Deli

Kako pomagata uporaba podatkov in napredna tehnologija za digitalno oglaševanje k identifikaciji potenciala trga izdelka in prodajnih priložnosti ter dostavi oglasnega sporočila ob pravem času na pravem mestu in pravi napravi?

Učinkovitejše oglaševanje na osnovi podatkov: Iskanje in doseganje novih (profilov) potrošnikov - iPROM - Menja strokovnjakov - Miloš Suša

Vsepovezan uporabnik vsebine konzumira prek digitalnih kanalov in ob tem pušča podatkovne sledi. Vedno bolj uporablja spletno poslovanje, hkrati pa z naraščajočo uporabo mobilnih naprav in nosljive tehnologije prispeva svoj delež k eksponentni eksploziji podatkov. Podatki so zato dandanes bolj dragoceni kot kdaj koli prej, saj nove tehnologije in metode omogočajo natančne vpoglede v vedenje potrošnikov, napovedovanje prihodnjega vedenja potrošnikov in odkrivanje novih tržnih priložnosti.

Potrošniki v digitalni marketinški dobi že dolgo niso več le osnovni demografski podatki, zabeleženi v neki zbirki podatkov. Potrošnike vse težje razporedimo v neke vnaprej točno določene ciljne skupine, saj so njihove nakupne navade vse manj homogene. Za uspešne oglaševalske kampanje morajo strokovnjaki za marketing vse bolj razumeti preference potrošnikov, razumeti njihovo preteklo in napovedati prihodnje vedenje potrošnikov. Tako jim lahko zagotovijo najboljše možne izkušnje in hkrati vplivajo na njihove nakupne namere.

Sodoben marketing v središče komunikacije postavlja kupca in njegove potrebe. Te lahko dobri poznavalci trga marsikdaj odkrijejo intuitivno, vedno bolj pogost in v praksi najbolj učinkovit pa je pristop, ki temelji na podatkih in njihovi pametni obdelavi.

Od množice podatkov do identifikacije novih tržnih segmentov - iPROM - Menja strokovnjakov - Miloš Suša

Od množice podatkov do identifikacije novih tržnih segmentov

Splet in digitalna evolucija sta močno razširila razpoložljivost virov podatkov. Industrija podatkovne znanosti zbira in interpretira vedno večje količine podatkov. Brez zbiranja množice podatkov kot podpornih dokazov je lahko namreč vse, kar domnevate o svojem ciljnem občinstvu, domneva. Cilj analize vseh teh podatkov je poglobljeno razumevanje stališč in mnenj, ki obkrožajo izdelek, industrijo ali tržno nišo, ter ustrezno delovanje na podlagi teh podatkov.

Podatke o potrošnikih uspešna podjetja že sedaj zbirajo z uporabo različnih internih CRM-sistemov oziroma orodij, najnaprednejša podatkovno gnana podjetja pa imajo interno že vzpostavljene ekipe za podatkovno analitiko, ki obdeluje podatke o kupcih in podjetju, spremlja trende na trgu in tako vodstvu bolj učinkovito svetuje pri sprejemanju odločitev.

Tradicionalna pot za ocenjevanje potenciala izdelka na trgu je povezovanje z raziskovalno hišo, ki prek izvedbe anketiranja panela potrošnikov zbira podatke in tako preveri potencial trga ter priložnost za razvoj izdelka, ki bo tržno zanimiv.

Z uporabo in analizo oglaševalskih podatkov o uporabnikih digitalnih medijev se lahko potencial trga izdelka in prodajne priložnosti identificira z uporabo platform za upravljanje s podatki (DMP). Tovrstna napredna tehnologija za digitalno oglaševanje namreč omogoča, da z naprednim programatičnim ciljanjem bolj učinkovito zadenemo svojo ciljno skupino ter z uporabo strojnega učenja in naprednih algoritmov v nadaljevanju tudi razširimo na potrošnike, ki se jim dostavi za njih pomembna, ciljana oglasna sporočila ob pravem času na pravem mestu in pravi napravi.

Napovedovanje vedenja potrošnikov in napredno ciljanje z oglasno vsebino - iPROM - Menja strokovnjakov - Miloš Suša

Napovedovanje vedenja potrošnikov in napredno ciljanje z oglasno vsebino

Metoda prediktivnega modeliranja deluje na učinkovitem razumevanju vedenja obstoječih potrošnikov in identificiranju novih segmentov potrošnikov, ki temelji na razpoložljivih podatkih o potrošnikih in vedenjskih vzorcih uporabnikov digitalnih medijev. Na podlagi uporabe statističnih analiz, algoritmov in analitičnih poizvedb iz podatkovnih nizov se ustvarja prediktivne modele, s katerimi se napoveduje prihodnje vedenje potrošnikov.

S skupkom pridobljenih in obdelanih podatkov o vedenjskih vzorcih uporabnikov in ob pomoči napredne programske opreme za pametno obdelavo podatkov se oblikujejo sorodne ciljne skupine, primerne za ciljanje. Natančnost tehnologije za ciljanje na osnovi predvidevanja se z uporabo strojnega učenja neprestano izboljšuje in trenutno napoveduje ciljne skupine že z 90-odstotno verjetnostjo.

Na podlagi teh podatkov se tako lahko zagotovi najučinkovitejši zakup medijev oziroma ciljnih občinstev ter natančno načrtovanje akcij z uporabo vedenjskega ciljanja in razširitve ciljnih skupin.
Ta metoda je primerna takrat, kadar nagovarjamo res ozko ciljno skupino, ki je lahko razpršena in se odziva na zelo specifična oglasna sporočila. Slednja lahko z uporabo demografskih in vedenjskih vzorcev ter z vnaprej izpeljano raziskavo omogoči napoved. Poleg tega pa uporaba napredne tehnologije za digitalno oglaševanje omogoča testiranje oglasnih kreativ v realnem času.

Kako je Argeta uspešno odkrila in naslovila nov segment kupcev - iPROM - Menja strokovnjakov - Miloš Suša

Kako je Argeta uspešno odkrila in naslovila nov segment kupcev

V iPROM-u smo v sklopu z Zlatim Efflie-jem nagrajene oglaševalske kampanje blagovne znamke Argeta »Odkrij, kako jih imaš ti najraje«, ki jo je zasnovala Luna/TBWA, v sodelovanju z raziskovalno hišo Valicon pripravili strategijo oglaševanja v digitalnih medijih, kjer smo za doseganje ozke ciljne skupine uporabili kombinacijo prediktivnega modeliranja na osnovi vedenjskih vzorcev in podatkov uporabnikov digitalnih medijev.

Pri tem je bil oblikovan napovedni model, ki smo ga integrirali v svojo platformo za upravljanje podatkov iPROM DMP. Ta namreč omogoča spremljanje vedenjskih vzorcev ciljnih skupin, beleži podatke o preteklih izvedenih oglaševalskih akcijah ter jih združuje s podatki iz ostalih poslovnih aktivnosti naročnika. V nadaljevanju smo prek iPROM DMP-ja programatično ciljali potencialne potrošnike prek svoje tehnološke platforme iPROM Cloud. Za učinkovitejše ciljanje smo uporabili napovedno oglaševanje, temelječe na predhodni napovedni analizi, kjer se je z uporabo podatkov, strojnega učenja in statističnih algoritmov identificiralo prihodnje obnašanje potrošnikov. Ta način naprednega ciljanja se je izkazal za izredno uspešnega, rezultati oglasni akcij pa so bili nadpovprečni.

Po koncu spletne oglaševalske kampanje je raziskovalna hiša Valicon izvedla raziskavo priklica spletnih oglasov (Trditev: »Prepričan, da sem videl spletne oglase«) in ugotovila, da je indeks priklica znotraj ciljne skupine v primerjavi z ostalimi nadpovprečno visok: indeks 300. Pri običajnih kampanjah se beleži uspešen priklic v ciljni skupini, kadar je indeks višji od 150. Poleg uspešnega priklica je bila tudi odzivnost oglaševanja z vedenjskim ciljanjem v kombinaciji s napovednim modeliranje v okviru iPROM DMP za 35 odstotkov boljša v primerjavi z oglaševanjem brez ciljanja. Uspešnost akcije se je pokazala tudi v povečanju prodaje, ki je po pričetku kampanje, v primerjavi s tednom pred pričetkom kampanje, povečala za 5-krat.

Z napovednim modeliranjem smo tako na osnovi vedenjskih vzorcev in sprotnim pridobivanjem podatkov o ključnih parametrih uspešnosti akcije v realnem času naročniku zagotovili najboljši in optimiziran izkoristek vloženih oglaševalskih sredstev.

Deli

Deli prispevek prek e-pošte

Vaše kontaktne podatke (ime, priimek in elektronski naslov) ter posredovani kontakt prejemnika (elektronski naslov) potrebujemo, da lahko na prejemnikov elektronski naslov posredujemo vaše sporočilo. Prejetih podatkov ne bomo uporabili za druge namene. Z vnosom vaših podatkov in podatkov prejemnika, izjavljate, da imate od prejemnika pridobljeno privolitev za posredovanje njegovega/njenega kontakta. V kolikor podatkov ne boste oddali, želenega sporočila ne bomo mogli posredovati. Več o vaših pravicah in varstvu osebnih podatkov izveste tukaj.

O avtorju

Miloš Suša je spletni medijski specialist, iPROM.

Vsi prispevki avtorja