Настройка таргетинга: персонализация против контекста
В этой статье вы узнаете как оптимизировать торговые предложения с помощью персонализации (использование данных о пользователе) и контекста (использование данных о ситуации пользователя). Настройка таргетинга по какому принципу более эффективна?
Суть персонализации и контекста на простом примере:
Работа с контекстом:
«О, идет дождь! Вам нужен зонт?»
Персонализированное предложение:
«Мистер Джонс, вы промокли! Вам нужен зонт?»
Какой из подходов выбрать? Это зависит от того, чем вы располагаете — личной информацией о пользователе или данными о его текущей ситуации.
4 вида персонализации
Триггеры
Это некие условия. Например, посетитель после подписки больше не увидит на сайте призыв к действию. Однако, уравнение «если пользователь делает … , то … » редко позволяет идентифицировать личность.
Поведенческий таргетинг
Посетители с похожими параметрами получают одинаковые сообщения, предназначенные для этой целевой группы. Информация о поведении пользователей должна быть максимально детализированной.
Лидер поведенческой персонализации — «Amazon». Вы смотрите определенные товары, вам показывают релевантные предложения. Анализируя сочетание продуктов, которые вы смотрели, алгоритм «Amazon» показывает то, что может вас заинтересовать.
Пользователь cам задает персонализацию
Пользователь указывает предпочтения в настройках при регистрации.
Персонализация на основе личных данных
Источник информации для сегментации клиентов — корпоративная CRM. Например, компания может использовать для оптимизации контента на сайте данные, которые собирают его сотрудники в оффлайне.
Работа с контекстом
В отличие от персонализации, контекст не учитывает данные пользователя. Здесь важна ситуация, в которой он оказался.
Некоторые розничные магазины меняют контент с изменением погоды. «Top Shop» делает это явно, а «Blacks» интегрировал с сайтом сервис «Погода онлайн», и сообщает, какие товары сегодня актуальны.
Пример:
Cервис доставки еды решил увеличить эффективность кампании в Google AdWords. Цель — привлечь клиентов со слабым интересом и скромным бюджетом.
Когда люди готовы спонтанно заказать еду на дом? Ответ очевиден — во время дождя. Было принято решение написать уникальный скрипт. Он включал рекламную кампанию, когда в городе шел дождь, и отключал ее, когда выходило солнце.
В первый же дождливый день конверсия поднялась с 11 до 31%! При этом конверсия в заказ через корзину составила 3,45%, что считается высоким показателем при демографическом таргетинге.
Как избежать негатива?
Использование личных данных — это риск негатива. Есть шутка о том, как таргетинг узнал о беременности несовершеннолетней раньше, чем ее отец.
Когда дело доходит до частной жизни, потребители намного чувствительнее к личной информации, чем к любой другой.
Пример:
Друг вам рассказал, что господин Икс любит играть в теннис. Если вы подойдете к господину Икс и сразу скажете: «Я слышал, вы любите играть в теннис», это может вызвать у него отторжение. Лучше спросить мистера Икс о том, любит ли он спорт.
С точки зрения конфиденциальности, работа с контекстом более безопасна: она не полагается на личную информацию.
KPI контекстной рекламы: важные и второстепенные показатели Статья
Всё, что нужно знать о программатик рекламе Статья
Руководство по Digital-стратегии Статья
[КЕЙС] Модульные бани премиум класса через квиз и Я.Директ в МСК Статья
Проверяем, есть ли монетизация контента на Рутубе на 2024 год Статья
Как маркетологу пробить свой потолок дохода Статья
Как провести технический аудит сайта: чек-лист с полезными сервисами от SEO-специалиста Статья
Проверяем, есть ли монетизация контента на Рутубе на 2024 год Статья
Что делать, когда стандартные подходы не работают: как мы увеличили число конверсий в 20 раз и сократили CPL на 95 % Статья