Как привлечь аудиторию конкурентов с помощью больших данных

Рассказывает Александр Старостин, CEO и сооснователь martech-компании First Data.

Что дает анализ данных по рынку и конкурентам?

 
Мировой рынок маркетинговых исследований вырос с $81,13 млрд в 2022 году до $83,93 млрд долларов в 2023 году. Компании анализируют конкурентов и ситуацию на рынке как самостоятельно, так и с помощью специализированных агентств. 

И все это для того, чтобы:
 
➢ Определить тенденции рынка. Понимание текущего положения дел поможет сделать предложение, которое четко попадет в актуальные или только зарождающиеся запросы покупателей, и избежать ошибок, уже допущенных другими компаниями.

➢ Выявить пробелы/дефициты предложения — и закрыть их, а, возможно, даже сформировать у аудитории новые потребности.

➢ Увидеть преимущества и слабые места конкурентов. Это позволит более качественно от них отстроиться и сформулировать по-настоящему уникальное и привлекательное торговое предложение. Успешные решения можно интегрировать в свою стратегию, а из промахов сделать полезные выводы.

➢ Изучить ЦА, чтобы создать точно нацеленную и релевантную рекламу, донести ее через самые эффективные каналы и расширить круг своих клиентов — в том числе, за счет аудитории конкурентов.

➢ В конечном результате — улучшить маркетинговую стратегию, повысить маркетинговые показатели (особенно конверсию) и заработать больше денег.

Как использовать данные о покупках, чтобы найти и привлечь аудиторию конкурентов

 


Самый точный способ определить клиентов чужих брендов — найти тех, кто действительно регулярно приобретает у них товары и услуги. Сделать это можно с помощью данных о реальных покупках, которые собирают, например, онлайн-кассы, ОФД. 
 
Изучение транзакционных данных в обезличенном виде помогает бизнесу не только найти покупателей конкретной марки кофе или одежды, но и увидеть их клиентский портрет и ключевые потребности, чтобы сделать максимально интересное предложение. Так, может оказаться, что клиенты конкурирующего бренда любят скидки и чаще всего совершают покупки перед определенными праздниками. Значит, рекламную кампанию лучше запланировать накануне такого периода активности, плюс — придумать для нее интересную акцию.

Отличный результат работа с большими данными приносит в моменты передела рынка – например, как сейчас, из-за ухода привычных покупателю брендов. Оставшиеся компании имеют хороший шанс захватить высвободившуюся долю рынка, если быстро вычислят аудиторию ушедших конкурентов и точно таргетируют целевую рекламу. 

Например, покупатели марок Pull&Bear, Bershka, Stradivarius, Cos и др. в России теперь в поиске альтернативных магазинов, поэтому бренды одежды с помощью базы бывших клиентов этих компаний, могут забрать эту аудиторию себе, тагретируя на них рекламу.

Анализ покупок будет полезен и при выходе на новый рынок и запуске продукта. Когда у бренда еще нет данных о клиентах или их слишком мало, то анализ транзакций, которые предоставляют сторонние компании, позволит найти необходимую аудиторию. 

Предположим, компания начинает выпускать мужские уходовые средства, – в этом случае анализ данных покажет, кто является покупателями аналогичных брендов и на кого стоит таргетировать рекламу, а также поможет больше узнать о ЦА, например, в случае с мужской косметикой, такую продукцию чаще покупают женщины.

19 октября в 12:00 МСК пройдет эфир на тему «Как подготовиться к сезону больших распродаж и не слить маркетинговый бюджет?». Александр Старостин примет участие во встрече. Регистрация бесплатная!

Как удерживать клиентов с помощью персонализации

 
Один раз привлечь внимание клиента конкурирующей компании недостаточно. Важно удержать потребителя, побудить его совершать повторные покупки и превратить в лояльного бренду и вовлеченного пользователя.
 
Идя к этой цели, любой бизнес ищет возможность выделиться на фоне океана рекламных сообщений. И сегодня в этом квесте выигрывает тот, кто предоставляет потребителю персонализированный опыт.

---

Читайте также: ТОП-6 ошибок при запуске персонализированных рекламных кампаний

---

 
Можно посмотреть, как задачу привлечения с помощью персонализации решают признанные лидеры рынков. Так, Netflix использует алгоритмы машинного обучения для персонализации рекомендаций своих фильмов и телешоу каждому пользователю. В условиях высокой конкуренции на рынке потокового видео, такой подход помогает сервису не только удерживать существующих клиентов, но и привлекать новых.
 
McDonald's с помощью персонализации удалось увеличить продажи молочных коктейлей. Казалось бы, основными потребителями этого напитка должны быть дети. Но анализ покупок показал, что огромную долю покупателей коктейлей составляют дальнобойщики и пассажиры пригородных поездов. Компания адаптировала рекламу товара под взрослых мужчин и получила дополнительную прибыль.
 


Персонализированное предложение отвечает не просто сезонности или общепринятым представлениям об интересах той или иной социальной группы, а подлинным запросам и потребностям аудитории. И здесь на помощь вновь приходят транзакционные данные о реальных покупках. 

Таким образом большие данные помогают находить потенциальных потребителей среди аудитории конкурентов и создавать для них максимально привлекательные предложения: как те, что побуждают людей сделать первую покупку, так и те, что закрепляют и удерживают интерес к продукту. 


Запись эфира, в котором мы обсуждали тему «Как забрать аудиторию ушедших брендов?» смотрите здесь. 

Александр Старостин, 
CEO и сооснователь martech-компании First Data.

Для NEW RETAIL