Сегодня бренды борются за каждую секунду внимания своих потребителей. Короткие промежутки, в которые проявляются намерения и формируются предпочтения человека, называют "нулевыми моментами истины". Именно в эти секунды потребитель принимает решение о покупке. В этой статье мы расскажем, как алгоритмический маркетинг помогает выявлять такие моменты и извлекать из них пользу. А также приведем несколько примеров и поделимся советами.

В течение дня у каждого человека бывают сотни (если не тысячи) моментов, в которые проявляются какие-то намерения, формируются предпочтения и принимаются решения. Обычно в это время мы смотрим на экран компьютера или смартфона, читаем журнал, разглядываем рекламную афишу. Наверняка вы замечали, как многие сегодня, сидя перед телевизором, ищут что-то на смартфоне. Или отправляют сообщения и одновременно смотрят на планшете видео на YouTube. А перед тем как пойти в магазин, выбирают подходящий подарок в приложении. С мобильными устройствами, которые всегда под рукой, можно найти и купить что угодно, в любое время суток.

Для маркетологов это означает, что воронка продаж теперь устроена намного сложнее, чем это было всего пару лет назад.

Путь к покупке перестает быть линейным, поэтому его сложно планировать. На помощь приходит алгоритмический маркетинг, благодаря которому бренды могут привлекать внимание каждого пользователя релевантными сообщениями в самый подходящий для этого момент. Он позволяет выстроить цельную картину из разрозненных данных, получив детальное и полное представление о намерении потребителя. А это очень ценное знание. Поэтому рынок алгоритмической рекламы растет невероятными темпами – только за этот год он увеличился на 77%1.

Алгоритмический маркетинг позволяет выстроить цельную картину из разрозненных данных, получив детальное и полное представление о намерении потребителя.

Подробнее об алгоритмическом маркетинге вы можете узнать из нашего руководства для маркетологов. А пока мы расскажем о четырех принципах успешной работы и приведем несколько примеров из практики разных компаний.

1. Начните с определения важных моментов

Нулевой момент истины – это время поиска ответов, принятия решений и знакомства с чем-либо новым. Только правильно поняв намерение пользователя в эти секунды, мы сможем предложить ему нечто релевантное.

В первую очередь нужно проанализировать как можно больше информации о пользователе – какими приложениями он пользуется, какие магазины и сайты посещает, какие видео смотрит. Это поможет вам понять его путь к покупке и выделить на нем переломные моменты. Зная предпочтения потребителя, вы сможете с помощью алгоритмического маркетинга сделать ему интересное предложение в самый подходящий момент, а значит повысить свои шансы на успех.

Но главное, что такой индивидуальный подход масштабируем: его можно распространить на всех людей, независимо от их интересов, уровня доходов и местонахождения.


Пример использования

В прошлом году перед компанией L'Oréal Canada встала задача вернуть линию косметики Shu Uemura на североамериканский рынок. Несмотря на успех во многих странах мира, в США и Канаде косметика плохо продавалась, поэтому в 2010 году марка исчезла с полок розничных магазинов (осталась лишь ограниченная дистрибуция в Канаде). Чтобы заново привлечь клиентов, компания L'Oréal сделала ставку на цифровой маркетинг – в первую очередь на алгоритмические продажи.

Для начала маркетологи Shu Uemura отобрали женщин в возрасте 25–30 лет, ранее приобретавших косметику высокого ценового сегмента в Интернете. Они предложили этим покупательницам разные объявления – в зависимости от того, на каком этапе пути к покупке они находились.

Такая стратегия оправдала себя – компании удалось найти равновесие между поиском новых клиентов и ремаркетингом, автоматизировав при этом закупку рекламных ресурсов. Результатом кампании стали рекордные показатели цены за конверсию и рентабельности инвестиций в рекламу (2200%), а также удвоившаяся по сравнению с первоначальными прогнозами выручка. Увеличились также посещаемость сайта и число подписчиков рассылки Shu Uemura.


2. Делайте рекламу и релевантной, и увлекательной

Найдя именно то, что им нужно, потребители часто готовы сразу совершить покупку. Но готовность расстаться с деньгами быстро проходит. Мы уже разобрались, в какие моменты стоит обращаться к потребителям. Но как использовать эту информацию для создания подходящего сообщения?

Реальность такова, что даже подходящей аудитории вы вряд ли сможете что-либо продать, если ваша реклама будет нерелевантной или неинтересной. Мобильные устройства в сочетании с алгоритмическим маркетингом позволяют избежать этой проблемы. Сочетая данные по аудитории с информацией о местоположении, времени суток, погоде и многими другими сигналами, можно создавать максимально персонализированные послания, побуждающие пользователей к взаимодействию.


Пример использования

Осознав в какой-то момент, что молодые футбольные болельщики смотрят спортивные трансляции со смартфоном в руке, производитель видеоигр EA Sports решил испробовать потенциал динамических объявлений. Специально к запуску продаж игры Madden NFL 15 компания разработала вместе с Google приложение Madden GIFERATOR.

Оно позволяло создавать GIF-анимации с персонажами игры на основе кадров прямых трансляций НФЛ. Анимированные видео с острыми моментами игры сразу же появлялись в медийных объявлениях на спортивных сайтах и в приложениях.

Благодаря динамическим объявлениям EA Sports получила возможность показывать мобильную рекламу с разнообразным текстовым и графическим контентом, который создавался на лету. Нажав на объявление, болельщики попадали на сайт с коллекцией GIF-файлов, на основе которых можно было за несколько секунд создать из более чем 100 тыс. доступных комбинаций свою анимированную картинку и поделиться ею с друзьями.

Таргетинг по интересам гарантировал, что каждый пользователь видел в объявлениях GIF-изображения с любимой командой. В итоге болельщики проводили на сайте GIFERATOR в среднем по 9 минут. Всего было создано более 400 тыс. пользовательских анимаций.


3. Контактируйте с аудиторией по всем каналам

Мы определили "моменты истины" и научились адаптировать объявления под них. Но как выделиться в огромном потоке информации и предстать перед потребителем в выгодном свете? Здесь возможности алгоритмического маркетинга будут для вас особенно полезны.

Анализ миллионов просматриваемых сайтов, приложений и видеороликов позволяет точно находить нужных пользователей, даже если они переключаются между устройствами. Алгоритм даже оценит в режиме реального времени, какое именно объявление (например, видео или медийное) и на каком из многочисленных устройств будет наиболее эффективно для того или иного пользователя.

Однако найти нужную аудиторию – это лишь половина дела. Для бренда важно взаимодействовать с потребителями в те моменты, когда они уже погрузились в соответствующую тему. Благодаря таким современным инструментам, как Google Preferred, YouTube TrueView и Google Partner Select, а также продвижению твитов через каналы алгоритмических продаж рекламодатели могут общаться с аудиторией по безопасным для бренда каналам, используя при этом все преимущества автоматизации и анализа данных.

4 Измеряйте охват и быстро реагируйте

Последний и, пожалуй, ключевой пункт – это возможность оценить результат. Эффективность кампаний следует измерять с помощью показателей, которые наиболее важны для вашего бренда.

Например, узнав эффективность конкретных обращений к пользователю на разных типах устройств, вы сможете оценить вклад каждого отдельного канала в конверсии. Это позволит маркетологам принимать более обдуманные и быстрые решения.

Увидел ли кто-нибудь объявление, что о нем подумали потребители, какие действия они в итоге совершили – с адекватными аналитическими инструментами бренды могут быстрее получать ответы на такие вопросы и своевременно корректировать свои кампании.


Пример использования

Перед Mondelēz International, одним из крупнейших в мире производителей снеков, встала задача: определить целевую аудиторию своего нового бренда Trident Unlimited в Бразилии, а также оценить эффективность его рекламы. Целью было повысить эффективность кампании и оптимизировать ее в режиме реального времени.

Mondelēz сняла и протестировала два варианта рекламного ролика (для объявлений TrueView на YouTube) с популярным бразильским актером Кауа Реймондом (Cauã Reymond). В первой версии актер клал жевательную резинку в рот в самом начале ролика, а во второй – уже появлялся в кадре жующим.

Опросы Brand Lift быстро дали понять, что вторая версия оказалась эффективнее. Рост узнаваемости бренда среди зрителей этого видео составил 36% – на 5% выше, чем у аудитории первого ролика. Соответственно, в рамках кампании использовалось только второе видео, и запоминаемость бренда по ее результатам составила почти 97%.

Mondelēz получила наглядное свидетельство того, что предварительный анализ может очень много рассказать о неочевидных предпочтениях и моделях поведения потребителей. Этот пример ещё раз подтверждает, насколько алгоритмический маркетинг и тестирование объявлений полезны для оптимизации рекламных закупок в режиме реального времени.


Алгоритмический маркетинг помогает узнавать ваших клиентов

Моменты истины меняют способы взаимодействия брендов с потребителями. Сами по себе они незначительны и носят частный характер, но алгоритмический маркетинг позволяет обобщать эту информацию и давать персонализированный отклик тысячам людей.

Придерживаясь описанных выше четырех принципов, вы сможете учитывать потребности пользователей в их текущей ситуации, а значит повысите свои шансы заинтересовать их.

Узнайте больше о наших решениях для алгоритмического маркетинга, которые помогут вам выявлять моменты истины и извлекать из них пользу.

Источник
  • 1. IDC, "Прогноз развития мирового рынка алгоритмической рекламы" (Worldwide Programmatic Display Forecast), 2015.