{"id":13583,"url":"\/distributions\/13583\/click?bit=1&hash=e33bc0d3a37a74826169363c867d3f9f74deaa73040cb6145c82841335993467","title":"\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0432 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u043c \u044d\u0444\u0438\u0440\u0435","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"135b72ce-4b43-5240-a9ca-242ab0616d40","isPaidAndBannersEnabled":false}
Lava Media

Как Big Data улучшает видеомаркетинг

Ориентированный на конверсии маркетинг не может без анализа данных. Используйте данные для оптимизации стратегии, эффективного взаимодействия с клиентами, обогащения знаний об аудитории и ускорения ее роста. Рассмотрим концепцию Big Data применительно к видеомаркетингу.

Что такое Big Data

Массивы Big Data представляют собой гигантские наборы данных. Мы можем анализировать их в цифровом виде, чтобы как можно больше узнать о людях и компаниях, тенденциях и технологиях. Маркетологи стараются детально изучить клиентов.

Эффективное использование данных позволяет узнать аудиторию лучше, чем когда-либо раньше – и применить эти знания в таргетинге. По данным исследований 36% компаний считают массив данных критически важными в работе. Организации, использующие Big Data, в 23 раза чаще привлекают новых клиентов и в 6 раз лучше удерживают имеющихся.

Значение Big Data для видеомаркетинга

Данные повлияли на способ производства и распространения видеоконтента. Обсудим ключевые последствия их применения.

Персонализация видео

На базе анализа Big Data мы можем создавать ролики для целевых сегментов аудитории, показывать зрителям релевантный контент под точечное решение их проблем с учетом возраста, пола, образования, уровня дохода, поведения в прошлом и других факторов.

Ценность персонализированных видео – выше, отдача от них – больше.

Точный ретаргетинг

Неважно, насколько хорош видеоконтент, если вы демонстрируете его не тем зрителям. Отличными целями для показа роликов могут быть люди, которые уже интересовались вашими продуктами. Это и есть ретаргетинг, а анализ данных позволяет определить таких людей.

Если человек заходил на ваш сайт, использовал приложение, делал покупки – значит, он знает о вашем бренде. Настройте таргетинг на этих и похожих на них людей (look-alike).

Принятие более обоснованных решений

Стройте стратегию на основе анализа Big Data.

  • Анализируйте эффективность контента, чтобы понять – что хотят видеть зрители? Какие темы им интересны, какие ролики будут смотреть до конца.
  • Оценивайте конверсию и количество кликов. Какая длина видео является оптимальной.
  • На основе аналитики, определите наилучшие платформы и правильное время для показа.

Отслеживание прогресса

Контролируйте просмотры, конверсию, среднее время просмотра и другие важные показатели. Их мониторинг помогает понять роль роликов в развитии бизнеса и повышении количества продаж.

Общий взгляд на аудиторию и стратегию

Big Data может быть мега-ценными для видеомаркетолога. Вы можете понять и сегментировать зрителя, проанализировать его поведение, узнать болевые точки и желания. Вдобавок это помогает оценить, что эффективно в вашей видеостратегии, а что – не очень.

Конечная цель анализа массива данных – максимальная производительность креатива. Для этого потребуется проработать буквально каждую деталь – от цвета вступительного кадра до интонации закадрового голоса. Принятие решение на основе детального анализа Big Data помогает бизнесу расти.

Сможете назвать сколько стоят рекламные ролики? Пройдите тест и узнайте насколько точно вы можете оценить бюджет видео роликов. В качестве бонуса вы получите каталог на мировые видео с их посчитанными бюджетами.

0
Комментарии
Читать все 0 комментариев
null