CC BY
10
УДК 004.738.5
Настюк А.В. магистрант 1 курса кафедра «Бизнес-информатика»
Рыжкина Д.А. магистрант 1 курса кафедра «Бизнес-информатика» Уральский государственный экономический университет
Россия, г. Екатеринбург
ТЕХНОЛОГИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДПОЧИТАЕМОГО ПРОДУКТА
ПО ЗАЯВКЕ ЛИДОГЕНЕРАЦИИ
Успех коммерческой деятельности в интернете достигается во многом благодаря рекламе. Особенно эффективно воздействует реклама, направленная на пользователя с учетом его интересов и потребностей. Рекламодатели стали все больше этим интересоваться, и специалисты, занимающиеся продвижением сайтов, стали создавать инструментарии, которые помогли бы выделить целевую аудиторию. В данной статье рассматриваются такие понятия как лид, лидогенерация и таргетинговая реклама.
Ключевые слова: лид, лидогенерация, таргетинговая реклама, Look-alike, Audience Аnalytics.
Nastyuk AV, Graduate student 1 year, Department of Business Informatics Ural State University of Economics Russia, Yekaterinburg Ryzhkina AD, Graduate student 1 year, Department of Business Informatics Ural State University of Economics Russia, Yekaterinburg TECHNOLOGY OF DETERMINATION OF THE PREFERRED PRODUCT ON THE APPLICATION OF LIDOGENERATION
The success of commercial activities on the Internet is achieved largely through advertising. Especially effective is advertising aimed at the user, taking into account his interests and needs. Advertisers became more and more interested in this, and experts involved in the promotion of sites, began to create tools that would help to identify the target audience. This article deals with such concepts as lead, lidogeneratsiya and targeting advertising.
Keywords: lead, lead generation, targeting advertising, Look-alike, Audience Analytics.
Лидогенерация — определенная тактика в маркетинге, которая направлена на поиск и привлечение потенциальных клиентов из целевой аудитории по определенным параметрам.
Лид — конкретный индивид, которого заинтересовал ваш продукт и он
оставил заявку на сайте, либо свои контакты для связи.
Лидом считается человек, оставивший заявку на товар, обратившийся за консультацией и какой-либо дополнительной информацией через специальную форму на вашем сайте. Так же, он мог заказать звонок или написать сообщение на форуме. Ключевым фактором здесь считается то, что он оставил свои контактные данные.
Компании, которые занимаются лидогенерацией для других компаний, должны осознавать, на какую целевую аудиторию они направлены, и какая информация об этой аудитории позволит ей продать больше товаров или услуг. Для физических лиц определяющей информацией будут: половозрастные характеристики, уровень дохода, образование, география проживания, иногда даже семейный статус. Для юридических лиц эти факторы немного отличаются: отрасль компании, выручка, ассортимент, сегмент рынка, размер компании.
Для того, чтобы определить целевую аудиторию в маркетинге используют таргетирование. Под таргетингом имеется ввиду набор методов, механизмов, направленных на выделение из всех доступной аудитории только того сегмента потребителей, который необходим компании и будет заинтересован в ее товарах и услугах.
Таргетирование используют во многих видах маркетинга, но особенно эффективно он работает в области электронной коммерции, так как позволяет с высокой точностью сегментировать аудиторию с помощью инструментов веб-аналитики и контекстной рекламы.
Использование подобного инструмента при работе с целевой аудиторией позволяет также хотя бы минимально, но снизить уровень конкуренции, так как, при применении того же геотаргетинга, компании нацеленной на региональный рынок нет необходимости по одному и тому же запросу конкурировать со столичными игроками.
Отличие таргетинговой рекламы от контекстной:
- контекстная реклама показывается по теме запрашиваемого клиентом контента;
- таргетинговая показывает рекламу конкретной целевой аудиториии, используя ее интересы.
Существуют специальные настройки для показа рекламных объявлений в рекламной сети Яндекс. Одно из таких настроек - Look-alike. Это настройка показа медийных баннеров, позволяющая ограничить целевую аудиторию только пользователями, поведение которых, по сведениям Яндекса, похоже на поведение пользователей, ранее посещавших веб-ресурсы рекламодателя.
Такие пользователи так же определяются с помощью специальной технологии, которая называется «Крипта».
Таргетинг Look-alike заранее анализирует информацию о потенциальных клиентах. Он обучается на пользователях, ранее посещавших сайты рекламодателя, и определяет уникальные паттерны их поведения. С
помощью сервиса Яндекс Метрика возможно задать определенные цели, которые и будут определяющими факторами при выборе аудитории. В качестве цели компания может указать одно из действий, совершаемых клиентом. К примеру, нажал ли он на кнопку посмотреть контакты, или зашел на определенную страницу на сайте. Затем, технология «Крипта» проанализирует поведение нынешних клиентов компании и найдет людей со схожими моделями поведения.
Такой механизм определения рекламной аудитории позволяет достичь высоких показателей конверсии, значительно превышающих другие виды таргетинга.
Audience Analytics -. прекрасная возможность подобрать аудиторный таргетинг для новой кампании или скорректировать текущее размещение, позволяет оптимизировать аудиторные таргетинги еще до старта рекламной кампании. Он позволяет кратно растить показатели CTR и пост-клика
Для анализа аудитории используется индекс аффинитивности. В программатике эта метрика определяет, насколько аудитория сайта рекламодателя соответствует выбранным аудиторным таргетингам. Такая система позволяет маркетологам понимать, верно ли была выбрана целевая аудитория и спрогнозировать затраты еще до начала рекламной кампаниии. Инструмент Audience Analytics действует по следующему принципу: на сайт рекламодателя устанавливается пиксель, который помогает накопить определенное количество уникальных посетителей, на основании того критерия, который интересует компанию. Уникальными считаются пользователи с ID, посетившими сайт первый раз за месяц. Повторное посещение сайта этим клиентов уже не учитывается. Собственные данные рекламодателя об аудитории, которая уже совершала целевые действия на его сайте, проверяются на соответствие к стандартным аудиторным сегментам из таксономии. После этого рассчитывается аффинити-индекс, который позволяет сказать, представители какого сегмента совершают больше всего целевых действий. Такие действия позволяют корректировать аудитории перед запуском рекламной кампании.
По данным компании Auditorius, инструмент Audience Analytics позволяет не только подбирать уникальную целевую аудиторию для определенной компании, но и оптимизировать текущие рекламные компании, тем самым значительно повысить значения показателей конверсии и CTR. И, как уже было описано ранее, механизмы Audience Analytics дают возможность оптимизировать расходы рекламной кампании еще до ее запуска.
Audience Analytics позволяет расширять аудиторию «блоками», т.е. целыми аудиторными сегментами, в то время как Look-alike набирает «похожих» пользователей поштучно со всей доступной таксономии.
Очень удобной площадкой для размещения таргетинговой рекламы являются социальные сети. Информация, опубликованная на страничках в социальных сетях, позволяет фильтровать аудиторию по различным
характеристикам. Благодаря анализу этих данных можно выделить целевую аудиторию и провести успешную рекламную компанию, а так же оптимизировать расходы на рекламу и добиться успеха при минимальных затратах, времени и сил.
Любая фирма заинтересована в оптимизации бюджета на рекламную кампанию. Это означает, что необходим показ объявлений только целевой аудитории, так как она наиболее заинтересована в вашем товаре или услуге.
Наиболее эффективными площадками для показа этого вида рекламы являются Look-alike, Audience Analytics, социальные сети, которые собирают достаточно информации о каждом пользователе.
Информация о целевой аудитории собранная с помощью описанных механизмов, дает директологам возможность показывать медийные объявления только заинтересованным клиентам, тем самым, оптимизируя бюджет рекламной кампании.
Использованные источники:
1. Audience Analytics: сначала оцени - потом заплати. URL: http://adindex.ru/publication/tools/programmatic/2015/10/2/128517.phtml
2. Портальная сеть №3 (Look-alike). URL: https://advertising.yandex.ru/media/banner/look-alike.xml
3. Таргетированная реклама в социальных сетях. URL: http: //www.ashmanov.com/marketing/target
4. Что такое лидогенерация? URL: http://outofcloud.ru/blog/chto-takoe-lidogeneraciya/
УДК 004.032.2
Настюк А.В. магистрант 1 курса кафедра «Бизнес-информатика» Уральский государственный экономический университет
Россия, г. Екатеринбург СРАВНЕНИЕ АВТОРЕГРЕССИОННОЙ И НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК ЦЕН НА НЕФТЬ В данной статье рассматривается такая проблема, как прогнозирование цен на нефть. Данная тема весьма актуальна в наше время, ведь «черное золото» играет огромную роль в экономике всего мира. В процессе построены модели прогнозирования цен на нефть в MS Excel и среде fuzzyTECH. Представлены результаты, сделаны выводы, а также даны рекомендации по улучшению моделей.
Ключевые слова: прогнозирование, нейронные сети, fuzzyTECH, авторегрессионная модель, MS Excel.
