Тарифы
Блог
Сервисы
Сквозная аналитика
Выгрузка и загрузка данных из разных систем
Загрузка расходов
Загружайте рекламные расходыв Google Analytics и Яндекс Метрику
Leads
Автоматизация экспорта лидов
из рекламных кабинетов
Аудитории
Автоматизация загрузки аудиторий
в рекламные кабинеты
Data Backup
Миграция данных
из Google BigQuery в ClickHouse
Контакты
Инновационные подходы к персонализации рекламы в 2024/2025 году
25 ноября 2024

Введение

Согласно данным Accenture, 75% потребителей будут с большей вероятностью покупать у продавцов, которые знают их имя, рекомендуют варианты на базе прошлых покупок или знают историю их покупок. А исследование Salesforce показало, что у 65% покупателей есть ожидание, что компании должны подстраиваться под их изменяющиеся потребности и предпочтения. Именно за такую подстройку отвечает персонализированная реклама, которая способна предложить потенциальным покупателям уникальный контент и предложения, актуальные именно для них.
Это тот случай, когда потребитель при виде рекламы думает: «Вот это да! Это именно
то, что мне нужно».

По сути, персонализированная реклама – это создание персонального предложения
для потенциального покупателя и его показ тогда, когда оно ему релевантно. У такого сообщения гораздо выше шансы на успех, так как оно интересно пользователю
и отвечает его потребностям в моменте.

Персонализированная реклама позволяет сэкономить бюджет, повысить конверсии
и лояльность покупателей. Персонализированные маркетинговые тактики на 40% выгодней для бизнеса, чем стандартные подходы (данные McKinsey за 2021 год).

В этой статье мы рассмотрим какие виды персонализированной рекламы доступны маркетологам на данный момент, примеры успешных кейсов и важность корректного сбора данных пользователей для ее эффективности. Мы также подробно остановимся
на инновациях в рекламе и новых технологиях, которые активно внедряются
в персонализацию сейчас.
Персонализация рекламы все больше «нормализируется» и превращается из инновационного подхода в данность рынка, которую активно требуют потребители. Данные уже упомянутого исследования McKinsey показывают, что 71% покупателей ожидают персонализированного подхода, и 76% расстраиваются, если такого подхода нет.

Персонализация контента и рекламы не только улучшает эффективность рекламы и конверсии в продажи, но и повышает уровень лояльности и удержания клиентов, а также привлекает новых покупателей через рекомендации существующих:

  • 78% покупателей более склонны рекомендовать ту компанию, которая персонализирует свои предложения, при этом 78% более склонны совершить повторную покупку.
  • Опрос Twilio Segment (2024) показал, что клиенты будут поддерживать бренд, который персонализирует свои предложения.

Стоит ли удивляться, что 89% людей, занимающих ведущие позиции в бизнесе, ожидают, что персонализация будет являться одним из самых важных составляющих успеха в ближайшие 3 года?

Виды персонализации рекламы

Давайте рассмотрим виды персонализации, которые доступны маркетологам на данный момент. Эти подходы можно использовать по отдельности или комбинировать
для достижения лучшего эффекта.

1) Персонализация рекламы на основе
поведения пользователей

Данная реклама основывается на данных о предыдущем поведении пользователей, интеракциях с продуктом и истории покупок.

«Например, «Яндекс-музыка» ежегодно подводит итоги года. Пользователи могут посмотреть свою персональную статистику прослушиваний и узнать, треки каких исполнителей они чаще всего включали в прошедшем году. Также сервис открывает доступ к личному плейлисту, в котором собраны самые прослушиваемые композиции». (Источник: «Специально для вас» — как работает персонализация в маркетинге, Бизнес-секреты)
Изображение: Т-Ж

2) Персонализация на основе контекста

Данная реклама подстраивает сообщение на базе контекста, в котором находится пользователь в данный момент. Это может быть географическое положение, время дня, погода и другие факторы.

3) Персонализация рекламы на основе демографии

В данном случае персонализированная реклама учитывает демографические данные
о пользователях. Это могут быть возраст, пол, должность, семейное положение, доход, уровень образования и т.д.

4) персонализация рекламы на основе
предиктивной аналитики

В данном случае персонализированная реклама учитывает демографические данные
Данная персонализация является самым инновационным методом создания уникальной рекламы. Уже упомянутый опрос Twilio Segment показал, что 86% людей, занимающих ведущие позиции в бизнесе, ожидают перехода от реактивной к предиктивной персонализации в их индустрии. Под реактивной подразумевается ситуация,
когда пользователь сам инициирует персонализацию (например, предоставляя свои личные данные). Предиктивная персонализация предвосхищает потребности потребителя и предоставляет индивидуализированное предложение сама.
Возможно, ваш покупатель недавно купил машину (тогда реклама с предложением
о страховке будет весьма актуальна), или его история покупок показывает,
что он предпочитает покупать предметы одежды в определенном цвете
(реклама покажет соответствующие предложения).

Для этого персонализированная реклама опирается на алгоритмы машинного обучения и возможности искусственного интеллекта (ИИ), предиктивную аналитику и большие данные (Big Data), а также другие инновации (типа чат-ботов). Давайте остановимся
на этом подробнее.

Новые технологии персонализации рекламы

Ключевые технологические инновации, которые активно используются и внедряются
в персонализацию контента и рекламы это:

  • Предиктивная аналитика и Big Data
  • ИИ и машинное обучение
  • Чат-боты и виртуальные помощники

Предиктивная аналитика использует статистические методы и алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных и прогнозирования будущих тенденций.
Чем больше у вас данных – тем лучше ваша предиктивная аналитика, поэтому она часто связана со сбором и хранением больших данных. Предиктивная аналитика может прогнозировать поведение клиентов на основе предыдущих действий, выдавать гипотезы и сценарии развития событий, давать предложения об улучшении клиентского опыта и многое другое.

Например, Lamoda запустила персонализированный каталог на основе ИИ и предиктивной аналитики. Он предсказывает, какие товары будут интересны пользователям и демонстрирует их первыми. «Для персонализации ИИ анализирует, какими брендами, цветами и стилями интересовался конкретный клиент, в каком ценовом диапазоне совершались покупки и другие факторы». (Источник: AdIndex)

Изображение: AdIndex
Искусственный интеллект позволяет анализировать большие объемы данных о поведении пользователей, их предпочтениях и покупательских привычках. С его помощью можно сегментировать аудиторию для таргетированных рекламных кампаний: выявлять группы пользователей с похожими интересами и характеристиками — это могут быть самые узкие сегменты для очень точной персонализации.

Аналитика на основе ИИ также может адаптировать контент: автоматизировать создание рекламных материалов, подстраивая их под интересы конкретных групп аудитории. Алгоритмы ИИ могут предсказать, когда лучше запускать рекламные компании (на основе исторических данных), а также могут помочь в оптимизации бюджета, предоставляя информацию о том, какие каналы и форматы рекламы будут наиболее эффективными.

Приведем в пример кейс российского бренда «Полисорб», который запустил таргетированную рекламу на основе ИИ и значительно повысил ключевые показатели:

«[Мы] выделили три ключевых сегмента ЦА: клиенты бренда, покупатели конкурентов — других компаний-производителей сорбентов, пользователи продукции, дублирующей «Полисорб». Точно определить аудиторию помогли данные о покупках, которые люди уже совершали в прошлом. Кроме того, команда выявила промежутки времени, когда продажи «Полисорба» стабильно росли: праздники и периоды сезонных заболеваний (лето — ротавирусные инфекции, осень — ОРВИ). Вовремя запущенная видеореклама на правильную аудиторию повысила досматриваемость рекламных роликов и увеличила доходимость на сайт до 55%. Общий CTR по итогам июля достиг 0,8%».

Источник: «Специально для вас» — как работает персонализация в маркетинге, Бизнес-секреты

Чат-боты и виртуальные помощники также активно внедряются в персонализированный маркетинг. Данные решения, интегрированные в различные платформы, обеспечивают постоянное интерактивное взаимодействие с потенциальными клиентами. Они могут использовать данные о пользователях для создания персонализированных ответов и предложений, что повышает уровень вовлеченности. Чат-боты также способны собирать данные о предпочтениях и поведении аудитории, которые затем могут использоваться для персонализации контента и рекламы, а также улучшения рекламных кампаний в общем.

Возможности персонализации
рекламных сообщений

Маркетологи могут адаптировать различные аспекты рекламных кампаний под узкие сегменты аудитории и настраивать персонализированный таргетинг:

  • Изображения. К примеру, аудитория может быть разбита на сегменты по демографии и каждая увидит рекламное изображение с человеком из своей группы (женщины, мужчины, пенсионеры и т.д.)

  • Текст рекламного сообщения. Тексты также могут быть персонализированы под конкретные сегменты аудитории, чтобы получить больший отклик и конверсии.

  • Лендинги. Различные сегменты аудитории могут быть перенаправлены на различные посадочные страницы, которые отвечают их потребностям. Например, ваш потенциальный клиент искал конкретный товар через поиск – персонализированная реклама перенаправит его на страницу интернет-магазина именно с этой категорией товаров.

  • Ретаргетинг и персонализация на основе товаров в корзине. Реклама отталкивается от предыдущих интеракций пользователя с вашим сайтом, приложением и т.д. Например, если он уже просматривал определенную категорию товаров на вашем сайте или оставил определенный продукт в корзине, он увидит рекламу именно этих товаров. Задача данной рекламы – вернуть пользователя и мотивировать его завершить покупку. Чем выгоден этот тип рекламы – он таргетирует высоко-заинтересованную аудиторию, а значит шансы на конверсию у нее выше.

  • Омниканальный подход. В данном случае персонализированная реклама использует данные о пользователях из различных источников и способна выстроить уникальную «бесшовную» коммуникацию через все возможные каналы коммуникации с клиентами – например, веб-сайт, посадочную страницу, приложение, SMS и электронную почту.

Приведем успешный пример ретаргетинга с помощью персонализированной рекламы от ресторанной компании italy & co. c помощью омниканальной платформы Mindbox. Персонализированная реклама показывала индивидуализированные предложения клиентам в оттоке и стимулировала их на повторную покупку или запускала look-alike-таргетинг по наиболее ценным клиентам. Результат: сокращение стоимости лида в 2,5 раза и увеличение конверсий на 41%.

Изображение: Mindbox
«Реклама italy & co. на тех, кто не заказывал больше 10 дней, состоит из трех этапов: напоминание о том, что давно не заказывали, и предложение блюда в подарок → стандартная акция на доставку → креатив на бронирование столика».
Источник: Персонализация рекламы — эффективные способы привлечь клиентов, Mindbox Журнал

Другой пример от Mindbox и российского бренда экологичных товаров Synergetic, который таргетирует новых клиентов в социальной сети с помощью индивидуальной рекламы:

«Для этого они запускают во «ВКонтакте» рекламу с подборкой товаров недели для своих новых клиентов. При этом аудитория рекламы обновляется автоматически, чтобы показывать ее только тем, кто не совершал покупок, и не тратить бюджет на тех, кто купил».

Как настривать персонализированную рекламу

Персонализированная реклама настраивается там же, где и обычная — через рекламные кабинеты («Яндекс. Директ», Google Ads, myTarget и другие). Но построение рекламных кампаний данного типа отлично от стандартной рекламы. Маркетолог работает с более узкими сегментами аудитории, и для этого системе нужно еще больше данных о пользователях. Поэтому сбор, хранение и обработка данных о пользователях критичны для качественной персонализации. Это могут быть данные из самих рекламных кабинетов. Это также могут быть те данные, которые есть у компании (к примеру, данные с веб-сайта) – они попадают в рекламный кабинет через счетчики аналитики «Яндекс.Метрики» или Google Analytics. Ее также можно добавить в свой рекламный кабинет из CRM (Customer Relationship Management – системы управления взаимодействия с клиентами) или CDP (Customer Data Platform – платформы клиентских данных).
Согласно опросу Twilio Segment, 72% компаний используют именно CDP для персонализации, при этом часто также полагаясь на хранилища данных (48% опрошенных).

Как работать с данными для персонализации: конфиденциальность и защита прав пользователей

Развитие технологий сбора данных и увеличение их объема означает, что компании также должны быть очень хорошо осведомлены о правах пользователей в этой сфере
и соответствующем законодательстве в странах, где они оперируют.

Некорректный сбор и анализ данных о пользователях ставит под угрозу их личную жизнь. Ведь информация об их предпочтениях и поведении может быть использована как
во благо, так и во вред. В этом контексте важным аспектом является то, как компании обрабатывают и защищают собранные данные. Потребители всё чаще беспокоятся
о том, как именно используется их информация, и кто к ней получает доступ.

В Российской Федерации существует ряд нормативных актов, регулирующих защиту персональных данных, среди которых Закон о персональных данных (152-ФЗ) и Закон о внесении изменений в Федеральный закон «О персональных данных», вступивший в силу в 2020 году. Эти законы предназначены для обеспечения безопасности данных пользователей, устанавливая требования к их сбору, обработке и хранению.

Несмотря на наличие нормативных актов, на практике бывают случаи, когда компании недостаточно соблюдают правила конфиденциальности и используют данные пользователей без должного информирования и согласия, что приводит к нарушениям прав потребителей.

Многие пользователи не понимают, какие данные собираются и как они используются. В результате неинформированность может приводить к тому, что потребители не в состоянии принять обоснованное решение о предоставлении своих данных.

Доверие потребителей становится ключевым фактором в отношениях между брендами и их аудиторией. Без доверия сложно ожидать долгосрочных взаимоотношений, поэтому все больше компаний ставят акцент на прозрачности своих действий. Потребители хотят знать, кем и как используются их данные, и какие меры принимаются для их защиты.

Некоторые компании начинают внедрять более прозрачные практики работы
с данными, включая явное получение согласия пользователей на обработку их личной информации и предоставление информации о том, как именно будут использованы их данные.

Обеспечение прозрачности и доверия может выражаться через:

  • Официальный юридический документ с правилами обработки данных пользователей, размещенном на веб-сайте компании. Сюда входят четкие пояснения о сборе, обработке и использовании данных, а также их удалении по запросу пользователя.
  • Возможность для пользователей управлять своими данными, которые находятся в руках компании, и выбирать, какие из них они готовы предоставить.

Рекламные площадки дают пользователям возможность отключить сбор данных для персонализированной рекламы.

Персонализация контента и рекламы требует тщательного и ответственного подхода к данным пользователей. Важно помнить, что доверие остается одним из ключевых факторов успеха в работе с клиентами, и соблюдение конфиденциальности является неотъемлемой частью этого процесса.

Заключение

Персонализация рекламы становится неотъемлемой частью современных маркетинговых стратегий, и её значение будет только расти в ближайшие годы. В данной статье мы подробно рассмотрели основные аспекты индивидуальной рекламы и технологии, которые помогут вашему бизнесу эффективно взаимодействовать с клиентами и подстраиваться под их нужды.

Основные моменты статьи:

1) Актуальность персонализации. 71% покупателей требуют персонализированного подхода, а 76% расстраиваются при его отсутствии.

2) Преимущества для бизнеса. Персонализированные маркетинговые стратегии эффективнее стандартных на 40% и способствуют повышению конверсий и лояльности клиентов.

3) Виды персонализации:

  • Поведение пользователей
  • Контекстуальная реклама
  • Демографическая адаптация
  • Предиктивная аналитика
4) Ключевые технологические инновации в персонализированной рекламе: использование ИИ, машинного обучения и аналитики больших данных, предиктивной аналитики, чат-ботов и виртуальных помощников.

5) Необходимость сбора и защиты данных. Эффективная персонализация требует надежного и этичного подхода к сбору данных, что также включает соблюдение законодательства и норм конфиденциальности.

Будущее персонализации рекламы будет обусловлено развитием технологий и их использованием для того, чтобы знать о предпочтениях пользователей как можно лучше. Индивидуализированный подход к каждому клиенту станет стандартом – компании, игнорирующие его, рискуют потерять конкурентное преимущество.

Рекомендации для бизнеса:

1) Инвестируйте в технологии. Платформы и инструменты для предиктивной аналитики и машинного обучения помогут лучше понять потребности вашей аудитории.

2) Уделяйте внимание безопасности данных. Обеспечьте защиту и конфиденциальность данных пользователей, что повысит доверие к вашему бренду.

3) Слушайте клиента. Используйте обратную связь для дальнейшей оптимизации предложений и адаптации рекламных кампаний.

4) Обучайте сотрудников. Главные аспекты персонализации должны быть поняты и реализованы вашей маркетинговой командой.

5) Ищите креативные решения. Мониторьте рынок технологий персонализации, чтобы внедрять инновационные решения первыми и сохранять конкурентное преимущество.

Следуя этим рекомендациям, ваш бизнес сможет успешно перейти на новый уровень персонализации рекламы, эффективно взаимодействуя с клиентами и удерживая их внимание в условиях растущей конкуренции.