Jak znaleźć klientów w sieci? (cz. 1)

Jak znaleźć klientów w sieci? (cz. 1)
Najczęstszym chyba problemem, przed jakim stają właściciele sklepów internetowych, jest pozyskanie użytkowników. Prawie każdy podpisze się pod stwierdzeniem, że ma ich zbyt mało. Dodatkowo często okazuje się, że odwiedzający serwis nie do końca pokrywają się z grupą docelową.
O autorze
3 min czytania 2015-08-19

Zdjęcie royalty free z Fotolia

W takiej sytuacji oczywiście maleje szansa na przekonanie odwiedzającego do zakupu.

Ponieważ sednem działalności naszej firmy jest pomoc serwisom internetowym w pozyskaniu licznych – i odpowiednich- użytkowników, nasze doświadczenia nauczyły nas wielu prostych oraz bardziej skomplikowanych prawd, którymi rządzi się internetowy marketing. Zebraliśmy je w formie kilku podstawowych porad na temat: „Jak skuteczniej dotrzeć do klientów?”.

Porada 1: Poznaj swojego klienta i szukaj osób do niego podobnych.

Rozumowanie stojące za tą poradą jest proste: osoby, które już odwiedzają nasz sklep i dokonują w nim zakupów, to osoby, dla których nasza oferta jest atrakcyjna. Jeśli więc znajdziemy podobne osoby i poinformujemy je o istnieniu naszego sklepu, prawdopodobieństwo przekonania ich do odwiedzin jest znacznie większe niż w przypadku próby przekonywania losowych osób.

LinkedIn logo
Na LinkedInie obserwuje nas ponad 100 tys. osób. Jesteś tam z nami?
Obserwuj

Już nawet szeroko dostępne źródła takich informacji (jak np. Google Analytics) mogą być pomocne, chociaż w ich przypadku możemy uzyskać tylko bardzo podstawowe informacje o podstawowych cechach demograficznych (płeć i wiek) niektórych użytkowników. Z punktu widzenia marketingu internetowego znacznie cenniejsze byłyby informacje o zainteresowaniach i kategoriach odwiedzanych przez klientów serwisów. Dysponujący taką informacją reklamodawca mógłby ograniczyć emisję reklamy tylko do osób o podobnych zainteresowaniach, lub emitować reklamy tylko na serwisach chętniej odwiedzanych przez klientów.

Oczywiście właściciel serwisu nie ma dostępu do takich informacji, ponieważ wymagają one zbierania danych o zachowaniu użytkowników również poza serwisem. Z pomocą tutaj może przyjść na przykład rozwiązanie analityczne przygotowane przez Netsprint, a mianowicie Raport Audience. Mechanizm tworzenia raportu jest prosty: właściciel serwisu umieszcza na swojej stronie kody umożliwiające identyfikację swoich użytkowników. Następnie przez 30 dni zbierane są informacje o zachowaniu tych użytkowników w internecie. Wyniki badania są przygotowywane w formie raportu wskazującego, pod jakimi względami użytkownicy serwisu różnią się istotnie od ogółu internautów.

Słuchaj podcastu NowyMarketing

Przykład: spójrzmy na dane z raportu przygotowanego dla serwisu Wisniowski.pl, producenta bram i ogrodzeń, zarówno mieszkaniowych, jak i przemysłowych. Jak widać, pewne kategorie zainteresowań użytkowników serwisu, jak „Budowa i przebudowa” czy „Projektowanie ogrodu”, są oczywiste, jednak już większe zainteresowanie kategorią „Ślub i wesele” nie jest czymś, co łatwo wydedukować. Oczywiście, post factum jesteśmy w stanie zbudować teorię, która wyjaśnia to zjawisko (np. możemy domniemywać, że ślub jest często okazją do przeprowadzki do nowego domu, co może się wiązać z koniecznością zakupu bramy lub ogrodzenia), jednak trudno oczekiwać, że ktokolwiek na taki związek wpadnie a priori.

NowyMarketing logo
Mamy newsletter, który rozwija marketing w Polsce. A Ty czytasz?
Rozwijaj się

Reklamodawca, który takie dane wykorzysta, może trafniej niż konkurencja identyfikować w internecie potencjalnych klientów.

Porada 2. Pamiętaj: użytkownicy nie zawsze zachowują się tak, jak zakładasz.

Kolejna porada jest w zasadzie przestrogą. Często może się okazać, że nasi rzeczywiści klienci nie do końca odpowiadają naszemu wyobrażeniu. W takim wypadku uporczywe kierowanie komunikacji marketingowej do wymyślonej grupy docelowej może oznaczać nieoptymalnie ulokowany budżet. Wśród marketerów krąży wiele pouczających historii na ten temat (na przykład wyjątkowa skuteczność kampanii domów spokojnej starości, kierowanej do młodych kobiet, które były zainteresowane umieszczeniem tam swoich rodziców lub dziadków). Poprawne zidentyfikowanie potencjalnego klienta jest w dzisiejszym świecie coraz istotniejsze. Mało kto już wątpi w fakt, że zaadresowanie reklamy najnowszego modelu sportowego BMW do 100 osób akurat szukających sportowego samochodu podkreślającego ich status społeczny może być znacznie skuteczniejsze, niż dotarcie z przekazem do 2 mln ludzi, których łączy jedynie to, że w poniedziałkowy wieczór jednocześnie oglądają Megahit na Polsacie i być może zastanawiają się, czy zdążą wziąć prysznic w przerwie reklamowej.

Bardzo interesującym przykładem na to, jak skuteczna może być elastyczność w doborze grupy docelowej, jest historia internetowej kampanii filmu „Władcy umysłów” w 2011 roku w Stanach Zjednoczonych.

Firma Universal Pictures postanowiła przeprowadzić kampanię w internecie na kilku płaszczyznach. Przede wszystkim, kupili obecność na pewnej liczbie serwisów premium, charakteryzujących się bardzo dużym zasięgiem wśród internautów. Oprócz tego, użyli targetowania demograficznego (na grupę mężczyzn w wieku 18-45 lat, jako że ta grupa jest uważana za typowych konsumentów thrillerów s-f), content marketingu (umieścili reklamy na serwisach z takich kategorii jak, „kultura” czy „film”). Najbardziej wyrafinowanym działaniem było targetowanie behawioralne (próba dotarcia do tych osób, które kupują bilety do kina na thrillery). Oprócz tego część budżetu przekazano firmie DataXu, specjalizującej się w przeprowadzaniu kampanii reklamowych w oparciu o zaawansowane algorytmy analizy danych.

Jako miarę skuteczności kampanii uznano wykonanie przez odbiorcę jakiejś akcji – wejście na stronę filmu, obejrzenie zwiastunu lub odsłuchanie ścieżki dźwiękowej.

Specyfiką kampanii reklamowych dla kinowych filmów jest bardzo krótki czas działania. Kluczowy dla sukcesu jest tydzień lub dwa przed premierą. Nie ma więc czasu na tradycyjne podejście optymalizacyjne, polegające na analizie dotychczasowych efektów kampanii, zmianę niektórych elementów, kolejną optymalizację, itd. Jedyną możliwą ze względu na czas formą optymalizacji jest reakcja w czasie rzeczywistym. DataXu użyła takiego właśnie mechanizmu. Początkowo reklamy były emitowane „na chybił-trafił”, jednocześnie były analizowane reakcje odbiorców. Jeśli jakaś grupa odbiorców istotnie częściej wyrażała zainteresowanie, intensywność przekazu do tej grupy była zwiększana.

Efekty działań DataXu były znacznie lepsze niż w przypadku tradycyjnych podejść. Kampania była dwukrotnie bardziej efektywna kosztowo (w sensie kosztu wygenerowania jednej akcji użytkownika), jednocześnie przyniosła aż 15 razy więcej akcji niż każda z pozostałych strategii.

Co ciekawe, okazało się, że intuicyjne przekonanie twórców tradycyjnej części kampanii nie odpowiada rzeczywistości. Na reklamę filmu znacznie lepiej od faworyzowanych przez nich mężczyzn odpowiadały kobiety w wieku 18-49 lat. Przypuszczalnie jest to związane z silnie obecnym w filmie wątkiem romansowym pomiędzy postaciami granymi przez Matta Damona i Emily Blunt, a więc aktora i aktorkę mocno przyciągających uwagę kobiet.

Drugą część przeczytacie tu>


Tomasz Brzeziński
Senior Data Scientist Netsprint