Merek perlu menggunakan pandemi untuk membersihkan data mereka

Pandemi telah sangat mengubah cara konsumen berperilaku, setidaknya untuk saat ini. Pekerjaan yang diperpanjang dari rumah, lebih sedikit perjalanan belanja, lebih sedikit perjalanan, dan peningkatan pembelian online adalah norma, menghasilkan perilaku yang sangat berbeda dari yang kita lihat di awal tahun.

Merek dan agensi perlu mengubah strategi audiens mereka, dalam beberapa kasus membangun model baru untuk memastikan bahwa kemampuan penargetan mereka mengikuti tren perilaku terbaru.

Gelombang pengangguran yang tak terduga, setelah bertahun-tahun penciptaan lapangan kerja, dapat mendatangkan malapetaka pada penonton. Seorang konsumen yang telah memperoleh pekerjaan yang menguntungkan sekarang mungkin kurang atau menganggur, mengalami kesulitan membuat hipotek mereka, dan mengubah pola pembelian normal mereka dan perilaku lainnya, seperti tabungan.

Perubahan perlu terjadi, baik dalam solusi audiens, maupun persepsi pemasar tentang "audiens".

Meskipun membangun model baru atau memperluas strategi data tidaklah sulit, merakit komponen dasar dapat menjadi rumit dan/atau memakan waktu.

Banyak data CRM merek masih belum sebersih dan semudah mungkin diakses, yang menciptakan tantangan dan memperlambat proses penargetan. Di era di mana segala sesuatunya berubah dari hari ke hari, waktu yang hilang sama dengan kehilangan pelanggan.

Evolusi wajib yang disebabkan oleh pandemi

Selama bertahun-tahun, perencanaan iklan berbasis audiens berakar pada apa yang berhasil di kampanye sebelumnya dan apa yang tidak, dan kemudian dioptimalkan untuk hasil yang paling sukses.

Mengingat pergolakan besar dalam kehidupan konsumen, akan menjadi gila bagi pemasar untuk mengharapkan hasil yang sama dari produk audiens yang telah mereka gunakan selama beberapa tahun terakhir, serta perilaku yang sama dari konsumen dalam audiens.

Situasi saat ini mengharuskan pengiklan untuk secara aktif berpartisipasi dalam menjaga data CRM mereka tetap bersih dan dapat diakses – meletakkan dasar penting untuk membangun kembali model dan solusi audiens mereka.

Baik itu melapis data pihak kedua atau ketiga, atau memanfaatkan pembelajaran mesin atau model buatan tangan, mereka perlu berkolaborasi untuk menemukan kombinasi perilaku yang mencerminkan apa yang terjadi saat ini dengan target konsumen mereka.

Menyediakan jenis data yang tepat, dengan mudah

Kebutuhan untuk memahami audiens lebih cepat telah membuat data pihak pertama merek sendiri menjadi lebih penting daripada sebelumnya.

Meskipun memperoleh data mudah bagi sebagian besar merek, meneruskan data tersebut ke agensi atau mitra audiens dapat menjadi tantangan. Organisasi-organisasi ini adalah organisasi yang perlu membangun kembali model dan memberikan audiens yang lebih akurat mencerminkan siklus pembelian saat ini yang selalu berubah. Cara terbaik untuk melakukannya adalah melalui berbagi data yang cepat dan bersih.

Mendapatkan data dari pengiklan dapat menjadi hambatan yang mencegah model audiens yang cepat dan akurat untuk dibangun. Ini telah meningkat pesat di sisi digital, tetapi masih tertinggal di media tradisional.

Faktor yang memperumit seringkali adalah banyaknya feed data yang dipasok oleh merek. Berasal dari sumber yang berbeda dan dalam format yang berbeda, tidak semuanya harus digabungkan dengan mudah, menciptakan lebih banyak pekerjaan untuk agensi atau vendor yang memodelkan data. Bagi sebagian orang, ini adalah proses yang mulus, tetapi bagi yang lain, ini bisa menjadi kekacauan yang sumbang.

Kemajuan besar dalam periklanan berbasis audiens seharusnya telah memikat merek untuk membuat data mereka sebersih mungkin.

Tetapi bagi banyak orang, mereka melihat ini lebih sebagai proyek jangka panjang atau “senang untuk dimiliki.” Itu tidak lagi terjadi – merek yang ingin tetap vital dan bertahan dari pandemi ini dan seterusnya hidup dengan waktu yang dipinjam jika data mereka tidak dibersihkan dan dipelihara.

Merek yang ingin melayani pelanggan yang sudah ada dengan lebih baik dan mengembangkan bisnis mereka selama pandemi harus fokus pada pembersihan data pihak pertama mereka, memastikan mereka dapat menyebarkannya dengan mudah dan mempertahankan keunggulan informasi pelanggan. Ini akan mempercepat wawasan, mengubah, dan membiarkan mereka menyampaikan pesan mereka kepada orang yang tepat lebih cepat.

Sebagai Presiden & CEO, JoAnne Monfradi Dunn adalah arsitek dari visi Alliant untuk memberikan solusi penargetan audiens yang inovatif yang didukung oleh transaksi pembelian gabungan dari beberapa pemasar langsung ke konsumen. Saat ini Alliant berinovasi dengan menggabungkan perilaku konsumen online dan offline dan menerapkan pembelajaran mesin untuk menghasilkan audiens yang dioptimalkan dan wawasan konsumen untuk pemasar multisaluran AS.