算法驅動世界中的營銷細分

已發表: 2023-05-16

細分長期以來一直是構建有效營銷傳播的關鍵組成部分。但隨著隱私立法的增加以及消費者對 Apple 等公司的反跟踪技術的持續接受，傳統的細分方法即使不是不可能，也越來越難以應用於數字渠道。

當客戶是誰以及他們的需求狀態越來越難以了解或保持任何一致性時，人們如何才能有效且一致地在廣泛的客戶目標和需求狀態中應用分段和有針對性的消息傳遞？

細分提供結構和效率

在我們深入研究分段是如何改變的以及我們必須知道什麼才能繼續成功地使用它之前，重要的是要記住我們首先使用分段的原因。

營銷細分涉及將目標市場劃分為具有相似需求、興趣或特徵的較小的消費者群體。通過這樣做，營銷人員可以針對每個細分市場的特定需求和偏好量身定制更有針對性和更有效的活動，從而普遍提高他們的溝通效率。

除了簡單地使營銷工作更易於管理和高效之外，營銷細分還提供了幾個額外的好處：

更好的客戶洞察力。 通過根據客戶的需求、興趣和行為分析不同的細分市場，細分可以更好地了解客戶。這種方法可以帶來推動更好溝通的洞察力，但也可以成為產品開發創意的來源。
改進了定位。 更好的理解使公司能夠更有效地瞄准他們的營銷工作。通過了解每個細分市場的獨特特徵，公司可以改進他們的消息傳遞、促銷和產品供應以引起他們的共鳴，從而提高轉化率和投資回報率。
增加客戶關注度。 在當今擁擠的市場中，提高通信的相關性對於引起注意至關重要。細分允許更相關的——因此更引人注目的——通信。
競爭力增強。 通過有效地細分市場，公司可以根據對特定客戶的獨特見解提供更加量身定制和有效的營銷活動，從而獲得競爭優勢。這有助於將品牌與競爭對手區分開來並增加市場份額。
更有效地利用資源。 通過針對特定細分市場，公司可以避免將資源浪費在不太可能引起某些客戶群共鳴的低效營銷工作上。這可以更有效地利用營銷資源、降低客戶獲取成本並提高投資回報率。

發生了什麼變化

近年來，新的隱私法和技術不斷湧現，限制了許多營銷細分策略的有效性。這些包括：

數據收集限制。 隨著新隱私法的出台，公司現在需要以更有限的方式收集和使用消費者數據。對於涉及住房、醫療保健、消費金融和與年齡相關的人口統計數據的某些受保護類別尤其如此，在這些類別中，某些類型的數據的收集和使用是被完全禁止的或受到非常嚴格的標準的約束。
同意要求。 歐盟通用數據保護條例 (GDPR) 和加州消費者隱私法案 (CCPA) 等新隱私法要求公司在出於營銷目的收集和使用消費者數據之前獲得消費者的明確同意。這限制了可用數據的數量和可用數據的構成，因為許多消費者選擇退出。例如，根據移動分析公司 Flurry 的說法，多達 96% 的消費者選擇退出對 Apple 設備的跟踪。
廣告定位限制。 越來越多的主要平台，如穀歌和 Meta 正在回滾，限制了他們的許多目標選項，特別是在受保護的類別中，但越來越多地涉及一系列主題。
對隱私的需求增加。 消費者越來越意識到自己的隱私權，並要求對其個人數據進行更多控制。

隱私立法、消費者態度和限制不必要的跟踪和定位的技術進步的綜合影響是，使用數據預定義不同細分並明確定位的傳統營銷細分方法在數字渠道中不再有效。

但是，你說這怎麼可能？我被告知我的^第一方數據將使我能夠繼續在 Facebook 和谷歌等平台上執行我的細分策略。從理論上講，這是正確的。您可以使用您的^第一方數據將您的客戶與這些平台擁有的 ID“匹配”。假設所有權限都已授予，電子郵件地址匹配，並且將設備 ID 和 cookie 映射在一起的技術壯舉已經解決，恭喜 - 如果您匹配 25% 的記錄，您將很幸運。

現實情況是，只有擁有最大的^第一方數據資產和強大權限的公司才會擁有足夠的數據，以基於傳統的、預定義的、基於數據的細分方法來執行大規模的基於細分的策略。

因此，如果傳統的細分方法不再適用於數字媒體，但我們比以往任何時候都更需要細分的好處，例如效率和更高的消息相關性，營銷人員應該怎麼做？

創意驅動的細分：一種新的細分方法

創意驅動的細分使用許多與傳統細分相同的技術。與傳統細分類似，我們首先通過深入研究來定義我們的目標客戶。我們可以利用許多大數據集來深入了解我們想要定位的消費者。我們專注於價值觀、行為和信念等有助於我們創造更多相關溝通的事物。

今天，我們需要將我們的細分轉化為一系列旨在“抽出”所需細分的創造性執行，而不是將這些通信分解為用於推出超定向通信的拜占庭消息傳遞矩陣。我們正在尋找能夠在我們被迫在所有主要數字媒體平台上滿足的目標較少的受眾中創造“舉手者”的創意。

從這裡開始，該算法使用對我們的創意的響應作為其信號來“找到”目標受眾或“細分”。創意被用作“誘餌”以通過響應吸引觀眾，這反過來又為算法提供信息，幫助它找到更多相同類型的響應者。這就是為什麼在住房等隱私受限的類別中，我們無法針對收入、地理位置或年齡，我們使用這種方法將媒體投放到年齡、收入和與觀眾構成相關的信用度等方面的第 90 個百分位。這種方法不僅符合隱私，而且比傳統的分割方法更有效，傳統的分割方法受到與^第一方數據資產和匹配率相關的規模的挑戰。

接近創意驅動的細分

創意驅動的細分是一種回歸基本的營銷方法。沒有靈丹妙藥，也沒有快速修復方法，但它確實帶來了可靠的結果和不可否認的優勢——您將收集自己的可靠數據集，您可以使用這些數據集來構建自己的算法，以發展和改進營銷數據分析，以獲得更強大、更高效的程序。此外，您正傾向於所有主要數字平台背後的算法決策，而不是與它們抗爭，而是尋求微調它們以適應您的策略。

從客戶開始。 定義您的細分市場或使用已有的細分市場。
研究和深刻的見解。 深入挖掘消費者決策的內容、原因、時間、地點和方式。直接研究或使用聚合的消費者洞察平台可以在這方面提供幫助，但您需要計劃重點關注和投資於此，因為在許多情況下，創意洞察領域是關鍵的差異化因素。
測試您的創意。 使用測試結構，但要明白算法創造的世界不是最有效的 A 或 B，而是提供 A 和 B 的哪種組合會產生最佳結果。
證實。 假設您正在進行收購，請回測您的方法。您的“創意誘餌”在吸引合適客戶方面的效果如何？隨著時間的推移，您可以通過分析這些數據來微調您的方法。

立法和技術對那些尋求簡單的營銷細分答案的人造成了決定性的打擊。但對於我們這些願意投入工作並依靠我們的營銷基礎並利用新技術為我們帶來優勢的人來說，細分在營銷工具箱中仍然佔有非常重要的位置。