Markaların verilerini temizlemek için pandemiyi kullanması gerekiyor

Salgın, tüketicilerin davranış biçimini derinden değiştirdi, en azından şimdilik. Uzun süreli evden çalışma, daha az alışveriş gezisi, daha az seyahat ve artan çevrimiçi satın alma normlardır ve bu, yılın başında gördüğümüzden çok daha farklı davranışlara neden olur.

Markalar ve ajanslar, hedef kitle stratejilerini değiştirmeye, bazı durumlarda hedefleme yeteneklerinin en son davranış trendleriyle güncel olmasını sağlamak için yeni modeller oluşturmaya ihtiyaç duymuştur.

Yıllarca süren istihdam yaratmanın ardından beklenmedik bir işsizlik dalgası, izleyicilere zarar verebilir. Kazançlı bir şekilde istihdam edilen bir tüketici şimdi eksik veya işsiz olabilir, ipoteklerini yapmakta ve normal satın alma kalıplarını ve tasarruf gibi diğer davranışlarını değiştirmekte zorlanabilir.

Hem hedef kitle çözümlerinde hem de pazarlamacıların “kitle” algılarında değişimin gerçekleşmesi gerekiyor.

Yeni modeller oluşturmak veya bir veri stratejisini genişletmek zor olmasa da, temel bileşenlerin bir araya getirilmesi karmaşık ve/veya zaman alıcı olabilir.

Birçok markanın CRM verileri hala mümkün olduğunca temiz ve erişilebilir değil, bu da zorluklar yaratıyor ve hedefleme sürecini yavaşlatıyor. Her şeyin gün geçtikçe değiştiği bir çağda, kaybedilen zaman, kaybedilen müşterilere eşittir.

Pandeminin neden olduğu zorunlu evrim

Yıllar boyunca, hedef kitleye dayalı reklam planlaması, geçmiş kampanyalarda neyin işe yarayıp neyin yaramadığına ve ardından en başarılı sonuçlara doğru optimize edilmesine dayanıyordu.

Tüketici hayatındaki büyük karışıklık göz önüne alındığında, pazarlamacıların son birkaç yıldır kullandıkları hedef kitle ürünlerinden aynı sonuçları ve aynı zamanda izleyicilerdeki tüketicilerden aynı davranışları beklemeleri delilik olur.

Mevcut durum, reklamverenlerin CRM verilerini temiz ve erişilebilir tutmaya aktif olarak katılmasını ve hedef kitle modellerini ve çözümlerini yeniden oluşturmak için kritik bir temel oluşturmasını gerektiriyor.

İster ikinci veya üçüncü taraf verilerini katmanlıyor, isterse makine öğreniminden veya el yapımı bir modelden yararlanıyor olsun, hedef tüketicileriyle şu anda neler olduğunu yansıtan bir davranış kombinasyonu bulmak için işbirliği yapmaları gerekiyor.

Doğru türde verileri kolayca sağlama

Kitleleri çok daha hızlı anlama ihtiyacı, markaların kendi birinci taraf verilerini belki de hiç olmadığı kadar önemli hale getirdi.

Çoğu marka için veri toplamak kolay olsa da, bu verileri bir ajansa veya hedef kitle ortağına iletmek zor olabilir. Bu kuruluşlar, modelleri yeniden oluşturmaya ve mevcut, sürekli değişen satın alma döngülerini daha doğru bir şekilde yansıtan kitleler sunmaya ihtiyaç duyan kuruluşlardır. Bunu yapmanın en iyi yolu, hızlı ve temiz veri paylaşımıdır.

Verileri reklamverenden almak, hızlı ve doğru hedef kitle modellerinin oluşturulmasını engelleyen darboğaz olabilir. Bu, dijital tarafta önemli ölçüde hızlandı, ancak hala geleneksel medyada geride kalıyor.

Karmaşık faktör, genellikle markaların sağladığı çok sayıda veri akışıdır. Farklı kaynaklardan ve farklı biçimlerde geldikleri için, bunların hepsi kolayca bir araya gelmeyebilir, bu da verileri modelleyen ajans veya satıcı için daha fazla iş yaratır. Bazıları için sorunsuz bir süreç, ancak diğerleri için uyumsuz bir karmaşa olabilir.

Hedef kitleye dayalı reklamcılıktaki büyük gelişmeler, markaları verilerini olabildiğince temiz hale getirmeye ikna etmiş olmalıdır.

Ancak birçokları için bunu daha çok uzun vadeli bir proje ya da “olması güzel” olarak gördüler. Artık durum böyle değil – hayati kalmak ve bu salgında ve sonrasında hayatta kalmak isteyen markalar, verileri temizlenip korunmadığı takdirde ödünç alınan zamanla yaşıyor.

Pandemi sırasında mevcut müşterilerine daha iyi hizmet vermek ve işlerini büyütmek isteyen markalar, birinci taraf verilerini temizlemeye odaklanmalı, bu verileri kolayca iletebilmelerini ve müşteri bilgili bir avantaj sağlamalarını sağlamalıdır. İçgörüyü hızlandıracak, değiştirecek ve mesajlarını doğru kişilere daha hızlı ulaştırmasını sağlayacak.

Başkan ve CEO olarak JoAnne Monfradi Dunn, Alliant'ın birden fazla doğrudan tüketiciye yönelik pazarlamacının toplu satın alma işlemleriyle desteklenen yenilikçi kitle hedefleme çözümleri sunma vizyonunun mimarıdır. Bugün Alliant, çevrimiçi ve çevrimdışı tüketici davranışlarını bir araya getirerek ve ABD'li çok kanallı pazarlamacılar için optimize edilmiş kitleler ve tüketici içgörüleri oluşturmak için makine öğrenimi uygulayarak yenilikler yapıyor.