داده به یکی از مهم ترین دارایی های کسب و کارهای امروزی تبدیل شده است. هر جستجو، کلیک، خرید، تعامل در شبکه های اجتماعی یا بازدید از یک صفحه می تواند بخشی از تصویری باشد که برند از رفتار و نیاز مخاطب به دست می آورد. اما زمانی که حجم، سرعت و تنوع این اطلاعات افزایش پیدا می کند، با مفهوم کلان داده یا Big Data روبرو می شویم؛ مفهومی که کاربرد آن در بازاریابی و تبلیغات، شیوه شناخت مخاطب و طراحی کمپین را تغییر داده است.
کلان داده در تبلیغات به برندها کمک می کند تصمیم های خود را کمتر بر حدس و بیشتر بر اطلاعات و الگوهای رفتاری مخاطبان استوار کنند. شناخت دقیق تر مشتری، هدف گذاری تبلیغات، شخصی سازی پیام، تحلیل عملکرد کمپین و پیش بینی رفتار مخاطب از مهم ترین کاربردهای داده در تبلیغات و بازاریابی هستند.
در این وبینار رایگان فیوچرمدیا، میلاد زارعی فصلنامه شماره دو بادکوبه را بررسی می کند؛ شماره ای که پرونده ویژه آن به کلان داده و کاربرد آن در تبلیغات و برندینگ اختصاص دارد.
شناخت داده برای فعالان روابط عمومی نیز اهمیت بیشتری پیدا کرده است. تحلیل رفتار مخاطب و ارزیابی عملکرد محتوا و رسانه می تواند تصمیم گیری ارتباطی را دقیق تر کند. اگر می خواهید این موضوعات را در چارچوب گسترده تری از ارتباطات سازمانی دنبال کنید، دوره آموزش روابط عمومی فیوچرمدیا می تواند مسیر مکمل این وبینار باشد.
کلان داده یا Big Data به مجموعه بسیار بزرگی از داده ها گفته می شود که حجم، سرعت تولید یا تنوع آنها به اندازه ای است که پردازش و تحلیلشان با روش های معمول دشوار می شود.
این داده ها می توانند از منابع مختلفی تولید شوند؛ رفتار کاربران در سایت و اپلیکیشن، شبکه های اجتماعی، تراکنش های خرید، جستجوها، دستگاه های هوشمند، سیستم های مدیریت مشتری و بسیاری از نقاط تماس دیجیتال، هر روز حجم عظیمی از اطلاعات ایجاد می کنند.
اما ارزش واقعی کلان داده در حجم آن نیست. زمانی داده ارزشمند می شود که بتوان آن را تحلیل کرد و از میان میلیون ها رکورد، الگوهایی برای شناخت بهتر رفتار مخاطب و تصمیم گیری پیدا کرد.
به همین دلیل در بازاریابی و تبلیغات، Big Data معمولا در کنار مفاهیمی مانند تحلیل داده، رفتار مشتری، تبلیغات هدفمند، شخصی سازی و بازاریابی داده محور قرار می گیرد.
کلان داده در تبلیغات یعنی استفاده از حجم گسترده ای از داده های مخاطبان، بازار و عملکرد کمپین ها برای طراحی، هدف گذاری و ارزیابی دقیق تر تبلیغات.
در تبلیغات سنتی، یک پیام معمولا برای گروه بزرگی از مخاطبان منتشر می شد و اطلاعات محدودی درباره رفتار تک تک افراد در دسترس بود. فضای دیجیتال این وضعیت را تغییر داده است. اکنون می توان بسیاری از رفتارهای کاربران را در مسیر ارتباط با برند تحلیل کرد و بر اساس آنها تصمیم گرفت.
برای مثال، یک کسب و کار می تواند بررسی کند کاربران از چه کانالی وارد سایت شده اند، چه محصولاتی را مشاهده کرده اند، چه محتوایی برای آنها جذاب بوده و در چه مرحله ای از خرید منصرف شده اند. تحلیل این اطلاعات می تواند به طراحی تبلیغات مرتبط تر کمک کند.
در نتیجه کلان داده در تبلیغات قرار نیست فقط اطلاعات بیشتری در اختیار مدیر بازاریابی قرار دهد؛ هدف اصلی تبدیل داده به بینشی است که تصمیم تبلیغاتی را بهتر کند.
یکی از مهم ترین کاربردهای کلان داده، شناخت دقیق تر مخاطب است. به جای اینکه تمام مشتریان یک گروه یکسان در نظر گرفته شوند، داده ها امکان تقسیم آنها به گروه های کوچک تر با رفتار، نیاز و ویژگی های متفاوت را فراهم می کنند.
کاربرد دیگر، هدف گذاری تبلیغات است. وقتی برند اطلاعات بیشتری درباره رفتار و علایق کاربران داشته باشد، می تواند پیام خود را به افرادی نمایش دهد که احتمال ارتباط آنها با محصول یا خدمت بیشتر است.
شخصی سازی پیام، پیش بینی رفتار مشتری، تحلیل عملکرد کمپین، ریتارگتینگ و شناسایی الگوهای جدید بازار نیز از کاربردهای مهم داده در تبلیغات هستند.
در تمام این کاربردها یک اصل مشترک وجود دارد: تبلیغ باید از یک پیام عمومی برای همه مخاطبان، به ارتباطی مرتبط تر با نیاز و موقعیت گروه های مختلف تبدیل شود.
بازاریابی داده محور یا Data-Driven Marketing رویکردی است که در آن تصمیم های بازاریابی بر اساس تحلیل داده و شناخت رفتار مشتری گرفته می شوند.
در این رویکرد، داده فقط برای تهیه گزارش پس از پایان کمپین استفاده نمی شود. اطلاعات می توانند از مرحله شناخت مخاطب و انتخاب کانال تا طراحی پیام، تخصیص بودجه و ارزیابی نتیجه وارد فرایند تصمیم گیری شوند.
برای مثال، اگر داده ها نشان دهند یک گروه از مشتریان بیشتر از طریق موتور جستجو وارد سایت می شوند و گروه دیگری در شبکه های اجتماعی با برند تعامل دارند، لزوما نباید برای هر دو گروه از یک کانال و یک پیام استفاده کرد.
بازاریابی داده محور تلاش می کند همین تفاوت ها را به تصمیم های عملی تبدیل کند.
مخاطبان در فضای دیجیتال ردپای رفتاری ایجاد می کنند. صفحات مشاهده شده، مدت حضور، جستجوها، خریدهای قبلی، تعامل با محتوا و واکنش به کمپین ها می توانند اطلاعاتی درباره علایق و نیازهای آنها ارائه دهند.
وقتی این اطلاعات در مقیاس بزرگ تحلیل شوند، الگوهایی نمایان می شوند که مشاهده آنها در سطح فردی دشوار است. ممکن است مشخص شود گروهی از مشتریان معمولا پیش از خرید چند محتوای آموزشی را مطالعه می کنند یا کاربران یک کانال مشخص احتمال خرید بیشتری دارند.
چنین شناختی به برند کمک می کند مسیر تصمیم گیری مشتری را بهتر درک کند و در نقاط مهم آن حضور داشته باشد.
برای فعالان رسانه و ارتباطات، شناخت مخاطب فقط یک مسئله تبلیغاتی نیست. اگر می خواهید این موضوع را از منظر نظری و ارتباطی نیز دنبال کنید، کتاب مخاطب شناسی دنیس مک کوایل می تواند مکمل مناسبی برای بحث تحلیل رفتار مخاطب باشد.
تبلیغات هدفمند تلاش می کند پیام مناسب را به گروه مناسب تری از مخاطبان نمایش دهد. داده ها در این فرایند به برند کمک می کنند مخاطبان خود را بر اساس ویژگی های مختلف دسته بندی کند.
این دسته بندی می تواند بر اساس اطلاعات جمعیت شناختی، علایق، رفتار آنلاین، خریدهای گذشته، موقعیت جغرافیایی یا نوع تعامل با برند انجام شود.
برای مثال، فردی که چند بار یک محصول را مشاهده کرده اما خرید نکرده، وضعیت متفاوتی با کاربری دارد که برای نخستین بار نام برند را می بیند. نمایش یک پیام یکسان به این دو نفر لزوما بهترین تصمیم نیست.
کلان داده امکان تحلیل تعداد بسیار بیشتری از این رفتارها را فراهم می کند و تبلیغات هدفمند را از یک دسته بندی ساده به فرایندی دقیق تر تبدیل می کند.
شخصی سازی تبلیغات یعنی پیام، پیشنهاد یا تجربه تبلیغاتی بر اساس ویژگی ها و رفتار مخاطب تغییر کند. هدف این است که کاربر به جای مواجه شدن با پیامی عمومی و نامرتبط، محتوایی نزدیک تر به نیاز و علایق خود ببیند.
داده در اینجا نقش اصلی را دارد. سابقه خرید، صفحات مشاهده شده، علایق، تعاملات قبلی و اطلاعات زمینه ای می توانند برای انتخاب پیام مناسب تر مورد استفاده قرار گیرند.
شخصی سازی می تواند در سطح ساده، مانند پیشنهاد محصول بر اساس خرید قبلی، یا در سطح پیچیده تر با استفاده از مدل های پیش بینی رفتار انجام شود.
با این حال، شخصی سازی بیشتر همیشه به معنای تبلیغات بهتر نیست. اگر مخاطب احساس کند برند بیش از اندازه درباره او اطلاعات دارد یا بدون شفافیت از داده های شخصی استفاده می کند، همان فناوری که قرار بود ارتباط را بهتر کند می تواند اعتماد او را کاهش دهد.
برای شخصی سازی موثر، برند باید تفاوت میان مخاطبان خود را بشناسد. کلان داده امکان تحلیل این تفاوت ها در مقیاس بسیار بزرگ را فراهم می کند.
فرض کنید هزاران کاربر وارد یک فروشگاه اینترنتی شده اند. برخی به دنبال قیمت مناسب هستند، برخی یک برند خاص را بررسی می کنند و گروهی دیگر پیش از خرید چندین راهنمای تخصصی می خوانند. رفتار این افراد نشان می دهد نیاز و انگیزه آنها یکسان نیست.
تحلیل داده می تواند این الگوها را شناسایی کند و به کسب و کار اجازه دهد پیام های متفاوتی برای گروه های مختلف طراحی کند.
در نتیجه شخصی سازی تبلیغات فقط قرار دادن نام مشتری در یک پیام نیست؛ هدف اصلی، افزایش ارتباط میان نیاز واقعی مخاطب و محتوایی است که برند به او ارائه می کند.
یکی از مسائل مهم هر کمپین تبلیغاتی، نحوه تخصیص بودجه است. اگر برند نداند کدام کانال، مخاطب یا پیام عملکرد بهتری دارد، ممکن است بخش بزرگی از بودجه صرف فعالیت هایی شود که نتیجه مطلوبی ایجاد نمی کنند.
تحلیل داده کمک می کند عملکرد بخش های مختلف کمپین با یکدیگر مقایسه شود. مدیر تبلیغات می تواند بررسی کند کدام کانال نرخ تبدیل بالاتری دارد، چه گروهی از مخاطبان بهتر واکنش نشان داده اند و کدام پیام نتیجه ضعیف تری داشته است.
این اطلاعات می توانند برای اصلاح کمپین های بعدی یا حتی تغییر تصمیم ها در جریان اجرای کمپین مورد استفاده قرار گیرند.
بنابراین کاربرد کلان داده در تبلیغات فقط پیدا کردن مشتری نیست؛ داده می تواند به کسب و کار کمک کند منابع محدود تبلیغاتی خود را هوشمندانه تر مصرف کند.
یکی از جذاب ترین کاربردهای تحلیل داده، حرکت از بررسی گذشته به پیش بینی آینده است. اگر حجم کافی از اطلاعات رفتاری در اختیار باشد، الگوریتم های تحلیلی می توانند الگوهایی را شناسایی کنند که با احتمال وقوع یک رفتار در آینده ارتباط دارند.
برای مثال، یک کسب و کار ممکن است بتواند مشتریانی را که احتمال خرید مجدد بیشتری دارند شناسایی کند یا تشخیص دهد چه افرادی در معرض ترک یک سرویس قرار دارند.
در تبلیغات نیز چنین تحلیل هایی می توانند برای انتخاب زمان، پیشنهاد یا مخاطب مناسب تر استفاده شوند.
البته پیش بینی به معنای دانستن قطعی رفتار آینده نیست. مدل ها بر اساس الگوهای گذشته احتمال وقوع یک رفتار را تخمین می زنند و کیفیت نتیجه به کیفیت داده، مدل تحلیل و شرایط بازار وابسته است.
حجم داده های دیجیتال به اندازه ای زیاد است که تحلیل دستی بسیاری از آنها امکان پذیر نیست. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می توانند برای پیدا کردن الگوها، دسته بندی مخاطبان و پیش بینی برخی رفتارها مورد استفاده قرار گیرند.
در بازاریابی، این فناوری ها می توانند به سیستم کمک کنند تشخیص دهد چه نوع محصولی برای یک کاربر جذاب تر است، چه زمانی احتمال تعامل بیشتر است یا چه گروه هایی رفتار مشابهی دارند.
ارتباط هوش مصنوعی و داده فقط به تبلیغات محدود نیست و در ارتباطات سازمانی نیز اهمیت پیدا کرده است. برای مطالعه بیشتر درباره این تحول، کتاب ارتباطات استراتژیک و هوش مصنوعی می تواند مسیر مطالعاتی مناسبی باشد.
هرچه تبلیغات داده محور دقیق تر می شود، مسئله حریم خصوصی نیز اهمیت بیشتری پیدا می کند. داده های رفتاری می توانند اطلاعات زیادی درباره علایق، عادات و تصمیم های کاربران آشکار کنند.
به همین دلیل برندها نباید صرفا به این فکر کنند که از نظر فنی چه داده ای قابل جمع آوری است. سوال مهم تر این است که جمع آوری و استفاده از داده تا چه اندازه شفاف، مسئولانه و متناسب با انتظار مخاطب انجام می شود.
تبلیغات بیش از حد شخصی سازی شده حتی می تواند احساس ناخوشایندی در کاربر ایجاد کند. مخاطب ممکن است از خود بپرسد برند چگونه به این اطلاعات دسترسی پیدا کرده است.
بنابراین اعتماد، شفافیت و رعایت حریم خصوصی باید بخشی از استراتژی داده باشد. تبلیغات دقیق تر زمانی ارزشمند است که به قیمت از دست رفتن اعتماد مخاطب تمام نشود.
کاربرد کلان داده فقط به افزایش فروش یا بهینه سازی تبلیغات محدود نیست. داده می تواند به برند کمک کند مخاطبان خود را بهتر بشناسد و بفهمد چه ویژگی هایی از برند برای گروه های مختلف اهمیت بیشتری دارند.
تحلیل نظرات مشتریان، رفتار کاربران و واکنش آنها به پیام های مختلف می تواند نشانه هایی درباره تصویر برند در ذهن مخاطب ارائه دهد.
این اطلاعات می توانند در تصمیم گیری درباره جایگاه برند، تجربه مشتری، محتوا و حتی توسعه محصولات جدید مورد استفاده قرار گیرند.
فصلنامه شماره دو بادکوبه در زمستان ۱۳۹۸ و در ۱۶۰ صفحه منتشر شده است. پرونده ویژه این شماره به کلان داده و کاربردهای آن در تبلیغات و برندینگ می پردازد.
اما محتوای فصلنامه فقط به Big Data محدود نمی شود. در کنار پرونده اصلی، مجموعه ای از گفت وگوها، تحلیل کمپین ها، تجربه های تاریخی تبلیغات و موضوعات مرتبط با برندینگ و ارتباط با مخاطب نیز در این شماره منتشر شده است.
همین ترکیب باعث شده فصلنامه شماره دو بادکوبه علاوه بر موضوع فناوری و داده، تصویری گسترده تر از تحولات صنعت تبلیغات ارائه کند.
یکی از مطالب این شماره با عنوان «متفاوت فکر کن» به یکی از شناخته شده ترین کمپین های اپل می پردازد. این کمپین نمونه ای مهم از تبلیغاتی است که به جای تمرکز مستقیم بر ویژگی های محصول، تلاش می کند یک جهان ذهنی و هویتی پیرامون برند ایجاد کند.
بررسی چنین نمونه هایی در کنار پرونده کلان داده نکته مهمی را یادآوری می کند: تبلیغات فقط علم داده نیست. حتی اگر برند دقیق ترین اطلاعات را درباره مخاطب داشته باشد، همچنان به ایده، خلاقیت، پیام و روایت نیاز دارد.
داده می تواند نشان دهد با چه کسی صحبت کنیم و چه رفتاری دارد؛ اما تبدیل این شناخت به یک پیام تاثیرگذار همچنان به تفکر خلاق و استراتژی ارتباطی نیاز دارد.
در مطلب «از لی با عشق»، فصلنامه گفت وگویی با لی کلاو را ارائه می کند؛ چهره ای که نام او با برخی از شناخته شده ترین آثار تبلیغاتی و برندهایی مانند اپل گره خورده است.
قرار گرفتن چنین گفت وگویی در کنار پرونده کلان داده، تضاد جالبی میان دو وجه تبلیغات ایجاد می کند: از یک طرف داده، فناوری و تحلیل رفتار و از طرف دیگر خلاقیت، ایده و شناخت انسانی.
تبلیغات موثر معمولا زمانی شکل می گیرد که این دو جهان در مقابل یکدیگر قرار نگیرند. داده می تواند به خلاقیت جهت بدهد و خلاقیت می تواند اطلاعات خام را به پیامی تبدیل کند که مخاطب واقعا آن را ببیند و به خاطر بسپارد.
مقاله «افسانه مادر ایده آل» به تصویر زنان و کلیشه های جنسیتی در تبلیغات می پردازد. این موضوع یکی از جنبه های مهم شناخت مخاطب است که نشان می دهد داده به تنهایی برای طراحی یک پیام مسئولانه کافی نیست.
ممکن است داده نشان دهد یک گروه از مخاطبان در گذشته به نوع خاصی از پیام واکنش نشان داده اند، اما تکرار بدون تفکر الگوهای گذشته می تواند به بازتولید کلیشه ها منجر شود.
به همین دلیل تحلیل داده باید در کنار شناخت فرهنگی، اخلاق حرفه ای و درک اجتماعی مخاطب قرار گیرد.
مقاله «فرصت کوتاه» در فصلنامه شماره دو بادکوبه به اشتباهات برندها در شبکه های اجتماعی می پردازد. فضای آنلاین سرعت انتشار پیام و واکنش مخاطبان را افزایش داده و همین موضوع فرصت اصلاح بعضی اشتباهات را بسیار کوتاه کرده است.
داده در چنین شرایطی می تواند برای پایش واکنش مخاطبان و شناسایی سریع تغییرات مورد استفاده قرار گیرد، اما تصمیم نهایی همچنان نیازمند مدیریت ارتباطات و درک شرایط است.
این موضوع به ویژه برای روابط عمومی اهمیت دارد. ابزارهای تحلیل می توانند نشان دهند چه اتفاقی در حال رخ دادن است، اما نحوه پاسخگویی سازمان به بحران یک تصمیم ارتباطی است.
کلان داده و خلاقیت دو رقیب نیستند. داده می تواند اطلاعاتی درباره مخاطب، رفتار، زمان و کانال مناسب فراهم کند، اما نمی تواند به تنهایی تضمین کند که یک پیام برای انسان جذاب خواهد بود.
خلاقیت نیز بدون شناخت مخاطب ممکن است به ایده ای زیبا اما کم اثر تبدیل شود.
بهترین استفاده از کلان داده در تبلیغات زمانی اتفاق می افتد که تحلیل داده به تیم خلاق کمک کند مسئله را بهتر بفهمد و تیم خلاق این شناخت را به پیام، تصویر و تجربه ای موثر تبدیل کند.
همین پیوند میان داده و خلاقیت یکی از موضوعات مهم تبلیغات مدرن است.
پرونده شماره دو بادکوبه روی کلان داده تمرکز دارد و شماره سه به بازاریابی اینترنتی می پردازد. این دو موضوع در عمل ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند.
بازاریابی اینترنتی حجم زیادی از داده درباره رفتار کاربران تولید می کند و تحلیل این داده ها می تواند به شناخت بهتر مخاطب، شخصی سازی محتوا و بهینه سازی تبلیغات کمک کند.
بنابراین پس از مشاهده این وبینار، وبینار فصلنامه شماره سه بادکوبه؛ بازاریابی اینترنتی ادامه منطقی این مسیر است. در آن وبینار، موضوعاتی مانند تبلیغات دیجیتال، رفتار مخاطب، اینفلوئنسر مارکتینگ، کپی رایتینگ و برندینگ در فضای آنلاین بررسی می شوند.
روابط عمومی نیز مانند تبلیغات با مخاطب، رسانه و محتوا سروکار دارد و هر سه حوزه امروز حجم زیادی داده تولید می کنند. تعداد بازدید محتوا، واکنش کاربران، موضوعات مورد توجه مخاطبان، عملکرد رسانه ها و رفتار کاربران در شبکه های اجتماعی می توانند اطلاعات ارزشمندی برای تصمیم گیری ارتباطی فراهم کنند.
اما مسئله فقط جمع آوری آمار نیست. روابط عمومی داده محور باید بتواند از میان داده ها به بینش برسد. اینکه یک محتوا ده هزار بازدید داشته به تنهایی اطلاعات کافی نیست؛ باید بدانیم چه کسانی آن را دیده اند، چگونه واکنش نشان داده اند و آیا محتوا به هدف ارتباطی سازمان کمک کرده است یا خیر.
به همین دلیل سواد داده در کنار سواد رسانه ای و شناخت مخاطب به یکی از مهارت های مهم ارتباطات حرفه ای تبدیل شده است.
داشتن داده به تنهایی یک سازمان را داده محور نمی کند. ارزش داده زمانی آشکار می شود که بتوان آن را به شناخت مخاطب و سپس به یک تصمیم ارتباطی تبدیل کرد. این همان نقطه ای است که فناوری به روابط عمومی و مدیریت ارتباطات متصل می شود.
دوره آموزش روابط عمومی برای افرادی مناسب است که می خواهند روابط عمومی را فراتر از انتشار خبر و انجام فعالیت های روزمره ببینند و با منطق مخاطب شناسی، رسانه، محتوا و تصمیم گیری ارتباطی آشنا شوند.
فعال روابط عمومی امروز باید بتواند علاوه بر تولید پیام، عملکرد آن را نیز ارزیابی کند. باید بداند مخاطب چه رفتاری دارد، کدام رسانه موثرتر است و داده های حاصل از فعالیت های ارتباطی چه چیزی درباره نقاط قوت و ضعف استراتژی سازمان نشان می دهند.
اگر این وبینار نقطه ورود شما به موضوع داده و ارتباطات است، دوره آموزش روابط عمومی می تواند کمک کند این نگاه را در کنار سایر مهارت های حرفه ای روابط عمومی قرار دهید.
[مشاهده سرفصل ها و ثبت نام در دوره آموزش روابط عمومی فیوچرمدیا]
این وبینار برای مدیران و کارشناسان تبلیغات، بازاریابی، برندینگ، روابط عمومی و مارکام مناسب است. مدیران شبکه های اجتماعی، تولیدکنندگان محتوا و صاحبان کسب و کار نیز می توانند با مشاهده آن درک بهتری از نقش داده در شناخت مخاطب و تصمیم گیری پیدا کنند.
دانشجویان مدیریت رسانه، ارتباطات، بازاریابی و تبلیغات نیز می توانند از این وبینار برای آشنایی با ارتباط میان داده، فناوری، تبلیغات و رفتار مخاطب استفاده کنند.
برای مشاهده آموزش های مشابه می توانید به وبینارهای رایگان فیوچرمدیا مراجعه کنید.
کلان داده در تبلیغات به استفاده از حجم گسترده و متنوع داده های مخاطبان و بازار برای شناخت رفتار مشتری، هدف گذاری تبلیغات، شخصی سازی پیام و تحلیل عملکرد کمپین ها گفته می شود.
Big Data یا کلان داده به مجموعه داده هایی گفته می شود که به دلیل حجم، سرعت تولید یا تنوع زیاد، مدیریت و تحلیل آنها به ابزارها و روش های پیشرفته تری نسبت به روش های معمول نیاز دارد.
شناخت مخاطب، تبلیغات هدفمند، شخصی سازی پیام، تحلیل کمپین، پیش بینی رفتار مشتری و بهینه سازی بودجه از مهم ترین کاربردهای کلان داده در تبلیغات هستند.
بازاریابی داده محور رویکردی است که در آن تصمیم های بازاریابی بر اساس جمع آوری و تحلیل داده های مشتری و بازار گرفته می شوند و داده در طراحی، اجرا و ارزیابی فعالیت های بازاریابی نقش دارد.
برند با تحلیل اطلاعاتی مانند رفتار آنلاین، خریدهای گذشته، علایق و تعاملات قبلی می تواند مخاطبان را دسته بندی و پیام یا پیشنهاد مرتبط تری برای هر گروه طراحی کند.
استفاده از داده می تواند نگرانی های مربوط به حریم خصوصی ایجاد کند. به همین دلیل شفافیت، امنیت داده و استفاده مسئولانه از اطلاعات مخاطبان از موضوعات مهم در تبلیغات داده محور هستند.
پرونده ویژه فصلنامه شماره دو بادکوبه به کلان داده در تبلیغات و برندینگ اختصاص دارد و در کنار آن مجموعه ای از مطالب درباره کمپین های تبلیغاتی، برندها و چهره های صنعت تبلیغات منتشر شده است.
در وبینار، فصلنامه شماره دو بادکوبه و موضوعاتی مانند کلان داده در تبلیغات، شخصی سازی، شناخت مخاطب، برندینگ، کمپین Think Different، گفت وگو با لی کلاو و اشتباه برندها در شبکه های اجتماعی بررسی می شوند.
وبینار فصلنامه شماره سه بادکوبه؛ بازاریابی اینترنتی ادامه مناسبی برای شناخت کاربرد داده در فضای بازاریابی آنلاین است. برای مطالعه بیشتر درباره فناوری و ارتباطات نیز کتاب ارتباطات استراتژیک و هوش مصنوعی پیشنهاد می شود.
مدرس وبینار کلان داده در تبلیغات میلاد زارعی، موسس فیوچرمدیا است که در حوزه رسانه، روابط عمومی، بازاریابی، برندینگ و مارکام فعالیت و تدریس دارد.
کلان داده در تبلیغات به برندها امکان می دهد مخاطب را دقیق تر بشناسند و تصمیم های تبلیغاتی را بر اساس شواهد و رفتار واقعی کاربران بگیرند. هدف گذاری دقیق تر، شخصی سازی تبلیغات، تحلیل عملکرد کمپین و پیش بینی رفتار مشتری از مهم ترین فرصت هایی هستند که تحلیل داده در اختیار کسب و کار قرار می دهد.
با این حال داده به تنهایی تبلیغات موفق نمی سازد. خلاقیت، شناخت انسانی مخاطب، اعتماد، حریم خصوصی و استراتژی برند همچنان اهمیت دارند. بهترین نتیجه زمانی ایجاد می شود که داده و خلاقیت در کنار یکدیگر قرار گیرند.
فصلنامه شماره دو بادکوبه با قرار دادن پرونده کلان داده در کنار تجربه های تاریخی تبلیغات، کمپین های ماندگار و گفت وگو با چهره های این صنعت، فرصتی برای دیدن همین دو وجه تبلیغات فراهم می کند.
برای ادامه مسیر می توانید وبینارهای رایگان فیوچرمدیا و وبینار فصلنامه شماره سه بادکوبه؛ بازاریابی اینترنتی را دنبال کنید. اگر هدف شما استفاده حرفه ای از داده و شناخت مخاطب در ارتباطات سازمانی است، دوره آموزش روابط عمومی مسیر تکمیلی این آموزش خواهد بود.
