[ad_1]
Chiến lược thông tin dữ liệu giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử vượt qua các thách thức quảng cáo
Cộng đồng Thương mại điện tử có niềm tin phổ biến rằng quảng cáo chất lượng cao là tất cả những gì một chiến dịch quảng cáo thành công cần có. Nó gợi ý rằng các thương hiệu nên tập trung vào việc tạo ra những quảng cáo tuyệt vời và để nền tảng quảng cáo xử lý phần còn lại. Nhưng trên thực tế, sẽ không khôn ngoan nếu các doanh nghiệp Thương mại điện tử tin tưởng một cách mù quáng vào các nền tảng quảng cáo vì một số lý do:
- Việc xây dựng lịch sử lớn về dữ liệu hiệu suất quảng cáo sẽ rất tốn kém đối với SMB thương mại điện tử.
- Khi các thương hiệu quảng bá nhiều sản phẩm tới nhiều phân khúc thị trường, dữ liệu hiệu suất sẽ bị phân mảnh và có thể đánh lừa thuật toán.
Could mắn thay, các nhà điều hành và nhà tiếp thị thương mại điện tử có thể sử dụng khoa học dữ liệu để vượt qua những thách thức này. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích cách hoạt động của thuật toán nền tảng quảng cáo và chia sẻ một số phương pháp tiếp cận thực tế để cải thiện khả năng thu hút khách hàng.
Nền tảng quảng cáo chạy đấu giá theo thời gian thực để xác định quảng cáo nào sẽ được hiển thị cho người dùng nào. Hãy sử dụng Meta làm ví dụ. Phiên đấu giá quảng cáo của nó xác định quảng cáo chiến thắng dựa trên tổng điểm Giá trị:
Tổng giá trị = Giá thầu × Tỷ lệ hành động ước tính + Mức độ liên quan và Điểm chất lượng
- Giá thầu: Số tiền mà nhà quảng cáo sẵn sàng trả cho một hành động mong muốn.
- Tỷ lệ hành động ước tính: Khả năng được dự đoán là người dùng sẽ thực hiện hành động mong muốn sau khi xem quảng cáo.
- Mức độ liên quan và Điểm chất lượng: Mức độ phù hợp và chất lượng cao của quảng cáo đối với người dùng được nhắm mục tiêu. Các thương hiệu có thể tác động đến điểm số này thông qua chất lượng quảng cáo và nhắm mục tiêu của họ.
Điểm Tổng Giá trị càng cao thì cơ hội giành được một vị trí cho quảng cáo càng cao. Ngoài ra, Điểm liên quan và Chất lượng cao hơn giúp đảm bảo vị trí nổi bật và giảm chi phí.
Nền tảng cần thời gian (và tiền bạc) để học hỏi
Nền tảng quảng cáo dựa vào các mô hình máy học tiên tiến để phân phối quảng cáo đến đúng đối tượng. Khi một quảng cáo mới được giới thiệu, các thuật toán sẽ bước vào giai đoạn tìm hiểu, trong đó chúng thu thập dữ liệu về tương tác của người dùng với quảng cáo mới. Các tương tác như số nhấp chuột và chuyển đổi báo hiệu mức độ tương tác tích cực, tăng điểm phù hợp của quảng cáo và dẫn đến vòng phản hồi tích cực. Sau giai đoạn tìm hiểu ban đầu, các thuật toán tiếp tục học hỏi từ tương tác của người dùng và tự động điều chỉnh vị trí đặt quảng cáo dựa trên dữ liệu mới nhất.
Dựa trên phân tích của chúng tôi, chìa khóa để cải thiện hiệu suất quảng cáo nằm ở việc nâng cao Mức độ liên quan và Điểm chất lượng cũng như tối ưu hóa cách học thuật toán. Nhưng có những thách thức để giải quyết vấn đề này:
- Mức độ liên quan của quảng cáo phụ thuộc vào cả nội dung và cách phân phối quảng cáo. Một quảng cáo chất lượng cao được phân phối tới sai đối tượng sẽ làm giảm hiệu quả của chiến dịch.
- Mỗi quảng cáo tạo ra bộ dữ liệu hiệu suất riêng. Các thuật toán dựa vào lượng lớn dữ liệu hiệu suất quảng cáo nhất quán để xác định đối tượng phù hợp cho từng quảng cáo.
- Nền tảng quảng cáo phân khúc người dùng để nâng cao mức độ liên quan và mức độ tương tác của quảng cáo dựa trên nhiều yếu tố khác nhau. Tuy nhiên, phân khúc này có thể không phải lúc nào cũng phù hợp với nhóm khách hàng lý tưởng cho một thương hiệu Thương mại điện tử.
Những yếu tố này có ý nghĩa quan trọng đối với quảng cáo Thương mại điện tử.
Hiển thị quảng cáo cho những đối tượng không mong muốn sẽ gây lãng phí tiền bạc
Hãy xem xét một thương hiệu thể thao thu hút cả người chơi bình thường và người chơi thi đấu. Nếu thương hiệu chạy quảng cáo cho thiết bị chuyên nghiệp của mình mà không nhắm mục tiêu cụ thể, thuật toán sẽ hiển thị quảng cáo cho nhiều đối tượng. Vì nền tảng quảng cáo không phân khúc người mua hàng giống hệt như thương hiệu nên quảng cáo có thể hiển thị cho những người chơi bình thường, những người không có nhiều khả năng tương tác với quảng cáo. Sự thiếu tương tác này sẽ gửi tín hiệu tiêu cực đến các thuật toán, làm giảm điểm phù hợp của quảng cáo và khiến việc đảm bảo vị trí đặt quảng cáo hàng đầu trở nên khó khăn hơn.
Dữ liệu hiệu suất phân đoạn cập nhật quảng cáo thường xuyên
Một thương hiệu might mặc có thể tung ra quần áo mới và chạy quảng cáo khuyến mại hàng tháng. Do mỗi quảng cáo có ngân sách hạn chế và chỉ chạy trong thời gian ngắn nên các thuật toán sẽ gặp khó khăn trong việc thu thập đủ dữ liệu hiệu suất. Điều này khiến việc xác định đối tượng tốt nhất cho mỗi quảng cáo trở nên khó khăn. Do đó, các thuật toán cuối cùng hiển thị những quảng cáo này cho nhiều người mua sắm không phù hợp, điều này làm giảm điểm phù hợp của quảng cáo và tăng chi phí quảng cáo.
Khuyến mãi lớn làm gián đoạn việc học thuật toán
Khi các thương hiệu tung ra các chương trình khuyến mãi lớn cho các sự kiện đặc biệt hoặc ra mắt sản phẩm, quảng cáo của họ tạm thời trở nên hấp dẫn hơn. Giảm giá mạnh có thể thu hút những khách hàng thường không mua sản phẩm của họ. Những mức tăng đột biến tạm thời này trong tương tác của người dùng có thể gây nhầm lẫn cho các thuật toán, khiến chúng hiểu sai hành vi thông thường của người dùng. Do đó, chi phí cho mỗi lần mua thường tăng lên sau những đợt khuyến mãi lớn này, buộc các thương hiệu phải chi đáng kể cho quảng cáo để khắc phục sự gián đoạn này.
Could mắn thay, các thương hiệu có thể phân tích hành vi mua hàng của khách hàng và hướng dẫn nền tảng quảng cáo đạt được kết quả tối ưu ngay cả khi có dữ liệu hiệu suất quảng cáo hạn chế.
Xác định đúng nhóm khách hàng
Khi một thương hiệu tiến hành phân khúc khách hàng, mục tiêu là xác định các sở thích riêng biệt của khách hàng đối với sản phẩm, thông điệp và chương trình khuyến mãi để thương hiệu có thể cải thiện chiến lược bán hàng và tiếp thị bằng cách sử dụng những hiểu biết sâu sắc về khách hàng này.
Các yếu tố phân khúc liên quan có thể khác nhau đối với mỗi thương hiệu, vì vậy điều quan trọng là phải xem xét càng nhiều yếu tố càng tốt. Các yếu tố chính trong phân khúc khách hàng Thương mại điện tử bao gồm nhân khẩu học, địa lý, mô hình mua hàng và xu hướng tăng trưởng.
Các thương hiệu có thể sử dụng mô hình học máy để xác định chính xác nhóm khách hàng. Khi quá trình này hoàn tất, các thương hiệu có thể sử dụng những hiểu biết sâu sắc về khách hàng này để thiết lập nhắm mục tiêu quảng cáo và chạy các chiến dịch hiệu quả.
Đối với một thương hiệu thể thao mà tôi hợp tác, tôi có thể xác định các nhóm thuần tập riêng biệt dựa trên các yếu tố bao gồm độ tuổi, thu nhập và mức độ cạnh tranh. Một nhóm là những người trưởng thành ở độ tuổi trung niên sống ở các khu ngoại ô cao cấp và thích mua thiết bị chuyên nghiệp của thương hiệu. Một người khác là những chuyên gia trẻ ở thành thị, những người thích thiết bị cấp thấp và chơi môn thể thao này một cách ngẫu nhiên. Với những thông tin chi tiết này, thương hiệu có thể nhắm mục tiêu chính xác các nhóm thuần tập khác nhau bằng cách sử dụng độ tuổi và vị trí, đồng thời giới thiệu các sản phẩm và cài đặt thể thao khác nhau trong chiến dịch quảng cáo cho từng nhóm thuần tập.
Thiết kế quảng cáo hiệu quả
Ngoài việc nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác, một số yếu tố phối hợp với nhau để tạo quảng cáo hiệu quả cho từng nhóm khách hàng:
- Giới thiệu các sản phẩm phù hợp
Các thương hiệu có thể xác định các sản phẩm tốt nhất cho từng nhóm khách hàng từ dữ liệu bán hàng và tiếp thị của họ, đồng thời giới thiệu các sản phẩm khác nhau trong nội dung quảng cáo cho từng nhóm khách hàng. Đối với một thương hiệu trang trí nhà cửa, khách hàng trẻ có thể ưa chuộng những sản phẩm có màu sắc rực rỡ với mức giá phải chăng, trong khi khách hàng khá giả lại ưa chuộng những sản phẩm có kiểu dáng sang trọng.
- Giải quyết các nhu cầu liên quan
Các công cụ AI mới nhất có thể rất hữu ích trong việc cung cấp ý tưởng nhắn tin dựa trên hoạt động lắng nghe trên mạng xã hội từ các bài đánh giá và bài đăng trên mạng xã hội. Đối với một thương hiệu chăm sóc sức khỏe, những người trẻ tuổi có xu hướng mua các sản phẩm để rèn luyện thể chất và năng lượng, trong khi những người về hưu lớn tuổi lại tìm cách giải quyết các vấn đề về lão hóa và sức khỏe.
- Hiển thị một lối sống có liên quan
Các thương hiệu có thể suy ra lối sống của từng nhóm từ dữ liệu nhân khẩu học, địa lý và doanh số. Một lần nữa, các công cụ AI mới nhất có thể giúp bạn hình thành một bức tranh tổng quan về lối sống cho từng nhóm thuần tập của mình. Đối với các sản phẩm giải trí, các bậc cha mẹ có con nhỏ có thể phản hồi tích cực với những quảng cáo thể hiện các gia đình tràn đầy năng lượng cùng nhau chơi đùa với các sản phẩm này. Ông bà có thể gây ấn tượng nhiều hơn với cảnh những người lớn tuổi gắn bó với cháu của họ.
Với khoảng thời gian chú ý ngắn ngày nay, những quảng cáo phù hợp nhất với đối tượng mục tiêu sẽ có cơ hội nổi bật và thành công cao hơn.
Cá nhân hóa các chương trình khuyến mãi
Giảm giá khuyến mại ngày càng phổ biến trong nền kinh tế ngày nay, nhưng các thương hiệu có rất nhiều lựa chọn thay thế để cơ cấu sản phẩm của họ. Nhiều thương hiệu đã nói với chúng tôi rằng họ biết một số khách hàng không cần giảm giá để mua hàng nhưng họ không chắc chắn về cách cung cấp các chương trình khuyến mãi khác nhau cho các phân khúc khác nhau. Tin tốt là việc phân khúc khách hàng và nhắm mục tiêu quảng cáo chính xác sẽ mang đến những cơ hội mới.
Bởi vì các nhóm khách hàng khác nhau thích các sản phẩm khác nhau nên một chiến lược thiết thực là cung cấp các chương trình khuyến mãi độc đáo cho từng loại sản phẩm. Ví dụ: một thương hiệu quần áo có thể quảng cáo các phụ kiện phiên bản giới hạn dành cho khách hàng giàu có. Trong khi đó, họ có thể giảm giá cho những kiểu quần áo được giới trẻ ưa chuộng hơn.
Các chiến dịch quảng cáo có hiệu suất cao được xây dựng dựa trên việc nhắm mục tiêu chính xác, nhắn tin hiệu quả và cung cấp sản phẩm hấp dẫn. Chỉ riêng những quảng cáo tuyệt vời không thể đảm bảo thành công trong việc thu hút khách hàng. Do có nhiều yếu tố liên quan đến việc tối ưu hóa quảng cáo, các thương hiệu nên liên tục thử nghiệm và tìm hiểu những gì hiệu quả nhất cho hoạt động kinh doanh riêng của mình. Khoa học dữ liệu có thể giúp định hướng các thương hiệu Thương mại điện tử trên con đường này bằng các chiến lược tiếp thị và bán hàng sâu sắc.
[ad_2]
Source link