Dołącz do czytelników
Brak wyników

Programmatic

8 listopada 2021

NR 60 (Październik 2021)

Intencja i kontekst – jak precyzyjnie targetować dane, aby osiągnąć marketingowy sukces?

0 19

Zgodnie z danymi zgromadzonymi przez firmę Invescpro te firmy, które wykorzystują strategię opartą na data-driven marketingu, odnotowują nawet ośmiokrotnie większy zwrot z inwestycji niż ich konkurenci, a aż 40% marek przyznaje, że w najbliższym czasie planuje zwiększyć budżet przeznaczony na ten rodzaj działań.

Analiza przeprowadzona przez Ascend2 pokazuje, że do najczęściej wymienianych motywacji do powiększenia środków na data-driven marketing należą:

POLECAMY

  • podejmowanie decyzji na bazie analizy danych,
  • zdobywanie większej liczby klientów,
  • możliwość integracji danych pochodzących z różnych platform. 

Wyniki przedstawiane przez branżowe statystyki świetnie oddają przewidywania ekspertów, którzy od lat wskazują data-driven marketing jako stale rosnący trend, który pozwala nie tylko na bardziej świadomą alokację budżetu marketingowego, ale również lepsze sprostanie potrzebom konsumentów doby coraz większego szumu informacyjnego. 
Przeciętnie widzimy dziś nawet do 10 000 reklam na dobę, dlatego skuteczny komunikat poza kreatywnym wykonaniem musi być także precyzyjnie stargetowany. Aby móc to zrobić, potrzebujesz danych umożliwiających zbudowanie marketingowej perspektywy mikro i makro – od profilu Twojego pojedynczego klienta po dotarcie do milionów, zwiększenie liczby konwersji oraz budowę przywiązania do marki.
Wyróżniamy trzy podstawowe źródła pochodzenia danych:

  • First party data – to wszystkie dane, które pozyskujesz bezpośrednio od klienta dzięki jego interakcji z Twoją firmą. Do tej grupy należą m.in. obserwujący Twój profil w social mediach, subskrybenci newslettera czy leady zgromadzone dzięki dotychczasowym transakcjom;
  • Second party data – to dane uzyskane np. na skutek strategicznej współpracy między dwiema firmami, które w celach handlowych przekazały sobie posiadane first party data;
  • Third party data – to dane zbierane przez zewnętrzny podmiot, który dzięki posiadanej technologii gromadzi i przetwarza informacje do dalszego wykorzystania za pośrednictwem własnych platform.

To, co wyróżnia data-driven marketing od prostego wykorzystania podstawowych informacji, takich jak dane demograficzne, to wielość analizowanych danych jeszcze przed decyzją o wyświetleniu reklamy. Wyobraź sobie, że jesteś 30-letnim mężczyzną mieszkającym w dużym, europejskim mieście. Czy tylko tyle wystarczy, abyś był zainteresowany nowym smartfonem? Niekoniecznie – mogłeś niedawno kupić wybrany model lub po prostu nie interesujesz się nowinkami technologicznymi. Dlatego oprócz podstawowych informacji, jak wiek, miejsce zamieszkania czy płeć, prawidłowy targeting zakłada również znajomość nawyków zakupowych potencjalnego klienta, jego zainteresowania czy kontekst, w jakim pojawia się na stronie danej marki. 

Czym jest deep learning?

Deep learning to oparta na sztucznej inteligencji technologia pozwalająca na holistyczną analizę dotychczasowych zachowań zakupowych klienta i zaproponowanie mu reklamy najlepiej oddającej jego preferencje. Dzięki analizie mikroekspresji towarzyszącej obecności w internecie, czasu upływającego między wyświetlaniem poszczególnych ofert, segmentu preferowanych cen produktu czy sekwencji wyświetlanych podstron na stronie sklepu, deep learning jest w stanie nie tylko zaproponować klientowi głęboko spersonalizowaną reklamę, ale wręcz wyprzedzić jego potrzeby. Przetworzenie szczegółowych danych historycznych pozwoli algorytmom określić, jakie produkty powinny zainteresować klienta w najbliższym czasie i strategicznie nakierować na nie uwagę. Dlatego zamiast reklamy kolejnej wycieczki do egzotycznego kraju, którą właśnie wykupiłeś w biurze podróży, deep learning wyświetli Ci atrakcyjną ofertę kursu nurkowania na miejscu. 

Liczy się forma(t)

Powodzenie w projektowaniu skutecznej ścieżki zakupowej zależy nie tylko od znalezienia idealnego klienta, ale także wiedzy o tym, w jaki sposób najlepiej przedstawić mu ofertę. Rozwiązaniem proponowanym przez RTB House jest narzędzie AI Full Funnel, które identyfikuje miejsce w lejku sprzedażowym, w którym znajduje się właśnie Twój potencjalny klient, a następnie dobiera format reklamowy najlepszy dla danego etapu. 

Przykład 1.
Wyobraź sobie, że podczas spotkania ze starym znajomym ten wspomina Ci o swoim nowym telewizorze, który bardzo zachwala. Po powrocie do domu z ciekawością znajdujesz ten model w jednej z sieci handlowych, sprawdzasz jego cenę i zamykasz stronę. Niestety, przez najbliższe dwa tygodnie firma uporczywie namawia Cię do powrotu na stronę i dokończenia zakupu. Zdenerwowany intruzywnością reklamy, obiecujesz sobie, że już nigdy nie wrócisz na ich witryn...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów

Co zyskasz, kupując prenumeratę?
  • 6 drukowanych wydań magazynu Online Marketing
  • Dodatkowe artykuły niepublikowane w formie papierowej
  • Dostęp do czasopisma w wersji online
  • Dostęp do wszystkich archiwalnych wydań magazynu oraz dodatków specjalnych
  • ... i wiele więcej!
Sprawdź szczegóły

Przypisy