Targetowanie 101: Podstawy targetowania behawioralnego

Reklama internetowa

partnerem merytorycznym działu jest AdForm

Targetowanie 101: Podstawy targetowania behawioralnego

Posiadasz określony budżet reklamowy. Wiesz też, że chcesz kierować swoje reklamy do określonej grupy potencjalnych kupujących, ale nie jesteś pewien, od czego zacząć. Znalezienie najlepszego potencjalnego klienta polega zwykle na zrozumieniu jego zachowania.

Targetowanie behawioralne to sposób na segmentację i docieranie do odbiorców na podstawie ich wcześniejszych działań, takich jak np. odwiedzenie witryny, poprzednie zakupy czy kliknięcie w dany link. Taki rodzaj targetowania pomaga tworzyć bardziej spersonalizowane reklamy podczas ścieżki zakupowej, budując przy tym lepsze relacje z klientami i zwiększając ROI.

Czym dokładnie jest targetowanie behawioralne? 

Targetowanie behawioralne (znane też jako audience targeting) to działanie polegające na segmentacji klientów na podstawie ich zachowań związanych z przeglądaniem stron internetowych, które obejmuje przeglądane witryny, przeprowadzone wyszukiwania, kliknięte linki czy też zakupione produkty. Jeśli weźmiemy też pod uwagę dane ze sklepu online oraz fizycznego, segmentacja może obejmować również takie kwestie, jak lokalizacja czy liczba zakupów w fizycznym sklepie.

Użytkownicy o podobnych zachowaniach są następnie grupowani w określone segmenty odbiorców, co pozwala reklamodawcom kierować do nich spersonalizowane reklamy np. na podstawie historii przeglądania i ostatnich zakupów. Wszystko to ma związek z gromadzeniem i wykorzystywaniem danych, pochodzących z własnych zasobów lub od partnera zewnętrznego.

Jakie są korzyści wynikające z targetowania behawioralnego?

Zanim targetowanie behawioralne stało się popularne, marketerzy musieli polegać na targetowaniu demograficznym i psychograficznym, opartym na takich danych, jak płeć, wiek i dochód. Natomiast w przypadku targetowania behawioralnego, marketerzy nastawieni na zwiększanie ROI nie muszą już tracić czasu i nakładów finansowych na tworzenie reklam, które trafią do szerokiego grona odbiorców, wśród których tylko niektórzy będą zainteresowani tym, co oferują. 

Zamiast tego marketerzy mogą kierować reklamy tylko do tych osób, które już wcześniej wyraziły zainteresowanie daną marką oraz jej produktami i którzy są bardziej skłonni zareagować na ich treść. Jest to bardziej wydajne wykorzystanie budżetu marketingowego, zapewniające znacznie lepszy zwrot z inwestycji.

Targetowanie behawioralne umożliwia również marketerom segmentację odbiorców na różne sposoby, od konkretnych produktów po różne fazy ścieżki zakupowej. Ta taktyka może być też wykorzystana do optymalizacji korzystania z witryny w celu poprawy konwersji, w tym do personalizacji treści i ofert na podstawie lokalizacji odwiedzającego lub zachowań związanych z przeglądaniem.

Co targetowanie behawioralne ma wspólnego z retargetingiem?

Targetowanie behawioralne jest często określane też jako „reklama behawioralna” lub „internetowa reklama behawioralna”. Jedną z najpopularniejszych behawioralnych taktyk reklamowych jest retargeting, czyli wyświetlanie reklam odwiedzającym daną witrynę po jej opuszczeniu. Retargeting wykorzystuje targetowanie behawioralne, aby dostarczyć konkretną treść odpowiednim osobom. Na najbardziej podstawowym poziomie retargeting po prostu wyświetla reklamy z ostatnio oglądanym produktem. Natomiast bardziej zaawansowany retargeting obejmuje też rekomendacje produktów i dynamiczną kreację dostosowaną do preferencji każdego kupującego.

Targetowanie predykcyjne, czyli ewolucja targetowania behawioralnego

Targetowanie behawioralne to jednak dość podstawowa i nieco zamierzchła metoda dotarcia do użytkowników. Teraz nowością na rynku jest tzw. targetowanie predykcyjne, znane też jako reklama predykcyjna lub marketing predykcyjny. 

Marketing predykcyjny wykorzystuje wszystkie dane przeglądania sieci z targetowania behawioralnego, dane zewnętrzne od partnerów (jeśli są dostępne) i stosuje sztuczną inteligencję oraz uczenie maszynowe do analizy danych i przewidywania przyszłych wzorców zakupów na podstawie wcześniejszych zachowań konsumentów.

Badanie firmy Forrester pokazało, że 66% marketerów na całym świecie twierdzi, że ich klienci, a co za tym idzie – wszelkie dane marketingowe pochodzą ze zbyt wielu źródeł, by były przez nich zrozumiałe. Głównie  dlatego, przewidywanie jest sposobem na udaną kampanię reklamową. 

Sztuczna inteligencja, która wspiera targetowanie predykcyjne, może tworzyć powiązania między zachowaniami użytkowników, identyfikować podobne i powiązane produkty, a także skupiać się na kupujących, którzy prawdopodobnie dokonają zakupu w danym momencie – wszystko w jednej chwili. Im więcej danych analizuje, tym więcej się uczy i lepsze stają się jej modele.

Większość firm nie posiada jednak technologii sztucznej inteligencji niezbędnej do tego, by ten rodzaj marketingu stał się rzeczywistością. Dlatego współpracują z takimi podmiotami jak Criteo, które oferują niestandardowe, oparte na sztucznej inteligencji technologie stworzone wyłącznie do handlu. Aby dowiedzieć się więcej, zachęcamy do odwiedzenia platformy Criteo Ad Tech Explained.

>>> Odkryj jak przygotować się do sezonu świątecznego 2019 dzięki raportowi dla EMEA

 

Artykuł powstał we współpracy z Criteo.

Polecane

Dzięki, link został przesłany

Zamknij

Serdeńko!
Lubisz już nasz fanpage?

Wystarczy kliknąć:

zobacz nasz fanpage >> Zamknij

Niech zapisze się
do newslettera!

Zostaw e-mail
i powolutku strzałeczka na guziczek!

Zamknij