Big data для маркетинга и рекламы брендов в интернете
Использование больших данных сегодня почти не имеет ограничений — их применяют в самых разных сферах. Не является исключением и рынок рекламы. Специалисты AdButton также имеют опыт работы с big data в рекламе и готовы им поделиться.
Почему популярность big data растет
Эпоха больших данных началась восемь лет назад. Впервые об этом стали говорить после публикации в New York Times. И хотя вначале данная концепция выглядела размыто и непонятно для большинства, со временем она превратилась в одну из самых влиятельных. В прошлом году big data использовали 91,6% компаний всего мира, а общий бюджет составил 187 миллиардов долларов. Рекламный рынок big data более всего применяется для поиска и анализа целевой аудитории. Благодаря получению точного анализа портрета и поведения ЦА, рекламодатели получают возможность правильно подобрать форму и содержание рекламного продукта.
Сбор информации о целевой аудитории
Бизнес нередко страдает от того, что информация о клиентах хранится разрозненно — каждый сотрудник замкнут на своей части работы и недостаточно связан с другими. Как можно изменить ситуацию с помощью big data? Сравнительно новое решение — внедрение CDP платформы. С их помощью можно использовать любые источники информации с каналов онлайн и офлайн, интегрировав их в профиле клиента с последующей сегментацией и анализом. Следующим шагом выступает интеграция платформы для рекламы с Facebook Ads/Google Ads, что позволит использовать информацию для максимально точного таргетинга и в разы повысить эффективность рекламной кампании, благодаря верному выбору ЦА и правильной работе с ней.
Повышаем узнаваемость бренда
Использование big data — одно из важных условий обработки данных и успешное продвижение для бренда. По данным исследования Aberdeen Group, компании, применяющие в работе большие данные, ежегодно увеличивают узнаваемость бренда более чем на 20%. Те же, кто не работает с big data, достигают показателей чуть выше 7%. Эффективное использование возможностей разных инструментов, объединенных в big data, позволяет рекламодателю показывать рекламу в то время и в том месте, где ее точно увидит ЦА. При этом формат не является ключевым — это может быть поисковая реклама google adwords, реклама в соцсетях, медийная rtb реклама и другая.
Отслеживание покупок
Еще один инструмент, получивший популярность по мере развития тренда big data, носит название online-to-offline (О2О). С его помощью можно отследить покупки, которые стали результатом проведения кампании рекламы в интернете. С применением данного инструмента проводится анализ огромного массива данных, состоящих из покупок, которые не являются персонализированными, и оценивается эффективность интернет рекламы. Если кампания в сети не привела к покупке в магазине, бренд маркетолог получает достоверную информацию о том, что бюджет на рекламу в инстаграм потрачен не эффективно, и что именно необходимо оптимизировать.
Остаться релевантным
Анализ рекламы в интернете, который можно проводить с использованием возможностей big data, позволяет реагировать на малейшее изменение в поведении пользователей — данные подвергают разбору в режиме реального времени. Оперативное реагирование дает возможность намного опережать конкурентов. Если же маркетологи будут долго обдумывать свои действия, фон и поведение пользователей может измениться, и ответная реакция окажется не эффективной. Поэтому работа с big data требует оперативности в принятии решений на уровне человека.
Исследование Edelman Trust Barometer, проведённое в конце марта 2020 года, показало, что пользователи ожидают от брендов акцентирования внимания на ситуации карантина.
Настроения пользователей следующие:
- 77% респондентов важно, чтобы компании понимали особенности ситуации карантина;
- 83% респондентов еще более требовательны — хотят видеть, как бренды демонстрируют свое участие в ситуации;
- 57% — настороженно относятся к юмору на эту тему.
Зная и понимая настроение своей ЦА, предприниматели смогут провести эффективную рекламную кампанию, которая принесет ожидаемые плоды.
Ценная обратная связь
С помощью возможностей Big data доступно быстро обрабатывать информацию по обратной связи от клиентов — опросы, отзывы в интернете, комментарии в соцсетях. Это позволит не только получить реальную картину настроений и поведения целевой аудитории, но и вносить коррективы в инструменты автоматизации контекстной рекламы.
К примеру, сотрудник компании Airbnb, занимающийся обработкой данных, заметил, что сайт быстро покидают пользователи из азиатских стран. Последней точкой, с которой они уходили из сайта, оказалась страница «Места поблизости». Тогда ее адаптировали специально для этой аудитории — вместо мест поблизости появились ссылки на популярные путешествия в странах: Китай, Сингапур, Япония и Корея. Такой ход позволил увеличить конверсии — бронирование жилья выросло на 10%.
Попадание в цель
В реалиях сегодняшних дней email маркетинг не будет эффективным без высокого уровня персонализации. Возможности big data позволяют компании получить максимум информации о пользователе и подробную статистику поведения: количество открытых писем, оклики по ссылкам, цена конверсии, возврат инвестиций.
Примером успешного использования персонализации в рассылках может служить американская компания Kroger — данная сеть магазинов персонализировала купоны на скидки, которые отправляла клиентам по почте. Вероятность того, что у кого-то будет такое же предложение — сведана к нулю. При этом компания каждый квартал отправляла своим покупателям 11 миллионов писем со скидками, которые она называла «снежинками», в правильное время. Результат — если ранее процент покупок по скидкам составлял 3,7%, то благодаря такому подходу он вырос до 70%.
Таргетинг B2B рекламы
Big data и новые достижения в сфере искусственного интеллекта дали вторую жизнь такому инструменту, как Account Based Marketing. И хотя его популярность пока еще в стадии роста, однако он способен во многом изменить ситуацию в B2B коммуникации. В отличие от обычного маркетинга, ABM позволяет таргетировать не только на отдельные компании, но даже на ее сотрудников. С помощью данного инструмента для них разрабатываются персонализированные предложения и подбираются каналы доставки. Благодаря этому компания получит максимум эффективности при минимальных затратах сил и средств — персонализированное предложение попадает точно в цель.
В современном мире рекламы big data — неотъемлемый рабочий инструмент, возможности которого не до конца оценены и освоены бизнесом. Независимо от целей и задач, анализ больших данных позволяет разработать рекламную кампанию, результаты которой оказываются во много раз эффективней обычных. Всем, кто еще не знаком с ними на практике, советуем освоить возможности и открывать для себя мир big data как можно скорей.