Jak hipertargetować odbiorców, aby skutecznie zlokalizować kampanię krajową?

Opublikowany: 2019-12-04

30-sekundowe podsumowanie:

  • KPItarget pomaga Citrus Magic wykorzystać innowacyjne techniki analizy danych, zarówno w celu zwiększenia ekspozycji marki, jak i promowania wzrostu sprzedaży w sklepie.
  • Korzystanie z technologii geolokalizacji pozwoliło KPItarget na wyświetlanie reklam swoich klientów dokładnie tym odbiorcom, do których chcieli dotrzeć, gdy byli w sklepach, które sprzedawały produkt, w okresach, w których prawdopodobnie podejmowali decyzje zakupowe.
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pozwoliły im zobaczyć, które obszary kraju osiągają lepszą konwersję, i przydzielić w tych miejscach więcej wydatków na reklamę, aby zwiększyć ROI z każdego wydanego dolara w czasie rzeczywistym.
  • Będąc niezwykle strategicznym i stosując kilka różnych metod kierowania, KPItarget był w stanie osiągnąć 50% spadek CPA i 39% wzrost konwersji dla swojego klienta.

Podczas pracy nad ogólnokrajową kampanią dla dużego sprzedawcy ważne jest, aby nie tracić z oczu, jak cenna jest lokalizacja tej kampanii.

Produkt może być atrakcyjny dla wielu różnych odbiorców z różnych powodów, a oba te czynniki mogą się radykalnie zmienić w zależności od miejsca zamieszkania potencjalnych klientów.

Postępy w sztucznej inteligencji, możliwości kierowania i dane o lokalizacji z urządzeń mobilnych pozwalają marketerom na targetowanie w zupełnie nowy sposób, otwierając nowe możliwości uzyskania hiperkonkretności.

Dane o lokalizacji pozwalają marketerom kierować reklamy nie tylko na miejsce zamieszkania użytkownika, ale także na to, gdzie ostatnio odwiedził, dokąd aktualnie podróżuje, a nawet na dokładną lokalizację w danym momencie.

Innowacyjna analityka danych w akcji

Citrus Magic, firma produkująca naturalne odświeżacze powietrza, zwróciła się do mojego zespołu (w KPItarget), aby zwiększyć rozpoznawalność marki, zwiększyć ruch i sprzedaż w sklepie.

Wykorzystując innowacyjne techniki analizy danych, byliśmy w stanie zwiększyć ekspozycję marki i zapewnić wzrost sprzedaży w sklepie.

Chociaż nie jest to podejście uniwersalne, wierzymy, że inne firmy, które chcą osiągnąć podobne cele, mogą uczyć się z naszej taktyki.

Identyfikacja i analiza person konsumentów

Pierwszym krokiem do hipertargetowania kilku różnych odbiorców było zidentyfikowanie trzech najsilniejszych postaci.

Wykroczyliśmy daleko poza typowe dane demograficzne dotyczące wieku i płci, aby lepiej zrozumieć, kim są nasi główni odbiorcy i potencjalny klient oraz jakie jest prawdopodobieństwo zakupu odświeżacza powietrza od naszego klienta.

Trzy najsilniejsze osoby, które zidentyfikowaliśmy, to: zaawansowani technicznie entuzjaści jedzenia i podróży (którzy byli 24 razy bardziej skłonni do konwersji); pracujące mamy, które kupują artykuły domowe (17 razy większe prawdopodobieństwo konwersji); oraz samice posiadające zwierzęta (16 razy większe prawdopodobieństwo konwersji).

Zrobiliśmy głębokie nurkowanie, aby zbadać podstawowe atrybuty wszystkich trzech osobowości, aby zidentyfikować możliwości wystawienia klienta na działanie tych kluczowych grup w sposób, który rezonował z nimi.

Idąc o krok dalej dzięki technologii

Po zidentyfikowaniu tych osób hipertargetowaliśmy je za pomocą zautomatyzowanej reklamy i wykorzystując dane aplikacji.

Doszliśmy jeszcze bardziej szczegółowo, dodając warstwę geolokalizacji. To pozwoliło nam na dotarcie do każdej osoby w konkretnym obszarze, szczególnie gdy znajdowała się ona w promieniu pół mili od sklepu, który sprzedaje produkt naszego klienta.

Korzystanie z technologii geolokalizacji pozwoliło nam wyświetlać reklamy naszych klientów dokładnie tym odbiorcom, do których chcieliśmy dotrzeć, gdy znajdowali się oni w sklepach sprzedających produkt, w okresach, w których prawdopodobnie podejmowali decyzje zakupowe.

Dokonywanie korekt w czasie rzeczywistym

Koncentrując się na danych i wyczerpujących badaniach, byliśmy w stanie jasno zidentyfikować persony i dostarczyć właściwy komunikat do właściwej osoby we właściwym czasie, zwiększając świadomość marki i zdolność konsumenta do podjęcia decyzji o zakupie.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe pozwoliły nam zobaczyć, które obszary kraju osiągają lepszą konwersję, i przeznaczyć więcej wydatków na reklamę w tych miejscach, aby zwiększyć ROI z każdego wydanego dolara w czasie rzeczywistym.

To sprawiło, że każdy wydany dolar był niezwykle przemyślany i zwiększył szansę na pomyślną konwersję konsumenta.

Wielowarstwowe podejście osiąga wielowarstwowy sukces

Dzięki wyjątkowo strategicznemu działaniu i zastosowaniu kilku różnych metod kierowania, udało nam się osiągnąć 50% spadek CPA i 39% wzrost konwersji dla naszego klienta.

Spowodowało to obsłużenie ponad 39 milionów wyświetleń w ciągu pierwszych czterech miesięcy kampanii, z których wszystkie były dla klientów w promieniu mili od każdej lokalizacji detalicznej.

Możliwość uzyskania CPA naszego klienta poniżej 10 USD jest czymś, z czego jesteśmy niezwykle dumni i pokazuje, jak ważne jest stosowanie wielu bardzo specyficznych technik w budowaniu biznesu i zwiększaniu świadomości marki.

Personalizacja jest kluczem

Chociaż ta strategia może bezwzględnie przynieść korzyści innym markom, jest to taktyka, która musi być specjalnie dostosowana.

Każda marka będzie inna z wielu powodów (kto jest ich grupą docelową, jaki jest jej poziom cenowy), więc musisz być przygotowany na wkładanie pracy i dogłębnie zrozumieć, kim chcesz się zająć i czego chcesz osiągnąć.

Chociaż technologia bezpośrednio przyczyniła się do sukcesu tej konkretnej kampanii, nie jest to coś, co można po prostu ustawić i zapomnieć.

Takie podejście wymaga nieustannej uwagi i pielęgnowania, aby osiągnąć swój cel.

Pomimo tego, że nie pociągasz za dźwignie osobiście ani nie porównujesz aktywnie sukcesu jednego sklepu z drugim, musisz być bardzo aktywny w monitorowaniu i wspieraniu technologii, aby osiągnąć pożądany efekt.

Mike Rowan jest założycielem KPItarget, agencji, która pomaga markom w osiąganiu ich celów poprzez spersonalizowane dane i strategie marketingowe.