Ako nám analytika pomáha pri cielení kampaní

Časy, kedy sa online reklama cielila na želanú cieľovú skupinu iba podľa webstránok, na ktorých je afinitná, sú už dávno minulosťou. Trh sa vzdeláva, využíva nové technológie a tým úspešne napreduje. Pribudli dáta a s nimi sa rozšírili aj možnosti identifikovania tých správnych užívateľov pre danú kampaň/produkt.

U nás v Xaxis-e vieme využiť pri online kampani viacero zdrojov. Napríklad CRM dáta klienta, opis charakteristiky užívateľov, ktorí navštevujú jeho webstránku (viac v článku o Audience Discovery), ale aj externé zdroje dát tretích strán. Ak klient nemá dostatočnú návštevnosť na svojej webstránke a nie je preto možný retargeting, či Lookalike modeling z jeho návštevníkov, vieme pomôcť tiež.

Na základe predpokladaného profilu zákazníka navrhneme úplne nové cielenie, ktoré využíva informácie o tom, aké webstránky potenciálny zákazník navštevuje, resp. kontext, ktorý ho zaujíma. Následne náš algoritmus zaradí užívateľa do segmentu podľa obsahu, ktorý konzumoval nadpriemerne oproti zvyšku populácie. Výsledkom je jeho prítomnosť v niektorej z kategórií Xaxis Digital Behaviours, ktoré vychádzajú z IAB taxonómie obsahu webov.

 

Zákazník ešte sám nevie čo bude chcieť zajtra – my to už vieme dnes

Ak užívateľ aktívne prejaví záujem o daný produkt/službu, môže byť už neskoro, je už zrejme čiastočne rozhodnutý pre konkrétnu značku. Jeho podvedomie musíme ovplyvniť skôr. Nestačí si všímať, čo zaujímalo konkrétneho užívateľa v minulosti a na základe toho predpokladať, že sa o ten istý kontext bude zaujímať aj naďalej. Musíme sa zamyslieť, čo bude nasledovať a do rozhodovacieho procesu vstúpiť v ten najsprávnejší čas – a to dokážeme predpovedať na základe správania podobných užívateľov v minulosti.

Napríklad, mladej rodinke sa narodilo dieťa, vyriešili bývanie, výbavu pre dieťatko a do mesiaca od narodenia si kúpili aj nové rodinné auto. Preto, ak odpozorujeme pravidlo, ktoré pri rovnakých mladých rodinkách platí najpravdepodobnejšie, sme schopní predpovedať kúpu rodinného auta už mesiac dopredu a rozhodovací proces ovplyvniť už v jeho začiatkoch.

V súčasnosti v Xaxise rozlišujeme 3 skupiny Digital Behaviours:

1. Recent Behaviour (predtým Xaxis Interests)

záujem, resp. kontext, ktorý navštevoval užívateľ nadpriemerne oproti ostatným. Zohľadňuje sa individuálna konzumácia užívateľa na internete, ale aj kontextu ako takého. Ide o všeobecný záujem návštevníka. Môže byť chápaný ako užívateľov historický záujem.

(Anna sa v sobotu bude vydávať. Za posledné týždne si nadpriemerne prezerala svadobné šaty na internete – preto je zaradená do WEDDING Recent Behaviour)

2. Predicted Recurring Behaviour

model, ktorý predpovedá, že bude užívateľ konzumovať určitý obsah v nasledujúcich dňoch, pričom tento obsah už navštevoval v minulosti a poznáme  teda jeho periodicitu.

(Anna pri svojej práci často lieta, v práci mala posledné týždne kvôli príprave svadby voľnejšie, aby si všetko pripravila, no čoskoro sa vráti späť do reality a bude si hľadať lety/hotely – preto patrí do skupiny FLIGHT Predicted Recurring Behaviour)

3. Predicted New Behaviour

model, ktorý predpovedá, že bude užívateľ konzumovať určitý obsah v nasledujúcich dňoch pričom sa o tento obsah ešte doteraz nezaujímal.

(Všetko tomu nasvedčuje, že Anna po svadbe pôjde na svadobnú cestu – preto patrí do skupiny HONEYMOON Predicted New Behaviour)

Spomenuté skupiny sú exkluzívne – užívateľ patrí vždy iba do jednej. Výhodou týchto cielení je najmä rozšírenie zásahu pri awareness kampaniach, ale aj možnosť nájsť ten správny audience pre zvolený produkt/službu pre posilnenie performance.

Na niekoľkých príkladoch vám ukážeme, že má význam sa zamýšľať nad charakterom produktu:

• dovolenka? – nákup, ktorý sa opakuje cyklicky každý polrok/rok => Recurring Behaviour;
• hypotéka? – asi málo ľudí z nás ju rieši niekoľko krát počas života => New Behaviour;
• fitness/zdravá výživa? – vyjadruje skôr životný štýl, všeobecný postoj/záujem => Recent Behaviour.

Našim cieľom je byť vždy o krok pred zákazníkom. Čím skôr vstúpime do jeho rozhodovacieho procesu, tým máme väčšiu šancu byť úspešní aj v ďalšej fáze nákupnej cesty. Správna predikcia je nám v tomto veľmi nápomocná. Každou ďalšou kampaňou sa posúvame dopredu. Nechceme iba držať krok v mediálnych trendoch v rámci našej krajiny. Chceme ich tvoriť.

Ondrej Dúžik, Xaxis/GroupM Slovakia