Dołącz do czytelników
Brak wyników

Modelowanie w oparciu o dane – co musisz wiedzieć i jak wykorzystać look-a-like audience na Facebooku?

Artykuł | 19 kwietnia 2019 | NR 35
151

Biznes, który nie wykorzystuje look-a-like audience, jest jak sprzedawanie samochodu cały czas tej samej osobie i dziwienie się, że nie kupuje ona auta codziennie. Jest po prostu nieracjonalne. Dlaczego? Ponieważ mamy do czynienia z zupełnie innym światem, innym typem konsumentów.

Jak wygląda dzisiejszy konsument?

Przede wszystkim jest świadomy, zna swoje prawa, ma już jakieś doświadczenia zakupowe w sieci, oczekuje treści dopasowanych do siebie, jest wybredny i niecierpliwy.

Ten typ konsumenta sprawia, że coraz ważniejsze są 4 główne trendy w działaniach marketingowych i w planowaniu kampanii: 

  1. Modelowanie ścieżki konsumenta, gdzie kluczowe są dokładna analiza i znajomość procesu zakupowego.
  2. Maksymalna personalizacja przekazu, ponieważ nasze reklamy muszą trafiać do tych klientów, którzy rzeczywiście mogą być zainteresowani ofertą.
  3. Optymalizacja treści we właściwych kanałach komunikacji i z idealnie dopasowanym przekazem.
  4. Wykorzystywanie Big Data, czyli perfekcyjna znajomość konsumenta pod kątem behawioralnym czy demograficznym.

Te trendy oznaczają, że jeśli chcemy w naszych kampaniach dotrzeć do klientów i cieszyć się sukcesem sprzedażowym, musimy:

  1. Na podstawie danych demograficznych i behawioralnych zbudować profil naszego klienta.
  2. W oparciu o uzyskane profile targetować dokładnie reklamę.
  3. Dopasować kontekst reklamy do innych naszych zasobów, np. strony
  4. Optymalizować kampanię poprzez modele atrybucji, tak by w jak największym stopniu była ona dostosowana do ścieżki zakupowej konsumenta.

Po co nam look-a-like?

Rys. 1. Modelowanie behawioralne i psychograficzne

 

Wszystkie powyższe zalecenia są dość logiczne, ale zapewne każdy z Was zapyta: „Jak to wszystko ma się do look-a-like?”. Zaraz to wytłumaczę, ale najpierw zacznijmy od tego, czym jest look-a-like. Jak definiuje Poradnik dla internetowego reklamodawcy od IAB Polska, „to grupa odbiorców podobna do naszych zdefiniowanych grup, które wykorzystujemy w kampanii”.

Tworzenie look-a-like pozwala nam na docieranie do nowych użytkowników, ale w sposób przemyślany, nie zaś w modelu „spray and pray”. Innymi słowy: poszerzamy grupę odbiorców, nie tracąc skuteczności naszej kampanii, ponieważ nadal docieramy do osób, które wykazują zainteresowanie naszymi produktami.

Ten typ targetowania reklamy na Facebooku to duże pole do popisu. Możemy skupić się tylko na podstawowych parametrach, np. lokalizacji, wieku czy płci, albo bardziej zawęzić grono odbiorców, dodając takie informacje, jak zainteresowania, zachowania, praca, wykształcenie czy wydarzenia z życia.

Pamiętajmy, że Facebook daje również możliwość kierowania reklam do niestandardowych odbiorców. Takim przykładem może być targetowanie reklam do osób, które polubiły nasz fanpage lub są podobne do naszych fanów (tzw. lookalike) oraz osób z naszej bazy e-mailowej (tylko wtedy, gdy pokrywają się one z e-mailami użytkowników Facebooka).

Look-a-like służy bowiem do poszerzania naszych idealnych grup docelowych o „bliźniaków behawioralnych”, czyli o osoby mające wysoki poziom zbieżności danych demograficznych, polubień stron czy wzory zachowań na Facebooku. To narzędzie pozwala nam na rozszerzenie grona odbiorców, nawet jeśli w chwili obecnej stroną internetową zainteresowana jest mała grupa osób.

Facebook to nie wszystko!

Look-a-like może być niezwykle pomocne także przy działaniach poza Facebookiem, np. przy programmaticbuying. Wówczas możemy mówić o szalenie precyzyjnym modelowaniu odbiorców przy wykorzystaniu danych. Tutaj niezbędna staje się podstawowa wiedza z zakresu programmaticbuying, a zwłaszcza na temat tego, czym jest DMP (Data Management Platform, czyli Platforma Zarządzania Danymi).

DMP to specjalny magazyn danych służący do klasyfikacji, analizy i przetwarzania danych odbiorców. Owe dane mogą mieć różne źródła:

  • First party data: gromadzone lub tworzone dane przez samą firmę, będące jej własnością. Źródła danych obejmują dane z witryn internetowych lub mediów społecznościowych, przedmioty oglądane lub kupowane w sklepach internetowych, a także dane klientów z automatyzacji marketingu, systemów CRM lub ERP.
  • Second party data: dane innej firmy, ale które możemy używać (mamy adekwatną zgodę).
  • Third party data: anonimowe dane zebrane przez wielu partnerów danych DMP (rejestry firm, media, firmy od kart kredytowych, sklepy internetowe itp.) z milionów stron internetowych. Zawierają informacje na temat korzystania z mediów, hobby, zainteresowań, zawodów, zakupów zamierzonych lub ukończonych, danych demograficznych.

Różne dane (first, second, third party data) mogą być łączone, dzięki czemu powstają precyzyjne segmenty użytkowników. Segmenty mogą być następnie rozbudowane dzięki modelowaniu look-a-like i udostępnione do platformy DSP, czyli Dimand Supply Platform.

Mając te infor...

Pozostałe 70% treści dostępne jest tylko dla Prenumeratorów.

Masz już prenumeratę? Zaloguj się, aby przeczytać artykuł.
Zaloguj się
Nie masz jeszcze prenumeraty? Nic straconego! Dołącz do grona stałych Czytelników już dziś i miej pewność, że żadne treści już Cię nie ominą.
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