Как реклама на основе Big Data повышает эффективность продвижения
Big Data в маркетинге набирает популярность. Данные о потребителях становятся всё более значимыми, так как помогают персонализировать рекламу. По статистике, 40% брендов планируют увеличить бюджеты на маркетинг, основанный на больших данных.
Современные технологии предоставляют разные способы получения информации о целевой аудитории: от программ лояльности до вовлечения в релевантные дискуссии в соцсетях. Одним из таких инструментов является Big Data.
В статье рассказываем, как большие данные позволяют успешно настроить рекламную кампанию и повысить эффективность продвижения.
Что такое Big Data в маркетинге
Data-driven marketing — подход, при котором разработка рекламных кампаний основана на больших массивах данных и аналитике. Это позволяет создавать персонализированные предложения, повышать вовлеченность и конверсию.
Big Data в маркетинге формируются из множества источников:
- Данные телеком-операторов: информация о посещаемых сайтах, перемещениях, звонках и СМС.
- Банковская аналитика: данные по транзакциям, чеки, профили покупательского поведения.
- Мобильные приложения: поведение пользователей, действия внутри приложения, частота сессий.
- Онлайн-источники: куки, пиксели, логи сайтов, CRM-данные, соцсети и трекинговые системы.
Эти данные объединяются, очищаются и используются для построения точных портретов аудитории, прогноза поведения и эффективного таргетинга. Согласно исследованию Ascend2, почти треть опрошенных (32%) считает маркетинговую стратегию, основанную на Big Data, очень успешной. 63% респондентов оценивают Data-driven marketing как умеренно эффективный инструмент. Это показывает, что у многих организаций есть значительный потенциал для улучшения и оптимизации аналитики больших данных. Опрос также показывает, что email-маркетинг (47%) и изучение клиентского пути (46%) — основные области, где маркетинг, основанный на данных, приносит наибольшую пользу. Эти результаты сохраняются третий год подряд и подчеркивают ключевую роль персонализированной коммуникации с потребителями. Big Data в маркетинге открывает новые возможности для взаимодействия с аудиторией. Big Data — инструмент, который помогает компаниям детальнее изучить аудиторию, выявить её потребности, интересы и поведение. Это позволяет провести сегментацию данных. Разделение аудитории на категории важно для создания более точных рекламных кампаний. Категории, которые можно выделить на основе анализа Big Data: Существует также предиктивная аналитика Big Data — анализ клиентских данных, который помогает предсказывать тренды и будущее поведение потребителей. Благодаря этому маркетологи могут формировать рекламные предложения заранее, ещё до того, как появляется видимый спрос. Реклама на основе данных позволяет отслеживать и анализировать поведение пользователей на разных платформах. Это даёт целостное представление о клиентском пути. В дополнение, Big Data — инструмент для оптимизации времени и канала коммуникации. Благодаря аналитике маркетологи узнают, когда и где лучше всего связываться с клиентом — email, push, звонок, реклама в приложении и т.д. Big Data в маркетинге помогает определить, на какой стадии воронки находится клиент. Например, он только начал интересоваться продуктом, сравнивает товары или готов к покупке. Если потребитель сомневается, поведенческие данные и обратная связь помогают понять, где возникают трудности. Таргетирование на основе данных позволяет показывать объявления только заинтересованным пользователям. Это улучшает результаты продвижения и ROI. Сочетание таргетинга и персонализации делает рекламные кампании более релевантными и эффективными. Это усиливает узнаваемость бренда, повышает лояльность клиентов и увеличивает доход. Как Big Data помогает в таргетинге: Благодаря Big Data мобильную рекламу можно настроить на сегменты аудитории, которые приносят наибольшую отдачу. Это позволяет сократить нецелевые расходы и увеличить ROI. Один из ключевых механизмов — снижение затрат на неэффективную рекламу. Анализ показывает, какие кампании приводят к конверсиям, а какие нет. Исключив или скорректировав малорезультативные каналы, маркетологи экономят бюджет и перенаправляют ресурсы туда, где они приносят прибыль. Кроме того, на основе поведения пользователей и вероятности конверсии алгоритмы автоматически регулируют ставки, чтобы увеличить конверсию. Big Data помогает предотвратить перерасход средств. Отслеживание частоты показов позволяет ограничивать показы одним и тем же пользователям. Программатик-реклама предлагает продвинутые методы таргетинга на базе Big Data. Это позволяет автоматически анализировать поведение пользователей и показывать объявления только тем, кто интересуется продуктом. В BYYD мы подбираем аудиторию и каналы для продвижения с опорой на глубокий анализ больших данных. Такой подход снижает стоимость привлечения клиентов и повышает эффективность кампаний. Было полезно? Тогда поделитесь с друзьями и коллегами! Для консультации и по вопросам сотрудничества:
Преимущества таргетинга на основе Big Data
Глубокое понимание клиентов
Персонализация в таргетинге
Улучшенная оптимизация бюджета
