Многое изменилось в технологиях и правилах сбора и обработки персональных данных. Это влияет на способность компаний точно ориентироваться и измерять свою аудиторию. Бренды переосмысливают свои стратегии обработки данных, чтобы продолжать охват своей аудитории и оптимизировать свои медиабюджеты.
К счастью, вам не стоит об этом беспокоиться, ведь есть проверенное решение. Внедрение маркетинговой системы на базе искусственного интеллекта.
Это гибкое многокомпонентное решение позволяет использовать собственные данные в полном соответствии с требованиями. С помощью этого решения вы можете автоматически сегментировать целевые группы. Машинное обучение используется для активации всех принадлежащих , заработанных и платных каналов.
Примите изменения и создайте решение
Исчезновение сторонних файлов cookie и уменьшение объема первичных данных затрудняют таргетинг и ретаргетинг. Технологии, которые заменят сторонние файлы cookie, не достигают такой же степени релевантности и объема. Возможности измерения существенно ограничены. Больше невозможно отслеживать и связывать все цифровые точки соприкосновения . Соблюдение правил усложняет сбор и обработку персональных данных.
Способность справляться с этими ограничениями — это возможность выделиться
Самое главное — разработать стратегию работы с потребительскими данными:
Собирайте собственные данные (CRM, просмотр веб-сайтов и приложений, медиа, PoS…), чтобы раскрыть весь их потенциал.
Создайте гибкую и тесно интегрированную экосистему систем и приложений для активации этих данных и измерения эффективности маркетинговых действий. Платформа данных клиентов, или CDP , также известная как «Единый маркетинговый стек», о которой я расскажу позже в этой статье.
Дополняйте собственные данные внешними данными, сторонними данными, такими как социально-демографические данные, и сторонними данными. То есть данные, которыми вы на законных основаниях делитесь с другой компанией.
Оптимизируйте и персонализируйте кампании
Чтобы персонализировать и оптимизировать австралийские номера масштабируемые кампании цифрового маркетинга, создавайте релевантные и легко активируемые сегменты. Это роль облаков маркетинговой активации и аналитики, встроенных в публичные облака или на их основе, таких как Google Cloud Platform, AWS и MS Azure.
Читайте также: Как использовать данные о клиентах в рамках стратегии собственных данных
Изображение с текстом «Оценка», «Кластеризация», «На 10 ошибок, которых следует избегать при открытии малого бизнеса основе правил» и «A/B-тестирование» о маркетинговых технологиях.
Затем вы можете агрегировать эти данные, используя список адресов электронной почты америки алгоритмы, которые могут иметь разные функции. Ниже я упомяну некоторые из них:
Оценка.
Расчет определенной ценности на уровне посетителя или клиента или присвоение группе на уровне сегмента. Входные характеристики могут включать данные просмотра, историю покупок, взаимодействие по электронной почте и социально-демографические данные. После определения стратегии таргетинга на основе этих показателей вы можете адаптировать контент на сайте, в приложении и рекламный контент (сообщения, креативы, предложения) для каждой группы населения. Это также помогает оптимизировать инвестиции в средства массовой информации с помощью тактики назначения ставок, основанной на ценности, присвоенной сегменту аудитории.
Кластеризация или подобие
Объединение сообществ целевых групп и подключение их к платформам маркетинговой активации для расширения целевой группы.
Аудитории, основанные на правилах.
В электронной коммерции аудитории, основанные на правилах, могут быть созданы с использованием транзакционных действий (дата платежа, применение ваучера…), маркетинговых действий (открытие электронной почты, введение рекламной акции…) или даже данных о продукте (тип продукта, цвет или тип купленного товара…) .
A/B-тестирование и аналитика.
Изолирование части целевой аудитории для проверки актуальности цифровых стратегий и созданной аудитории. Таким образом, параметры сегментации можно постоянно совершенствовать.