予測行動分析がリターゲティングを永遠に変える理由

公開: 2016-05-13

リターゲティングは、オンサイトでの行動に関係なく、すべての顧客を同じように扱います。 アルゴリズムと行動ターゲティングは、そのモデルをupendする態勢を整えている理由のH EREです。

標準のリターゲティングでは、消費者はAmazonなどのeコマースサイトにアクセスしてから、1日を過ごします。 CNNのような他のサイトにアクセスすると、AmazonがBest BuyやTargetのような他の関心のある広告主を上回っていれば、Amazonの広告が表示されます。

ほとんどの企業は、消費者の意図に関係なく、同じ方法で消費者をリターゲットします。サイトにアクセスして商品を閲覧したり、商品をカートに入れたりした潜在的な購入者を見つけた場合、その顧客が離れたら、広告スペースに入札してリターゲティングします。

しかし、これについて少し考えてみてください。カートに商品を置いた顧客は、実際の購入にはるかに近いのです。いくつかの商品を閲覧しただけの顧客と比較して、別のサイトに広告が表示された場合、戻って取引を完了する可能性が高くなります。

顧客がBestBuyを閲覧してからTargetにアクセスし、実際に商品をカートに入れたとします。歴史的に、Best BuyとTargetは、同じ方法でこの顧客をターゲットにし続けていました。しかし、このようにするのは意味がありません。

顧客は、Targetから製品を購入することにはるかに近づいていました。結果として、Targetはこの特定の顧客に広告を出す必要があります。これは、Targetが実際にこの人に何かを販売する可能性が高いためです。ただし、Best BuyがTargetを上回っている場合、この顧客は、購入する可能性が低い製品の広告を目にする可能性が非常に高くなります。そして、BestBuyは率直に言ってそのお金を浪費しています。

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リターゲティングについて賢くしましょう

アルゴリズムによるリターゲティングは、オンライン広告の次の大きな要素だと思います。ブランドは、サイトの動作や購入サイクルのどこにいるかに基づいて顧客をセグメント化するアルゴリズムを開発することで、リターゲティングプログラムの効果を高め、それによってコストを削減できます。

関心のレベルや特定の関心領域を測定し、顧客の意図を予測することができます。ブランドはそのデータを使用して、購入する可能性が最も高い顧客に対するリターゲティングの取り組みを特定できます。

これは、すべての段階ですべての顧客を盲目的に再ターゲットするために数百万ドルを費やす代わりに、企業は購入に最も近い顧客を積極的にターゲットにし、広告ドルをより効果的に使用し、コンバージョンを増やすことができることを意味します。

Lenovoによるアルゴリズム/動作のリターゲティング

Lenovoは、従来のリターゲティングと一緒にアルゴリズムによるリターゲティングをテストしている1つのブランドです。前者では、人口統計データとサイコグラフィックデータに基づいて、300から400の変数を含む行動モデルを使用しています。

レノボのグローバルeコマース担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるAjitSivadasanは、次のように述べています。「そして、買う人と買わない人の違いはほぼ900倍です。購入する人は、購入する傾向がない人と比較して、ユニットあたりの取引額の点で900倍高くなっています。」

より良い顧客体験

Sivadasanはまた、標準的なリターゲティングでは、ブランドはすべての潜在的な顧客に同じ体験を提供することになると述べました。 Lenovoは、購入する人の1％に焦点を当て、残りの99％をマーケティングで氾濫させないことを選択しています。

または、ブランドのグローバルビジネスインテリジェンスのディレクターであるAshish Braganzaが述べたように、Lenovoはこれらのテストの前は非常にルールに基づいていました。ルールは一般的に、誰かがカートを放棄した場合、彼らはいたるところに再ターゲットされるというものでした。

「彼らが放棄して、たとえばYahoo、MSN、CNETに行った場合、再ターゲットするために在庫を購入しているため、再ターゲットになります。それは非常にスプレーアンドプレイの方法論です」とブラガンザは言います。「その人にお金を使うべきかどうか、[彼または彼女の]価値と製品を購入する傾向がわかりません。」

ただし、アルゴリズムによるリターゲティングを使用すると、Lenovoは価値の高い顧客と価値の低い顧客のクラスターを作成し、それに応じてメディアを購入できます。ブランドは、ショッピングカートだけでなく、誰かが見たり、関わったりした他の製品を調べます。

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カートに何かを追加した後に人々が何をするかを分析することで、Lenovoは誰が購入する傾向が高いかを予測することに自信を持てるようになります。また、Lenovoは、スプレーや祈りではなく、消費者の行動に基づいて、ディスプレイの費用をより効率的にすることができます。

より高いレベルの自信

徹底的なテストの後、Sivadasanは、このモデルが機能することをかなり確信していると述べ、Lenovoは現在、このモデルをエンドツーエンドのジャーニーマップに適用する方法を考えています。

「エクスペリエンスの観点からモデルがどのように現れるかを実際に理解するために必要なことがいくつかあり、各顧客セットに理解することが重要です。60日間同じエクスペリエンスを提供するかどうかを実際に理解します。90日、年？プロトコルは何ですか？」シバダサンは尋ねます。「私は本当にそれを成し遂げたいと思っているので、次の6か月で1つの国でテストするかもしれません。」

シミュレーション後、Lenovoは、アルゴリズムによるリターゲティングがルールベースのリターゲティングよりも優れているという高いレベルの確信を持っていますが、ブランドは今すぐ実際のテストを実装する必要があります。ただし、初期テストに基づいて、Braganza氏は、Lenovoは低コストで追加のコンバージョンを促進できるようだと述べました。これは、ビジネス全体の節約と、マーケティング費用の効率化を意味します。

「プログラマティックの美しさは、他のアルゴリズムと競合するアルゴリズムが将来になることです」と彼は言います。「私のチームは、メディア支出を最適化するためにさまざまなアルゴリズムの有効性をテストできるようになりたいと考えているので、継続しています。それは一つではなく、完了します。それは始まりですが、基本的には、より良いアルゴリズムを持つための競争です。」

Jay Marwahaは、SYNTASAの社長兼CEOです。