Как реклама в интернете влияет на поведение человека?

Все пользователи интернета сталкиваются с рекламой на сайтах. Среди них находятся те, кто с охотой переходит по рекламным ссылкам, другие же либо используют блокировщики рекламы, либо просто игнорируют ее, а некоторые вовсе начинают ненавидеть эту рекламную кампанию.

Результативность размещения рекламных ссылок и баннеров во многом зависит от того, насколько успешно вам удалось определить ключевую аудиторию, а самое главное — правильно ли вы предвидели ее поведение.

Специалисты компании AdButton подробно разбирают, что необходимо рекламодателю для четкого предугадывания реакции пользователей.

Собственная база клиентов

На самом деле, это самое простое, что должно быть у рекламодателя, но даже наличие собственной клиентской базы не дает полного представления о портрете целевой аудитории. Максимально, что может сделать рекламодатель — просто предлагать всем подряд свои новые продукты. Однако при этом высок риск, что клиентская база будет уменьшаться из-за того, что не всем пользователям понравится рекламный продукт или чрезмерная навязчивость.

Для того чтобы рекламная кампания была более успешной, необходимо четко сегментировать аудиторию, хотя бы по самым простым признакам: пол и возраст. После этого предлагать определенному сегменту персональные предложения и смотреть на успешность рекламы.

Можно провести анализ своей клиентской базы и выяснить, кто совершает покупки постоянно, а кто в какой-то определенный момент потерял интерес к бренду.

Разумеется, имея в распоряжении лишь клиентскую базу, определить целевую аудиторию и выяснить ее интересы достаточно сложно. Для четкого понимания поведения ваших клиентов необходимо использовать дополнительные инструменты.

Дополнительные данные и алгоритмы для прогноза

Для работы с прогнозными алгоритмами необходимо накопить больше данных о пользователях. Рассматриваемые алгоритмы дают возможность с высокой точностью предугадывать поведение аудитории и помогают создавать более релевантную рекламу.

Большинство наших покупок подвержены определенной логике. Например, нам гораздо легче и проще тратить денежные средства после получения заработной платы, а не за неделю до нее. Если в обычной жизни мы редко обращаем внимание на данную закономерность, то именно для этого существуют аналитические отделы в крупных корпорациях, которые подбирают наиболее удачные моменты для рекламы.

Статистические данные, накопленные за достаточный срок, позволяют четко определить закономерность покупки в определенное время, наполненность корзины или установленные категории товаров. Далее к анализу подключаются сложные математические вычисления, а также теория вероятности и игры. Это требует больших затрат, зато результаты обязательно окупаются.

Чаще всего аналитические отделы выделяют следующие категории покупателей:

• те, кто покупают много и очень часто;
• клиенты, которые активно реагирует на различные рекламные кампании;
• те, у кого настроение для совершения покупки стало изменчивым, и они вскоре могут вовсе перестать быть вашими клиентами;
• те, кто уже перестал совершать покупки, и вероятность их возвращения невероятно мала.

С любой из этих групп можно и нужно взаимодействовать. Для этого необходимо для каждого подбирать определенные шаблоны и фразы, которые смогут сподвигнуть клиента на покупку. Для некоторых категорий отлично срабатывают персональные скидки и акции — они способны вернуть тех, кто уже ушел от вас, а также увеличить продажи для тех, кто и так покупает много.

Чтобы получить еще больше информации об аудитории, например, почему постоянный клиент стал значительно меньше покупать, необходимы дополнительные данные.

Транзакции

Информация о транзакциях позволяет точно выяснить, что же стало с вашими клиентами. Используя эти данные, вы можете реально понять, отказался ли ваш клиент от определенного товара или просто сменил бренд или магазин. 

Например, если ваш клиент неожиданно прекратил покупать чай в пакетиках определенного бренда, то это может быть связано с разными факторами. Возможно, он ушел к конкуренту, так как у него или вкуснее, или дешевле, или он просто стал покупать данный товар в магазине «у дома». А может быть клиент стал требовательнее относиться к качеству напитка и полностью перешел на листовой чай. Если в первом случае можно попробовать вернуть клиента удачным персональным предложением, то во втором случае этот метод будет абсолютно бесполезен. 

Существует множество других транзакционных маркеров, с помощью которых получится отследить поведение клиента. К примеру, клиент перестал покупать шоколад и полностью перешел на сахарозаменитель или вообще на здоровое питание. В этом случае реклама его любимого шоколада, который он покупал раньше в значительном количестве, теперь будет ему не интересна.

Поиск новой аудитории при помощи гипотез

Для того чтобы понять, кем является ваш клиент, необходимо периодически проводить анализ регулярности и частоты покупок. Так, не все клиенты, покупающие игрушки один-два раза в месяц, являются родителями. Покупка может быть совершена для племянника или ребенка близкого родственника. Однако, при неправильной работе алгоритма, этому клиенту начнет навязчиво показываться реклама игрушек, что приведет к раздражению. Хотя таких клиентов не стоит вовсе исключать из списка перспективных — для них реклама игрушек может быть актуальна перед новогодними торжествами или другими праздниками.

Аналитика транзакционных данных позволяет выделить необходимый сегмент не только у компаний конкурентов, но и в смежных отраслях. Так, например, потребителям, которые постоянно приобретают корма для длинношерстных животных, может быть интересна реклама химчистки или мощных пылесосов, которые отлично справляются с шерстью на коврах и мебели. Основываясь на этих гипотетических данных, владельцу химчистки логично выделить для себя определенный сегмент и предложить владельцам животных услуги по чистке мебели от шерсти.

Проверка различных гипотез чем-то напоминает детективное расследование и способно приводить к весьма интересным и даже неожиданным результатам. Для проверки той или иной гипотезы необходимо использовать неочевидные методы. К примеру, в реальной практике был случай, когда среди покупателей, заинтересовавшихся премиальной линейкой пельменей, были спортсмены в возрасте от 20 до 25 лет. Аналитики увидели в сегменте потребителей тех, кого и ожидали — студенты, родители с детьми, но вот спортсмены стали явным открытием.

Однако недостаточно просто выдвигать гипотезу, необходимо еще ее тщательно проверять, и тогда точно все получится.

Вместо заключения

Предугадывать поведение потребителей на рынке — достаточно непростая, но при этом очень любопытная задача, которая может привести вас к интересным решениям. И, возможно, вы найдете ваших потребителей там, где совершенно не ожидали. Поэтому главное — не бояться экспериментировать, проводить анализ и строить самые невероятные гипотезы.