Главная » Hi-Tech » Почему реклама в интернете не предлагает то, что нужно

Почему реклама в интернете не предлагает то, что нужно

Директор по продукту CoMagic объясняет, что маркетологи знают о пользователях и что хотели бы знать.

В закладки

Материал подготовлен при поддержке CoMagic

Маркетолог мало что знает о простом посетителе сайта

Через несколько дней её представитель позвонил мне на мобильный телефон и предложил обсудить покупку. Когда-то я увидел в Москве большую стройку и зашёл на сайт строительной компании поинтересоваться, сколько будет стоить квартира. У обычного маркетолога легального доступа к таким данным быть не может. Могу только строить теории, откуда у них мой номер.

И это заметно: можно попробовать вспомнить, когда в последний раз реклама в интернете удивляла или предлагала что-то нужное. На самом деле компании почти ничего не знают о людях, которые заходят на их сайты или смотрят их рекламу. Даже у Apple не получается выявить потребителей. К примеру, когда я сижу в сети со своего айфона, на экране появляется реклама Apple Music, хотя подписка уже давно оформлена.

«Яндекс» последовал тенденции и тоже стал ограничивать владельцев сайтов в получении информации. Отчасти это происходит из-за регуляторов, особенно европейских — в 2018 году был принят регламент о защите персональных данных. Возможно, это способ повысить к себе доверие и привязать пользователей. В том числе закрыл доступ к точным поисковым запросам, по которым на сайт зашли посетители.

Но даже с этим иногда возникают проблемы: технически непросто понять, что человек уже ушёл, потому что браузер не присылает никакого уведомления по этому поводу. У маркетологов остаются только опосредованные данные: с какого устройства зашёл человек, какие действия совершал или сколько провёл на сайте.

В других сферах специалисты пополняют свой арсенал коллтрекингом и системами сквозной аналитики: они позволяют отслеживать обратившихся в компанию людей — позвонивших или написавших. Бизнесу в интернете чуть проще — там есть электронные корзины, которые регистрируют покупателей и становятся связующим элементов в системе знаний о них.

Недостающие фрагменты вычисляются путём проведения множества экспериментов — например, маркетологи перекрашивают кнопку «Купить» и смотрят, как меняются ключевые показатели. В остальном, многие маркетологи вынужденно превращаются в программистов, которые пытаются собрать портрет посетителя из разношёрстных обрывков информации.

На какие признаки нельзя полагаться

Рекламное таргетирование

Поисковые системы и социальные сети с высокой точностью определяют пол и примерный возраст пользователей, и иногда это становится стимулом интересных проектов. Рекламу можно показывать конкретному сегменту, к примеру, только мужчинам определённой возрастной группы.

Мужчинам — рекламу, в которой подчёркивались технические характеристики окон: схема крепления и количество стёкол; девушкам — живописная картинка, где в окне видны родители, играющие на ковре с ребёнком. Одна компания показывала разные виды рекламы своих окон в зависимости от пола пользователя. В целом, такой подход не везде нужен и применим.

Больше всего маркетологи хотят узнать две вещи: насколько пользователь заинтересован в продукте и сколько готов за него заплатить.

Социальные сети делят свою аудиторию по сегментам интересов и социального статуса и для этого анализируют, чем увлекаются пользователи и как себя ведут. Многие площадки предлагают показывать рекламу только пользователям с определёнными интересами, но критически возрастает погрешность.

На примере своего списка легко убедиться, что промахивается даже самая используемая социальная сеть. По новому регламенту использования персональных данных каждый пользователь может увидеть, в каких сегментах он оказался.

К примеру, я показываю рекламу людям с интересом «смартфоны», но прежде, чем они что-то приобретут, на них повлияет множество факторов. Причём маркетолог не сможет вычислить, как часто ошибается каждый конкретный сервис.

Если не написать на сайте, что звонок бесплатный, для многих цепочка оборвётся. Сначала мне нужно найти их отклик в рекламном объявлении, затем угадать с лендингом и каналом коммуникации. С таким количеством искажений тяжело понять, сработало ли таргетирование на любителей смартфонов вообще.

К примеру, я могу узнать, что по вечерам конкретный пользователь пребывает в хорошем настроении, но это не снимает с меня проблему подобрать под него правильное сообщение. Есть нейросети, которые сами составляют портрет пользователя по его записям в социальных сетях, но пока сложно понять, поможет ли это рекламщикам. «Пользователи в хорошем настроении» — это такой же признак, как «мужчины, 18–24», и всё ещё нужно понять, как разговаривать с такой аудиторией.

Социальные сети пользователя

Те, как и поисковики, не отдают эту информацию, предпочитая самостоятельно «нарезать» сегменты и продавать места под рекламу для них. Маркетологи прыгали от счастья, если бы им удалось обогатить портрет клиента информацией из его социальных сетей.

Социальная сеть переспросит пользователя, хочет ли он делиться информацией с интернет-магазином. Если речь идёт об интернет-магазине, то при регистрации можно спросить ссылку на Facebook или авторизовать посетителя через «ВКонтакте», но появится ещё один барьер. И даже если он не против отдать информацию, её может оказаться недостаточно — пользователи перестают заполнять многие поля: интересы или любимые фильмы.

Большие данные и искусственный интеллект не совершили революцию и не избавили маркетологов от необходимости проводить эксперименты, но зато экономят их время и берут на себя рутинные операции.

Лучший выход — личное общение

На мой взгляд, мало кто пользуется самым понятным и эффективным способом составить портрет пользователя — выйти на личное общение и задать ему глубокие вопросы о том, чем он живёт.

Маркетологи от этого ещё дальше — в России не привита культура коммуникации с людьми. Сейчас в тренде профессия менеджеров по продукту, но даже среди них немногие вживую общаются с клиентом, разбираются, что для него важно.

Это даже не технический вопрос, больше мешает человеческий фактор. Рынок пока не может предложить удобный и эффективный способ оценить работу маркетинга с точки зрения продаж: тяжело связать человека с конкретной покупкой, если она не была оформлена через корзину на сайте.

Затем нужно наладить обмен информацией между продавцами и маркетологами. Линию поведения клиента можно отследить, устранив недочёты в работе отдела продаж: когда обращения не отмечаются в CRM-системе, менеджеры вводят много данных вручную или игнорируют важные этапы общения с клиентом.

Даже если маркетологи не воспользуются данными из CRM-системы, отлаженные процессы поднимут эффективность компании. Чем крупнее компания, тем сложнее построить сквозную аналитику, то есть отследить путь клиента от нажатия на баннер до покупки.

Революция наступит, когда маркетологи перестанут мыслить категориями конверсий и обратятся к его потребностям. Реклама — это неплохо, когда она предлагает то, что мне нужно или сокращает время на принятие решения. А если потребность уже выявлена, то в ближайшее время маркетологи научатся подбирать под неё аудиторию. Ещё лучше — через общение предугадать желания пользователя быстрее его самого, но это дело далекого будущего.

Компания CoMagic объединила инструменты в рамках одной платформы. Сквозная аналитика — это набор сервисов, которые помогают отследить весь путь клиента: от нажатия на рекламу до повторных покупок. С её помощью можно разобраться, где клиент узнал о компании, и не потерять след на этапе звонка.

Тарифы и цены


Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показан
Обязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Ещё Hi-Tech Интересное!

Ford инвестирует $500 млн в производителя электромобилей Rivian

Ford инвестирует $500 млн в производителя электромобилей Rivian — Финансы на vc.ru Свежее Вакансии Написать Уведомлений пока нет Пишите хорошие статьи, комментируйте,и здесь станет не так пусто Войти Компании также займутся разработкой нового электромобиля. В закладки Об этом сообщили в ...

Ученые создали самую полную компьютерную модель гена ДНК

Специалисты отмечают, что их модель поможет исследователям лучше понять и разработать лекарства от таких болезней, как рак, сообщает пресс-релиз, опубликованный на портале Phys.org. Ученые из Лос-Аламосской национальной лаборатории создали самую полную на сегодняшний день компьютерную модель всего гена ДНК, что ...