Что такое собственные аудитории и почему они важны?

Отчет Econsultancy 2019 Digital Trends недавно показал, что использование данных о клиентах в настоящее время является доминирующей маркетинговой тенденцией. 55% респондентов, согласно опросу Econsultancy, намеревались лучше использовать свои данные для создания более эффективных сегментов аудитории.

Внедрение данных о клиентах, также известных как данные из первых рук, уже давно является предпочтительным средством персонализации для цифровых маркетологов. Тем не менее, респонденты опроса также признали его ограничения, когда колоссальные 44% признали, что получение более целостного представления об их клиентской базе по-прежнему представляет собой серьезную проблему.

Чтобы лучше понять преимущества и предполагаемые ограничения собственных данных, нам необходимо определить их ценность для ваших маркетинговых усилий в Интернете. Не менее важно отслеживать, как с годами менялся медиатаргетинг, что, в свою очередь, в конечном итоге сделало альтернативные источники данных (вторые и сторонние данные) менее привлекательными, особенно когда речь идет о пользовательских аудиториях.

Эволюция медиатаргетинга

Традиционная реклама (золотой век рекламы), такая как рекламные щиты, радио и телевидение, была сосредоточена на продаже и, следовательно, ставила товары на первое место в большинстве маркетинговых кампаний. Однако с появлением новых каналов и средств, связанных с онлайн-рекламой, все изменилось, поскольку внимание маркетологов сместилось в сторону прямого реагирования , выявления проблем потребителей и предложения их решений.

Таким образом, в маркетинге прямого отклика зародились тенденции, начавшиеся с широкого демографического таргетинга, включающего возраст, пол, образование и доход. Со временем таргетинг был доработан с помощью таргетинга на основе интересов и поведения, включающего в себя действия потребителей и получающего больше откликов на основе данных о покупках, времени, проведенном в интернет-магазинах, идентификации кликов и т. д. Эти две тенденции все еще присутствуют и доминируют сегодня и используются различными способами в постоянной погоне за правильным временем, правильным местом, правильным маркетингом сообщений.

Переход к онлайн-рекламе открыл новые возможности для маркетологов, но также потребовал постоянной адаптации, поскольку предприятия реагировали на требования этих новых технологических сред, а также на свою новую аудиторию. Улучшенная персонализация с помощью рекламных кампаний 1:1 оказалась одним из ярких примеров этих усилий, которые в конечном итоге привели к увеличению числа откликов для предприятий по всей стране.

Интернет-гиганты, такие как Facebook и Google, например, воспользовались этой возможностью для сбора пользовательских данных. Затем они создали рекламные сервисы для компаний, желающих воспользоваться преимуществами рекламы 1:1.

Какие данные собирают Facebook и Google?

Facebook и Google собирают большое количество пользовательских данных, что делает их привлекательной платформой для платных медиа, поскольку рекламодатели могут использовать агрегированные данные в своих интересах.

Вот краткое изложение того, как работает этот процесс.

Facebook собирает данные через веб-сайты и приложения, использующие сервисы Facebook. Сюда входит информация, которую пользователи вводят при подписке на свою платформу. Затем Facebook использует эти данные для последующего улучшения взаимодействия с пользователем.

Например, предположим, что вы совершали покупки на веб-сайте, нажали на понравившуюся пару обуви и добавили ее в корзину. Но потом твой телефон умирает. После подзарядки телефона и повторного входа в Facebook вы находите рекламу той же самой пары обуви. Реклама обуви нацелена на таких людей, как вы, из-за чего-то, называемого пикселем Facebook, который активирует данные cookie.

Пиксель Facebook — это инструмент аналитики, который позволяет рекламодателям измерять эффективность своей рекламы, анализируя действия людей на вашем сайте. Этот инструмент обычно добавляется на веб-сайты, чтобы, когда заинтересованные покупатели совершали какие-либо действия на вашем сайте (например, добавляли пару обуви в корзину), он срабатывал и делался доступным для анализа в Менеджере событий, где рекламодатели могут максимизировать указанные действия. .

Пиксели запускают данные cookie , которые представляют собой файлы, содержащие небольшие фрагменты анонимной информации, которыми обмениваются между устройством пользователя и веб-сервером, который идентифицирует конкретного пользователя, а также улучшает его работу в Интернете. Файл cookie сохраняет поведение заинтересованных покупателей в браузере и направляет будущие места размещения рекламы, что аналогично сценарию с обувью, о котором мы упоминали ранее.

Точно так же Google также собирает информацию, которая одновременно улучшает взаимодействие с пользователем, представляя рекламу, ориентированную на интересы пользователя. Google собирает данные с сайтов и приложений, которые обмениваются информацией. И если вы используете какой-либо продукт Google, например Gmail или Google Search, они также собирают личную информацию, включая ваше имя, пол, дату рождения, поисковые запросы Google, посещенные веб-сайты и географическое местоположение. У Google также есть пиксель , который срабатывает, когда пользователи нажимают на кампанию, а затем посещают определенные страницы на вашем веб-сайте.

Множество данных, собираемых этими двумя широко используемыми платформами, дает рекламодателям возможность, если они того пожелают, еще больше повысить персонализацию. При этом Google и Facebook стали предпочтительными рекламными платформами для продавцов электронной коммерции. Более того, появление пикселей и файлов cookie произвело революцию в таргетинге, позволив рекламодателям отслеживать пользователей, их действия и привычки в Интернете.

Файлы cookie для многих предприятий проложили путь к более персонализированным решениям в рекламе, однако введение Общего регламента по защите данных (GDPR) и Закона о конфиденциальности потребителей штата Калифорния (CCPA) в сочетании с объявлением Google о двухлетней фазе использования файлов cookie. Это сделало их менее привлекательными, поскольку обе рекламные платформы достигли персонализации за счет агрегированных данных, также известных как сторонние данные.

Новые законы и решения по рекламным платформам потрясли рекламодателей во всем мире, поскольку заставили их переосмыслить основы своей рекламы, но также открыли доступ к собственным данным и их многочисленным преимуществам.

Собственные данные против сторонних данных.

Когда дело доходит до данных, качество всегда должно перевешивать количество. А когда дело доходит до качества, данные из первых рук являются явным фаворитом. Вот почему:

Первичные данные — это данные, которые вы собираете непосредственно от своих клиентов и аудиторий. Это, безусловно, самый точный и полезный источник, поскольку клиенты будут продолжать укреплять его с каждым поведением, которое они совершают с вашим брендом, будь то покупка в вашем интернет-магазине, подписка на вашу электронную почту или опросы и обзоры.

Сторонние данные — это данные, собранные с различных платформ и объединенные в более крупный набор данных. Со сторонними данными связано много неизвестных, и это делает их менее привлекательными, поскольку эти данные не имеют прямого отношения к вашему клиенту. Кроме того, это данные, которые используют многие компании, поэтому существует высокая вероятность того, что ваши конкуренты используют те же данные.

Хотя ценность собственных данных хорошо известна, это все еще ресурс, который еще предстоит использовать так же, как сторонние данные. Тем не менее, маркетологи электронной коммерции, которые его используют, признали две вещи, связанные с первичными данными, которые дали им конкурентное преимущество.

1. Собственные данные позволяют рекламодателям более полно анализировать ценность и демографические характеристики клиентской базы, тем самым помогая информировать и укреплять стратегии кампаний.
2. Первичные данные повышают показатели релевантности за счет улучшения показателей соответствия на рекламных платформах, что позволяет рекламодателям использовать как свою клиентскую базу данных, так и множество данных, предлагаемых рекламными платформами.

Эти два открытия касаются нескольких ключевых моментов, один из которых — получение целостного представления о вашей клиентской базе, а другой — дальнейшее улучшение вашей игры по персонализации. Используя собственные данные, опытные маркетологи электронной коммерции могут успешно получить представление о своей витрине с высоты птичьего полета, а также улучшить таргетинг за счет более высоких коэффициентов соответствия.

Коэффициенты соответствия Facebook являются частью предлагаемой ими услуги под названием Custom Audiences. Индивидуальные аудитории — это типы аудиторий, которые вы можете создать из списков клиентов, чтобы увеличить охват. Когда вы загружаете список клиентов в Facebook для создания пользовательской аудитории, происходит процесс, называемый сопоставлением, при котором загружаемая вами информация используется для сопоставления профилей Facebook. На коэффициент совпадения влияет как качество, так и количество данных, поскольку чем более точную информацию вы можете предоставить, тем лучше будет коэффициент совпадения. Собственные данные помогают в этом, потому что, опять же, это информация, поступающая непосредственно от ваших клиентов.

Google также позволяет маркетологам использовать собственные данные и имеет аналогичный процесс под названием « Списки электронных адресов». Списки электронных адресов позволяют маркетологам использовать онлайн-данные (база данных Google) и офлайн-данные (ваши собственные данные), чтобы привлекать и повторно взаимодействовать с вашими клиентами в Поиске, Покупках, Gmail, YouTube и контекстно- медийной сети. С помощью своего менеджера аудитории вы можете загрузить список клиентов в Google Ads, и, аналогично Facebook, Google затем выполняет поиск в своей базе данных, чтобы сопоставить электронные письма, адреса и другую информацию, и когда есть совпадение, он добавляет соответствующую учетную запись Google в вашей аудитории списков электронных адресов.

Первичные данные — это то, что есть в распоряжении всех продавцов электронной коммерции, но из-за характера экспорта, отсутствия ноу-хау и различных ключевых показателей эффективности (KPI), необходимых для определения и отслеживания успеха, это остается неиспользованной золотой жилой. для масс. Таким образом, часто только продвинутые маркетинговые стратеги полагаются на него при создании и реализации маркетинговых кампаний.

Использование собственных данных в качестве основы для маркетинговых кампаний выгодно, поскольку позволяет алгоритмам рекламной платформы учиться непосредственно у ваших клиентов, чтобы:

• Укрепляйте отношения с существующими клиентами.
• Поощряйте повторные покупки.
• Привлекайте новых клиентов, которые похожи на ваших текущих клиентов.

В мире собственного маркетинга данных понимание и обновление ваших алгоритмов имеет решающее значение для вашего успеха, потому что они запрограммированы на создание персонализированных маркетинговых кампаний, ориентируя людей на наиболее подходящие рекламные объявления, чтобы обеспечить наилучшее взаимодействие с пользователем. Мы видим это в Ad Auction , рекламном алгоритме Facebook и Smart Bidding в Google Ads.

Со стороны Facebook рекламные аукционы определяют порядок, в котором объявление появляется в ленте новостей относительно других объявлений. Таким образом, если вы и ваши конкуренты ориентируетесь на одну и ту же аудиторию, вам нужно убедиться, что ваше объявление появляется раньше объявлений ваших конкурентов, «выиграв» аукцион.

Интеллектуальное назначение ставок Google использует машинное обучение для изменения ставок на основе широкого спектра сигналов в реальном времени, включая данные об устройстве, местоположении, времени суток, списке ремаркетинга, языке и операционной системе. На это машинное обучение могут влиять ваши клиенты, используя собственные данные для адаптации стратегий назначения ставок для вашей целевой аудитории.

Используйте свои собственные данные с пользой.

В совокупности Facebook и Google имеют колоссальные 4,6 миллиарда пользователей, и для повышения удобства работы своих пользователей на своих платформах они используют алгоритмы, которые определяют лучшую рекламу для показа аудитории. Используя показатели релевантности, они определяют, соответствуют ли рассматриваемые объявления предпочтениям аудитории.

Как мы уже обсуждали ранее, когда дело доходит до данных, качество имеет важное значение, а исходные данные явно являются более качественными данными, поскольку они поступают непосредственно из источника — ваших клиентов. Использование списка клиентов напрямую повлияет на ваш показатель релевантности , который представляет собой рейтинг от 1 до 10, который оценивает, насколько хорошо ваша целевая аудитория реагирует на ваше объявление.

Ревантовые оценки обеих платформ работают одинаково и имеют одинаковый диапазон оценок (1-10). Соответствующая оценка 1, например, является низкой. Напротив, объявления с оценкой 10 очень релевантны. А когда показатель релевантности вашей рекламы высок, вероятность того, что она будет показана вашей целевой аудитории, выше. Поэтому при создании маркетинговой кампании важно обеспечить более высокий показатель релевантности. А использование списка клиентов может помочь вам получить желанный балл 10, поскольку они улучшают ваш коэффициент совпадения.

Исторически сложилось так, что использования списка клиентов было достаточно, чтобы увидеть всплеск эффективности кампании, поскольку доказано, что он превосходит конкурентов и дает хорошие ответы. Тем не менее, есть и другие способы улучшить показатель релевантности и сделать ваши списки клиентов еще лучше. Сегментация вашего списка клиентов, например, на списки, основанные на ценности, которые постоянно обновляются, серьезно усилит рекламную кампанию, и DataQ может помочь вам в этом!

DataQ + собственные данные + рекламные платформы

В DataQ мы понимаем важность первичных данных, но мы также понимаем, что вам может понадобиться помощь в повышении качества вашего списка клиентов, чтобы более полно использовать потенциальную мощь всех ваших первичных данных. Мы можем помочь любому маркетологу воспользоваться своими хранилищами данных с помощью набора инструментов сегментации и предварительно заполненных шаблонов аудитории на основе ценности.

Теперь DataQ может стать вашим секретом маркетингового успеха. С нашей интеграцией в один клик вы можете подключить свой интернет-магазин к нашей платформе и улучшить показатели релевантности с помощью наших шаблонов аудитории на основе ценности, которые включают:

• Высокая ценность: клиенты, чья пожизненная ценность выше, чем в среднем по вашей витрине.
• Win Back: клиенты, которые совершили покупку один раз в прошлом году, но не размещали заказ в течение последних 90 дней.
• Крупные транжиры: клиенты, у которых средняя стоимость заказа (AOV) выше, чем в среднем по вашей витрине.
• Праздничные шаблоны для всех основных праздников США.

Эти образцы подмножеств клиентов, которые DataQ может помочь вам идентифицировать и настроить таргетинг на Facebook и Google, чтобы помочь вам улучшить показатели соответствия и использовать свою базу данных с информацией о ваших клиентах.

Свяжите все это вместе

Платные СМИ прошли долгий путь, улучшая потребительский опыт с каждым новым средством и каналом. Не менее важно и то, что рекламодатели также добились значительных успехов в выявлении возникающих тенденций, изучении новых навыков и приобретении новых инструментов для улучшения кампаний, а также в прогнозировании будущих тенденций и событий, как показано в отчете E-consultancy Digital Trends Report, в котором говорится о двух важных моментах:

1. Важность использования собственных данных для создания более эффективных сегментов аудитории.
2. Получение целостного представления о вашей клиентской базе, чтобы лучше понять вашу аудиторию и ее потребности.

Проведение инвентаризации и постоянная оценка того, что работает, несомненно, поможет вам на правильном пути. Но, как и в любом другом секторе, самоуспокоенность ведет к катастрофе, и здесь, в DataQ, мы хотим, чтобы вы изменили свое представление о рекламе 1:1, помогая вам использовать все имеющиеся в вашем распоряжении базы данных.