Преди 20-на години светът беше променен от Интернет. Той улесни и ускори достъпа до знанеие, промени начина по който общуваме и начина, по който правим бизнес. И създаде много нови възможности за предприемчивите.
Днес сме изправени пред нова голяма промяна и тя е свързана с големите данни, аналитичното прогнозиране и изкуствения интелект /AI/. Тази промяна води до възможността да се извлече повече бизнес ефективност, практически почти навсякъде. Започвайки с кафетериите и ресторантите, през професионалния спорт и дори модерната реклама.
Как аналитичното прогнозиране ще промени рекламата?
На първо място нека кажем, че тази промяна вече се случва докато гледате някое голямо състезание от комфорта на собствения си диван. Аналитичното прогнозиране вече може да идентифицира най-добрите рекламни възможности.
Нови медийни платформи, неизследвани времеви слотове, нов рекламен инвентар, нова аудитория, нов канал, само посочете. Подобна задача изисква внимателна работа с данни. Бизнес списанието Forbes дава пример с химическа компания в САЩ, която обикновено харчи локалните си рекламни бюджети на база историческите данни за продажбите. На национално ниво, компанията има пазарен дял от около 20%, докато на ниво окръг, този процент варира между 10 и 60 на сто. Ето така изглеждат възможностите в този бизнес.
Потребителска пътека
Подобряването на потребителското изживяване е въпрос, който често пъти сме обсъждали в този блог и този път ще направим същото. Този път даваме за пример американски телеком, който рекламира в тв ефир най-добрите си предложения за смарт устройства. Обикновено, заинтересованите потребители правят бързо интернет търсене за подробности относно устройствата. Ако компанията обаче не е представена в резултатите от търсенето, това е равносилно на пропусната възможност за осъществяване на сделка и ще увеличи процента на отпаданията при този етап на потребителската пътека. Това съответно ще доведе до по-ниска възвръщаемост на рекламната инвестиция. Може да бъде и по-зле. Ако конкурентите се класират по-напред в резултатите от търсенето за конкретно устройство е възможно рекламата на една компания да изпрати клиент при друга.
Моментално валидиране чрез социални медии и други онлайн канали
Много преди инстантните социални медии като Twitter и Snapchat, традиционната реклама изискваше инвестиция в идея/креатив, производство, последвано от медиа купуване. Всичко това се крепеше на надеждата, че всичко ще сработи както трябва. Някои бизнеси имат достатъчно голям бюджет, за да тестват рекламното си послание пред фокус групи, с което се застраховаха от неуспешни кампании. Това обаче беше бавен, скъп и често пъти с предубеждение подход, доколкото перфектната фокус група не съществува.
В момента, особено в дигиталния домейн, съществуват възможности за бърз тест на всяко рекламно послание в реална среда и това става бързо, лесно и почти незабележимо. Социалните медии са удачна възможност в тази посока, доколкото позволяват да пуснете няколко идеи в състезателен режим и да отделите тези, които работят най-добре.
Още повече данни
Да живееш в дигиталната ера означава, че почти всичко може да бъде сведено до двоичен код. Harvard Business Review съобщава в своя публикация за голям производител на потребителска електроника, която с помощта на данните открива, че не изразходва рекламния си бюджет за нови продукти по най-добрия начин. Покупката на телевизионно време изяжда 85% от целия бюджет за налагането на нов продукт, докато на рекламите в YouTube се падат 6 на сто. Аналитичното прогнозиране показва, че уебсайтовете за споделяне на видеа са близо два пъти по-ефективни за генерирането на онлайн търсения, водещи до продажба. Оказва се също така, че на спонсорираното търсене се падат 4% от бюджета, докато то генерира 25% от продажбите.
Последно по ред, но не и по значение е времето. Обикновено, маркетьорите планират в периоди, за да постигнат насищане. Аналитичното прогнозиране може да каже най-добрата продължителност за различни продуктови групи, сезони и т.н. Нека да добавим и още една променлива – показвания или контакти. Широко разпространено схващане е, че една реклама може да провокира действие след 3 или 4 контакта/показвания. Е, това е различно при всеки бизнес, предложение, тип кампания и т.н. При качествена работа с данни, моделиране и аналитично прогнозиране, мениджърът на една рекламна кампания ще знае колко и как точно трябва да планира, за да получи максимална възвръщаемост от инвестицията си.
