Как таргетинг с Big Data усиливает рекламные кампании
Рассказываем, какие возможности открывает Big Data в маркетинге.
Big Data становится всё более важным инструментом в маркетинге. Анализ больших данных помогает создавать персонализированные предложения и лучше понимать поведение аудитории. Это усиливает вовлечённость и повышает конверсию.
По данным исследований, около 40% брендов планируют увеличить инвестиции в маркетинг, основанный на Big Data.
Современные технологии предоставляют разнообразные источники для сбора информации о потребителях — от программ лояльности и анализа поведения в соцсетях до телеком-операторов и банковских транзакций.
В статье мы рассказываем, как использовать большие данные для оптимизации рекламных стратегий и повышения их результативности.
Что такое Big Data в маркетинге
Подход data-driven marketing базируется на глубоком анализе больших массивов данных. Это позволяет формировать персонализированные и релевантные рекламные кампании.
Источниками Big Data служат:
Телеком-операторы (данные о посещениях сайтов, звонках, геопозиции).
Используя эти данные, маркетологи создают более точные сегменты аудитории и прогнозируют её поведение. Это помогает показывать рекламу именно тем пользователям, которые с наибольшей вероятностью заинтересуются предложением.
Согласно исследованию Ascend2, 32% опрошенных считают стратегии на основе Big Data очень успешными, а ещё 63% оценивают их как умеренно эффективные. Это свидетельствует о большом потенциале для улучшения аналитики и оптимизации кампаний.
Наибольший эффект приносит применение данных в email-маркетинге и изучении клиентского пути — области, где персонализированная коммуникация играет ключевую роль. Эти результаты подтверждаются уже третий год подряд.
Преимущества таргетинга на основе Big Data
Big Data в маркетинге открывает новые возможности для коммуникации с аудиторией.
Глубокое понимание аудитории
Big Data помогает компаниям глубже понять своих клиентов: выявить их интересы, потребности, стиль жизни и поведение. Это позволяет создавать сегменты аудитории по разным критериям — пол, возраст, доход, семейное положение, локация, интересы, поведение в интернете и многое другое.
Также важной является предиктивная аналитика, которая с помощью анализа данных помогает предугадывать тренды и потребности. Это дает разрабатывать рекламные предложения заранее, до появления явного спроса.
Big Data позволяет оптимизировать время и каналы коммуникации с клиентами — определить, когда и через какой формат (email, push-уведомления, звонки, реклама в приложениях) лучше всего взаимодействовать с аудиторией.
Как Big Data улучшает персонализацию и таргетинг
Использование данных для таргетинга позволяет показывать рекламу только тем, кто действительно заинтересован. Это повышает отдачу от кампаний и увеличивает возврат инвестиций.
Комбинация точного соцдем-таргетинга, геолокации, анализа поведения и интересов делает рекламные сообщения более релевантными и эффективными.
Например, данные о поле, возрасте, доходах, месте проживания, поисковых запросах и истории просмотров помогают создавать максимально точные сегменты аудитории. Анализ активности в приложениях и на сайтах позволяет учитывать контекст и время показа рекламы — будь то вечер, дорога домой или рабочий день.
Использование look-alike моделей на основе данных лояльных клиентов помогает находить новых пользователей с похожими характеристиками, расширяя охват без потери качества.
Оптимизация бюджета с помощью Big Data
Big Data помогает значительно сократить затраты на неэффективную рекламу, перенаправляя бюджет на более прибыльные сегменты. Аналитика показывает, какие кампании приносят конверсии, а какие — нет. Это позволяет корректировать стратегии и снижать расходы.
Автоматические алгоритмы регулируют ставки в режиме реального времени на основе поведения пользователей и вероятности конверсии. Это увеличивает эффективность расходов.
Кроме того, контроль частоты показов предотвращает перенасыщение рекламы для одного пользователя.
Программатик-реклама использует возможности Big Data для автоматического анализа поведения аудитории и показа объявлений только заинтересованным пользователям.
В BYYD мы применяем глубокий анализ больших данных для точного подбора аудитории и каналов продвижения. Такой подход снижает стоимость привлечения клиентов и повышает результат рекламных кампаний.
Было полезно? Тогда поделитесь с друзьями и коллегами!
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании 