Кто мыAbout Us   УслугиServices   ПортфолиоOur Works   КлиентыOur Clients   Медиа-центрMedia Center   БлогBlog   КонтактыContacts  
Full Service Interactive Agency
Карта сайта
 

Studio Blog

Вернуться на главную

 

Behavioral Insider: Как оживить данные

Мантра поведенческого таргетинга гласит: доставь правильный месседж, правильному человеку в правильное время. Хотя и многое ещё предстоит сделать, определённый прогресс в том, чтобы правильное сообщение попадало правильным людям, видимо достигнут. Следующим шагом, всё же, как ниже говорит продакт-менеджер по издательским решениям из 24/7 Real Media Эйли Майриен (Ali Mirian), будет сделать так, чтобы это происходило в правильное время.

Behavioral Insider: Что, исходя из вашего опыта, можно назвать самым невернопонимаеммым в отношении поведенческого таргетинга?

Эйли Майриен: Очень часто, то, что медиа-планировщики подразумевают и считают в отношении тех, кого они намереваются затаргетировать через поведение, оказывается неверным. Самые лучшие из существующих на данный момент поведенческих технологий в мире не смогут вам помочь, если вы не будете постоянно обновлять и пересматривать свои изначальные допущения, в соответствии с тем, как себя на самом деле ведут потребители, которые наиболее релевантны для ваших таргетинговых усилий.

Что бы успешно с этим справляться, необходимо постоянно получать живые данные и учиться наилучшим образом эти данные анализировать.

Слишком много маркетологов до сих пор начинают свои действия, имея на руках фиксированный профиль и сегментированное описание своих потребителей с их поведением и просто подгоняют получаемые данные в эту предполагаемую схему. Это означает, что они, на самом деле, не вполне серьёзно относятся к тому, что называется мышлением. Это, вероятно, самая большая проблема, с которой сталкиваются и это является таким же пробелом для понимания стратегии, как и для технологии.

BI: Что это за особенные аспекты, которые вы имеете в виду, когда говорите о вашем применении поведенческих методов в противовес конкурентам с Open AdStream?

Майриен: Два больших пробела в применении поведенческого таргентинга были, или являются, по сути технологическими. Это недостаточная интеграции и недостаточная скорость передачи данных. Именно этим мы занимались в течении последнего полугода.

В условном мире поведенческих технологий, как большинство сетей и издателей всё ещё к этому относятся, аналитика и эд-сервинг поделены на два разных компонента. Вы приходите со своими результатами анализов, связанными с тем, куда ваши потребители ходят в Интернет и что они там делают, и затем, на основе этой информации, вы принимаете решение, насчёт того, что следует делать эд-серверу. Вы говорите, что знаете, что Потребитель Х и Потребитель Y, которые уже покупали наши продукты или посещали наш сайт также имеют тенденцию делать в онлайне х, y и z. И так мы будем таргетировать Потребителей X и Y. Это прекрасно – но к тому времени, когда вы будете готовы к конкретным действиям уйдут драгоценные дни. И поведение, на котором вы строили свою таргет-стратегию уже перестало быть актуально.

BI: Каким образом такой подход изменит способ работы поведенческих кампаний?

Майриен: По мере того, как потребители всё больше сжимают свои покупательские циклы, это становится необходимым для медиа-покупателей и планировщиков учиться сжимать временные рамки своих медиа-планов. В онлайне этот процесс начался несколько лет назад, когда перед планировщиками встала жесткая необходимость двигать свои временные рамки, по сравнению с теми, которые у них были на ТВ и в печати – где между планированием и исполнением проходил месяц – в сторону более сжатых сроков. Поведенческий таргетинг протолкнул этот процесс вперёд с ещё большей силой.

Чтобы заниматься поведенческим таргетингом, необходимо сузить этот промежуток от дней, до минут, а лучше секунд. Другими словами, нужно добавить в общую картину сегментирования и идентифицирования потребителей такой параметр, как «временность» (time dimension), указывающий на скорость отклика и частоту взаимодействия. Ну, к примеру, вы идентифицируете посетителей автомобильного сайта, которых вы можете сегментировать, как желающих купить авто. Следующий шаг – и мы должны быть к нему готовы - это определить, на сколько часто и где, они уже покупали, искали или просматривали конкретные автомобили. Было ли это вчера, сегодня или на прошлой неделе?

Это измерение мы называем FIT (Frequency of Interaction over Time) – частота взаимодействия по времени.

BI: Какие практические преимущества приносит повышенное внимание, уделяемое скорости отклика?

Майриен: Скоро у нас будет готов специальный кейс, но я могу сказать, что наши испытания и исследования показали значительную корреляцию между тем, насколько быстро вы можете перейти от идентификации поведения к передаче правильного месседжа и тем, насколько эффективной окажется реклама. Чем ближе вы будите к same-session и real-time, чем более актуальными данными вы будете владеть, тем легче будет добиться успеха.

BI: Появление каких наиболее важных инноваций вы могли бы предвидеть в 2007?

Майриен: Следующий уровень интеграции, который до сих пор остаётся неразвитым, это взаимосвязывание данных собираемых различными видами таргетинга – демографическим, поведенческим, гео, day parting и тд. Каждый из них представлен в миксе. Однако, каждый используется, главным образом, обособленно. Так что, это ещё одна тема, которой мы занимались в этом году, пытаясь что-то изменить. Потребители многомерны, и пора бы уже отходить от одномерных таргетинговых стратегий.

Оригинал:
Behavioral Insider

Оставьте комментарий

Вы должны войти, чтобы оcтавить свой комментарий.