Существует много сервисов и технологий, которые помогают настраивать рекламу более персонализировано. Одним из таких решений является Predictive Audience. Предиктивные технологии помогают маркетологам улучшать показатели рекламных кампаний. Для работы с этой технологией нужно иметь базу данных о клиентах или использовать сервисы, которые предоставляют такие данные.
Например, DMP-платформа AiData дает доступ к разным инструментам для работы с базой. Можно использовать готовые аудитории, функции сегментации, обогащения и прочее. Также сервис помогает эффективно использовать предиктивные технологии. В статье рассказываем, что это за инструмент, и в чем его польза.
Что такое Predictive Audience
Представим, что у бизнеса есть своя аудитория, которую он собрал. Эту аудиторию можно обогатить такими характеристиками как пол, гео, уровень дохода, чтобы узнать больше о текущих клиентах, можно пересечь с сегментами по интересам. Так мы узнаем, какой % из нашей базы водит авто, регулярно занимается спортом, изучает китайский язык и т.д. После пересечения, как правило, остается примерно четверть аудитории, которая не пересеклась ни с одним сегментом, и нам о ней ничего неизвестно. Как раз для таких случаев и существует технология Predictive Audience. Тогда в рекламных кампаниях можно будет выстраивать более персонализированную коммуникацию и работать со всеми пользователями из клиентской базы.
Predictive Audience — это алгоритм, который предоставляет информацию об аудитории на основе прогноза и анализа данных о поведении пользователей в сети. Эту информацию можно использовать в своих рекламных кампаниях. Сегменты строятся на основе кук, поэтому перед использованием предиктивных технологий у маркетолога должна быть собрана first-party data. Если first-party data нет, то можно использовать разные сервисы или DMP-платформы, как AiData. Чтобы собрать эту информацию, нужно установить пиксель на свой сайт. Вся эта информация позволяет создать предиктивные сегменты. По своей сути эта технология напоминает LAL-аудитории.
Как работает Predictive Audience
Сначала алгоритм обучается на ваших данных. Он анализирует пользователя, чтобы определить его в наиболее подходящий аудиторный сегмент. В качестве анализа используется любая активность пользователя за последние 30 дней. Каждые 24 часа эта информация обновляется, чтобы сохранять актуальность данных.
Работа алгоритма похожа на скоринговые системы. Например, на вероятность получения кредита в банке влияет несколько факторов: официальная зарплата, наличие имущества, кредитная история и прочее. Банк оценивает эти параметры и присваивает потребителю определенный балл. Predictive Audience работает по похожей схеме. К примеру, у нас есть три сегмента: сноубордисты, путешественники и боксеры. Алгоритм анализирует уровень принадлежности к каждому из них и присваивает балл. С каким сегментом больше всего сходств, туда его и определяет.
В личном кабинете DMP нужно выбрать исходную аудиторию, которую вы планируете использовать для рекламной кампании. Затем в интерфейсе активируется кнопка Predictive. После нажатия на эту кнопку появляется новое окно, в котором необходимо выбрать от двух до десяти конечных сегментов. Именно в эти сегменты будут распределяться пользователи из исходной аудитории. Таким образом, каждый пользователь попадет в определенный сегмент и будет получать персонализированную рекламу на основе своих интересов.
Пример использования Predictive Audience
Технологию можно использовать в компаниях разного уровня и масштаба — все зависит от целей и задач рекламной стратегии. Рассмотрим, что из себя представляет Predictive Audience, и как его можно использовать в сфере недвижимости.
У компании есть собственная клиентская база. Они продают жилье разного типа и для разной аудитории. В одной базе у них многодетные семьи, которых интересует льготная ипотека и молодые семьи, которых интересуют специальные условия. Эту базу компания собрала на специальных отраслевых выставках. Есть и другая база из пользователей, которые пришли с акции «Первый год без переплат».
Дальше эти базы можно пересечь с готовыми сегментами AiData, чтобы узнать больше информации о своей аудитории. В базе AiData более 1700 аудиторных сегментов, поэтому каждый рекламодатель узнает о разных характеристиках своих пользователей. Такое пересечение поможет работать с максимально целевой аудиторией и подбирать самые релевантные предложения на основе полученных данных. Для теста использовали такие сегменты, как «Молодые родители», «Доход выше среднего» и «Регулярно занимаются спортом». 80% пользователей из этой базы были распределены по трем сегментам.
Часть аудитории из базы может не попасть в наши сегменты, потому что не обладает подходящими характеристиками. Когда мы пересекли эту аудиторию с готовыми сегментами, то 20% никуда не попали. На остальную часть мы сможем показывать только общее предложение, потому что не знаем их интересов. Или эта аудитория не будет использоваться вообще. Для 20% можно применить технологию Predictive Audience, чтобы эта аудитория "не пропала", а была распределена в другие сегменты. К примеру, вы выбрали несколько сегментов: it-специалисты, любители фастфуда, путешественники и владельцы домашних животных. После этого мы узнали, что в ней большая часть - это любители фастфуда и владельцы домашних животных.
Алгоритм предсказывает распределение пользователей по разным сегментам. Но именно владелец или маркетолог выбирают аудитории, по которым нужно распределить пользователей. В этом случае аудитория используется не на какую-то часть, а почти на 100%. Получается некое предсказание того, к какому сегменту относится пользователь.
В чем польза Predictive Audience для бизнеса
Бизнес может по-разному извлекать выгоду из предиктивных аудиторий. Ее можно использовать для разных задач.
Predictive Audience помогает привести пользователя к покупке. Компания сможет выстроить эффективную коммуникацию с пользователем. Это достигается за счет того, что в рекламном сообщении используется самое актуальное предложение. Благодаря аналитике и широкой таксономии, эффективность рекламы возрастает. К примеру, если раньше пользователю показывался бы какой-то общий креатив, то после попадания в определенный сегмент - более точное предложение.
Predictive Audience помогает эффективно работать с базой. После пересечения с разными сегментами аудитория не будет сокращаться, потому что каждый пользователь попадет в тот или иной сегмент. За счет этого будет больший охват целевой аудитории.
Если хотите использовать предиктивные аудитории в своих рекламных кампаниях, чтобы повысить ключевые метрики, то оставьте заявку. Специалист проконсультирует вас по всем вопросам и предложит решения конкретно под ваш запрос.