などのテクノロジーの革新 AIと機械学習 広告業界全体を変えました。 データ収集における最新の改善を活用することで、マーケティング担当者は消費者をより正確にターゲティングできるだけでなく、全体的な消費者の行動を改善することができました。 予測分析は、マーケティング担当者が全体的な戦略にテクノロジーを適用する方法を変えるために次に有力です。 90%以上 トップ マーケターの割合は、予測マーケティングに全面的に取り組んでいるか、すでに導入しています。 

このブログでは、予測広告が全体的にどのように改善されるかについて概要を説明します。 ユーザー維持率 そしてそれが今日のマーケティング担当者の広告方法をどのように変えているか。 

予測広告とは何ですか?

予測広告は、予測分析のマーケティング アプリケーションです。 予測分析では、人口動態、行動、トランザクション、サブスクリプション データなどの顧客データを活用し、個々の顧客が将来どのように行動するかを予測するために使用します。 分析には人工知能と 統計アルゴリズム トレンドを予測するため。 広告で予測分析を使用すると、新しい潜在顧客を特定し、適切なタイミングで適切なプラットフォーム上で関連する広告コンテンツをターゲットにすることができます。

予測セグメンテーション手法には一般的に XNUMX つのタイプがあります。

  • 類似モデリング: 類似ユーザーとは、既存の顧客と似た特徴や行動を持つユーザーです。 類似モデリングは、マーケティング担当者が最も収益性の高い最良のユーザーの類似オーディエンスを見つけるのに役立つプロセスです。 これは、マーケティング担当者がマーケティング メッセージやマーケティング活動に関与する可能性が最も高い顧客を定義するために使用できるモデリング アプローチです。
  • 分類モデリング: このタイプの予測モデルは、指定されたグループに類似したユーザーを探しますが、否定的な例の層がさらに追加されます。 これらはマーケティング担当者がターゲットにしたくないユーザーです。
  • クリックベースの最適化: これは AI を使用して、各ユーザーが広告をクリックしたり購入したりするなど、将来特定のアクションを実行する可能性を判断します。
  • 隆起モデリング: アップリフト モデリングは、介入 (広告の配信など) が各ユーザーの購入の可能性にどのような影響を与えるかを予測します。

なぜ予測広告なのか?

予測広告は売上と成長を促進し、マーケティング担当者がチャネル全体のトレンドを簡単に予測できるようにします。 将来のトレンドを正確に予測できることは、マーケティング上の意思決定に影響を与え、結果を促進するのに役立ちます。 従来の広告では、何がうまくいったのか、何がよりうまく機能したのかについて結論を引き出すために、過去のパフォーマンス データを人間がレビューする必要があります。 ただし、予測広告はテクノロジーを活用してこのプロセスを迅速化します。 

60%以上 の世界的なマーケティング担当者は、顧客データとマーケティング データのソースが多すぎて理解できないと述べています。 その結果、82% がビジネスの成功には予測マーケティングが不可欠であると回答しています。 予測広告を使用すると、マーケターは人間の脳や手動の帯域幅では処理できない規模のデータから洞察を引き出すことができます。 ほとんどの企業は、全体的な維持率とユーザー エンゲージメントを向上させるために、従来のデジタル広告と予測広告を組み合わせて使用​​しています。 

予測広告のメリット

機械学習と AI は、マーケティング担当者がトレンドを予測し、将来の消費者のニーズを予測するのに役立ちます。 このテクノロジーを予測分析を使用して広告に適用すると、アプリのマーケティング担当者がユーザーに対してより良いメッセージを作成し、膨大な量のデータを分析し、 定着率を向上させる

より良いメッセージング

アプリのマーケティング担当者は、興味や人口統計に基づいて視聴者をセグメント化することがよくあります。 ただし、予測分析はこれらの基本的な機能を超えて、購入者プロセスのさまざまな時点でこれらのオーディエンスがどのように行動するかを確認します。 この種の分析は、一般的な仮定や標準的なデータポイントを超えて、どのユーザーがコンバージョンする可能性が高いか、そしてそれらをアクティブにするためにどのようなクリエイティブとメッセージングが必要かを判断します。

顧客の行動を理解することで、マーケティング担当者は適切な視聴者をより適切にターゲットとするメッセージを形作ることができます。 このメッセージが役に立ちます 失効したユーザーを維持し、再エンゲージメントする データの傾向とユーザーの共感を見てみましょう。 たとえば、特定のゲーム ユーザーが特定の種類の賞の受賞に肯定的な反応を示す場合、マーケティング担当者はそれをメッセージに使用して、それらのユーザーの興味をそそり、ユーザーと関わることができます。

データの並べ替え

消費者が常にソーシャル メディアやウェブを利用しているため、マーケティング担当者はこれまで以上に多くのコンテキスト データや行動データを利用できます。 データは、アプリのマーケティング担当者がユーザーの行動を予測するのに役立ち、ユーザーを再エンゲージするためのキャンペーンをより正確かつ効果的に作成できるようになります。 ただし、このデータを統合して実用的な洞察を導き出すには特殊なスキルが必要であり、多くの企業には処理できる帯域幅がありません。

ほとんど マーケターの 9 人中 10 人 データは組織内で最も過小評価されているリソースであることに注意してください。 予測広告ツールを使用すると、ソーシャル メディア、Web、電子メール、CRM、オフライン データなどのチャネルの組み合わせから数十億の購買シグナルが収集および分析されます。 オーディエンスについて利用できるデータが多ければ多いほど、アプリマーケティング担当者はより正確にユーザーを再エンゲージすることができます。 

コンバージョンを増やします

ユーザーはよりターゲットを絞ったものに共感し、 パーソナライズされた広告。 予測分析は、アプリのマーケティング担当者がこれらの個人をより適切にターゲットにし、特定のユーザー セグメントに個別のエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。 年齢や性別などの基本的な人口統計を超えてユーザーの行動を分析することで、マーケティング担当者はユーザーの行動や傾向に基づいてキャンペーンを作成できます。 予測広告を活用することで、マーケティング担当者は、タイムリーで関連性があり、コンバージョンに最適化された、ターゲット ユーザー向けに真にパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。 

予測広告によるリテンション向上のポイント

データ収集における最新の改善を活用することで、マーケティング担当者は消費者をより正確にターゲティングできるだけでなく、全体的な消費者の行動を改善することができました。 予測分析は、マーケティング担当者が全体的な戦略にテクノロジーを適用する方法を変えるために次に有力です。 

  • 予測広告とは何ですか? 予測広告は、予測分析のマーケティング アプリケーションです。 予測分析では、人口動態、行動、トランザクション、サブスクリプション データなどの顧客データを活用し、個々の顧客が将来どのように行動するかを予測するために使用します。 
  • なぜそれを使うのですか? 従来の広告では、何がうまくいったのか、何がよりうまく機能したのかについて結論を引き出すために、過去のパフォーマンス データを人間がレビューする必要があります。 ただし、予測広告はテクノロジーを活用してこのプロセスを迅速化します。
  • 利点: 予測分析を広告に適用すると、アプリのマーケティング担当者がユーザーに対してより良いメッセージを作成し、膨大な量のデータを分類し、 定着率を向上させる.