К 2016 г. более половины всех розничных транзакций будут осуществляться при помощи интернет-технологий, что соответствует коммерческому потенциалу в размере почти 2 трлн долл.^[2]

Руководители компаний могут решить, что они и так уже на верном пути, и потерять из-за этого бдительность. Большинство из них уже знают, какие слова подобрать, чтобы привлечь покупателя, который что-то ищет в интернете. Кроме того, они активно используют возможности социальных сетей. Некоторые даже способствуют распространению положительной обратной связи в автоматическом режиме — создают технические решения, с помощью которых потребители могут размещать отзывы или какими-то другими способами делиться информацией о своем расположении к тому или иному бренду.

Однако инструментарий и стандарты зачастую меняются быстрее, чем успевают меняться компании. Очень скоро покупатели смогут искать товары с помощью изображений, голосовых команд и жестов, совместно участвовать в покупках с несколькими пользователями и находить новые возможности с использованием технологий дополненной реальности, например Google Glass.

Крайне важно понять, как именно компании заманивают покупателей в эти цифровые каналы, — и не только из-за возможности немедленно превратить интерес в покупку, но и по той причине, что две трети решений, принимаемых покупателями, зависят от качества их обслуживания на всех этапах совершения покупки. Об этом говорят результаты исследования, проведенного нашими коллегами^[3].

Чтобы успевать за стремительным развитием новых технологий и повышать качество маркетинговой поддержки, опираясь на несколько разных платформ одновременно, руководству компаний необходимо внедрить иной подход к управлению процессом принятия решения о покупке — подход, который соответствует высокой скорости действий, характерной для цифровых каналов, и направлен на развитие навыков в трех направлениях.

Поиск покупателя. Многие из руководителей, с которыми мы беседовали, признавались, что им до сих пор проще собирать данные, нежели анализировать их. Чтобы получить всестороннее представление о клиентах, сотрудники компаний должны применять современные аналитические методы к огромным массивам структурированных и неструктурированных данных. Их стратегии привлечения покупателей должны опираться на результаты эмпирического анализа покупательского поведения за последнее время и опыта взаимодействия с ними в прошлом, а также на информацию о поведении покупателей, регистрируемую с помощью устройств мобильной связи, и на сведения об их активности в социальных сетях.

Поддержка покупателя. Сегодня потребитель гораздо чаще самостоятельно выбирает, на чем ему сосредоточить свое внимание. Поэтому представители компаний должны оставить у него положительное впечатление от обслуживания, причем взаимодействие должно быть специально адаптировано к конкретному этапу процесса принятия решения о покупке.

Практика маркетинга. Для реализации маркетинговых программ по принципу «всегда на связи», в рамках которых компании индивидуально подходят к потребителю на каждом этапе взаимодействия в процессе принятия решения о покупке, необходимы межфункциональные группы экспертов в области анализа данных, информационных технологий, маркетинга и моделирования потребительского опыта, способных оперативно реагировать на изменения. Участники этих групп должны обладать хорошо развитыми навыками взаимодействия и общения, а также готовностью проводить повторные испытания, учиться и масштабировать результаты, причем делать это в стремительном темпе.

Давайте посмотрим, как будет выглядеть оптимизированная модель перекрестного обслуживания через разные каналы в том случае, когда компании стремятся к развитию своих навыков в этих трех направлениях.

Новые стандарты

Представьте себе семейную пару, которая только что приобрела свой первый дом и теперь хочет купить стиральную и сушильную машины. Саша и Маша начинают процесс принятия решения о покупке с того, что заходят на сайты нескольких сетей розничных гипермаркетов. На странице одной из сетей они выбирают три модели, которые им интересны, и сохраняют их в список желаемых покупок. Поскольку дом небольшой, а техника довольно крупногабаритная, они решают лично осмотреть ее в магазине.

В случае оптимизированного перекрестного обслуживания через разные каналы наша пара сможет найти на сайте сети адрес ближайшего розничного магазина, проложить дорогу до него с помощью карт «Яндекса» или Google и поехать туда на машине. Еще до того, как Саша и Маша войдут в магазин, датчик, установленный над входной дверью, опознает их и отправит на их сотовые телефоны приветственные сообщения с персональными предложениями и рекомендациями, подобранными с учетом их истории взаимодействия с магазином. Они получат ссылки на список желаемых покупок, а также обновленные спецификации и цены на выбранные модели стиральных и сушильных машин (информация будет извлечена из их истории просмотров на сайте магазина). Кроме того, они получат уведомление о распродаже: «Скидка 15% на бытовую технику отдельных марок. Предложение действительно только сегодня». Эти скидки будут относиться к двум позициям из списка желаемых покупок.

Когда они открывают список желаемых покупок на экране телефона, приложение показывает карту магазина и помогает Саше и Маше найти отдел бытовой техники и кнопку вызова эксперта по этой категории товаров. Они встречаются с продавцом, задают ему ряд вопросов, делают несколько замеров, после чего останавливаются на конкретных моделях и марках стиральной и сушильной машин. Так как в этом магазине применяются современные технологии маркировки продукции, информация успевает автоматически синхронизироваться с прочими приложениями в мобильных телефонах пары. Теперь Саша и Маша могут просмотреть отзывы других потребителей об этой технике с помощью специального приложения, обратиться за советом к родителям с помощью сервиса SMS-сообщений, попросить своих друзей в сети Facebook выразить мнение относительно покупки, а также сравнить цену магазина с предложением других розничных точек. Помимо этого, семейная пара может воспользоваться функцией «виртуальный дизайнер» в мобильном приложении розничной сети: если они заполнят несколько полей с необходимыми сведениями о габаритах помещения и интерьере, то смогут получить предварительное представление о том, как приобретения будут выглядеть у них дома.

Вся найденная информация говорит в пользу сделанного выбора, и поэтому пара решает воспользоваться скидкой в размере 15% и приобрести эту технику. Они используют смарт-часы Саши, чтобы подтвердить платеж. Пара выходит из магазина, зная дату и время доставки. Через неделю, в назначенный день, им приходит уведомление о том, что грузовик прибыл в их район и через полчаса они получат сообщение о точном времени доставки. Благодаря этому им не придется отменять свои планы, чтобы сидеть дома и ждать, когда привезут заказанную технику. Спустя три недели пара получает сообщение от розничной сети со специальными предложениями по другой бытовой технике и услугам по обустройству дома, подобранными специально для семей, въехавших в новый дом меньше года назад. После этого начинается новый цикл.

Новые навыки, необходимые для соответствия этим стандартам

Как следует из приведенного выше примера, потребители неизбежно будут рассчитывать на взаимодействие с продавцом в режиме реального времени. Каждый контакт с компанией в процессе обслуживания — это новые впечатления о бренде и возможность привлечь покупателя, при этом таких точек взаимодействия через цифровые каналы становится все больше и больше. Чтобы довести их долю до максимума, компании должны направить свои усилия на развитие навыков в трех названных направлениях.

Поиск покупателя: разработка аналитического инструментария

Даже в наши времена больших массивов данных и повсеместного сбора сведений о покупателях в электронном формате некоторым компаниям не хватает всестороннего представления о людях, которые приобретают их товары и услуги. Обычно специалисты этих компаний оценивают эффективность мероприятий в области прямых продаж (например, рекламных презентаций) и приветствуют выгрузки данных о последних действиях пользователя, однако эти методы предполагают оценку рекламных кампаний в отрыве от других факторов и от контекста всего процесса принятия решения о покупке под влиянием информации из разных источников. Как правило, такие данные хранятся в разрозненных базах и унаследованных системах, а не на центральном сервере. Еще сильнее усложняет ситуацию разнообразие и объем доступной неструктурированной информации о поведении и предпочтениях покупателей. Например, это сведения, которые регистрируются, когда покупатели оставляют в интернете отзывы о покупках и размещают информацию в социальных сетях. Наш опыт показывает, что такие сведения сложнее всего интерпретировать, и потому специалисты уделяют им меньше внимания.

Чтобы получить полный портрет покупателя, а не просто серию наблюдений, компаниям нужно централизованное хранилище данных, объединяющее информацию обо всех случаях взаимодействия потребителя с брендом, включая общие сведения об этом потребителе и его транзакциях, историю поиска в интернете, а также информацию о контактах со службой поддержки клиентов. На схеме ниже приведены примеры того, как компании теряют потенциальных клиентов из-за неспособности оптимизировать взаимодействие с ними через цифровые каналы. Такие инструменты, как Clickfox и Teradata, могут оказаться полезными маркетологам при сборе подобной информации и выявлении конкретных возможностей более эффективного привлечения потребителей на разных этапах процесса принятия решения о покупке. Для сбора данных необходимо привлечь сотрудников из разных функциональных направлений. Конечно, это сложная задача, но результат оправдывает усилия. Итоги нашей работы в этой области показывают, что сетям продовольственных магазинов, которые проводят анализ информации о покупателях, удается повысить прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации на 11%, в то время как среднее значение по их основным конкурентам достигает всего 3%. Что касается сетей гипермаркетов, разница составляет 10 против 2%^[4].

«Оцифровка» принятия решения о покупке VXNlci9JbWFnZXMvY2QxOWJhMDA2YzE3NGU4MDk0NTAwNGY3NGFkM2ZjZWYuanBnOjA6MDow0

«Оцифровка» принятия решения о покупке VXNlci9JbWFnZXMvY2QxOWJhMDA2YzE3NGU4MDk0NTAwNGY3NGFkM2ZjZWYuanBnOjA6MDow0

Имея полный набор информации, руководство может провести экспресс-диагностику в розничных точках, которой, как говорят представители многих компаний, так не хватает в программах маркетинга и электронной торговли. С помощью таких аналитических приложений, как SAS и R, а также различных алгоритмов и моделей обработки динамических данных компании смогут повысить точность расчета затрат на маркетинговую деятельность, найти оптимальные схемы принятия решения о покупке, вычислить точки возможной потери клиентов и выявить новые покупательские сегменты. Так, на основе результатов, полученных после анализа моделей поведения при переходе по рекламным ссылкам, сотрудники одной региональной розничной сети выделили конкретную группу покупателей, которые предпочитают делать покупки в интернете, а не в розничных точках, и всегда читают электронную почту по субботам. На основе этой информации руководство сети внесло изменения в план рекламы через электронную почту: рассылка предложений этой группе покупателей стала осуществляться только по субботам.

Кроме того, с помощью программного обеспечения и услуг, связанных с управлением бизнес-процессами, которые предлагают такие поставщики, как Adobe Systems, Salesforce (Marketing Cloud), Pegasystems и Oracle (Responsys), можно в режиме реального времени выявлять основные факторы, определяющие потребности и ценности покупателей (вне зависимости от конкретного товара или услуги), и использовать индивидуальный подход для стимулирования дополнительных и перекрестных продаж. Также эти инструменты могут применяться для автоматического создания отчетов, позволяющих отслеживать тенденции в покупательском поведении и динамику ключевых показателей эффективности. Пример: из аналитических отчетов, подготовленных в региональной розничной сети, следовало, что два клиента, читавших электронную почту только по субботам, находились в процессе смены работы — оба вносили изменения в свои данные в сети LinkedIn за последние три дня. Опираясь на результаты аналитики, специалисты компании смогли подготовить индивидуальные предложения для обоих клиентов: один получил сведения о сумках для ноутбуков (с учетом предыдущих покупок), а другой — о костюмах (также с учетом предыдущих покупок).

Руководство компаний, которые начали использовать подобные инструменты углубленного анализа, уже заметило значительный рост количества переходов по рекламным ссылкам и конверсии — темп роста этих показателей в 3—10 раз превысил средний уровень. Кроме того, результаты проведенного McKinsey анализа показывают, что использование данных для повышения эффективности решений в области маркетинга может способствовать росту производительности в этом направлении на 15—20%. Если учесть, что средний уровень годовых расходов на маркетинг по всему миру равняется 1 трлн долл.[^5], в денежном выражении прирост может составить до 200 млрд долл.

Поддержка покупателя: слаженное обслуживание

Учитывая различия в ожиданиях покупателей, доступной информации и возможностях каждого канала, тщательное управление процессом принятия решения о покупке — невероятно сложная задача. По данным опубликованных отчетов, 48% потребителей в США считают, что компаниям следует согласовать принципы обслуживания клиентов в интернете и в реальной жизни. Если компаниям удается справиться с этой задачей, они могут существенно выиграть. Один крупный банк смог заработать дополнительную маржинальную прибыль в размере более 300 млн долл. благодаря эффективному использованию цифровых каналов. Специалисты банка проанализировали прежде недостаточно изученные сведения о клиентах и разработали адресные маркетинговые обращения для разных этапов процесса принятия решения о покупке. Аналитики банка использовали указанные данные и различные инструменты персонализации и проверки для обоснования изменений в маркетинговых кампаниях по отдельным продуктовым линейкам; каждый следующий этап все больше адаптировался под личные особенности конкретного клиента, чтобы ему проще было сделать оптимальный выбор.

Компании, которые сразу начали работать исключительно с цифровыми каналами (Amazon, eBay и Google), стали лидерами в своих отраслях. Они смогли поднять на новый уровень удобство обслуживания через различные каналы и тем самым изменить ожидания потребителей. В качестве примера можно взять мобильное приложение Now сайта eBay, которое позволяет клиентам из нескольких городов США заказать товар у любого розничного партнера торговой площадки в одно касание и получить покупку в тот же день. Еще один недавний пример — появление кнопки «Помощь» в планшетах последнего поколения Kindle Fire компании Amazon, с помощью которой пользователи могут моментально связаться с представителем службы поддержки. Эти компании довели до совершенства способность тестировать новые под-ходы к обслуживанию пользователей и постоянно улучшают свое предложение, при этом во многих случаях они рассматривают конкретных клиентов как отдельные сегменты.

Крупным и устоявшимся маркетинговым структурам, где все решения принимаются медленно, этот простой подход «с нуля» может показаться неразумным, однако обучение методом проб и ошибок способно принести пользу руководителям компаний, которые стремятся оптимизировать и персонализировать важные параметры процесса, связанного с принятием решения о покупке. В рассмотренном выше примере выбора бытовой техники анализ покупательского поведения, проведенный специалистами розничной сети, помог спланировать процесс обслуживания семейной пары таким образом, чтобы полностью адаптироваться к текущим обстоятельствам на каждом этапе, начиная с поиска информации в интернете и заканчивая реальным и виртуальным взаимодействием в магазине и послепродажным обслуживанием. Специалисты розничной сети не стали атаковать Сашу и Машу рекламными сообщениями, которые те могли бы посчитать навязчивыми (или даже неприятными); они предоставили им наиболее полезную информацию на каждом этапе в процессе совершения покупки, а также предложили самый простой способ приобретения и доставки.

Чтобы обеспечить слаженное обслуживание, сотрудники некоторых компаний разработали круглосуточные «цифровые витрины», чтобы с их помощью тестировать концепции новых продуктов и новые методы взаимодействия с покупателями, а также оперативно получать обратную связь без дополнительных затрат на персонал и запасы продукции. Есть ряд компаний, предлагающих товары и услуги, которые являются сложными по своей сути. Эти компании включили в процесс обслуживания клиентов «игровые» элементы — возможность настройки меню, архитектуры наполнения и внешнего вида, — чтобы пользователи могли пробовать разные сочетания параметров и стоимости продукции, перед тем как принять окончательное решение.

Одна фирма, оказывающая финансовые услуги, внесла изменения в мобильное приложение для сбора заявок на выдачу кредитных карт, чтобы учитывать особенности клиентов. В прошлом использовался универсальный интерфейс, а в новой версии различные элементы интерфейса мобильного приложения — например, тарифы, этап процесса рассмотрения заявки и предоставленные кредитные лимиты — генерируются динамически на основе имеющейся информации о клиенте. Кроме того, внешний вид приложения и меню были упрощены, чтобы пользователь мог легко заполнить форму всего за несколько нажатий. Благодаря этим мерам компании удалось существенно увеличить количество заявок, подаваемых через интернет.

Практика маркетинга: создание гибкой организационной модели

Наш опыт показывает, что руководство организаций слишком часто боится запускать быстро созданные маркетинговые кампании, которые постоянно уточняются по мере изменения моделей покупательского поведения и высказываемых предпочтений. Под влиянием консервативно настроенного высшего руководства специалисты зачастую запускают кампании, на подготовку которых ушло много времени, а в итоге узнают мало нового. Вместо этого компаниям нужно быть готовыми проводить множество мелких экспериментов с применением облачных служб и анонимных прокси-серверов для тестирования новых моделей и обоснования их привлекательности для инвестиций.

Такой гибкий подход с использованием данных должен опираться на организационную структуру, располагающую необходимым персоналом, инструментами и процессами. Во многих компаниях нужный персонал присутствует лишь отчасти, и высшее руководство неизбежно сталкивается с сопротивлением, когда дело доходит до внедрения инструментов и принципов бережливой деятельности в области продаж, маркетинга и информационных технологий. Среди компаний, с которыми мы знакомы, наибольшего успеха при внедрении стратегии многоканального маркетинга добивались те, руководство которых создавало центры по совершенствованию бизнес-процессов как для аналитической службы, так и для цифрового маркетинга. Кроме того, в этих организациях практикуется сквозной подход к управлению рекламными кампаниями, нацеленными на микро сегменты. При этом подготовка кампании обычно включает такие процессы, как ведение систематического календарного плана, применение метода мозгового штурма и проведение совещаний по оценке ситуации, что позволяет выполнить полный цикл за одну или две недели. Кроме того, в этих компаниях четко определены все функции и обязанности. Подобная модель не является жестким, иерархичным процессом, напротив, она высвобождает время для проведения нескольких быстрых итераций в сжатые сроки. В мире высоких технологий этот процесс иногда называют «ускоренный провал», то есть обучение на собственных ошибках.

Например, в одном банке руководители бизнес-единиц ежемесячно проводят совместное совещание, которое посвящено достижениям в области совершенствования различных процессов, связанных с этапами взаимодействия с потребителем. В случае вывода на рынок новых продуктов или запуска новых кампаний участники рабочей группы кладут в центр общего стола ламинированную карточку, иллюстрирующую процесс принятия решений, и обсуждают свои предположения в отношении клиентского опыта в разных сегментах и необходимого вклада со стороны различных функциональных направлений: где нужно собирать данные о клиентах и где они впоследствии будут использоваться, каким образом мероприятия в рамках кампании перетекут из СМИ в социальные сети и затем на сайт, каков дальнейший план работы с клиентом после открытия счета? Кроме того, участники рабочей группы назначают отдельных руководителей, ответственных за мобильные каналы и социальные сети, которым предстоит взять на себя продвижение более эффективного многоканального обслуживания и помочь отдельным бизнес-единицам усовершенствовать свою работу в рамках различных видов взаимодействия с клиентами. Первая волна мероприятий и новых программ, реализованных организацией, принесла несколько десятков миллионов долларов за первые полгода. Участники проектной команды рассчитывают на то, что дополнительная прибыль за год превысит 100 млн долл.

Конечно же, на выстраивание гибкой маркетинговой структуры уходит время. Для начала руководству компании следует собрать инициативную группу, в рамках которой специалисты будут проводить тестирование, делать выводы и масштабировать результаты. Эта группа должна обеспечивать взгляд на ситуацию со стороны различных функциональных направлений (маркетинг, электронная торговля, информационные технологии, управление каналами, финансы и юридическая поддержка), и ее участники должны освоить образ мышления с позиции проектного офиса. Например, им придется принимать непростые решения относительно успеха или провала отдельных кампаний, а также выбора приоритетных маркетинговых «обращений» для разных сегментов. Кроме того, участники этой группы должны проводить новые тесты еженедельно, а не раз в полгода. Также им придется мобилизовать ресурсы в департаментах ИТ и дизайна для создания информационного и визуального наполнения каждого возможного вида взаимодействий с покупателями.

С большой вероятностью руководству компаний придется нанимать людей с навыками, которые в настоящее время не входят в перечень приоритетных. Специалистам некоторых организаций удалось разработать инновационные стратегии поиска и подбора персонала по принципу реализации венчурных инвестиционных проектов. Например, руководство компании Staples открыло центр инноваций в области электронной торговли в Кембридже (штат Массачусетс), чтобы повысить эффективность привлечения специалистов в технологической сфере из расположенных поблизости учебных заведений — Гарвардского университета и Массачусетского технологического института. Недавно собственники Staples приобрели молодую компанию под названием Runa, специализирующуюся в области конверсионного маркетинга, которая теперь будет играть роль центра по привлечению и набору большого количества талантливых сотрудников на Западном побережье США.

Для достижения поставленной цели также могут потребоваться новые разновидности информационных систем. Оптимальный выбор технологического решения будет зависеть от исходной точки и задач компании. Однако обычно компаниям удается добиться наилучших результатов с помощью инструментов, обеспечивающих управление большими объемами информации и объединение баз данных, генерацию новых предложений клиентам на основе информации о них и проведение прочих видов углубленного анализа, а также упрощение работы в области тестирования, исполнения и расчета показателей в ходе маркетинговых кампаний.

Задача руководства компаний заключается в принятии стратегических решений относительно наиболее эффективных способов повышения привлекательности для покупателей. Многие относят развитие цифровых каналов к тройке основных приоритетов в этой сфере, однако пока еще мало кто из них действительно потрудился оценить уровень развития своей организации с точки зрения освоения этих каналов. Так называемый коэффициент цифровых способностей компании (digital quotient, DQ, по аналогии с IQ) — это функция, значение которой зависит от того, насколько точно продумана долгосрочная стратегия этой компании в области развития цифровых каналов, от эффективности реализации этой стратегии, а также от уровня развития с точки зрения организационной инфраструктуры и применения информационных технологий. Компании, включившие коэффициент цифровых способностей в список основных показателей эффективности, могут лучше отслеживать свои достижения в развитии описанных выше навыков работы с цифровыми каналами. Это, в свою очередь, будет способствовать более эффективному распределению инвестиций и ускорению темпов развития в цифровой среде.

В действительности компании, которые добьются успеха в освоении многоканального подхода к маркетингу и продажам, скорее всего, будут ближе к организациям технического профиля и, что интересно, издателям контента (включая электронные форматы) — они эффективно используют большие массивы данных и взаимодействуют с клиентами через цифровые каналы для стимулирования своего роста и снижения затрат. При этом они также выпускают различные информационные материалы (каталоги, купоны, сайты, мобильные приложения и материалы, размещаемые самими пользователями) и управляют ими в режиме реального времени через различные платформы в целях достижения качественно нового уровня обслуживания клиентов. Это означает, что компаниям необходимо пересмотреть свой подход к аналитической поддержке при сегментации, построению схемы обслуживания клиентов и способу организации работы внутри компании, чтобы ускорить темп изменений и оказания услуг.
[1] Более подробная информация на эту тему: David Court et al. The consumer decision journey //McKinsey Quarterly. — June 2009. — mckinsey.com; Brad Brown, Michael Chui, and James Manyika. Are you ready for the era of ‘big data’? // McKinsey Quarterly. — October 2011. — mckinsey.com; Michael Chui, Markus Löffler, and Roger Roberts. The Internet of Things // McKinsey Quarterly. — March 2010. — mckinsey.com.
[2] Sucharita Mulpuru. US Cross-Channel Retail Forecast, 2011 to 2016 // Forrester Research. — July 2012. — forrester.com.
[3] Peter Dahlström and David Edelman. The coming era of ‘on-demand’ marketing // McKinsey Quarterly. — April 2013. — mckinsey.com.
[4] Five major trends in digital consumption: Challenges and opportunities for retailers // McKinsey on Marketing & Sales. — June 2013.
[5] Анализ экспертного центра McKinsey по рентабельности инвестиций в маркетинг, mckinsey.com.
Александр Сухаревский — старший партнер McKinsey, Москва
Келли Унгерман (Kelly Ungerman) — партнер McKinsey, Даллас
Источник: http://vestnikmckinsey.ru/marketing-and-sales/digitizing-the-consumer