Big Data: jak zoptymalizować kampanię reklamową

„Big Data marketing wydaje się czasochłonny i skomplikowany, jednak to wrażenie jest mylne. Firmy często traktują ten rodzaj marketingu jako egzotyczną nowość. W niektórych przypadkach działy marketingu inwestują nawet w systemy obsługi danych, które nie zostały jeszcze wygenerowane” – mówi Mateusz Godala, senior SEM specialist w firmie iProspect Polska.

Według Godali, na Zachodzie możemy zaobserwować kilka wyraźnych trendów w myśleniu o modelu Big Data. Amazon na przykład wykorzystuje ten model do przewidywania przyszłych zakupów danego klienta, aby skrócić czas wysyłki oraz sprzedać więcej towarów. Towarzystwa ubezpieczeniowe od dawna wykorzystują Big Data do procesów underwritingowych, analizując raporty o szkodach tworzą analizy ryzyka defraudacji. „Jest to metodologia podobna do stosowanej w e-commerce, z tą różnicą, że nie przewiduje ona ryzyka zajścia transakcji a wręcz przeciwnie – ryzyko straty” – tłumaczy ekspert.

Godala podaje ciekawy przykład wykorzystania Big Data w restauracji działającej w kanale offline. Na podstawie długości kolejki do kasy szef kuchni dynamicznie dopasowywał menu: gdy kolejka była długa, podawano dania łatwe i szybkie w przygotowaniu, aby obsłużyć jak najwięcej klientów w jak najkrótszym czasie. Gdy kolejka się skracała, w menu pojawiały się potrawy droższe i bardziej wyrafinowane – ponieważ ruch malał, kucharze mogli nadążyć z przygotowaniem potraf na których marża była dużo korzystniejsza.

„Jeszcze innym ciekawym przykładem wykorzystania Big Data są raporty o przestępczości w USA. Tamtejsza policja za pomocą algorytmów przewidywania trzęsień ziemi na podstawie danych historycznych opracowała model przewidywania przestępczości, zarówno pod kątem geograficznym jak i czasowym. Dzięki temu przestępczość zmalała w niektórych rejonach aż o 30%” – tłumaczy ekspert. „Oczywiście model ten działa zbyt krótko, aby trafnie ocenić jego skuteczność – przestępczość mogła się przecież przenieść gdzie indziej” – dodaje.

Data marketing może wydawać się procesem drogim, skomplikowanym i czasochłonnym, jednak jego skuteczność jest niepodważalna. Dobrym przykładem skutecznej kampanii data marketingowej jest kampania reklamowa firmy Kleenex, sprzedającej chusteczki higieniczne. Dzięki trafnemu profilowaniu reklam możliwe było skierowanie treści do osób, które wyszukiwały w Google haseł związanych z przeziębieniem. „Nikogo w tym przypadku nie obchodziło, jaki jest najlepszy lek na katar. Targetem tej kampanii były osoby chore lub mające chorych w otoczeniu, albo zagrożone zarażeniem. Jeśli prowadzimy działania oparte na Adwords, łatwo jest połączyć dane z wyszukiwarki tak, żeby to one sterowały kampanią, budżetami, zmieniały reklamy w zależności od danych wejściowych” – wyjaśnia Godala. Dzięki tak sprofilowanej kampanii Kleenex sprzedał prawie pół miliona więcej opakowań swojego produktu.

Jak nie tracić budżetu na nieefektywne reklamy? Pewne dane nadają się do „przeniesienie żywcem” do e-commerce. „Możemy ze stuprocentową dokładnością stwierdzić, jaki klient nie kupi naszego produktu: taki, który go nie znajdzie. Stąd konieczność informowania klienta o stanie magazynowym. Jeśli dany produkt nie jest aktualnie dostępny i klient nie może go kupić, nie ma sensu tracić pieniędzy na reklamę takiego produktu” – tłumaczy ekspert.

W pewnych sytuacjach korelacja danych zewnętrznych ze wzrostem lub spadkiem sprzedaży może wydawać się przypadkowa, jednak przekłada się ona na realne wyniki. Według Godali, jedną z takich danych mogą być dane o pogodzie. „Za przykład może posłużyć księgarnia, która odnotowywała zwiększoną sprzedaż w dni pochmurne. W tym przypadku wystarczyło wprowadzić dane do Google Analytics, skorelować je z pogodą i dostosować dane kampanii reklamowej” – wyjaśnia.

Reklama

SCF 2017 Spring