Definīcija:
Atkārtota mērķauditorijas atlase jeb atkārtota mārketinga metode ir digitālā mārketinga metode, kuras mērķis ir atjaunot saikni ar lietotājiem, kuri iepriekš ir mijiedarbojušies ar zīmolu, tīmekļa vietni vai lietotni, bet nav veikuši vēlamo darbību, piemēram, pirkumu. Šī stratēģija ietver personalizētu reklāmu rādīšanu šiem lietotājiem citās platformās un tīmekļa vietnēs, kuras viņi apmeklē vēlāk.
Galvenā koncepcija:
Retargeting mērķis ir noturēt zīmolu patērētāja prātā, mudinot viņu atgriezties un veikt vēlamo darbību, tādējādi palielinot konversijas iespējas.
Darbība:
1. Izsekošana:
– Tīmekļa vietnē tiek instalēts kods (pikselis), lai izsekotu apmeklētājus.
2. Identifikācija:
– Lietotāji, kas veic noteiktas darbības, tiek atzīmēti.
3. Segmentācija:
– Auditorijas saraksti tiek veidoti, pamatojoties uz lietotāju darbībām.
4. Reklāmu rādīšana:
– Personalizētas reklāmas tiek rādītas mērķauditorijai citās tīmekļa vietnēs.
Atkārtotas mērķauditorijas atlases veidi:
1. Uz pikseļiem balstīta atkārtota mērķauditorijas atlasīšana:
– Izmanto sīkfailus, lai izsekotu lietotājus dažādās tīmekļa vietnēs.
2. Atkārtotas mērķauditorijas atlases saraksts:
– Segmentācijai izmanto e-pasta sarakstus vai klientu ID.
3. Dinamiskā atkārtotā mērķauditorijas atlase:
– Rāda reklāmas ar konkrētiem produktiem vai pakalpojumiem, ko skatījis lietotājs.
4. Atkārtota mērķauditorijas atlase sociālajos tīklos:
– Reklāmas tiek rādītas tādās platformās kā Facebook un Instagram.
5. Video atkārtota mērķauditorijas atlasīšana:
– Reklāmas tiek rādītas lietotājiem, kuri ir skatījušies zīmolu videoklipus.
Kopīgas platformas:
1. Google reklāmas:
– Google reklāmas tīkls reklāmai partneru vietnēs.
2. Facebook reklāmas:
– Atkārtota mērķauditorijas atlase Facebook un Instagram platformās.
3. Reklāmas rullis:
– Platforma, kas specializējas atkārtotā mērķauditorijas atlasē starpkanālu platformā.
4. Kritēriji:
– Koncentrējas uz atkārtotu mērķauditorijas atlasi e-komercijā.
5. LinkedIn reklāmas:
– Atkārtota mērķauditorijas atlase B2B auditorijai.
Ieguvumi:
1. Palielināts konversiju skaits:
– Lielāka iespējamība, ka jau ieinteresētie lietotāji tiks piesaistīti konversijai.
2. Personalizācija:
– Atbilstošākas reklāmas, pamatojoties uz lietotāju uzvedību.
3. Izmaksu efektivitāte:
– Parasti tai ir augstāka ieguldījumu atdeve (ROI) nekā citiem reklāmas veidiem.
4. Zīmola stiprināšana:
– Nodrošina zīmola redzamību mērķauditorijai.
5. Pamestu grozu atgūšana:
– Efektīvi atgādina lietotājiem par nepabeigtiem pirkumiem.
Īstenošanas stratēģijas:
1. Precīza mērķauditorijas atlasīšana:
– Izveidojiet auditorijas sarakstus, pamatojoties uz konkrētu uzvedību.
2. Kontrolēta frekvence:
– Izvairieties no piesātinājuma, ierobežojot reklāmu rādīšanas biežumu.
3. Atbilstošais saturs:
– Izveidojiet personalizētas reklāmas, pamatojoties uz iepriekšējo mijiedarbību.
4. Ekskluzīvi piedāvājumi:
– Iekļaujiet īpašus stimulus, lai veicinātu atgriešanos.
5. A/B testēšana:
– Eksperimentējiet ar dažādiem reklāmas materiāliem un ziņojumiem optimizācijas nolūkos.
Izaicinājumi un apsvērumi:
1. Lietotāja privātums:
– Atbilstība tādiem noteikumiem kā GDPR un CCPA.
2. Reklāmu nogurums:
– Pārmērīgas iedarbības gadījumā pastāv lietotāju kairināšanas risks.
3. Reklāmu bloķētāji:
– Daži lietotāji var bloķēt atkārtotas mērķauditorijas atlases reklāmas.
4. Tehniskā sarežģītība:
– Efektīvai ieviešanai un optimizācijai nepieciešamas zināšanas.
5. Uzdevums:
– Grūtības precīzi izmērīt atkārtotas mērķauditorijas atlases ietekmi uz konversijām.
Labākā prakse:
1. Nosakiet skaidrus mērķus:
– Izvirziet konkrētus mērķus atkārtotas mērķauditorijas atlases kampaņām.
2. Viedā segmentācija:
– Izveidojiet segmentus, pamatojoties uz nolūku un pārdošanas piltuves posmu.
3. Radošums reklāmās:
– Izstrādāt pievilcīgas un atbilstošas reklāmas.
4. Laika ierobežojums:
– Nosakiet maksimālo atkārtotas mērķauditorijas atlases periodu pēc sākotnējās mijiedarbības.
5. Integrācija ar citām stratēģijām:
– Apvienojiet atkārtoto mērķauditorijas atlasi ar citām digitālā mārketinga taktikām.
Nākotnes tendences:
1. Uz mākslīgo intelektu balstīta atkārtota mērķauditorijas atlasīšana:
– Mākslīgā intelekta izmantošana automātiskai optimizācijai.
2. Vairāku ierīču atkārtota mērķauditorijas atlase:
– Vienmērīgi sasniedziet lietotājus dažādās ierīcēs.
3. Mērķauditorijas atkārtota atlasīšana paplašinātajā realitātē:
– Personalizētas reklāmas paplašinātās realitātes (AR) pieredzē.
4. CRM integrācija:
– Precīzāka atkārtota mērķauditorijas atlasīšana, kuras pamatā ir CRM dati.
5. Paplašināta pielāgošana:
– Augstāks pielāgošanas līmenis, pamatojoties uz vairākiem datu punktiem.
Atkārtota mērķauditorijas atlase ir spēcīgs instruments mūsdienu digitālā mārketinga arsenālā. Ļaujot zīmoliem atjaunot saikni ar lietotājiem, kuri iepriekš ir izrādījuši interesi, šī metode piedāvā efektīvu veidu, kā palielināt konversijas un stiprināt attiecības ar potenciālajiem klientiem. Tomēr ir svarīgi to ieviest rūpīgi un stratēģiski.
Lai maksimāli palielinātu atkārtotas mērķauditorijas atlases efektivitāti, uzņēmumiem ir jālīdzsvaro reklāmu rādīšanas biežums un atbilstība, vienlaikus ievērojot lietotāju privātumu. Ir svarīgi atcerēties, ka pārmērīga reklāmu iedarbība var izraisīt reklāmu nogurumu, potenciāli kaitējot zīmola tēlam.
Attīstoties tehnoloģijām, turpinās attīstīties arī atkārtota mērķauditorijas atlase, iekļaujot mākslīgo intelektu, mašīnmācīšanos un sarežģītāku datu analīzi. Tas nodrošinās vēl lielāku personalizāciju un precīzāku mērķauditorijas atlasi, palielinot kampaņu efektivitāti.
Tomēr, pieaugot uzmanībai lietotāju privātumam un stingrākiem noteikumiem, uzņēmumiem būs jāpielāgo savas atkārtotās mērķauditorijas atlases stratēģijas, lai nodrošinātu atbilstību un saglabātu patērētāju uzticību.
Galu galā atkārtota mērķauditorijas atlasīšana, ja to izmanto ētiski un stratēģiski, joprojām ir vērtīgs instruments digitālajiem tirgotājiem, kas ļauj viņiem izveidot efektīvākas, personalizētākas kampaņas, kas rezonē ar mērķauditoriju un nodrošina taustāmus biznesa rezultātus.
