В современном мире рост Big Data изменил подход компаний к рекламе и маркетингу. Собирая и анализируя огромные объемы данных, компании могут получить представление о поведении и предпочтениях потребителей, что позволяет им создавать более таргетированные и персонализированные рекламные кампании. В этой статье мы рассмотрим роль Big Data в digital и различные способы их использования сегодня.
Под Big Data понимаются огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые генерируются каждый день. Эти данные поступают из самых разных источников, включая платформы социальных сетей, поисковые системы, мобильные приложения и другие цифровые каналы. С помощью современных инструментов аналитики компании могут обрабатывать и анализировать эти данные, чтобы получить ценные сведения.
Рассмотрим возможности использования Big Data в digital:
— Изучение ЦА
— Анализ эффективности
— Предиктивная аналитика
— Таргетинг на основе местоположения
— A/B-тестирование
Одним из ключевых преимуществ использования Big Data в рекламе является возможность создания более лично направленных кампаний. Анализируя данные о потребителях, компании могут определить конкретные интересы, предпочтения и поведение своей целевой аудитории. Это позволяет им создавать более релевантные и привлекательные рекламные сообщения, которые находят отклик у аудитории.
Big Data также позволяют предприятиям более точно оценивать эффективность своих рекламных кампаний. Отслеживая и анализируя данные о привлечении клиентов, конверсиях и других показателях, компании могут определить, какие кампании работают хорошо, а какие нуждаются в корректировке. Такой подход к рекламе, основанный на данных, позволяет компаниям оптимизировать свои запуски для достижения максимальной эффективности и возврата инвестиций.
Еще одним важным направлением использования Big Data в рекламе является предиктивная аналитика. Анализируя прошлые данные о поведении потребителей и тенденциях, компании могут предсказать будущие тенденции и определить возможности для роста. Например, компания, продающая снаряжение для активного отдыха, может использовать данные о прошлых покупках и поисковом поведении, чтобы предсказать, какие товары будут пользоваться повышенным спросом в предстоящий походный сезон. Это позволит им соответствующим образом скорректировать свои рекламные и маркетинговые стратегии, чтобы воспользоваться этими тенденциями.
Таргетинг на основе местоположения: Big Data можно использовать для таргетинга потребителей на основе их местоположения. Анализируя данные о местонахождении потребителя, компании могут создавать рекламу, ориентированную на его географический регион. Например, местный ресторан может использовать данные о местонахождении потребителя для размещения рекламы своего ресторана, когда потребитель находится поблизости. Это приведет к увеличению посещаемости и продаж.
A/B-тестирование: Big Data могут быть использованы для тестирования и оптимизации рекламных кампаний. Проводя A/B-тесты и анализируя данные о поведении и вовлеченности потребителей, компании могут определить, какие рекламные объявления и кампании наиболее эффективны. Например, интернет-магазин может провести A/B-тест двух разных версий рекламного письма и проанализировать данные о количестве открытий, кликов и конверсий, чтобы определить, какая версия более эффективна. Это поможет им оптимизировать свои кампании для достижения максимальной эффективности.
На основе трех примеров крупных корпораций рассмотрим успешный опыт использования Big Data для увеличения продаж.
Netflix является лидером в использовании Big Data в индустрии развлечений, используя их для привлечения и удержания клиентов. Анализируя данные о поведении и предпочтениях пользователей, Netflix может создавать персонализированные рекомендации для каждого отдельного пользователя, улучшая пользовательский опыт и повышая лояльность клиентов. Netflix использует сочетание алгоритмов машинного обучения и человеческого кураторства для создания таких рекомендаций и постоянно тестирует и совершенствует свой подход, чтобы убедиться в его эффективности. Компания также использует данные для оптимизации своей библиотеки контента, приобретая и создавая передачи и фильмы, которые, скорее всего, найдут отклик у ее аудитории. Это помогло Netflix стать доминирующей силой в индустрии развлечений, насчитывающей более 200 миллионов подписчиков по всему миру.
Компания Amazon стала пионером в использовании Big Data в электронной коммерции, применяя их для создания персонализированных рекомендаций и увеличения продаж. Анализируя данные о поведении и предпочтениях покупателей, Amazon может рекомендовать товары, которые с наибольшей вероятностью будут актуальны для каждого конкретного покупателя, что повышает вероятность совершения покупки. Amazon использует сочетание совместной фильтрации и предиктивной аналитики для предоставления таких рекомендаций и постоянно тестирует и совершенствует свой подход, чтобы убедиться в его эффективности. Компания также использует данные для оптимизации цепочки поставок, обеспечивая наличие товаров на складе и их быструю доставку клиентам. Это помогло Amazon стать крупнейшим в мире интернет-магазином.
Coca-Cola использует Big Data для оптимизации своих маркетинговых кампаний и повышения вовлеченности целевой аудитории. Анализируя данные о поведении и предпочтениях потребителей, Coca-Cola смогла определить, какие маркетинговые каналы и кампании наиболее эффективны для достижения целевой аудитории. Компания также использует предиктивную аналитику для прогнозирования спроса на свою продукцию и оптимизации цепочки поставок, обеспечивая наличие продукции на складе в то время и в том месте, где она нужна покупателям. Coca-Cola использует таргетинг на основе местоположения, чтобы направлять рекламу потребителям, находящимся рядом с их розничными точками, что приводит к увеличению посещаемости и продаж. Это помогло Coca-Cola остаться одним из самых узнаваемых и ценных брендов в мире, рыночная стоимость которого превышает 200 миллиардов долларов.
Однако важно отметить, что использование Big Data в рекламе также сопряжено с рядом трудностей. Одной из самых больших проблем является обеспечение конфиденциальности и безопасности данных. В связи с ростом числа утечек данных и киберугроз компании должны принимать меры по защите конфиденциальных данных потребителей, которые они собирают. Это включает в себя внедрение надежных мер безопасности данных, соблюдение правил защиты данных и прозрачное информирование потребителей о том, как используются их данные. Несмотря на то, что использование Big Data в рекламе сопряжено с трудностями, их преимущества неоспоримы и, скорее всего, будут и дальше определять будущее рекламы и маркетинга.
Литература:
- James Warren Использование Измерение и оценка больших данных для маркетинговой аналитики. (2017). Springer International Publishing. https://link.springer.com/book/10.1007/978–3-319–47895–5
- F. Provost Творческое развитие. Использование больших данных для повышения креативности маркетинга. (2018). Journal of Advertising Research, 58(1), 111–122. https://doi.org/10.2501/JAR-2017–047
- Martin Kleppmann, Реализация и исполнение. Большие данные и цифровая реклама: A Review and Future Directions. (2018). Международный журнал рекламы, 37(2), 180–207. https://doi.org/10.1080/02650487.2017.1392090
- Nathan Marz, Планирование и исследования. Исследование рынка и аналитика данных для принятия эффективных решений. (2020). Emerald Publishing. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/978–1-83909–369–420201010/full/html
- T. Fawcett, Поиск целевой аудитории в цифровой рекламе. Digital Marketing Analytics: Making Sense of Consumer Data in a Digital World. (2018). Kogan Page Publishers.
