Marki muszą wykorzystać pandemię do oczyszczenia swoich danych

Pandemia głęboko zmieniła zachowanie konsumentów, przynajmniej na razie. Dłuższa praca w domu, mniej wyjazdów na zakupy, mniej podróży i zwiększone zakupy online to normy, co skutkuje dramatycznie innymi zachowaniami, niż widzieliśmy na początku roku.

Marki i agencje musiały zmienić swoje strategie dotyczące odbiorców, w niektórych przypadkach budując nowe modele, aby upewnić się, że ich możliwości kierowania są zgodne z najnowszymi trendami behawioralnymi.

Nieoczekiwana fala bezrobocia po latach tworzenia miejsc pracy może siać spustoszenie wśród widzów. Konsument, który pracował zarobkowo, może teraz być bezrobotny lub bezrobotny, mając trudności ze spłatą kredytu hipotecznego i zmianą swoich normalnych wzorców zakupowych i innych zachowań, takich jak oszczędzanie.

Musi nastąpić zmiana, zarówno w rozwiązaniach dotyczących odbiorców, jak iw postrzeganiu „odbiorców” przez marketerów.

Podczas gdy tworzenie nowych modeli lub rozszerzanie strategii danych nie jest trudne, montaż podstawowych komponentów może być skomplikowany i/lub czasochłonny.

Dane CRM wielu marek wciąż nie są tak przejrzyste i dostępne, jak to tylko możliwe, co stwarza wyzwania i spowalnia proces targetowania. W erze, w której rzeczy zmieniają się z dnia na dzień, stracony czas oznacza utratę klientów.

Obowiązkowa ewolucja spowodowana pandemią

Przez lata planowanie reklam oparte na odbiorcach było zakorzenione w tym, co działało w poprzednich kampaniach, a co nie, a następnie optymalizowało je pod kątem najbardziej udanych wyników.

Biorąc pod uwagę ogromny wstrząs w życiu konsumentów, byłoby szaleństwem, gdyby marketerzy oczekiwali takich samych wyników od produktów przeznaczonych dla odbiorców, z których korzystali w ciągu ostatnich kilku lat, a także takich samych zachowań ze strony konsumentów wśród odbiorców.

Obecna sytuacja wymaga od reklamodawców aktywnego udziału w utrzymywaniu czystości i dostępności danych CRM – kładąc krytyczny fundament pod odbudowę modeli i rozwiązań odbiorców.

Niezależnie od tego, czy chodzi o nakładanie na siebie danych z drugiej lub trzeciej strony, czy też o wykorzystanie uczenia maszynowego lub ręcznie wykonanego modelu, muszą współpracować, aby znaleźć kombinację zachowań, które odzwierciedlają to, co dzieje się teraz z ich docelowymi konsumentami.

Łatwe dostarczanie odpowiedniego rodzaju danych

Potrzeba szybszego zrozumienia odbiorców sprawiła, że ​​własne dane marki są ważniejsze niż być może kiedykolwiek.

Gromadzenie danych jest łatwe dla większości marek, ale przekazanie ich agencji lub partnerowi ds. odbiorców może okazać się nie lada wyzwaniem. Te organizacje to te, które muszą przebudować modele i dostarczyć odbiorców, którzy dokładniej odzwierciedlają obecne, stale zmieniające się cykle zakupowe. Najlepszym sposobem na to jest szybkie i czyste udostępnianie danych.

Pobieranie danych od reklamodawcy może być wąskim gardłem uniemożliwiającym tworzenie szybkich, dokładnych modeli odbiorców. To znacznie przyspieszyło po stronie cyfrowej, ale nadal pozostaje w tyle w tradycyjnych mediach.

Czynnikiem komplikującym jest często wiele kanałów danych dostarczanych przez marki. Pochodzące z różnych źródeł i w różnych formatach nie zawsze łatwo się łączą, tworząc więcej pracy dla agencji lub dostawcy, który modeluje dane. Dla niektórych jest to bezproblemowy proces, ale dla innych może to być niezgodny bałagan.

Główne postępy w reklamie opartej na odbiorcach powinny skłonić marki do jak najczystszego przetwarzania danych.

Ale dla wielu postrzegali to bardziej jako projekt długoterminowy lub „miło mieć”. Tak już nie jest – marki, które chcą pozostać witalne i przetrwać tę pandemię i nie tylko, żyją z pożyczonego czasu, jeśli ich dane nie zostaną oczyszczone i utrzymane.

Marki, które chcą lepiej służyć obecnym klientom i rozwijać swoje firmy podczas pandemii, powinny skupić się na oczyszczeniu swoich danych własnych, aby zapewnić sobie możliwość łatwego ich przekazywania i utrzymania świadomości klienta. Przyspieszy wgląd, zmieni się i pozwoli szybciej docierać z wiadomościami do właściwych osób.

Jako prezes i dyrektor generalny, JoAnne Monfradi Dunn jest architektem wizji Alliant polegającej na dostarczaniu innowacyjnych rozwiązań ukierunkowanych na odbiorców opartych na zagregowanych transakcjach zakupu wielu sprzedawców bezpośrednio do konsumentów. Dzisiaj Alliant wprowadza innowacje, agregując zachowania konsumentów online i offline oraz stosując uczenie maszynowe do generowania zoptymalizowanych odbiorców i informacji konsumenckich dla amerykańskich sprzedawców wielokanałowych.