Mārketinga rezultātu veicināšana, izmantojot lielos datus

Sadarbībā ar Digilant

Mārketinga speciālistiem, kas cenšas maksimāli palielināt ieguldījumu atdevi, prognozēšanas analīze, kuras pamatā ir lielie dati, ir aizraujošs jauns rīks.

Digitālajā pasaulē paredzamā analītika, kuras pamatā ir lielie dati, sola izveidot detalizētu priekšstatu par to, kas darbojas, sniedzot norādījumus, kas vēl nekad nav bijuši pieejami reklāmas kampaņu precizēšanai.

Lielo datu analītikas solījums ir tāds, ka mārketinga speciālisti var analizēt tūkstošiem informācijas punktu par pircēja digitālo darbību (izņemot personiski identificējamu informāciju) un apvienot to ar savām zināšanām par televīziju, radio, stendu un drukas kampaņām, lai pielāgotu mārketinga ziņojumus. un galu galā uzlabot ieguldījumu atdevi (IA). Izmantojot analīzi, skaitļi parāda, cik lielu pieaugumu katrs datu punkts nodrošina katrai reklāmai katrā kanālā. Izmantojot šos datus, mārketinga speciālisti var pieņemt labākus lēmumus par to, kā piešķirt savu reklāmu budžetu. Patiešām, analītiķi paši noteiks gudrās izvēles.

Galvenais izaicinājums jebkuram mārketinga speciālistam ir izlemt, kāds plašsaziņas līdzekļu maisījums — TV, internets, tiešais pasts, radio, druka — vislabāk reklamēs produktu vai pakalpojumu. Mēs varam veikt multivides sajaukuma modelēšanu, izmantojot lielos datus un mašīnmācīšanos, saka Madans Bharadwaj, Visual IQ, analītikas uzņēmuma, kas atrodas Nīdhemā, Masačūsetsā, produktu mārketinga vadītājs. Mēs varam izmantot daudzas mikroefektivitātes priekšrocības. Ja pārvietojat dažus tūkstošus dolāru šeit un tur, jūs varat iegūt daudz lielāku mārketinga efektivitāti attiecībā uz IA.

Vēsturiski vismodernākie mārketinga speciālisti ir paļāvušies uz augšupēju reklāmas kampaņu plānošanu. Viņi izstrādā ekonometriskos modeļus, aplūkojot visa reklāmas budžeta sadalījumu. Viņi analizē izmaiņas piešķiršanā un vienreizējās akcijās un redz, kā šīs izmaiņas ietekmē viņu galvenos darbības rādītājus (KPI), kas var būt pirkuma veikšana veikalā vai jauna konta atvēršana.

Šī paradigma digitālajā pasaulē ir apgriezta. Mārketinga speciālisti paļaujas uz darbību digitālo vērtēšanu, sākot no apakšas uz augšu ar KPI. Jūs mēģināt strādāt atpakaļ, lai redzētu saskares punktus patērētāju digitālajā ceļojumā, saka Kims Rīdels, uzņēmuma produktu un mārketinga vecākais viceprezidents. Digilant , pielāgotu programmatisko multivides risinājumu uzņēmums Bostonā. Pateicoties tādām tehnoloģijām kā sīkfaili un pārlūkprogrammas pikseļi, mārketinga speciālisti tagad var precīzi pateikt, kur konkrēts pircējs redzēja viņu reklāmas. Dati pat parāda, cik ilgi pircējs skatījās videoklipu vai kavējās lapā, kurā bija reklāma. Tas viss tiek atrasts, veicot atpakaļgaitas izsekošanu no produkta pārdošanas vietas, kuru persona galu galā iegādājās.

Pilnīgo zināšanu pasaule, kas tika solīta digitālās reklāmas pirmsākumos, ir izrādījusies iluzora. Maksāt meklētājprogrammām, lai stimulētu klikšķus, kas noveda pie pirkumiem, bija labi, taču lielākā daļa patērētāju izvēlas sarežģītāku ceļu, lai pieņemtu galīgos lēmumus. Mārketinga piltuve var būt gara, īpaši lieliem pirkumiem, piemēram, automašīnām, kur cilvēki var veikt pētījumus deviņus mēnešus pirms testa brauciena.

Uzlabotā paredzamā analīze tagad var noskaidrot, kura mērķauditorija ir visvairāk reaģējusi uz reklāmu. Tad tie paši algoritmi var atrast līdzīgas mērķauditorijas citās vietnēs un parādīt tām reklāmas. Izmantojot pietiekami daudz datu un labu algoritmu, analītikas uzņēmumi apgalvo, ka var noteikt, kuras reklāmas ir ietekmējušas.

Prognozējošā analītika nevar ietvert visu. Labvēlīgs produkta apskats Patērētāju ziņojumi vai slavenības apstiprinājums Oskara ceremonijā ir ārpus algoritma. Tāpat arī lidmašīnas avārija, kas var kaitēt ceļojumu rezervēšanai. Tomēr dažreiz šādi notikumi izraisīs diskusiju smaidu sociālajos medijos, šeit tie tiek uzraudzīti un pat ieskaitīti vienādojumā.

Tūlītība ir viena no lielākajām analītikas priekšrocībām. Tā vietā, lai gaidītu iknedēļas pārdošanas rezultātus un pielāgotu reklāmu stratēģijas, tirgotāji var redzēt tiešsaistes rezultātus katru dienu. Izmantojot tiešsaistes KPI, analītikas uzņēmumi var analizēt reklāmu veiktspēju reāllaikā un nākamajā dienā ieteikt visefektīvāko turpmāko mārketingu.

Džefs Zvelings, reklāmas analītikas uzņēmuma AOL Convertro līdzdibinātājs un izpilddirektors, kas atrodas Santamonikā, Kalifornijā, saka, ka viņa uzņēmums 24 stundu laikā nosūta reklāmdevējiem ziņojumus par reklāmu veiktspēju. Nākamajā dienā pēc Super Bowl līdz pulksten 8:00 mēs saņēmām ziņojumus GoDaddy, Intuit, NFL.

Analytics var arī palīdzēt aizsargāt reklāmdevējus no krāpšanas riskiem, neliekot viņiem pašiem veikt izmeklēšanu. Kamēr KPI nevar atdarināt robotprogrammatūras (piemēram, pirkums), viltus reklāmas netiks rādītas kā efektīvas. Lai izvairītos no krāpšanas, ir nepieciešams tikai augstākās klases attiecinājuma risinājums un cenu struktūra, kas reklāmas veiktspēju pielāgo faktiskajiem reklāmguvumiem (nevis klikšķiem vai seansiem), nesen savā ziņojumā rakstīja Deivids Peress, Convertro mārketinga vadītājs. emuāra ieraksts.

Teorētiski algoritmiem jāspēj piešķirt budžetu reklāmas tīkliem, kas kontrolē savus krājumus, lai izvairītos no viltus reklāmām. Tiem vajadzētu radīt vairāk galveno darbības rādītāju. Tādā pašā veidā reklāmas, kas nav skatāmas, neveicinās KPI. Nav skaidrs, vai šis solījums tiek pildīts.

Līdzīgi, paredzamā analītika var atklāt korelācijas starp potenciālo pircēju kategorijām, kas, visticamāk, nebūtu sastopamas mārketinga speciālistiem. Piemēram, Digilant galvenais zinātnieks Krišna Boppana atgādina, ka, strādājot pie finanšu pakalpojumu klienta, viņa uzņēmums atklāja, ka vīrieši, kuri aprīlī un maijā bija skatījušies uz laivām, reaģēja uz 401(k) plānu reklāmām. Tagad viņš izvirza hipotēzi, ka viņi varētu būt saņēmuši prēmijas aprīlī un plānojuši izlietot naudu izklaidei, pirms atceras vai atgādināja, ka viņiem vajadzētu finansēt savus pensiju kontus.

Strādājot ar luksusa kosmētikas kompāniju, Boppana piebilst, Digilant atklāja korelāciju starp sievietēm, kuras interesējas par eksotiskiem ceļojumiem, un tām, kuras iegādājās Kashi graudaugus. Lai gan prognozējošo analīzi bieži kritizē par korelācijas, nevis cēloņsakarības noteikšanu, Boppana secina, ka reklāma ir saistīta ar korelāciju.

paslēpties