Экономика сегодня кардинально отличается от той, что была несколько лет назад
Сегодня мы все должны работать с меньшими ресурсами. Когда дело доходит до маркетинга, это означает, что нам нужна большая точность во всех наших инициативах. К счастью, жизнеспособные пути к прибыльному маркетингу можно найти в данных.
С тех пор как мы начали помогать брендам электронной коммерции оптимизировать их маркетинг с помощью подходов, основанных на данных, мы неоднократно выявляли замечательные возможности для оптимизации в течение первого месяца. Мы снова и снова видели одни и те же модели оптимизации в разных вертикалях электронной коммерции. В этой статье я поделюсь тем, что мы узнали, и расскажу, как вы можете найти возможности для оптимизации маркетинга в вашей организации с точки зрения науки о данных.
Широкий таргетинг не работает для вашего стартапа, вот почему
У большинства стартапов в сфере электронной коммерции есть очень специфическая целевая аудитория — в противном случае это пространство было бы переполнено конкурентами от крупных игроков. Однако, когда дело доходит до рекламы, в отрасли существует миф о том, что бренды могут полагаться на подходы рекламных платформ к широкому таргетингу для достижения оптимальных результатов.
Ясно, что эта стратегия применима не для всех, поскольку многие стартапы в сфере электронной коммерции уже давно пытаются заставить широкий таргетинг работать. Давайте разберёмся, почему широкий таргетинг может работать для крупных брендов или брендов, которые начали рекламировать свою продукцию несколько лет назад, но не работает для вашего стартапа.
Рекламные платформы используют искусственный интеллект, машинное обучение и науку о данных для улучшения своих алгоритмов. Однако эти алгоритмы в значительной степени полагаются на большие объёмы обучающих данных. С одной стороны, есть входные данные, такие как демографические данные потребителей, их поведение и интересы. С другой стороны, есть события конверсии, такие как покупки, которые служат выходными данными. Предоставление рекламным платформам большего количества событий конверсии может помочь им лучше определить идеальные профили клиентов для вас.
До изменений конфиденциальности в iOS 14 и файлах cookie рекламные платформы могли отслеживать гораздо больше данных о потребителях, таких как поведение при просмотре и совершении покупок на разных платформах. Это предоставило больше входных и выходных данных для их алгоритмов, чтобы они могли хорошо работать даже при небольшом объёме данных.
Однако эти изменения конфиденциальности значительно повлияли на возможности отслеживания рекламных платформ и привели к снижению точности их таргетинга. В реальных исследованиях мы обнаружили, что рекламные платформы, которые в значительной степени полагаются на отслеживание поведения потребителей, пострадали от изменений больше, чем другие платформы. В результате распределение бюджетов этих платформ по рыночным сегментам может не соответствовать бизнес-кейсам брендов.
Несоответствия более заметны для стартапов из-за ограниченного количества данных о конверсиях. Нередко рекламные платформы выделяют более 50% рекламного бюджета на сегменты рынка, которые не являются целевой аудиторией для наших клиентов.
Сосредоточьте свои рекламные кампании
Из-за этих отраслевых изменений крайне важно информировать рекламные платформы о вашей целевой аудитории для достижения удовлетворительных результатов в рекламе. Указывая свою целевую аудиторию, вы можете сузить область поиска и тестирования алгоритмов рекламных платформ, сократить фазу их обучения и повысить эффективность рекламы.
На практике эти спецификации могут включать местоположение ваших клиентов, возраст, пол, уровень дохода, интересы, любимые продукты и другие соответствующие факторы. Вы можете оценить отдельные разбивки по сегментам рынка, чтобы определить, какие сегменты работают лучше других.
Наши клиенты, которые указывают свою целевую аудиторию в рекламе, быстро достигают прибыльных результатов. Даже если позже они решат расширить свою целевую аудиторию, их рекламные показатели остаются на высоком уровне, потому что рекламные платформы были обучены для их бизнес-кейсов.
Если вы используете широкий таргетинг и не можете достичь удовлетворительных результатов, попробуйте проанализировать эффективность своей рекламы по сегментам рынка. Вы, скорее всего, найдёте ценную информацию в этих разбивках.
Воспользуйтесь преимуществами, сокращая расходы на убыточные инициативы
Как обсуждалось ранее, бренды могут получить огромные возможности для роста, просто сократив бюджеты на инициативы, которые не работают. В случаях с нашими клиентами мы видели множество таких возможностей, которые оставались незамеченными, особенно когда бренд вкладывает значительные средства в маркетинг и имеет большое количество запущенных рекламных кампаний.
Пример эффективности рекламной кампании бренда электронной коммерции показан ниже.
Если вы испытываете убытки от рекламы и не можете определить причину, анализируя данные о производительности рекламы на высоком уровне, попробуйте изучить отдельные рекламные кампании, чтобы оценить, влияют ли неэффективные кампании на вашу прибыль.
Как правило, если рекламная кампания ведётся уже долгое время, но всё ещё далека от того, чтобы выйти в плюс, вероятно, разумно сократить инвестиции в эту кампанию.
Удвойте ставку на высокоэффективную рекламу, чтобы воспользоваться благоприятными тенденциями
Обратной стороной лёгкого заработка является то, что высокоэффективная реклама часто игнорируется. Во многих случаях с нашими клиентами мы обнаружили прибыльную рекламу, которая заслуживала дополнительных инвестиций. Эти многообещающие сигналы ранее были похоронены в шуме, созданном неэффективными кампаниями.
Чтобы выделить высокоэффективную рекламу и никогда не упустить возможность, вам сначала необходимо консолидировать свои кампании и рекламу.
Например, если у вас есть десять рекламных кампаний, две из них стабильно прибыльны, три — посредственные, а пять — далеко не прибыльные, вам следует сосредоточиться на двух прибыльных кампаниях, сократить расходы на пять убыточных кампаний и изучить три посредственные кампании, чтобы увидеть, есть ли в них высокоэффективная реклама.
Не все идеи по оптимизации очевидны с самого начала
Хотя существует множество путей оптимизации маркетинга, не все из них очевидны с самого начала. Если более 50% ваших рекламных кампаний неэффективны, вы вряд ли найдёте действенные идеи в разбивке по сегментам рынка.
В этом случае вам следует сначала отказаться от маркетинговых инициатив, которые явно неэффективны, и расставить приоритеты в отношении высокоэффективных в соответствии с шагом 1, сокращая расходы на убыточные инициативы, и шагом 2, удваивая ставку на высокоэффективную рекламу. Как только вы достигнете точки, когда половина ваших рекламных кампаний будет работать хорошо, вы сможете начать анализировать разбивку по сегментам рынка, чтобы оценить жизнеспособные пути к прибыльной рекламе.
Всегда подтверждайте последовательность тенденций, прежде чем вносить изменения
Важно отметить, что данные о производительности рекламы часто искажены из-за выбросов. Например, крупная покупка от конкретного клиента может сделать производительность этого сегмента рынка благоприятной. Однако такие события могут быть неустойчивыми. Поэтому, прежде чем вносить какие-либо изменения на основании хороших или плохих сигналов в сегменте рынка, вы должны проверить временной ряд этого сегмента, чтобы убедиться, что эти сигналы последовательны.
Определение последовательности зависит от размера расходов на рекламу и времени года. Например, если вы тратите небольшую сумму, убедитесь, что тенденция последовательна в течение одной или двух недель, потому что производительность может быть нестабильной изо дня в день. И наоборот, если у вас высокие расходы на рекламу, нескольких дней производительности рекламы достаточно, чтобы рассказать всю историю.
Кроме того, вы должны с осторожностью относиться к периодам проведения рекламных акций при оценке тенденций. Многие рекламные объявления хорошо работают во время акций, но не могут принести большой доход в обычное время. Анализ эффективности рекламы в нерекламные периоды даст точную картину каждого сегмента рынка.
Если вы испытываете низкую отдачу от своей рекламы и чувствуете, что перепробовали всё возможное, не расстраивайтесь. Вместо этого попробуйте оценить ситуацию с точки зрения науки о данных. Мы работали с многочисленными брендами, которые оказались в такой же ситуации, и мы смогли быстро определить жизнеспособные пути к прибыльной рекламе для них с помощью данных.
В следующих статьях я подробно рассмотрю каждый подход и поделюсь дополнительными выводами из реальных примеров. Пожалуйста, следите за обновлениями!
Если вам нужна помощь в области науки о данных или вы хотите обсудить любой из подходов, упомянутых выше, свяжитесь с нами через LinkedIn или info@ivyliu.io. До следующего раза.