プログラマティック広告：良いデータと悪いデータの違いは何ですか？
公開: 2016-08-25過去10年間で、マーケティングはその基盤を生来の直感から計算された分析に劇的にシフトさせました。 それは芸術形式から科学へと移行しました。
戦略は現在、コミットメントクリエイティブではなく、偏見のないアナリストによって推進されています。 さらに重要なことに、戦略的なデータの洞察により、各マーケティング担当者は顧客に可能な限り最高のエクスペリエンスを提供することができます。
しかし、デジタルの1つの領域は、他の領域よりも一貫して遅れています。 データ革命が起こったのと同じくらい破壊的で重大なものでしたが、デジタル広告はそれを受け入れるのに時間がかかりました。
20年前、広告は市場で最もデータ主導の業界でした。 出版社を通じて人口統計データを利用して、ターゲット市場を特定しました。 問題は、それ以来、多くのデジタル広告主が進化していないことです。 彼らはまだ多くの場合、人口統計に依存しています。
彼らは満足しています。
そして、誰もが知っているように、デジタル時代に定着できるブランドはありません。 それは絶え間ない進化です。 マーケターはおそらく、彼らが前進をやめたために彼らの優位性を失ったブランドについて、彼らの子供たちの就寝時の注意話を話します。 リストは長いです。
しかし、デジタル広告のトンネルの終わりには光があります。 プログラマティックの優位性は、マッドメンの時代からシリコンバレーの時代へと進化する道を切り開いてきました。 ただし、データポイントは幅広い品質を実行します。
データはソーセージを作るのと非常に似ています。何を手に入れているのかわからないことが多く、品質が良いものもありますが、疑いを持たない購入者をだますための怪しげな習慣もあります。
あなたはあなたが支払うものを高品質で手に入れます、そしてあなたはあなたが何を買っているかを見るためにデータを開梱する必要があります。
デジタルのデータの大部分は、現在、洗練されておらず、広範で、実行が困難です。それはフィラーです。 マーケターは、デジタル領域内でのデータの落とし穴を回避する必要があります。
悪いデータ
ブランドが消費者をデジタルでターゲティングするために利用する未精製のデータのほとんどは、サードパーティのデータと見なされます。 これは、出版社が読者層に基づいてブランドを提供するのが大好きなデータです。
本質的に、サードパーティのデータは人口統計です。 それはあなたの年齢、性別、読んだもの、住んでいる場所であり、人口統計データはデータがないよりはましですが、提示されたときに魅力的に見えるが、実行と結果が不足しているという誤った約束であることがよくあります。
言い換えれば、人口統計はフィラーであり、顧客ビューの亀裂を埋めるのに役立ちますが、キャンペーンを成功させるために必要な情報を提供することは決してありません。
サードパーティの没落の簡単な例を考えてみましょう。 あなたと私が私たちの人口統計と好みにいくつかの類似点があるとしましょう。 私たちは両方とも54歳の男性で、同じ都市に住んでいて、スポーツの出版物を購読しています。
多くの共通点があるように見えるかもしれませんが、それらの識別子から本当に何を関連付けることができますか？ 私たちは同じ年齢かもしれませんが、ローリングストーンズが私の年齢にもっと合っているかもしれないところで、私は実際に今日の15歳の子供たちと同じ音楽を聴くかもしれません。
私たちは同じ都市に住んでいて、同じような仕事をしているかもしれませんが、それは私たちがスーツを着てブルックスブラザーズで買い物をするという意味ではありません。
サードパーティの場合、行動について結論を出すための実用的な洞察はありません。 マーケターが顧客の真の姿を知りたいのであれば、取引データを基盤にする必要があります。
素晴らしいデータ
マーケターにとって信頼性が高く実用的なデータには、ファーストパーティとセカンドパーティの2つの形式があります。 優れたデータと綿毛の重要な違いは、優れたデータを使用すると、顧客が小売りのアクションを実行することです。
これはトランザクションに基づいています。 データマーケターの唯一の測定可能な形式は、周りの戦略を開発することができます。 トランザクションは意図のサインです。 それは、顧客が何を購入しようとしているのかについてのガイダンスを提供します。 トランザクションデータを使用して十分な履歴を構築できれば、パターンが浮かび上がります。
最初のパーティ
ファーストパーティは、取引履歴とアカウント設定に基づいてブランドを通じて収集されたデータです。
それはあなたのデータです。 あなたが売っていない限り、他の誰もそれを使うことができません。 これは、市場に出すのに最適なデータ形式ですが、消費者がすでにあなたのブランドで購入しているため、リターゲティングにいくらか制限されています。
戦略的思考の範囲内で、ファーストパーティのデータは現在の顧客にとって驚くべきものになるでしょう。リターゲティングツールとしてのその価値は比類のないものですが、買収ではそれほど有用ではありません。 アップセルと返品頻度の増加に焦点を当てます。 製品の新しさと季節のイニシアチブを推進するためにそれを使用してください。
セカンドパーティ
セカンドパーティのデータは、マーケターにとって物事が本当に楽しくなる場所です。 これは、シーズンのすべての取得目標をサポートするタイプのデータです。
通常、セカンドパーティのデータもトランザクションになります。 ファーストパーティとセカンドパーティの違いは、セカンドパーティのデータが別のブランドから収集されることです。
本質的に、私たちは他の会社からファーストパーティのデータを取得し、それが私たち自身のものであるかのようにそれに対して売り込むことができます。 この形式のデータは交換を通じても利用でき、購入するものがあまり明確でないアグリゲーターから取得するフィラーの一部を回避します。
したがって、潜在的な顧客が同じ都市に住んでいるかどうか、または同じ出版物を購読しているかどうかに焦点を当てるのではなく、マーケターは同様の顧客ベースを持つ志を同じくするブランドを見つけることに焦点を当てる必要があります。
次の例では、セカンドパーティのデータを使用しましょう。 AURが70ドルから90ドルの高級チェーン店のファッション小売業者の買収を実行しているとしましょう。
同じ地域に住む54歳の男性をターゲットにするよりも、J。クルーや陶器の納屋のトランザクションデータを利用する方がはるかに理にかなっています。 消費者基盤の間にはより多くの類似点があり、彼らは購買力を持っているので、私たちは意図も知っています。
結局、マーケターがターゲットにしたいのは、受動的な人口統計ではなく、実用的なライフスタイルです。
プログラマティックの台頭は、デジタル分野で最もエキサイティングな開発の1つです。 それは広告主のための新しいウィンドウを開き、それはすでに出版社が運営する方法の基礎を揺るがしている。
プログラマティックが進化し、成功を続けるには、電子メール、CRM、ロイヤルティ、サイトマーケティングが、実用的で信頼性の高いファーストパーティおよびセカンドパーティのデータを利用して買収と投資を証明するという道をたどる必要があります。
マーケターは、データの内容を把握し、フィラーを削除して、ブランドに継続的なデータ駆動型のROIを提供する必要があります。