آشنایی با تبلیغات داده محور و کاربرد های این نوع تبلیغات

در این دوره و زمانه دیگر کسی برای خریدن کتاب یا لباس سراغ ویترین مغازه ها نمی رود. دیگر کمتر پیش می آید آگهی های تلویزیونی تصمیم نهایی ما را برای خرید بگیرند. عصر دیجیتال نه فقط رفتار خرید، بلکه الگوهای تبلیغاتی را نیز به کلی دگرگون کرده است.

در این فضای تازه دیگر نمی شود با ابزارهای دیروز پیام امروز را به مخاطب رساند. دیگر آن دوران گذشته که همه مشتریان را با یک پیام عمومی هدف می گرفتند. حالا دنیای تبلیغات وارد مرحله ای شده که هر پیام با دقت برای شخص خاصی ساخته می شود. اینجاست که تبلیغات داده محور از راه می رسد؛ مدلی که براساس تحلیل دقیق اطلاعات مخاطبان، پیام های تبلیغاتی را طراحی و منتشر می کند.

اما چرا برندها باید به این شیوه از تبلیغات روی بیاورند؟ مزایای آن دقیقا چیست؟ آیا صرفا مد تازه ای است یا ضرورتی اجتناب ناپذیر؟ مهمتر از همه، برای اجرای درست این سبک تبلیغات از چه تکنیک هایی باید استفاده کرد؟ ما در ادامه این مقاله به تمام این پرسش ها پاسخ می دهیم و دنیای جذاب و کاربردی تبلیغات داده محور را واکاوی خواهیم کرد. اگر شما هم دوست دارید برندی مطابق روز دنیا داشته باشید، بد نیست در ادامه با ما همراه شوید. این امر به شما کمک خواهد کرد تا اطلاعات دقیق تری از وضعیت دنیای تبلیغات به دست بیاورید. پس با ما همراه شوید تا نکات کلیدی در این رابطه را یاد بگیرید.

مزایای تبلیغات داده محور

فرض کنید وارد سایت آمازون می شوید تا نگاهی به محصولات جدیدش بیندازید. اگر به محض ورود به این سایت با کلی از محصولات مورد علاقه تان رو به رو شوید، چه واکنشی خواهید داشت؟ احتمالا خیلی زود دست به جیب شده و یک عالمه خرید می کنید. نکته کلیدی در این میان استفاده خرده فروشی هایی مثل آمازون از اطلاعات کاربران برای شناخت الگوی رفتارشان است. درست به همین خاطر اغلب اوقات پیشنهادهای این خرده فروشی ها را هیچ کس نمی تواند رد کند. ماجرا جالب شد، نه؟

ما در این بخش هنوز قصد نداریم سراغ نحوه استفاده از تبلیغات داده محور برویم. در عوض سعی می کنیم برای دست گرمی هم که شده برخی از مزایای این استراتژی را با شما در میان بگذاریم. خب اجازه دهید برویم سراغ اصل ماجرا تا بهتر با مزایای این الگوی جنجالی تبلیغاتی آشنا شوید.

هدف گیری دقیق تر مخاطب

تبلیغات سنتی مثل شلیک تیر در تاریکی است؛ ممکن است به هدف بخورد، اما تضمینی در کار نیست. در مقابل تبلیغات داده محور به مثابه تیراندازی با دوربین دید در شب است. این مدل تبلیغات با استفاده از اطلاعات رفتاری، جمعیتی، روان شناختی و حتی مکانی به برندها اجازه می دهد تا دقیقاً افرادی را هدف قرار دهند که احتمال خرید بیشتری دارند.

فرض کنید برندی قصد تبلیغ یک نرم افزار مدیریت مالی را دارد. در مدل سنتی این تبلیغ ممکن است برای همه کاربران یک سایت نمایش داده شود، اما در مدل داده محور فقط کاربرانی که پیشتر در جست و جوی عبارات مرتبط بوده اند یا سابقه نصب اپلیکیشن های مالی دارند، این تبلیغ را خواهند دید. در نتیجه بهره وری هزینه ها به شکل چشمگیری افزایش می یابد.

از سوی دیگر، این هدف گیری دقیق نه تنها به نفع برند، بلکه به نفع کاربر هم هست. چون به جای دیدن تبلیغاتی بی ربط، با پیام هایی مواجه می شود که واقعا به آنها علاقه دارد یا به دنبال شان بوده. به بیان دیگر، تجربه کاربری نیز بهبود می یابد و تبلیغات دیگر مزاحم تلقی نمی شوند، بلکه کمک کننده اند.

در بلندمدت، این هدف گیری منجر به بهبود نرخ تبدیل (conversion rate) خواهد شد. چون وقتی پیام درست به فرد مناسب در زمان مناسب برسد، احتمال واکنش مثبت او بسیار بالاتر می رود. در نهایت، برندها می توانند با بررسی داده های به دست آمده، دائماً استراتژی های تبلیغاتی خود را اصلاح کنند و دقت هدف گیری را حتی از قبل نیز بالاتر ببرند.

کاهش هزینه های تبلیغاتی

در مدل های تبلیغاتی قدیمی بسیاری از هزینه ها صرف نمایش پیام به افرادی می شد که هیچ علاقه ای به محصول یا خدمت نداشتند، اما تبلیغات داده محور با بهینه سازی فرآیند هدف گیری این اتلاف منابع را به شدت کاهش می دهد.  بیایید یک مثال ساده را در نظر بگیریم. فرض کنید شما فروشنده دوچرخه هستید. در روش سنتی تبلیغ تان در یک نشریه عمومی منتشر می شود و از میان هزاران نفر شاید فقط چند ۱۰ نفر به آن علاقه مند باشند. در مقابل در روش داده محور تبلیغ شما فقط برای کسانی نمایش داده می شود که به دوچرخه سواری علاقه مندند یا اخیرا قیمت دوچرخه را جست و جو کرده اند.

نتیجه این استراتژی چیست؟ کاهش هزینه برای هر کلیک (CPC) و افزایش بازگشت سرمایه(ROI). به بیان ساده تر، با همان مقدار بودجه می توان نتایج بهتری گرفت. این صرفه جویی فقط در تبلیغات مستقیم نیست. چون وقتی داده ها نشان دهند که یک پیام خاص برای یک گروه خاص بهتر جواب می دهد، برندها می توانند تولید محتوای خود را نیز براساس آن تنظیم کنند. یعنی هم در انتشار و هم در تولید تبلیغات، هزینه ها کاهش می یابند.

علاوه بر این، با تحلیل داده ها، برندها می توانند کمپین های ناکارآمد را زودتر شناسایی و متوقف کنند؛ چیزی که در تبلیغات سنتی غالبا دیر اتفاق می افتد و هزینه های سنگینی در پی دارد. در مجموع تبلیغات داده محور برای برندهایی که بودجه محدودی دارند، فرصت نجات بخشی است؛ راهی برای استفاده حداکثری از کمترین منابع ممکن.

بهبود تجربه مشتری و افزایش وفاداری

یکی از تفاوت های بنیادین تبلیغات داده محور با شیوه های سنتی در این است که این تبلیغات به جای فریاد زدن با مخاطب گفت وگو می کند. یعنی به جای ارائه پیام های عمومی تجربه ای شخصی سازی شده را ارائه می دهند؛ چیزی که در دنیای امروز بسیار ارزشمند شده است.

وقتی مشتری ببیند که یک برند دقیقا نیازهای او را می شناسد و متناسب با علایق او پیام می فرستد، حس ارتباط عمیق تری با آن برند پیدا می کند. این احساس پایه گذار وفاداری مشتری است؛ رابطه ای که فراتر از خریدهای مقطعی می رود.

برای نمونه تصور کنید کاربری در حال جست و جوی کفش های پیاده روی سبک وزن باشد. اگر یک برند ورزشی بتواند به موقع با تبلیغی دقیق و متناسب ظاهر شود، تجربه ای مثبت در ذهن مشتری حک می شود. به ویژه اگر این تجربه، همراه با پیشنهاد اختصاصی یا تخفیف شخصی سازی شده باشد. همچنین تحلیل داده ها به برندها اجازه می دهد تا چرخه زندگی مشتری را بشناسند و در هر مرحله، پیام مناسب را ارائه دهند. برای مثال، مشتری جدید ممکن است به راهنما و آموزش نیاز داشته باشد، در حالی که مشتری قدیمی تر به آپدیت ها و محصولات مکمل علاقه مند باشد.

با تکرار این تجربه های موفق مشتریان کم کم تبدیل به طرفداران برند می شوند؛ کسانی که نه تنها خرید می کنند، بلکه برند را به دیگران نیز پیشنهاد می دهند. و این دقیقاً همان چیزی است که هر برند آرزویش را دارد.

امکان اندازه گیری و بهینه سازی مداوم

یکی از مشکلات تبلیغات سنتی نبود ابزار دقیق برای ارزیابی اثربخشی آنهاست. شما نمی دانید چند نفر تبلیغ شما را دیده اند، چه کسانی از آن خوش شان آمده یا دقیقاً چه چیزی باعث عدم خرید آنها شده است اما در تبلیغات داده محور، همه این پاسخ ها در قالب نمودارها و داشبوردهای تحلیلی، همیشه در دسترس هستند.

مدیر بازاریابی حالا می تواند با چند کلیک ببیند که کدام پیام بهتر عمل کرده، کدام کانال بازخورد بهتری داده و حتی چه ساعتی بیشترین نرخ کلیک ثبت شده است. این اطلاعات طلایی، به برند اجازه می دهد تا به صورت مداوم استراتژی های خود را اصلاح کند.

فرض کنید یک کمپین ایمیلی اجرا کرده اید و متوجه می شوید که نرخ بازشدن ایمیل در روزهای شنبه به مراتب بالاتر است. این اطلاعات به شما کمک می کند تا زمان ارسال ایمیل ها را تغییر دهید و عملکرد کلی کمپین را بهبود ببخشید. قابلیت تست A/B نیز یکی دیگر از مزیت های این سبک تبلیغات است.

بیشتر بخوانید: پرفورمنس مارکتینگ؛ ماهیت و روش‌ها

برند می تواند دو نسخه مختلف از یک پیام را به گروه های مختلف ارسال کند و ببیند کدام یک بازخورد بهتری داشته است. این روش، امکان تصمیم گیری براساس داده را فراهم می کند؛ نه حدس و گمان. در نتیجه تبلیغات داده محور یک چرخه هوشمند است: اجرا، ارزیابی، اصلاح و تکرار. چرخه ای که به رشد پایدار برندها منتهی می شود.

تکنیک های اجرای تبلیغات داده محور

خب حالا به بخش اصلی کار رسیدیم. تا اینجا تمام تلاش شما صرف مطمئن کردن شما از مزایای تبلیغات داده محور بود. با این حال اکنون دیگر کار از کار گذشته و باید سراغ اجرای این استراتژی برویم. ما در ادامه سعی می کنیم به زبانی ساده و خودمانی نکات اساسی در زمینه تبلیغات داده محور را با شما در میان بگذاریم. پس با ما همراه باشید تا سفری هیجان انگیز را تجربه کنیم. خب منتظر چه هستید؟ همین حالا شال و کلاه کنید!

تحلیل داده های رفتاری کاربران

اولین گام در مسیر تبلیغات داده محور شناخت رفتار کاربران است. منظور از رفتار کاربران تمام فعالیت هایی است که آنها در فضای دیجیتال انجام می دهند؛ از جست وجوهای اینترنتی گرفته تا صفحات بازدیدی، لینک ها باز شده و زمانی که روی هر صفحه صرف می کنند. این اطلاعات نقش های از علایق و نیازهای کاربران می سازد که پایه اصلی تبلیغات هدفمند است.

برای مثال، اگر کاربری چندین بار از سایت هایی در زمینه آموزش زبان بازدید کرده باشد و در شبکه های اجتماعی پیج هایی با همین موضوع را دنبال کند، به احتمال زیاد به یادگیری زبان علاقه مند است. در چنین شرایطی نمایش تبلیغ یک اپلیکیشن آموزش زبان برای او کاملاً بجا و اثرگذار خواهد بود.

اهمیت تحلیل رفتار کاربران در این است که نیاز آنها را پیش از آنکه خودشان بگویند، شناسایی می کند. به عبارتی، برندها به کمک داده ها می توانند یک گام جلوتر از مشتری حرکت کنند و خواسته هایش را حتی پیش از بیان شدن پاسخ دهند.

برای تحلیل این داده ها، ابزارهای زیادی وجود دارد. اگر از هر بازاریابی درباره بهترین ابزار این حوزه سوال کنید، احتمالا جواب متفاوتی دریافت خواهید کرد. با این حال ما در روزنامه فرصت امروز گوگل آنالیتیکس را توصیه می کنیم. این ابزار به شما کمک می کند تا بدون دردسر کلی از اطلاعات رفتاری مربوط به کاربران را گردآوری و تحلیل کنید.

در نهایت، وقتی داده های رفتاری به درستی تفسیر شوند، برندها می توانند کمپین هایی طراحی کنند که نه فقط بیشتر دیده می شوند، بلکه در ذهن مخاطب هم ماندگارترند. این یعنی شروعی قدرتمند برای ورود به تبلیغات داده محور.

تقسیم بندی هوشمند مخاطبان

هیچ برندی نمی تواند یک پیام را برای همه بفرستد و انتظار داشته باشد که همه به یک شکل واکنش نشان دهند. همانطور که نمی شود یک نسخه دارو را برای تمام بیماران تجویز کرد، در تبلیغات هم لازم است نسخه های متفاوتی برای مخاطبان مختلف پیچید. اینجاست که مفهوم تقسیم بندی هوشمند وارد می شود.

تقسیم بندی یعنی دسته بندی مخاطبان براساس معیارهایی مثل سن، جنسیت، محل زندگی، رفتار خرید، علاقه مندی ها یا حتی میزان تعامل با برند. این کار باعث می شود که پیام تبلیغاتی دقیقاً متناسب با مشخصات آن گروه نوشته شود؛ در نتیجه احتمال اثرگذاری آن افزایش می یابد.

فرض کنید یک برند لوازم آرایشی بهداشتی می خواهد محصول جدیدی را تبلیغ کند. اگر این پیام برای همه مخاطبان یکسان ارسال شود، قطعا بسیاری از آنها بی تفاوت از کنارش عبور خواهند کرد، اما اگر مخاطبان به گروه های علاقه مند به محصولات طبیعی، علاقه مند به برندهای لوکس یا کاربران فعال در اینستاگرام تقسیم شوند، برای هر گروه می توان پیامی متناسب طراحی کرد. برای اجرای این تقسیم بندی، بسیاری از پلتفرم های تبلیغاتی مثل فیس بوک، گوگل، لینکدین و حتی سرویس های ایمیل مارکتینگ، ابزارهایی پیشرفته در اختیار کاربران قرار می دهند.

نکته کلیدی اما در تحلیل درست داده ها و شناخت دقیق مخاطب است. به این ترتیب تقسیم بندی هوشمند، کاری می کند که هر مخاطب احساس کند پیام دقیقاً برای خودش نوشته شده؛ احساسی که به طور مستقیم بر نرخ تبدیل و وفاداری او به برند اثر می گذارد.

طراحی سفر مشتری به صورت متفاوت

یکی از مهمترین تکنیک های تبلیغات داده محور درک صحیح از مسیری است که مشتری طی می کند تا از آشنایی اولیه با برند به خرید نهایی و حتی توصیه برند به دیگران برسد. این مسیر را با اصطلاح «نقشه سفر مشتری» می شناسیم. طراحی سفر مشتری کمک می کند تا تبلیغات متناسب با مرحله ای که کاربر در آن قرار دارد، طراحی شوند. برای مثال، کسی که هنوز برند را نمی شناسد، نباید مستقیماً با پیشنهاد خرید مواجه شود؛ بلکه ابتدا نیاز به آگاهی بخشی و جلب اعتماد دارد.

در این مسیر داده ها نقش چراغ راهنما را بازی می کنند. برند با تحلیل تعاملات گذشته مشتری، می تواند تشخیص دهد که او در چه مرحله ای قرار دارد و چه نوع پیام تبلیغاتی برایش مناسب است. این یعنی تبلیغات دیگر اتفاقی نیستند، بلکه دقیق، هوشمند و مرحله به مرحله طراحی می شوند. فرض کنید یک کاربر قبلا فقط از بخش وبلاگ سایت شما بازدید کرده و هنوز هیچ خریدی نداشته. ارسال کد تخفیف برای او ممکن است زود باشد. در مقابل، اگر ابتدا یک ایمیل آموزشی دریافت کند که درباره مزایای محصول شما توضیح می دهد، احتمال تبدیل او به مشتری بیشتر خواهد بود.

نقشه سفر مشتری برند را از شتاب زدگی بازمی دارد. به جای عجله برای فروش، کمک می کند تا ارتباطی منطقی، تدریجی و ماندگار با مشتری شکل بگیرد و این همان چیزی است که تبلیغات داده محور به دنبال آن است.

تست و بهینه سازی مستمر

هیچ چیز در تبلیغات قطعیت ندارد. یک شعار ممکن است امروز جذاب باشد و فردا دیگر کارایی نداشته باشد. یک رنگ یا تصویر، ممکن است برای یک گروه فوق العاده عمل کند و برای گروهی دیگر کاملا بی اثر باشد. برای همین، یکی از ابزارهای حیاتی در تبلیغات داده محور تست A/B است.

در این تست، برند دو نسخه از یک پیام تبلیغاتی را طراحی می کند و به گروه های متفاوتی از مخاطبان نمایش می دهد. سپس عملکرد هر نسخه (مثل نرخ کلیک، نرخ خرید یا تعامل) بررسی می شود تا بهترین نسخه انتخاب گردد. این فرآیند، به صورت دائمی تکرار می شود تا پیام ها بهینه تر شوند. تست A/B به برندها کمک می کند تا بدون حدس زدن، با داده واقعی تصمیم گیری کنند. به جای اینکه تیم بازاریابی ساعت ها بر سر انتخاب یک تیتر بحث کند، کافی است دو تیتر را امتحان کند و ببیند کدام یک بهتر جواب داده است.

نکته مهم، اجرای درست این تست است. یعنی فقط باید یک متغیر در هر تست تغییر کند (مثل رنگ دکمه یا متن عنوان) تا نتیجه قابل استناد باشد. همچنین باید حجم مخاطب در هر گروه به اندازه کافی باشد تا نتایج معنادار به دست آید. با گذر زمان، برندهایی که از تست A/B استفاده می کنند، به مراتب سریع تر از رقبا رشد می کنند. چون تبلیغات آنها نه براساس حدس، بلکه براساس واقعیات بازار و واکنش های مخاطب ساخته می شود.

استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

در عصر ابرداده ها وقتی حجم اطلاعات به حدی زیاد می شود که تحلیل دستی آنها ممکن نیست، الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به کمک برندها می آیند. این فناوری ها می توانند با سرعت و دقت بالا الگوهای پنهان در رفتار کاربران را شناسایی و براساس آنها تبلیغات را تنظیم کنند.

برای مثال یک الگوریتم یادگیری ماشین می تواند تشخیص دهد که کاربرانی که ابتدا محصول الف را خریده اند، در مرحله بعد احتمال خرید محصول ب را دارند. بر این اساس، تبلیغ محصول ب برای همان کاربران نمایش داده می شود. این یعنی تبلیغات دقیق تر، هوشمندتر و شخصی تر از همیشه.

هوش مصنوعی همچنین می تواند زمان و کانال مناسب برای ارسال پیام را تشخیص دهد. مثلاً بفهمد که کاربر خاصی بیشتر شب ها ایمیل های تبلیغاتی را باز می کند یا تعامل بیشتری با پیام های شبکه های اجتماعی دارد. پلتفرم های تبلیغاتی پیشرفته مانند گوگل ادز یا متا ادز نیز از این تکنولوژی ها بهره می برند تا عملکرد کمپین ها را بهینه کنند. برای برندها، این یعنی استفاده از قدرت ماشین ها برای پیش بینی رفتار انسانی و بهینه سازی تصمیم ها. در نهایت، استفاده از هوش مصنوعی، برندها را از تصمیم گیری براساس شهود به سمت تصمیم گیری براساس داده و الگوریتم سوق می دهد؛ گامی حیاتی برای بقا در بازار دیجیتال امروز.

سخن پایانی

تبلیغات داده محور دیگر یک ایده دور و دراز نیست. در عوض ضرورتی است که برندها برای بقا در بازار رقابتی امروز باید بپذیرند. از هدف گیری دقیق مخاطبان گرفته تا بهینه سازی مداوم کمپین ها، این شیوه تبلیغاتی مزایایی بی شمار دارد که با هیچ یک از روش های سنتی قابل قیاس نیست، اما موفقیت در این مسیر نیازمند درک عمیق داده ها، بهره گیری از ابزارهای تحلیلی، استفاده از تکنولوژی های نوین و البته تعهد به آزمون و خطاست.

برندهایی که این مسیر را با هوشمندی طی می کنند، نه تنها مشتریان بیشتری جذب می کنند، بلکه رابطه ای عمیق تر، پایدارتر و سودآورتر با آنها می سازند. پس اگر می خواهید تبلیغات تان فقط دیده نشوند، بلکه اثر بگذارند، وقت آن است که زبان داده را یاد بگیرید و از آن برای سخن گفتن با مشتریان استفاده کنید؛ سخنی دقیق، بجا و موثر.