Какие возможности дает Big Data в маркетинге

Big Data в маркетинге набирает популярность. Данные о потребителях становятся всё более значимыми. Они помогают персонализировать рекламу. По статистике, 40% брендов планируют увеличить бюджеты на маркетинг, основанный на больших данных.

Современные технологии предоставляют разные способы получения информации о целевой аудитории: от программ лояльности до вовлечения в релевантные дискуссии в соцсетях. Одним из таких инструментов является Big Data. 

В статье рассказываем, как большие данные позволяют успешно настроить рекламную кампанию и повысить эффективность продвижения.

Что такое Big Data в маркетинге

Data-driven marketing — подход, при котором разработка рекламных кампаний основана на больших массивах данных и аналитике. Это позволяет создавать персонализированные предложения, повышать вовлеченность и конверсию.

Big Data в маркетинге формируются из множества источников:

• Данные телеком-операторов: информация о посещаемых сайтах, перемещениях, звонках и СМС.
• Банковская аналитика: данные по транзакциям, чеки, профили покупательского поведения.
• Мобильные приложения: поведение пользователей, действия внутри приложения, частота сессий.
• Онлайн-источники: куки, пиксели, логи сайтов, CRM-данные, соцсети и трекинговые системы.

Эти данные объединяются, очищаются и используются для построения точных портретов аудитории, прогноза поведения и эффективного таргетинга.

Согласно исследованию Ascend2, почти треть опрошенных (32%) считает маркетинговую стратегию, основанную на Big Data, очень успешной. 63% респондентов оценивают Data-driven marketing как умеренно эффективный инструмент.

Это показывает, что у многих организаций есть значительный потенциал для улучшения аналитики больших данных.

Опрос также показывает, что email-маркетинг (47%) и изучение клиентского пути (46%) — основные области, где маркетинг, основанный на данных, приносит наибольшую пользу. Такие результаты сохраняются третий год подряд. Это подчеркивает ключевую роль персонализированной и таргетированной коммуникации с потребителями.

Преимущества таргетинга на основе Big Data

Big Data в маркетинге открывает новые возможности для взаимодействия с аудиторией.

Глубокое понимание клиентов

Big Data — инструмент, который помогает компаниям детальнее изучить аудиторию. Например, выявить её потребности, интересы и поведение. Это позволяет провести сегментацию данных. Разделение аудитории на категории важно для создания более точных рекламных кампаний.

Категории, которые можно выделить на основе анализа Big Data:

• Пол/Возраст
• Уровень доходов/Уровень жизни
• Стиль жизни, наличие детей/животных, досуг, интересы
• Посещение конкурентов
• Поведение в интернете и ТВ
• Покупательское поведение, интерес к товарам
• Местонахождение
• Прочее, кастомные события

Существует также предиктивная аналитика Big Data. Это анализ клиентских данных, который помогает предсказывать тренды и поведение потребителей. Благодаря этому маркетологи могут формировать рекламные предложения заранее, ещё до того, как появляется видимый спрос.

Реклама на основе данных позволяет отслеживать и анализировать поведение пользователей на разных платформах. Это даёт целостное представление о клиентском пути. 

В дополнение, Big Data — инструмент для оптимизации времени и канала коммуникации. Благодаря аналитике маркетологи узнают, когда и где лучше всего связываться с клиентом. Например, через email, push, звонок, рекламу в приложении и др.

Big Data в маркетинге помогает определить, на какой стадии воронки находится клиент. Например, он только начал интересоваться продуктом, сравнивает товары или готов к покупке. Если потребитель сомневается, поведенческие данные и обратная связь помогают понять, где возникают трудности.

Персонализация в таргетинге

Таргетирование на основе данных позволяет показывать объявления только заинтересованным пользователям. Это улучшает результаты продвижения и ROI.

Сочетание таргетинга и персонализации делает рекламные кампании более релевантными и эффективными. Это усиливает узнаваемость бренда, повышает лояльность клиентов и увеличивает доход.

Как Big Data помогает в таргетинге:

• Точный соцдем-таргетинг. Используются данные о поле, возрасте, доходе, семейном положении для показа рекламы только нужным сегментам.
• Геолокация. Big Data показывает, где живёт, работает и часто бывает пользователь. Реклама может быть привязана к конкретным районам, городам и даже маршрутам.
• Поведенческий таргетинг. Учитываются действия пользователя: что он искал, какие сайты посещал, какие товары смотрел, как взаимодействовал с контентом.
• Интересы и стиль жизни. Анализ приложений, контента, подписок и покупок позволяет таргетировать по интересам: спорт, кулинария, путешествия, авто и т.д.
• Таргетинг по контексту использования устройства. Можно учитывать, в каких приложениях или в какой момент времени пользователь видит рекламу. Например, в вечернее время, в дороге, на работе и т.д.
• Таргетинг по устройствам и типу подключения. Учитывается, с какого устройства заходит пользователь (мобильный, планшет, десктоп) и по какому каналу (Wi-Fi, мобильная сеть). Это влияет на формат и объём рекламы.
• Look-alike таргетинг. На основе характеристик лояльных пользователей Big Data находит юзеров с похожими параметрами.

Улучшенная оптимизация бюджета

Благодаря Big Data мобильную рекламу можно настроить на сегменты аудитории, которые приносят наибольшую отдачу. Это позволяет сократить нецелевые расходы и увеличить ROI. 

Один из ключевых механизмов — снижение затрат на неэффективную рекламу. Анализ показывает, какие кампании приводят к конверсиям, а какие нет. Исключив или скорректировав малорезультативные каналы, маркетологи экономят бюджет. Они перенаправляют ресурсы туда, где выше прибыль.

На основе поведения пользователей и вероятности конверсии алгоритмы автоматически регулируют ставки, чтобы улучшить конверсию. 

Кроме того, Big Data помогает предотвратить перерасход средств. Отслеживание частоты показов позволяет ограничивать показы одним и тем же пользователям.

Программатик-реклама предлагает продвинутые методы таргетинга на базе Big Data. Это позволяет автоматически анализировать поведение пользователей и показывать объявления только тем, кто интересуется продуктом. 

В BYYD мы подбираем аудиторию и каналы для продвижения с опорой на глубокий анализ больших данных. Такой подход снижает стоимость привлечения клиентов и повышает эффективность кампаний.

Было полезно? Тогда поделитесь с друзьями и коллегами!

Для консультации и по вопросам сотрудничества:

• оставьте заявку на сайте;
• пишите на почту hello@byyd.me.