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.
Преимущества таргетинга на основе Big Data
Big Data в маркетинге открывает новые возможности для взаимодействия с аудиторией.
Глубокое понимание клиентов
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:
- Пол/Возраст
- Уровень доходов/Уровень жизни
- Стиль жизни, наличие детей/животных, досуг, интересы
- Посещение конкурентов
- Поведение в интернете и ТВ
- Покупательское поведение, интерес к товарам
- Местонахождение
- Прочее, кастомные события
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.
Персонализация в таргетинге
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:
- Точный соцдем-таргетинг. Используются данные о поле, возрасте, доходе, семейном положении, наличии детей для показа рекламы только нужным сегментам.
- Геолокация. Big Data показывает, где живёт, работает и часто бывает пользователь. Реклама может быть привязана к конкретным районам, городам, даже маршрутам.
- Поведенческий таргетинг. Учитываются действия пользователя: что он искал, какие сайты посещал, какие товары смотрел, как взаимодействовал с контентом.
- Интересы и стиль жизни. Анализ приложений, контента, подписок, просмотров и покупок позволяет таргетировать по интересам: спорт, кулинария, путешествия, авто и т.д.
- Таргетинг по контексту использования устройства. Можно учитывать, в каких приложениях или в какой момент времени пользователь видит рекламу — например, в вечернее время, в дороге, на работе и т.д.
- Таргетинг по устройствам и типу подключения. Учитывается, с какого устройства заходит пользователь (мобильный, планшет, десктоп) и по какому каналу (Wi-Fi, мобильная сеть), что влияет на формат и объём рекламы.
- Look-alike таргетинг. На основе характеристик лояльных пользователей Big Data находит пользователей с похожими параметрами.
Улучшенная оптимизация бюджета
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:
- оставьте заявку на сайте;
- пишите на почту hello@byyd.me