品牌需要利用大流行來清理他們的數據

大流行已經深刻地改變了消費者的行為方式，至少目前是這樣。 延長在家工作、減少購物旅行、減少旅行和增加在線購買是常態，導致行為與我們在年初看到的截然不同。

品牌和代理機構需要改變他們的受眾策略，在某些情況下建立新模型以確保他們的定位能力跟上最新的行為趨勢。

在創造了多年的就業機會之後，一場意想不到的失業潮可能會對觀眾造成嚴重破壞。 曾經從事有報酬工作的消費者現在可能失業或失業，難以償還抵押貸款，並改變了他們的正常購買模式和其他行為，例如儲蓄。

受眾解決方案以及營銷人員對“受眾”的看法都需要發生變化。

雖然構建新模型或擴展數據策略並不難，但組裝基礎組件可能很複雜和/或耗時。

許多品牌的 CRM 數據仍然沒有盡可能乾淨和易於訪問，這帶來了挑戰並減慢了定位過程。 在瞬息萬變的時代，失去的時間等於失去的客戶。

大流行導致的強制性進化

多年來，基於受眾的廣告規劃植根於過去活動中哪些有效，哪些無效，然後針對最成功的結果進行優化。

鑑於消費者生活中的巨大動盪，營銷人員期望他們過去幾年使用的受眾產品具有相同的結果，以及受眾中消費者的相同行為，這將是瘋狂的。

當前情況要求廣告商積極參與保持其 CRM 數據的清潔和可訪問性——為重建其受眾模型和解決方案奠定關鍵基礎。

無論是對第二方或第三方數據進行分層，還是利用機器學習或手工製作的模型，他們都需要合作找到反映目標消費者當前正在發生的事情的行為組合。

輕鬆提供正確類型的數據

更快地了解受眾的需求使得品牌自己的第一方數據比以往任何時候都更加重要。

雖然對大多數品牌來說積累數據很容易，但將這些數據傳遞給代理商或受眾合作夥伴可能會被證明是一個挑戰。 這些組織需要重建模型並提供更準確地反映當前不斷變化的購買週期的受眾。 最好的方法是通過快速、乾淨的數據共享。

從廣告商那裡獲取數據可能是阻礙建立快速、準確的受眾模型的瓶頸。 這在數字方面已經大大加快，但在傳統媒體中仍然落後。

複雜的因素通常是品牌提供的許多數據源。 它們來自不同的來源和不同的格式，不一定都可以輕鬆組合，從而為建模數據的機構或供應商創造了更多的工作。 對一些人來說，這是一個無縫的過程，​​但對另一些人來說，它可能是一團糟。

基於受眾的廣告的重大進步應該會吸引品牌使他們的數據盡可能乾淨。

但對許多人來說，他們更多地認為這是一個長期項目或“值得擁有”。 情況不再如此——如果他們的數據沒有得到清理和維護，想要保持活力並在這場大流行病及以後生存下來的品牌就只能靠借來的時間生活。

希望在大流行期間更好地為現有客戶服務並發展業務的品牌應該專注於清理他們的第一方數據，確保他們可以輕鬆地傳遞數據並保持客戶知情的優勢。 它將加速洞察、改變，並讓他們更快地將信息傳達給合適的人。

作為總裁兼首席執行官，JoAnne Monfradi Dunn 是 Alliant 願景的架構師，旨在提供由多個直接面向消費者的營銷商的聚合購買交易提供支持的創新受眾定位解決方案。 今天，Alliant 通過聚合線上和線下消費者行為並應用機器學習為美國多渠道營銷人員生成優化的受眾和消費者洞察來進行創新。