ТОП-6 ошибок при запуске персонализированных рекламных кампаний
время публикации: 10:00 05 июля 2023 года
Источник фото:
https://www.theguardian.com/media/2018/oct/20/netflix-film-black-viewers-personalised-marketing-targ...
Исследования показывают, что компании, которые используют персонализированный маркетинг, в среднем на 20% увеличивают свои продажи. 80% потребителей согласились, что с большей вероятностью выберут организацию, чье предложение индивидуализировано.
Однако любой инструмент нужно применять правильно: некорректная персонализация может, напротив, привести к потере клиентов.
Александр Старостин, CEO и сооснователь martech-компании First Data, рассказывает о том, как повысить эффективность персонализированной рекламы и избежать ошибок.
Для сегментации аудитории и персонификации рекламы маркетологи собирают:
● социально-демографические данные потенциальных клиентов — пол, возраст, национальность, семейное положение, наличие детей, образование, место проживания, занятость;
● их психографические характеристики — личностные качества, стиль и образ жизни, хобби, взгляды и ценности, предпочтения и интересы;
● историю покупок и обращений в службу поддержки;
● историю поисковых запросов;
● данные о поведении онлайн и офлайн;
● информацию из профилей в социальных сетях и др.
Источниками таких данных для компаний могут быть:
● Цифровые следы пользователей — информация, которую люди оставляют в интернете, когда регистрируются в соцсетях и на сайтах, скачивают приложения и медиаконтент, подписываются на новости и акции, ищут данные в поисковиках, пишут посты и комментарии, ставят лайки и отправляют письма.
● Собственные базы данных о покупателях и их поведении (First-party data) — совершенные покупки, их частота, возвраты, отложенные товары, сведения из профиля, ответы на опросы и т.д. Их компании получают, например, через cookie, CRM, отзывы клиентов.
● Сторонние данные о совершенных пользователями покупках — информация от организаций-партнеров со схожей клиентской аудиторией (Second Party Data) и транзакционные данные от ОФД и крупных компаний (Third Party Data).
При этом наиболее персонализированную информацию можно узнать именно из Third Party Data, поскольку покупки клиентов (в формате данных в обезличенном виде) в большей степени говорят об особенностях покупательского поведения и реальных запросах. По опыту компании First Data, такой таргет в два и более раз эффективнее.
Какие ошибки при использовании собранных данных в рекламных кампаниях могут свести на нет ожидаемый эффект и даже оттолкнуть аудиторию?
Сегодня существует явный запрос аудитории на персонализацию. Особенно это касается поколения Z — они привыкли к настраиваемым плейлистам, целевой рекламе, индивидуальному контенту и рекомендациям при покупке товаров.
Однако здесь важно не пересечь грань, за которой у пользователя возникает ощущение тотальной слежки и нарушения личного пространства. Также с большой осторожностью стоит реализовывать рекламные идеи, связанные с проблемами со здоровьем, сексуальной ориентацией, политическими убеждениями или принадлежностью покупателей к определенной расе.
Согласно эксперименту, проведенному Harvard Business Review, использование в рекламе слишком личной и деликатной информации заставляет потребителей отказываться от дальнейшей коммуникации с брендом, что негативно сказывается на продажах. Примером может служить недовольство пользователей Netflix, которые обвинили сервис в манипулятивной рекламе по этническому признаку. Дело в том, что, рекламируя фильмы, компания показывает разной аудитории разные афиши. При этом афроамериканцам предлагали постеры с чернокожими актерами, хотя они играли лишь эпизодические роли. Обманутые ожидания от просмотра закономерно вызвали разочарование и раздражение пользователей.
В этом случае рекламодатель, наоборот, довольствуется слишком общей информацией о пользователе. Например, маркетологи определили, что у клиента есть животное, но не пошли дальше и не выяснили, что это длинношерстная выставочная кошка. В результате, ему показывают широкий ассортимент зоотоваров, в том числе для собак, грызунов и аквариумных рынок.
Деньги тратятся зря, поскольку потребителю неинтересна подобная реклама. А можно было бы прицельно предлагать корма для длинношерстных пород кошек, витамины для шерсти, специальные расчески и шампуни.
Исследование Gartner показало, что 48% потребителей откажутся от подписки, если получат персонализированную информацию о бренде, которая окажется неактуальной.
Распространенный случай — предложение товара, который покупатель уже приобрел. Возможно, он совершил покупку в магазине другой сети, а компания не смогла отследить закрытие потребности, поскольку не использует сторонние транзакционные данные.
Женщине, дети которой давно выросли, могут продолжать упорно показывать рекламу подгузников. Это говорит о том, что маркетологи недостаточно часто пересматривают и актуализируют настройки ЦА.
Иногда пользователям отправляют рекламу, которая им вообще не подходит. Например, показывают предложения магазинов и ресторанов Казани человеку, который был в Татарстане в командировке, предлагают купить Lamborghini школьному учителю, который смотрел ролики с дорогими авто. Хотя даже беглый анализ его покупательского поведения показал бы, что у него нет никакой реальной возможности приобрести подобную машину.
Может также не учитываться сезонность — например, в ноябре на рекламный баннер аптеки лучше поместить противопростудные препараты, а не средство от аллергии, которое хорошо продается в апреле-мае.
Стоит пользователю погуглить анонс концерта или посмотреть чайники в интернет-магазине, как во всех вкладках браузера появляются баннеры с рекламой электроприборов и сайтов по продаже билетов.
Даже если человек действительно хотел приобрести товар или услугу, такая однообразная реклама будет утомлять и раздражать. Если же его интерес не был связан с покупкой, то он начнет игнорировать рекламные сообщения и сознательно избегать контакта с назойливыми брендами.
Согласно опросу InSkin Media, более половины респондентов отказывались от покупки, увидев повторную рекламу. А более 30% потребителей заявили, что по-настоящему злы на компанию, которая показывает им свою рекламу свыше 10 раз.
Нередко портрет покупателя формируется на основании стереотипов: у женщины 35+ обязательно есть дети и она проводит много времени на кухне, мужчина в 40+ непременно женат и любит пиво, а после 55 потребителям уже нет смысла предлагать рестораны и новый велосипед, потому что их интересуют только проблемы со здоровьем.
Подобные представления сегодня слишком часто не соответствуют реальности, а значит, опасны для маркетингового бюджета и имиджа компании.
Чтобы эффективнее привлекать пользователей, нужно уметь ставить себя на их место, понимать их ценности и болевые точки, разделять эмоции по поводу товаров и услуг.
Для анализа данных, построения гипотез, настройки рекламы сегодня все больше используют искусственный интеллект. Но его работу должны контролировать грамотные специалисты, которые видят в клиентах людей с их чувствами и потребностями. ИИ может вычислить целевой сегмент для рекламы продуктов для похудения, но только человек способен придумать креатив, который не оскорбит людей, и так переживающих из-за лишнего веса.
Кроме того, эмпатичный маркетинг всегда настроен на обратную связь от потребителей рекламы и готов прислушиваться к их пожеланиям. Например, в середине 2000-х пиццерия Domino’s проанализировала негативные отзывы от своих клиентов и не только полностью переработала рецепт пиццы, от теста до сыра, но и сняла документальный ролик о том, как компания решала проблемы, указанные клиентами, внедряя изменения на всех этапах приготовления пиццы.
Читайте также: Будущее ритейла: 4 тренда развития розничной торговли на ближайшие 3-5 лет
Избежать перечисленных ошибок и выстроить эффективную рекламную стратегию помогут:
● Тщательный анализ сделанных покупок и составление по ним более точного портрета покупателя. В одном из кейсов First Data клиент поставил задачу увеличить число заявок на тест-драйв автомобилей премиум класса. На основе транзакционных данных была выделена ЦА рекламы: покупатели дорогого бензина, посетители центров автотюнинга, покупатели автоаксессуаров соответствующего уровня, плательщики налогов на дорогие авто. ROI этой кампании оказался почти в 2 раза выше, чем при использовании других инструментов.
● Возможность для пользователя решать, какие данные он готов предоставлять компании, а также отказываться от рекламы, если она вызывает дискомфорт.
● Максимальная актуализация рекламного предложения. Так, в нескольких проектах First Data покупатели получали сообщения непосредственно в магазине. Эксперты определили сегмент пользователей, которые оформляли самовывоз товара и вычислили среднее время между заказом и визитом в магазин. Ритейлер стал отправлять рекламу потенциально интересных потребителям товаров примерно в то время, когда они находились в торговом зале. Таким образом был достигнут очевидный рост продаж.
● Этичный подход на основе эмпатии и уважения личности клиента.
● Возможность оставлять отзывы об увиденной рекламе.
Следование этим принципам позволит минимизировать негативное восприятие рекламы и использовать все преимущества ее персонализации для повышения лояльности покупателей, создания с ними долгосрочных отношений и роста продаж.
Интересные нюансы персонализированных рекламных кампаний мы обсудили с Александром Старостиным в прямом эфире под названием «Как забрать аудиторию и продажи ушедших брендов?».
Во встрече принимали участие:
● Мария Гайтер, Маркетинг-директор СТОКМАНН
● Станислав Адволоткин, директор интернет магазина Street Beat
● Ольга Мохова, директор по маркетингу sela
Полную версию эфира смотрите здесь.
Даже опытные игроки, такие как Netflix, совершают порой ошибки в персонализированных рекламных кампаниях, которые приводят к негативу аудитории и ударам по репутации. Так, в рекламе сериала темнокожим зрителям показывались визуалы с темнокожими героями, несмотря на то, что они играли эпизодические роли. Какие подводные камни встречаются на пути персонализированного маркетинга, и как их обойти?
Даже опытные игроки, такие как Netflix, совершают порой ошибки в персонализированных рекламных кампаниях, которые приводят к негативу аудитории и ударам по репутации. Так, в рекламе сериала темнокожим зрителям показывались визуалы с темнокожими героями, несмотря на то, что они играли эпизодические роли. Какие подводные камни встречаются на пути персонализированного маркетинга, и как их обойти?Исследования показывают, что компании, которые используют персонализированный маркетинг, в среднем на 20% увеличивают свои продажи. 80% потребителей согласились, что с большей вероятностью выберут организацию, чье предложение индивидуализировано.
Однако любой инструмент нужно применять правильно: некорректная персонализация может, напротив, привести к потере клиентов.
Александр Старостин, CEO и сооснователь martech-компании First Data, рассказывает о том, как повысить эффективность персонализированной рекламы и избежать ошибок.
Какие данные о потребителях используют компании и где они их берут
Для сегментации аудитории и персонификации рекламы маркетологи собирают:
● социально-демографические данные потенциальных клиентов — пол, возраст, национальность, семейное положение, наличие детей, образование, место проживания, занятость;
● их психографические характеристики — личностные качества, стиль и образ жизни, хобби, взгляды и ценности, предпочтения и интересы;
● историю покупок и обращений в службу поддержки;
● историю поисковых запросов;
● данные о поведении онлайн и офлайн;
● информацию из профилей в социальных сетях и др.
Источниками таких данных для компаний могут быть:
● Цифровые следы пользователей — информация, которую люди оставляют в интернете, когда регистрируются в соцсетях и на сайтах, скачивают приложения и медиаконтент, подписываются на новости и акции, ищут данные в поисковиках, пишут посты и комментарии, ставят лайки и отправляют письма.
● Собственные базы данных о покупателях и их поведении (First-party data) — совершенные покупки, их частота, возвраты, отложенные товары, сведения из профиля, ответы на опросы и т.д. Их компании получают, например, через cookie, CRM, отзывы клиентов.
● Сторонние данные о совершенных пользователями покупках — информация от организаций-партнеров со схожей клиентской аудиторией (Second Party Data) и транзакционные данные от ОФД и крупных компаний (Third Party Data).
При этом наиболее персонализированную информацию можно узнать именно из Third Party Data, поскольку покупки клиентов (в формате данных в обезличенном виде) в большей степени говорят об особенностях покупательского поведения и реальных запросах. По опыту компании First Data, такой таргет в два и более раз эффективнее.
Подводные камни персонализации
Какие ошибки при использовании собранных данных в рекламных кампаниях могут свести на нет ожидаемый эффект и даже оттолкнуть аудиторию?
Ошибка 1 — Слишком личная персонализация
Сегодня существует явный запрос аудитории на персонализацию. Особенно это касается поколения Z — они привыкли к настраиваемым плейлистам, целевой рекламе, индивидуальному контенту и рекомендациям при покупке товаров.
Однако здесь важно не пересечь грань, за которой у пользователя возникает ощущение тотальной слежки и нарушения личного пространства. Также с большой осторожностью стоит реализовывать рекламные идеи, связанные с проблемами со здоровьем, сексуальной ориентацией, политическими убеждениями или принадлежностью покупателей к определенной расе.
Согласно эксперименту, проведенному Harvard Business Review, использование в рекламе слишком личной и деликатной информации заставляет потребителей отказываться от дальнейшей коммуникации с брендом, что негативно сказывается на продажах. Примером может служить недовольство пользователей Netflix, которые обвинили сервис в манипулятивной рекламе по этническому признаку. Дело в том, что, рекламируя фильмы, компания показывает разной аудитории разные афиши. При этом афроамериканцам предлагали постеры с чернокожими актерами, хотя они играли лишь эпизодические роли. Обманутые ожидания от просмотра закономерно вызвали разочарование и раздражение пользователей.
Ошибка 2 — Недостаточная персонализация
В этом случае рекламодатель, наоборот, довольствуется слишком общей информацией о пользователе. Например, маркетологи определили, что у клиента есть животное, но не пошли дальше и не выяснили, что это длинношерстная выставочная кошка. В результате, ему показывают широкий ассортимент зоотоваров, в том числе для собак, грызунов и аквариумных рынок.
Деньги тратятся зря, поскольку потребителю неинтересна подобная реклама. А можно было бы прицельно предлагать корма для длинношерстных пород кошек, витамины для шерсти, специальные расчески и шампуни.
Ошибка 3 — Неактуальность рекламы
Исследование Gartner показало, что 48% потребителей откажутся от подписки, если получат персонализированную информацию о бренде, которая окажется неактуальной.
Распространенный случай — предложение товара, который покупатель уже приобрел. Возможно, он совершил покупку в магазине другой сети, а компания не смогла отследить закрытие потребности, поскольку не использует сторонние транзакционные данные.
Женщине, дети которой давно выросли, могут продолжать упорно показывать рекламу подгузников. Это говорит о том, что маркетологи недостаточно часто пересматривают и актуализируют настройки ЦА.
Иногда пользователям отправляют рекламу, которая им вообще не подходит. Например, показывают предложения магазинов и ресторанов Казани человеку, который был в Татарстане в командировке, предлагают купить Lamborghini школьному учителю, который смотрел ролики с дорогими авто. Хотя даже беглый анализ его покупательского поведения показал бы, что у него нет никакой реальной возможности приобрести подобную машину.
Может также не учитываться сезонность — например, в ноябре на рекламный баннер аптеки лучше поместить противопростудные препараты, а не средство от аллергии, которое хорошо продается в апреле-мае.
Ошибка 4 — Навязчивое преследование потребителей
Стоит пользователю погуглить анонс концерта или посмотреть чайники в интернет-магазине, как во всех вкладках браузера появляются баннеры с рекламой электроприборов и сайтов по продаже билетов.
Даже если человек действительно хотел приобрести товар или услугу, такая однообразная реклама будет утомлять и раздражать. Если же его интерес не был связан с покупкой, то он начнет игнорировать рекламные сообщения и сознательно избегать контакта с назойливыми брендами.
Согласно опросу InSkin Media, более половины респондентов отказывались от покупки, увидев повторную рекламу. А более 30% потребителей заявили, что по-настоящему злы на компанию, которая показывает им свою рекламу свыше 10 раз.
Ошибка 5 — Власть стереотипов
Нередко портрет покупателя формируется на основании стереотипов: у женщины 35+ обязательно есть дети и она проводит много времени на кухне, мужчина в 40+ непременно женат и любит пиво, а после 55 потребителям уже нет смысла предлагать рестораны и новый велосипед, потому что их интересуют только проблемы со здоровьем.
Подобные представления сегодня слишком часто не соответствуют реальности, а значит, опасны для маркетингового бюджета и имиджа компании.
Ошибка 6 — Отсутствие эмпатии и обратной связи
Чтобы эффективнее привлекать пользователей, нужно уметь ставить себя на их место, понимать их ценности и болевые точки, разделять эмоции по поводу товаров и услуг.
Для анализа данных, построения гипотез, настройки рекламы сегодня все больше используют искусственный интеллект. Но его работу должны контролировать грамотные специалисты, которые видят в клиентах людей с их чувствами и потребностями. ИИ может вычислить целевой сегмент для рекламы продуктов для похудения, но только человек способен придумать креатив, который не оскорбит людей, и так переживающих из-за лишнего веса.
Кроме того, эмпатичный маркетинг всегда настроен на обратную связь от потребителей рекламы и готов прислушиваться к их пожеланиям. Например, в середине 2000-х пиццерия Domino’s проанализировала негативные отзывы от своих клиентов и не только полностью переработала рецепт пиццы, от теста до сыра, но и сняла документальный ролик о том, как компания решала проблемы, указанные клиентами, внедряя изменения на всех этапах приготовления пиццы.
Читайте также: Будущее ритейла: 4 тренда развития розничной торговли на ближайшие 3-5 лет
Условия эффективной персонализации
Избежать перечисленных ошибок и выстроить эффективную рекламную стратегию помогут:
● Тщательный анализ сделанных покупок и составление по ним более точного портрета покупателя. В одном из кейсов First Data клиент поставил задачу увеличить число заявок на тест-драйв автомобилей премиум класса. На основе транзакционных данных была выделена ЦА рекламы: покупатели дорогого бензина, посетители центров автотюнинга, покупатели автоаксессуаров соответствующего уровня, плательщики налогов на дорогие авто. ROI этой кампании оказался почти в 2 раза выше, чем при использовании других инструментов.
● Возможность для пользователя решать, какие данные он готов предоставлять компании, а также отказываться от рекламы, если она вызывает дискомфорт.
● Максимальная актуализация рекламного предложения. Так, в нескольких проектах First Data покупатели получали сообщения непосредственно в магазине. Эксперты определили сегмент пользователей, которые оформляли самовывоз товара и вычислили среднее время между заказом и визитом в магазин. Ритейлер стал отправлять рекламу потенциально интересных потребителям товаров примерно в то время, когда они находились в торговом зале. Таким образом был достигнут очевидный рост продаж.
● Этичный подход на основе эмпатии и уважения личности клиента.
● Возможность оставлять отзывы об увиденной рекламе.
Следование этим принципам позволит минимизировать негативное восприятие рекламы и использовать все преимущества ее персонализации для повышения лояльности покупателей, создания с ними долгосрочных отношений и роста продаж.
Интересные нюансы персонализированных рекламных кампаний мы обсудили с Александром Старостиным в прямом эфире под названием «Как забрать аудиторию и продажи ушедших брендов?».
Во встрече принимали участие:
● Мария Гайтер, Маркетинг-директор СТОКМАНН
● Станислав Адволоткин, директор интернет магазина Street Beat
● Ольга Мохова, директор по маркетингу sela
Полную версию эфира смотрите здесь.
Александр Старостин,
CEO и сооснователь martech-компании
First Data.
Для NEW RETAIL
0
Последние новости
Самое популярное
- Как служба доставки помогает онлайн-продавцам находить новых покупателей в разны...
- Дайджест E-commerce: какие новые инструменты для работы на маркетплейсах были за...
- Как собственнику выбрать путь развития ресторанного бизнеса (когда поведение пот...
- Самые высокооплачиваемые вакансии сентября в области ритейла
- Маркетплейсы развивают или тормозят развитие российского E-comm?