Marketing wird durch eine stille Revolution neu gestaltet
Veröffentlicht: 2018-06-29Mobile war ein starker Booster für digitale Werbung, aber es schreitet voran, um ein weiteres Marketing-Kapitel aufzuschlagen
In Indien boomen digitales Marketing und insbesondere mobile Werbung in rasantem Tempo und werden als florierender Markt bezeichnet, der von vielen Forschungszahlen unterstützt wird.
Einer dieser Berichte ist der 2017-Bericht von eMarketer, der für die nächsten Jahre ein zweistelliges Wachstum für mobile Werbung prognostiziert. Bis 2021 werden knapp 62 % der Ausgaben für digitale Werbung in Höhe von 2,8 Milliarden US-Dollar auf Mobilgeräte entfallen, verglichen mit 1,73 Milliarden US-Dollar zuvor, was einem robusten Wachstum von 213 % bei den Ausgaben für mobile Werbung von 0,81 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 entspricht.
Angetrieben von der zunehmenden Durchdringung des mobilen Internets, sinkenden Datengebühren und dem schnellen Aufkommen von Low-Cost-Smartphones war Mobile ein starker Wachstumstreiber für digitale Werbung in Indien. Die Aussichten sind vielversprechend in der Art und Weise, wie es voranschreitet, um ein weiteres Marketingkapitel aufzuschlagen. Die Revolution ist jetzt auf dem Weg und bewegt sich lautlos, aber wir können dies immer noch durch bestimmte Schlüsselsignale herausfinden.
Nutzerprofil noch effektiv genug für Marketing?
Quantitative und qualitative Marketingansätze stoßen an die Decke
Das klassische Marketingkonzept betont „Publikumszentriert“, das versucht, Ihre Zielgruppen für eine effektive Kommunikation gut zu finden. Das „ Benutzer-(Publikums-)Profil “ wird erstellt, um darzustellen, wie Ihre Zielgruppen aussehen. Viele Marketingpläne beginnen mit dieser Idee, um später zu Strategien und Taktiken zu führen. Dies ist ein sehr häufiges und grundlegendes Element eines Medienplans.
Eine sehr grundlegende Frage lautet jedoch: „Wie können wir das Benutzerprofil genau kennen?“ Dies bezieht sich normalerweise entweder auf einen quantitativen Ansatz , der durch „Statistiktheorie“ unterstützt wird, wie z. B. Marktstudien, oder auf einen qualitativen Ansatz durch eingehende Interviews oder Fokusgruppendiskussionen. In Wirklichkeit wird der vorherrschende Fall, Benutzerprofile zu erstellen, einfach von den Hauptverantwortlichen im Unternehmen des Medienplaners, des Produktmarketingmanagers und des Vermarkters, die für diesen Marketingplan verantwortlich sind, gestellt.
Dieses sogenannte Benutzerprofil kann in vielen Marketingplänen nur durch gesunden Menschenverstand oder persönliche Beobachtung (oder persönliche Vorstellungskraft) erstellt werden. Während die Darstellung des Benutzerprofils immer noch vernünftig klingt, bezweifeln oder hinterfragen wir die Genauigkeit dieser Benutzerprofilanalyse?
Auch dies wird durch ein statistisches Verfahren analysiert und das wahre Bild des Benutzerprofils kann immer noch verdreht und sein wahres Gesicht verborgen werden. Ganz zu schweigen von vielen kritischen Details wie dem Lebensstil des Benutzers und vorhergesagten Verhaltensweisen in verschiedenen Kontexten, die mit einem klassischen Marketingansatz nur schwer präzise abgebildet werden können.
Die Vorhersage des Benutzerverhaltens ist wichtig
Von Ursache-Wirkung zu Echtzeit-Ergebnisorientierung
Dies liegt daran, dass sich eine traditionelle Sozialwissenschaft, einschließlich Marketingforschung, auf Statistiken stützt, die in Theoretical Sampling und Scientific Inference verwurzelt sind, die die Korrelation zwischen „Ursache und Wirkung“ im Marketingkontext herausfinden, um zu wissen, wie man mit Zielbenutzern richtig kommuniziert. Die „Wissenschaftliche Schlussfolgerung“ ist jedoch aufgrund von Unsicherheiten, die durch „unsichtbare (unbewusste) oder absichtliche Fehler“ beeinflusst werden, möglicherweise nicht stabil und genau.
Darüber hinaus ist die lineare Logik eingeschränkt und es ist nicht einfach, das komplizierte Marketingszenario zu handhaben, in dem die Gesichter und Köpfe der Benutzer angesichts des rationalen und emotionalen Verbraucherverhaltens dynamisch und mehrdeutig sind. Wenn wir lediglich die „wissenschaftliche Logik“ hinter der Unterstützung von Marketingstatistiken verfolgen, kann die Marketinggenauigkeit sehr instabil sein.
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Ungeachtet des „Ursache-Wirkung“-Konzepts kann „Real-Time Outcome“ , das durch Big-Data-KI-Technologie generiert wird, die neue Atomwaffe im Marketing sein. Wenn es um „Ergebnisse in Echtzeit“ geht, wäre die Logik zwischen „Ursache und Wirkung“ überhaupt nicht wichtig.
Stattdessen ist es wichtig, das „Ergebnis“ in Echtzeit oder zumindest in sehr kurzer Zeit zu verfolgen, wenn es um die Wettbewerbsfähigkeit des Marketings geht. Ein Beispiel für das Ergebnis hier ist: „Wenn einige Signale (wie einige gesuchte Schlüsselwörter oder einige Verhaltenssymptome) auftreten, werden einige Ergebnisse sehr wahrscheinlich entsprechend eintreten. Auch ohne Sinn, die „Ursache und Wirkung“ zwischen „Signal und Ergebnis“ zu kennen, wäre dies kein Problem.
Solange wir die Korrelation zwischen „Signal und Ergebnis“ schnell genug erfassen können, unterstützt durch Big-Data- und KI-Technologie, würde dies den typischen Marketingansatz sicherlich zunichte machen.
Big Data und KI werden in der neuen Marketing-Ära dominieren
Kennen Sie Ihre Benutzer noch besser, als sie sich selbst kennen
Ungeachtet des Potenzials von Big-Data und KI ist die Art und Weise, wie wir sie für das Marketing nutzen, für viele Werbetreibende und Vermarkter, die ihre Macht möglicherweise nicht wirklich spüren, immer noch nicht greifbar. Seine Nutzer noch besser kennen zu lernen, als sie sich selbst kennen – das ist kein Mythos, sondern Realität, die uns schnell dämmert.
Während IOT in naher Zukunft überall viel ausgereifter sein wird, wird alles mit dem Internet verbunden sein, um das Potenzial der Datenerfassung und Datenanalyse zu nutzen. Mit einer riesigen Datenzufuhr beginnt es, zuverlässige Algorithmen zu entwickeln, die geboren werden, und wird uns der KI-Fähigkeit näher bringen. Tatsächlich wird KI für das Marketing auf Nutzervorhersage keine Theorie mehr sein.
Heutzutage gibt es immer mehr Kameras auf der Straße und sehr bald werden auch viele weit verbreitete Lebensobjekte wie Straßenlaternen, Werbetafeln und Außendisplays (LCD-Monitore in Einkaufszentren, Aufzügen und öffentlichen Orten) mit dem Internet verbunden sein. Sie alle werden Datensammler sein, ganz zu schweigen von all den persönlichen oder familiären Gegenständen wie Telefon, tragbaren Geräten, Fernseher und Kühlschrank. Können Sie sich vorstellen, dass all diese „Kontaktpunkte“ für den Empfang Ihrer Verhaltensdaten rund um die Uhr lautlos vorwärts laufen werden?
Sobald all diese (Offline-)Daten in Ihre Online-Verhaltensstatistiken wie Ihre bevorzugten Kaufartikel und das Online-Browsing-Muster integriert sind, werden wir uns wahrscheinlich nicht sicher fühlen zu sagen, dass wir uns selbst am besten kennen, da viele unserer Verhaltensweisen rational und emotional sind zusammengemischt.
Big Data und KI-Technologie können dies jedoch am Ende mit Leichtigkeit bewältigen . Sicherlich müssen die hier besprochenen Dinge für die Datenanwendung unter dem Schutz der Anonymisierung und Neuidentifizierung jeder Person gemäß dem Gesetz stehen. Mit einem Wort, für die Integration von Online- und Offline-Daten im IOT- und KI-Zeitalter würde dies den bestehenden Marketingweg komplett umkehren.
Datengesteuerte Intelligenz
Ihr eigenes „Benutzerdatenmodell“ soll ein Kernstück der Investition in digitales Marketing sein
Wie bereiten Sie sich als Vermarkter oder Werbetreibender auf die Herausforderungen einer neuen Marketing-Ära vor, da das Benutzerprofil nicht ausreicht, um mit einem diversifizierten Marketingkontext umzugehen? Ein aktualisiertes Konzept des Benutzerprofils besteht darin, Ihr eigenes „ Benutzer-(Verbraucher-)Datenmodell “ zu erstellen, bei dem es sich um einen fortlaufenden Verfeinerungsprozess handelt, um das Verhalten Ihres Benutzers für Marketingaktivitäten zu durchschauen und weiter vorherzusagen.
Dies geschieht durch das Sammeln von Daten (potenzieller) Benutzer aus einer Vielzahl von Online- und Offline-Datenquellen , gefolgt vom Einsatz von Big-Data-Technologien wie maschinellem Lernen, um weniger aussagekräftige Daten herauszufiltern und die Optimierung für eine zuverlässige Algorithmusentwicklung für die Vorhersage fortzusetzen des Benutzerverhaltens in bestimmten Fällen eines Szenarios.
Dieses Benutzerdatenmodell ist so einzigartig wie eine maßgeschneiderte Betrachtung , die nur auf Ihr spezifisches Benutzer-Targeting ausgerichtet ist, um Ihre Investition in digitales Marketing zu maximieren.
Ihre Zielbenutzer verschiedener Produkte oder Dienstleistungen werden mit einem entsprechend eindeutigen Benutzerdatenmodell konstruiert . Mit einer solchen Einzigartigkeit könnte das Targeting ziemlich genau sein, um sogar den Lebensstil Ihrer Zielbenutzer widerzuspiegeln. Dies ist ein sehr datengesteuerter Ansatz zur Reform Ihrer Marketingstrategie und auch ein entscheidender Schritt auf dem Weg zum KI-Marketing.
Kurz gesagt, das Benutzerdatenmodell spiegelt Ihre tiefgreifenden Benutzereinblicke wider, die mit Datenkraft verwurzelt sind, die durch Big Data und KI-Technologie ausgelöst wird . Dies enthüllt eine Revolution, die durch datengesteuerte Intelligenz bei der Umgestaltung der Marketingindustrie ermöglicht wird. Wer diesen Trend mit der richtigen Marketingtransformation spüren und nutzen kann, wird definitiv einen großen Sieg erringen.