Шесть советов по использованию больших данных в рекламных кампаниях

Управлять Big Data и извлекать всю важную информацию - сложная задача для маркетологов.

Amazon является лидером рынка по использованию больших данных, как с точки зрения внешних усовершенствованных предложений, которые она дает потребителям, так с внутренней стороны, поскольку компания обрабатывает миллионы транзакций и поставок. Она анализирует всю эту информацию, чтобы оптимизировать работу с клиентами и усовершенствовать собственные процессы. Другим примером может служить American Express, которая использует прогнозную аналитику для определения наиболее лояльных клиентов и предлагает им удерживающие стимулы.

У этих компаний есть кое-что общее: способность управлять большими массивами данных и извлекать всю важную информацию. Это сложная задача для маркетологов, ищущих способы, чтобы погрузиться в данные и сформировать правильные идеи, которые затем могут повлиять на маркетинговые решения.

Informationweek дает шесть стратегических советов для создания положительного экономического эффекта посредством больших данных с помощью улучшенных кампаний и целенаправленного распространения информации:

Используйте прошедшие контроль данные

Компьютеры работают с логическими ограничениями. В контексте больших данных это значит, что выводы и полученные в результате знания будут столь же достоверны, что и базовые данные. Если данные, введенные в аналитическую программу, плохо организованы или несущественны, то даже самый лучший специалист по данным не сможет извлечь из них выгоду. Маркетологи должны работать с данными, которые были тщательно выверены перед тем, как попасть в хранилище. Компании должны создавать и хранить как можно больше данных, т.к. они связаны с каждым аспектом бизнеса, которые могут повлиять на маркетинговую кампанию. Ключевым моментом является упреждающая сборка данных, а не простое добавление данных после запуска кампании.

Используйте аналитику отслеживания пикселей

Маркетологи должны использовать сайт своей компании не только как инструмент маркетинга и канал продаж, но и как средство, порождающее данные. ИТ и маркетинг могут совместно работать над введением отслеживания пикселей, где отслеживание размещается на различных сайтах, используемых компанией — будь то сайт для мобильных устройств, специализированный сайт или другое место. Информацию в соцсетях можно отслеживать и анализировать с помощью социально-сетевого отслеживания пикселей, так что вы можете понять, как работает реклама в Facebook. Такое отслеживание также включает данные с устройств пользователей, поэтому маркетологи смогут лучше понимать, когда покупки совершаются с мобильных или стационарных устройств, и со временем смогут увидеть тенденции. Суть такого сбора информации в том, чтобы иметь достаточно данных, из которых можно вывести категории поведения потребителей. Создавая «персоны» для различных сегментов, вы сможете найти соотношения между определенными формами поведения и покупательскими решениями. Затем этим клиентам целенаправленно могут быть представлены различные варианты контента. Компании используют историю поиска в браузере, чтобы подстроить под нее свои предложения.

Используйте статистическое моделирование

Маркетологи, разрабатывающие телевизионные кампании, должны совершенствовать сбор данных, что позволит корректировать кампанию для соответствия фактическим результатам. Метрики, размер эфира, демографическая информация, активность второго экрана и рейтинг Нильсена можно объединить для создания статистических моделей. Собирайте достоверные и подробные данные со всех каналов для своего анализа. Большую часть этой работы будет необходимо проделать после кампании, с использованием регрессионного, кластерного анализов и логистической регрессии, наряду с другими методами.

Нацельтесь на конкретные демографические данные

Большие данные необходимы для таргетинга, т.к. обеспечивают рынкам точную информацию о том, где живут потребители, какими устройствами пользуются, что ищут в интернете, и другие поведенческие показатели. Вооруженные этой информацией, маркетологи смогут получить лучшую отдачу от цифровых мультимедиа и телевизионных размещений. Большие данные фактически делают маркетологов и кампании более интеллектуальными и позволяют распространять подробную информацию, которая может заметно отличаться на разных каналах.

Используйте мультимедийное моделирование

Анализ продаж и данные о реакции являются основной частью мультимедийного моделирования. Оно помогает маркетологам правильно "взвешивать" каждый канал, чтобы отсеивать отстающие и выделять больше средств на популярные каналы. Определение лучших каналов со временем станет более совершенным, поскольку улучшатся сами данные, а также способности маркетологов правильно анализировать данные и соотносить информацию с будущими результатами. Учитывая сегодняшнюю сильно фрагментированную среду цифровых мультимедиа, моделирование может стать бесценным, т.к. дает маркетологам больше ориентиров в выборе правильных каналов, что обеспечит действительно ощутимые результаты.

Предугадывайте розничные реакции

Аналитика больших данных, в основном, состоит из поиска соотношений. Действие А провоцирует действие B. Маркетологи могут измерять розничные реакции по различным каналам, чтобы обнаружить такие взаимосвязи. Возможно, телевизионная реклама определенного продукта стимулирует общую реакцию в виде частых посещений мобильной версии сайта. Большие данные могут выявить покупательские привычки в различных сегментах пользователей, помогая маркетологам увидеть затраты на приобретение и другие актуальные показатели, которые непосредственно демонстрируют показатель возврата инвестиций. Понимание того, какие потребители выполняют определенные действия (с помощью анализа больших данных), может напрямую влиять на объем продаж и стимулировать потребительский спрос.

Использовать аналитику больших данных для повышения показателя возврата инвестиций не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Маркетологи, которые хотят улучшить многоканальные продажи и опыт клиента, должны применить обдуманный подход к анализу больших данных. Каждая кампания должна создаваться на основе данных в пользовательском интерфейсе, а ее эффективность должна оцениваться во внутреннем интерфейсе, чтобы скорректировать будущие кампании для обеспечения максимального ROI.

Оцените статью
( Пока оценок нет )
ASTERA