Особенности формирования портрета/аватара клиента.
При стандартном подходе прописываем аватар клиента, мы собираем данные для аватара на основе реальных данных и разных источников (действующих рекламных компаний с аналитикой, данных CRM аудиторий, подписчиков в соц.сетях и т.п.
Но, во-первых те данные, которые мы имеем (посетители сайта и соцсети конкурентной тематики) не являются точными, (так как на сайте мало посетителей и не установлены цели для отделения реальный покупателей, а конкурентные соцсети не особенно развиты, чтобы дать объективную информацию)
Во-вторых - если делать таргетинг на основе аватара, то он будет неэффективным, потому что такой портрет аудитории представляют собой «среднюю температуру по больнице», и людей соответствующих аватару будет крайне мало.
Ваша покупательская аудитория намного шире. У потенциального клиента может совпадать 1 или 2 критерия от аватара. Аватар собрал критерии множества ваших покупателей.
Пример фильтра в интернет-магазине – если вы установили слишком много параметров, то алгоритм поиска не сможет подобрать товар, который будет соответствовать всем этим параметрам. Такая же история происходит с настройкой таргета по характеристикам данного портрета клиента.
Подход с описанием аватара полезен для осознаний/инсайтов в сфере создания креативов для рекламных компаний и других этапов воронок, например для создания контента посадок с рекламы - лендингов.
Мы приходим к тому, что подход с ставленым портрета устарел. Эту работу успешно производит искусственный интеллект - робот таргета фейсбук.
Мы отказываемся от таргета по критериям аватара, и приходим к технологии тестирования гипотез.
Алгоритм:
- На основе полученных данных по распаковке смыслов мы составляем несколько гипотез и креативов (визуальная и текстовая часть рекламного объявления). Задача креатива – «зацепить» один из сегментов аудитории. Креативов должно быть несколько или множество, под разные элементы аудитории.
- Затем запускам тестовую рекламную компанию (РК), сроком до 1 недели. Настраиваем не на узкую аудиторию, а на широкую (охватная РК – первый этап воронки) и предоставляем возможность отбора аудитории искусственному интеллекту FB.
- По результату тестовой РК мы смотрим какие объявления привели больше всего лидов, заявок или иных установленных показателей эффективности. Анализируем результаты, объявления которые принесли наилучшие результаты начинаем показывать в рамках основной РК. Неэффективные снимаем с показов или делаем улучшения, после которых тестируем снова.
- Делаем такую работу постоянной, циклической.
