Marketing jest przekształcany przez cichą rewolucję
Opublikowany: 2018-06-29Mobile jest potężnym narzędziem wspomagającym reklamę cyfrową, ale stara się zmienić kolejny rozdział marketingu
W Indiach marketing cyfrowy, aw szczególności reklama mobilna, rozwija się w szybkim tempie i jest przedstawiany jako dobrze prosperujący rynek, poparty wieloma danymi z badań.
Jednym z takich raportów jest raport eMarketer z 2017 r., który prognozuje dwucyfrowy wzrost reklamy mobilnej w ciągu najbliższych kilku lat. Do 2021 r. telefony komórkowe będą stanowić prawie 62% wydatków na reklamę cyfrową, które wyniosły 2,8 miliarda dolarów w porównaniu do 1,73 miliarda dolarów wcześniej, co oznacza wzrost o 213% w wydatkach na reklamę mobilną w 2018 r. w wysokości 0,81 miliarda dolarów.
Dzięki przyspieszeniu penetracji mobilnego Internetu, obniżeniu opłat za transmisję danych i szybko pojawiającym się tanim smartfonom, telefony komórkowe są potężnym bodźcem dla rozwoju reklamy cyfrowej w Indiach. Perspektywy są obiecujące, ponieważ zmierzają do przewrócenia kolejnego rozdziału marketingu. Rewolucja jest teraz w drodze, porusza się po cichu, ale wciąż możemy się o tym przekonać dzięki pewnym kluczowym sygnałom.
Profil użytkownika wciąż wystarczający do marketingu?
Marketingowe podejścia ilościowe i jakościowe osiągają pułap
Klasyczna koncepcja marketingu kładzie nacisk na „Audiences Centered”, która stara się dobrze poznać odbiorców docelowych w celu skutecznej komunikacji. „ Profil użytkownika (odbiorców) ” jest tworzony, aby namalować wygląd odbiorców. Wiele planów marketingowych zaczyna się od tego pomysłu, aby doprowadzić do późniejszej strategii i taktyki. Jest to bardzo powszechny i podstawowy element media planu.
Jednak bardzo podstawowym pytaniem jest „jak dokładnie możemy poznać profil użytkownika”? Zwykle odnosi się to do podejścia ilościowego wspieranego przez „teorię statystyczną”, takiego jak badanie rynku lub podejście jakościowe poprzez pogłębiony wywiad lub dyskusje w grupach fokusowych. W rzeczywistości przeważająca sprawa, aby wygenerować profil użytkownika, jest po prostu tworzona przez kluczowych właścicieli w firmie media plannera, menedżera ds. Marketingu produktu i marketera, odpowiedzialnego za ten plan marketingowy.
Ten tak zwany profil użytkownika może być opracowany tylko przez zdrowy rozsądek lub osobistą obserwację (lub osobistą wyobraźnię) w wielu planach marketingowych. Chociaż prezentacja profilu użytkownika nadal brzmi rozsądnie, czy wątpimy lub kwestionujemy dokładność tej analizy profilu użytkownika?
Nawet to jest analizowane przez proces statystyczny, a prawdziwy obraz profilu użytkownika nadal może być zniekształcony, a jego prawdziwa twarz może być ukryta. Nie wspominając o wielu krytycznych szczegółach, takich jak styl życia użytkownika i przewidywane zachowania w różnych kontekstach, trudno jest dokładnie opisać przy użyciu klasycznego podejścia marketingowego.
Przewidywanie zachowania użytkownika ma znaczenie
Od przyczyny i skutku do zorientowanego na wynik w czasie rzeczywistym
Dzieje się tak, ponieważ tradycyjne nauki społeczne, w tym badania marketingowe, opierają się na statystykach zakorzenionych w teoretycznym próbkowaniu i wnioskowaniu naukowym, które określają współzależność między „przyczyną a skutkiem” w kontekście marketingowym, aby wiedzieć, jak prawidłowo komunikować się z docelowymi użytkownikami. Jednak „Wniosek naukowy” może nie być stabilny i dokładny ze względu na niepewność związaną z „niewidocznymi (nieświadomymi) lub celowymi błędami”.
Ponadto, liniowa logika jest ograniczona i nie jest łatwo poradzić sobie ze skomplikowanym scenariuszem marketingowym, w którym twarze i umysły użytkowników są dynamiczne i niejednoznaczne, biorąc pod uwagę racjonalne i emocjonalne zachowania konsumentów. Jeśli będziemy po prostu podążać za „logiką naukową” stojącą za wsparciem statystyk marketingowych, dokładność marketingu może być bardzo niestabilna.
Polecany dla Ciebie:
Przedsiębiorcy nie mogą tworzyć zrównoważonych, skalowalnych start-upów poprzez „Jugaad”: Cit...
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Niezależnie od koncepcji „przyczyny i skutku”, „Real-Time Outcome” generowany przez technologię Big-Data AI może być nową bronią nuklearną w marketingu. Kiedy zajmujemy się „skutkami w czasie rzeczywistym”, logika między „przyczyną a skutkiem” nie byłaby w ogóle ważna.
Zamiast tego dążenie do „wyników” w czasie rzeczywistym lub przynajmniej w bardzo krótkim czasie naprawdę ma znaczenie, jeśli chodzi o konkurencyjność marketingową. Jednym z przykładów wyniku tutaj jest „kiedy pojawiają się pewne sygnały (takie jak niektóre wyszukiwane słowa kluczowe lub niektóre objawy behawioralne), niektóre wyniki są bardzo prawdopodobne. Nawet bez sensu poznania „przyczyny i skutku” między „sygnałem a skutkiem”, nie stanowiłoby to problemu.
Dopóki jesteśmy w stanie uchwycić współzależność między „sygnałem a wynikiem” wystarczająco szybko, korzystając z technologii Big-Data i sztucznej inteligencji, z pewnością pokonałoby to typowe podejście marketingowe.
Big Data i sztuczna inteligencja będą dominować w nowej erze marketingu
Poznaj swoich użytkowników jeszcze lepiej niż oni sami siebie
Niezależnie od potencjału Big-Data i sztucznej inteligencji, sposób, w jaki wykorzystujemy je w marketingu, może być nadal niematerialny dla wielu reklamodawców i marketerów, którzy mogą naprawdę nie wyczuć ich mocy. Możliwość poznania swoich użytkowników nawet lepiej niż oni sami siebie — nie jest mitem, ale rzeczywistością, która szybko do nas świta.
Chociaż w najbliższej przyszłości IOT będzie znacznie bardziej dojrzały wszędzie, wszystko będzie połączone z Internetem, aby umożliwić gromadzenie i analizę danych. Dzięki ogromnemu zasilaniu danymi zaczyna pielęgnować niezawodne algorytmy, które się narodzą, i przybliży nas do możliwości sztucznej inteligencji. W rzeczywistości sztuczna inteligencja w marketingu w zakresie przewidywania użytkowników nie będzie już teorią.
W dzisiejszych czasach rosną kamery na ulicach i już niedługo do Internetu zostanie podłączonych wiele obiektów życiowych, takich jak latarnie uliczne, billboardy i wyświetlacze zewnętrzne (monitory LCD w centrach handlowych, windy i miejsca publiczne). Wszyscy będą zbieraczami danych, nie wspominając o rzeczach osobistych lub rodzinnych, takich jak telefon, urządzenia do noszenia, telewizor i lodówka. Czy możesz sobie wyobrazić, że wszystkie te „punkty kontaktowe” dla 24×7 otrzymujących Twoje dane behawioralne będą cicho biegły do przodu.
Gdy wszystkie te dane (offline) zostaną zintegrowane z Twoimi statystykami behawioralnymi online, takimi jak preferowane przedmioty zakupu i wzorzec przeglądania online, prawdopodobnie nie będziemy mieli pewności, że znamy siebie najlepiej, ponieważ wiele z naszych zachowań jest racjonalnych i emocjonalnych wymieszane ze sobą.
Jednak technologia Big Data i AI mogą sobie z tym poradzić z łatwością na końcu . Oczywiście, rzeczy omawiane tutaj dla wniosku o dane muszą być objęte ochroną deidentyfikacji i ponownej identyfikacji każdej osoby zgodnie z prawem. Jednym słowem, integracja danych online i offline w erze IOT i AI całkowicie odwróciłaby dotychczasowy marketingowy sposób.
Inteligencja oparta na danych
Twój własny „Model danych użytkownika” będzie podstawą inwestycji w marketing cyfrowy
Jako marketer czy reklamodawca, jak przygotować się na wyzwanie w nowej erze marketingu, skoro profil użytkownika nie wystarcza, by poradzić sobie ze zróżnicowanym kontekstem marketingowym? Jedną z ulepszonych koncepcji profilu użytkownika jest zbudowanie własnego „ Modelu danych użytkownika (konsumenta) ”, który jest ciągłym procesem udoskonalania w celu przejrzenia i dalszego przewidywania zachowania użytkownika w działaniach marketingowych.
Dzieje się to poprzez zbieranie (potencjalnych) danych użytkownika z różnych źródeł danych online i offline, a następnie wdrożenie technologii big data, takich jak uczenie maszynowe, w celu odfiltrowania mniej istotnych danych i ciągłej optymalizacji w celu zapewnienia niezawodnego rozwoju algorytmu do prognozowania zachowania użytkownika w określonych przypadkach scenariusza.
Ten model danych użytkowników jest tak wyjątkowy, jak skrojone na miarę rozważania , które uwzględniają tylko określone kierowanie na użytkowników w celu maksymalizacji inwestycji w marketing cyfrowy.
Twoi docelowi użytkownicy różnych produktów lub usług powinni być skonstruowani z odpowiednio unikalnym modelem danych użytkownika. Przy takiej wyjątkowości kierowanie może być dość dokładne, nawet odzwierciedlając styl życia docelowych użytkowników. Jest to bardzo oparte na danych podejście do zreformowania strategii marketingowej, a także kluczowy krok prowadzący do marketingu AI.
Krótko mówiąc, User Data Model jest odzwierciedleniem Twojego głębokiego User Insight zakorzenionego w Data Power wyzwalanym przez Big Data i AI Technology . To odsłania rewolucję ułatwioną przez Data-Driven Intelligence w przekształcaniu przemysłu marketingowego. Ten, kto potrafi wyczuć ten trend i pojechać na nim dzięki odpowiedniej transformacji marketingowej, z pewnością odniesie wielkie zwycięstwo.