Дайджест от агентства Pro-Vision Communications
В числе главных фокусов на этой неделе вновь email-маркетинг, продвижение в социальных сетях, и все, что связано с Digital. Заметное внимание также уделяется аналитике, особенностям работы с данными и грамотному расходованию бюджетных средств. Эти темы сами по себе не новые, однако текущая подборка наглядно иллюстрирует, что среди западных специалистов нет единого мнения по данным вопросам. Каждый автор отвечает на них через призму личного опыта – и тем самым делает поиск решения еще более интересным.
CMO Diageo North America о том, как рассказывать о глобальных брендах местной аудитории
Хорошее интервью с директором по маркетингу Diageo North America Эдвардом Пилкингтоном, где эксперт, помимо прочего, затрагивает основные проблемы при работе с крупными брендами в большой стране. Пилкингтон имеет в виду США, но для России его советы будут не менее актуальными.
Стремясь запустить блестящую маркетинговую кампанию в такой большой стране, как США, всегда имейте в виду – это не одна страна, это несколько стран. Вы должны убедиться, что ваше сообщение адаптировано под целевую аудиторию, будь то демографическая группа, группа потребителей или часть населения страны, с которой вы коммуницируете. Тон, подача, call to action – все это может немного различаться в зависимости от внешних условий.
Как сделать Хэллоуин полезным для вашего бренда
Пусть кажущаяся неактуальность темы вас не смущает. Материал Дэвида Волперта не только и не столько про Хэллоуин, сколько про креатив в маркетинге и смелость. Рекомендую почитать, даже если вы живете в России и вообще не считаете Хэллоуин за праздник.
Ну а для тех, кто верит в глобализацию и/или намерен работать на американском рынке, немного статистики: по данным Национальной федерации розничной торговли, американцы планируют потратить 9 миллиардов долларов на отдых в 2019 году, из них 3,2 миллиарда – на костюмы на Хэллоуин. Это единственный день в году, когда толпы людей бродят в ночи, изображая кого-то или что-то, что им нравится.
Есть повод задуматься.
Социальные медиа обогнали печать и стали третьим по величине рекламным каналом
Согласно прогнозам Zenith, в 2019 году расходы на рекламу в социальных сетях превзойдут расходы на рекламу в печати, увеличившись сразу на 20% и достигнув 84 миллиардов долларов. На продвижение в традиционных СМИ рекламодатели затратят 69 миллиардов долларов, что на 6% меньше, чем в 2018 году.
Таким образом, социальные сети должны стать третьим по величине платным каналом для рекламодателей в 2019 году с 13% долей мировых расходов на рекламу. На первых двух местах – платная реклама в поисковиках (17%) и на телевидении (29%).
В статье еще много цифр, можно ссылаться в собственных материалах.
Бренды увеличивают инвестиции в контент
Еще одно исследование, на этот раз от Episerver. Некоторые ключевые выдержки из материала:
- 82% B2B брендов планируют увеличить свои расходы на контент-маркетинг в 2020 году;
- 81% из них намерены использовать искусственный интеллект для персонализации контента;
- 33% опрошенных хотят стать более мобильными и близкими потребителю.
Email-маркетинг: основные элементы оптимизации
Памела Паркер, старший редактор и менеджер проектов контент-студии Third Door Media, презентует «первую в истории Периодическую таблицу оптимизации и доставки электронной почты». Инструмент был совсем недавно представлен на конференции MarTech, а сейчас с ним может познакомиться каждый.
В конце статьи есть ссылка для скачивания.
Забудьте о больших данных в маркетинге и PR-аналитике – воспользуйтесь преимуществами маленьких данных
Генеральный директор CyberAlert LLC Уильям Комкович выступает с последовательной критикой аналитики с использованием Big Data.
Большие данные рекламируются как хорошее лекарство от деловых болезней, однако у них есть ряд существенных недостатков. Прежде всего, это дорого и требует много времени на получение информации и ее обработку. Организация также должна располагать значительными мощностями для хранения данных, уметь работать с продвинутым искусственным интеллектом и иметь в штате команду опытных аналитиков. Несмотря на достижения в области машинного обучения, преимущества Big Data остаются недостижимыми для большинства малых и средних предприятий – и даже для некоторых крупных компаний, у которых нет развитой аналитической культуры. Кроме того, использование Big Data не гарантирует высокую точность результатов, поскольку в подобных проектах часто участвуют большие группы людей с различными программами.