تأثیر تبليغات داده‌محور بر عملکرد برندها/ جذب مشتری با روش‌های نوین

به گزارش خبرنگار حوزه علم، فناوری و دانش‌بنیان گروه دانشگاه خبرگزاری آنا، این روزها مشتریان به انبوهی از داده‌ها در مورد انواع محصولات و خدمات موجود در بازار دسترسی دارند. این همان چیزی است که آنها را نسبت به پیام‌هایی که با آنها روبرو می‌شوند و کالاهایی که می‌خرند، مشکل‌پسندتر می‌کند.

بنابراین، مشاغل و تبلیغ‌کنندگان در تلاش‌اند بفهمند که چگونه می‌توان از داده‌ها برای نمایش تبلیغات بالاپر (Pop up) در مرورگر و رسانه‌های اجتماعی مشتریان استفاده کرد، داده‌ها از کجا منشأ می‌گیرند و سلیقه و اولویت افراد چگونه بر آن تأثیر می‌گذارند. این داده‌ها همچنین می‌توانند به مشاغل کمک کنند تا به هدف خود برسند و نحوه حرکت داده‌ها از طریق این اکوسیستم را کنترل کنند.

از طریق آژانس‌های بازاریابی، تبلیغ‌کنندگان می‌توانند برای درک بهتر مخاطبان خود، داده‌ها را در هر نقطه تماس (نقاط تماس برند و مشتری «Touch Point») جمع‌آوری کنند، داده‌های را برای پیش‌بینی رفتارهای آینده تفسیر کرده و تصمیم‌های آنی برای بازاریابی اتخاذ کنند. علاوه بر این، بینش کسب‌شده از داده‌های مصرف‌کننده با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای کلان داده می‌تواند با ایجاد پیام‌های شخصی‌سازی‌شده که پیشنهاد‌های آنها را طنین‌انداز می‌کند، مشتریان را جذب و حفظ کند.

بنابراین، تبلیغات مبتنی بر داده، ارتقا هوشمندانه از تبلیغات سنتی است.

در سال 2017، یک تحقیق ابتکاری توسط شرکت انگلیسی IHS Markit، متشکل از مصاحبه با تبلیغ‌کنندگان، ناشران و شرکت‌های فناوری انجام شد تا به شناسایی نقش داده‌ها در تبلیغات دیجیتال کمک کند. طبق یافته‌های کلیدی، مشخص شد که تبلیغات داده محور بیش از 500 درصد مؤثرتر از تبلیغات بدون داده است و ارزش واحدهای تبلیغاتی را 300 درصد افزایش می‌دهد.

این تحقیق نشان داد که تقریباً دوسوم از کل تبلیغات دیجیتال از هدف‌گیری رفتاری استفاده می‌کنند که 90درصد به رشد تبلیغات دیجیتال کمک می‌کند. (هدف‌گیری رفتاری سعی می‌کند رفتار قبلی کاربران آنلاین را بررسی کرده و از این طریق بتواند تبلیغات بعدی موردتوجه آنان را مشخص کند. این کار از یک‌سو باعث می‌شود آگهی‌های بیشتری سفارش داده شود و از دیگر سو به صاحبان کسب‌وکارها در مورد عادت‌ها و خواسته‌های مصرف‌کنندگان اطلاعاتی می‌دهد.)

این شرکت از طریق برآورد متعادل نتیجه گرفت که اگر دیگر از داده‌های رفتاری استفاده نشود، بازار تبلیغات دیجیتال تقریباً نیمی از ارزش خود را از دست می‌دهد. در آن زمان، تبلیغات دیجیتال در اتحادیه اروپا با رشد 12.3 درصدی نسبت به سال گذشته، 41.9 میلیارد یورو درآمد کسب کرد.

از طریق تبلیغات مبتنی بر داده، برندها می‌توانند نشان دهند که چگونه به خواسته‌های منحصربه‌فرد مصرف‌کنندگان و مشتریان پاسخ می‌دهند. همچنین این فرصت را به آنها می‌دهد تا بازده سرمایه‌گذاری (ROI) خود را به حداکثر برسانند. طبق مطالعه اخیر، 88 درصد شرکت‌ها از داده‌ها برای بهبود درک خود از هر مصرف‌کننده استفاده کرده‌اند. این امر نقش حیاتی در رشد اقتصادی، کاهش موانع، ایجاد نوآوری و رقابت ایفا می‌کند. حتی بازاریابان نیز تأیید می‌کنند که داده‌ها برای به‌کارگیری تبلیغات و بازاریابی بسیار مهم است. چندین روش دیگر نیز وجود دارد که داده‌ها به تبلیغ‌کنندگان کمک می‌کند. این موارد عبارت‌اند از: هدف‌گذاری مجدد، تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده، تبلیغات پیش‌گویانه و تبلیغات توصیه‌ای.

در هدف‌گذاری مجدد، داده‌های کاربر(ثبت فعالیت و رفتار آنلاین آنها)، در هدایت کمپین‌های بازاریابی مجدد کمک می‌کند. هنگامی‌که یک کاربر از وب‌سایت یک برند بازدید می‌کند، کد یادداشتی به نام برچسب فعال شده و یک فایل کوکی در مرورگر کاربر ذخیره می‌شود. سپس وقتی کاربر وب‌سایت‌های دیگر را مرور می‌کند، می‌تواند تبلیغات مربوط به محصولات آن برند را از طریق بستر تبلیغات مشاهده کند. اگرچه به نظر می‌رسد یک استراتژی تبلیغاتی تهاجمی باشد، اما اگر درست انجام شود، می‌تواند تجربه مشتری را بالاتر ببرد.

در تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده، فرآیند خرید از طریق تجزیه‌وتحلیل داده‌ها خودکارسازی شده که تصمیم می‌گیرد کدام آگهی‌ها می‌توانند خریداری شوند. این روش می‌تواند تبلیغات در حال اجرا را پیگیری کند و می‌داند که کدام تبلیغ در چه جایی باید نشان داده شود. این روش از هوش مصنوعی استفاده می‌کند و تبلیغ‌کنندگان با استفاده از ویژگی‌های کاربر مانند جمعیت‌شناسی، جغرافیا، علایق، رفتار و غیره بدون هیچ‌گونه دخالت انسان، به مشتری دسترسی می‌یابند.

در مقابل، تبلیغات پیش‌گویانه از تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده استفاده می‌کند که به‌نوبه خود برای پیش‌بینی پاسخ‌ها و نتایج به هوش مصنوعی و الگوریتم‌های آماری متکی است. در این صورت، تبلیغ‌کنندگان می‌توانند مخاطبان بالقوه را شناسایی کرده و با پیام‌رسانی بسیار هدفمند در سیستم‌عامل‌های مناسب، با آنها ارتباط برقرار کنند. در اینجا، هوش مصنوعی رفتار مشتری، ویژگی‌ها، پاسخ‌ها و خریدهای گذشته را با کمک الگوریتم‌های آماری برای پیش‌بینی فروش و پاسخ‌های آینده تجزیه‌وتحلیل می‌کند.

سرانجام، در تبلیغات توصیه‌ای، تبلیغ‌کنندگان ترجیحات کاربر را در تاریخچه جستجو مطالعه می‌کنند تا در مورد محصول و خدمات جستجو شده یا گزینه‌های مرتبط تبلیغ کنند.

اساساً، تبلیغات مبتنی بر داده به برندها کمک می‌کند تا تمامی رفتارهای مشتری و ویژگی‌هایی که می‌توانند به تبلیغات موفق منجر شوند را درک کنند. همچنین از طریق تبلیغات مبتنی بر داده می‌توان در مورد تجربه مشتری از اینترنت، مدت‌زمانی که آنها آنلاین هستند و دامنه و انواع سایت‌هایی که بازدید می‌کنند، اطلاعات کسب کرد. به‌علاوه این روش فرآیند شخصی‌سازی را آسان‌تر و مشتری‌گراتر می‌کند. به‌طور خلاصه می‌توان گفت این شیوه، به برندها کمک می‌کند تا مخاطبان و مشتریان مناسبی را به دست آورند و با آنها از طریق کانال‌هایی که استفاده می‌کنند، ارتباط برقرار کنند.

انتهای پیام/4112/پ