Le marketing est remodelé par une révolution silencieuse
Publié: 2018-06-29Le mobile a été un puissant stimulant pour la publicité numérique, mais il s'apprête à transformer un autre chapitre du marketing
En Inde, le marketing numérique et la publicité mobile, en particulier, connaissent un essor rapide et ont été présentés comme un marché prospère, soutenu par de nombreuses personnalités de la recherche.
L'un de ces rapports est le rapport 2017 d'eMarketer qui prévoit une croissance à deux chiffres de la publicité mobile au cours des prochaines années. D'ici 2021, le mobile représentera un peu moins de 62 % des 2,8 milliards de dollars de dépenses publicitaires numériques, contre 1,73 milliard de dollars auparavant, soit une croissance robuste de 213 % des dépenses publicitaires mobiles de 0,81 milliard de dollars en 2018.
Poussé par l'accélération de la pénétration de l'Internet mobile, la baisse des frais de données et l'émergence rapide des smartphones à bas prix, le mobile a été un puissant moteur de la croissance de la publicité numérique en Inde. Les perspectives sont prometteuses dans la mesure où il s'apprête à tourner un autre chapitre marketing. La révolution est maintenant en marche, en silence, mais nous pouvons toujours le découvrir à travers certains signaux clés.
Le profil utilisateur est-il encore suffisamment efficace pour le marketing ?
Des approches marketing quantitatives et qualitatives plafonnantes
Le concept marketing classique met l'accent sur "Audiences Centered", qui essaie de bien connaître vos publics cibles pour une communication efficace. « Profil d'utilisateur (audience) » est créé pour peindre à quoi ressemble votre public. De nombreux plans de marketing partent de cette idée pour aboutir à une stratégie et une tactique ultérieures. Il s'agit d'un élément très courant et fondamental d'un plan média.
Cependant, une question très fondamentale est "comment pouvons-nous connaître exactement le profil de l'utilisateur" ? Il s'agit normalement soit d'une approche quantitative appuyée par la « théorie des statistiques », telle qu'une étude de marché, soit d'une approche qualitative par le biais d'entretiens approfondis ou de discussions de groupe. En réalité, le cas prédominant pour générer un profil d'utilisateur est simplement fait par les principaux propriétaires de l'entreprise du planificateur média, du responsable marketing produit et du marketeur, responsable de ce plan marketing.
Ce soi-disant profil d'utilisateur, ne peut être rédigé que par un bon sens ou une observation personnelle (ou une imagination personnelle) dans de nombreux plans marketing. Bien que la présentation du profil d'utilisateur semble toujours raisonnable, doutons-nous ou remettons-nous en question l'exactitude de cette analyse de profil d'utilisateur ?
Même cela est analysé par un processus statistique et la véritable image du profil de l'utilisateur peut toujours être déformée et son vrai visage peut être caché. Sans oublier que de nombreux détails critiques tels que le mode de vie de l'utilisateur et les comportements prédits dans différents contextes sont difficiles à décrire avec précision avec une approche marketing classique.
La prédiction du comportement des utilisateurs est importante
Du lien de cause à effet au résultat en temps réel
En effet, une science sociale traditionnelle, y compris la recherche marketing, s'appuie sur des statistiques ancrées dans l'échantillonnage théorique et l'inférence scientifique, qui déterminent la corrélation entre la «cause et l'effet» dans le contexte marketing pour savoir comment communiquer correctement avec les utilisateurs cibles. Cependant, la «conclusion scientifique» peut ne pas être stable et précise en raison d'incertitudes affectées par des «erreurs invisibles (inconscientes) ou intentionnelles».
De plus, la logique linéaire est limitée et il n'est pas facile de gérer le scénario marketing compliqué où les visages et les esprits des utilisateurs sont dynamiques et ambigus compte tenu des comportements rationnels et émotionnels des consommateurs. Si nous poursuivons simplement la « logique scientifique » derrière le support des statistiques marketing, la précision du marketing peut être très instable.
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Indépendamment du concept de «cause à effet», le «résultat en temps réel» généré par la technologie Big-Data AI peut être la nouvelle arme nucléaire du marketing. Lorsque le « résultat en temps réel » est abordé, la logique entre la « cause et l'effet » n'est pas importante du tout.
Au lieu de cela, rechercher le « résultat » en temps réel ou du moins en très peu de temps est vraiment important lorsqu'il s'agit de compétitivité marketing. Un exemple de résultat ici est « lorsque certains signaux (comme certains mots clés recherchés ou certains symptômes comportementaux) surviennent, certains résultats sont très susceptibles de se produire en conséquence. Même sans aucun sens pour connaître la «cause et l'effet» entre «signal et résultat», ce ne serait pas un problème.
Tant que nous pouvons capturer la co-relation entre "signal et résultat" assez rapidement grâce à la technologie Big-Data et AI, cela irait certainement à l'encontre de l'approche marketing typique.
Le Big Data et l'IA vont dominer dans la nouvelle ère du marketing
Connaissez vos utilisateurs encore mieux qu'ils ne se connaissent eux-mêmes
Malgré le potentiel du Big-Data et de l'IA, la façon dont nous les exploitons pour le marketing pourrait être encore non tangible pour de nombreux annonceurs et spécialistes du marketing qui pourraient ne pas vraiment sentir leur pouvoir. Être en mesure de connaître vos utilisateurs encore mieux qu'ils ne se connaissent eux-mêmes n'est pas un mythe mais une réalité qui nous apparaît rapidement.
Alors que l'IOT va être beaucoup plus mature partout dans un avenir proche, tout sera connecté à Internet pour le potentiel de collecte et d'analyse de données. Avec une énorme alimentation en données, il commence à nourrir des algorithmes fiables à naître et nous rapprochera de la capacité de l'IA. En fait, l'IA pour le marketing sur la prédiction des utilisateurs ne sera plus une théorie.
De nos jours, les caméras dans la rue ne cessent de croître et très bientôt, de nombreux objets de la vie courante tels que les lampadaires, les panneaux d'affichage extérieurs et les écrans extérieurs (écrans LCD dans les centres commerciaux, les ascenseurs et les sites publics) seront également connectés à Internet. Tous seront le collecteur de données, sans parler de tous ces effets personnels ou familiaux comme le téléphone, les appareils portables, la télévision et le réfrigérateur. Pouvez-vous imaginer que tous ces «points de contact» pour recevoir vos données comportementales 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, avanceront silencieusement.
Une fois que toutes ces données (hors ligne) sont intégrées à vos statistiques comportementales en ligne telles que vos articles d'achat préférés et le modèle de navigation en ligne, nous ne nous sentirons probablement pas en confiance pour dire que nous nous connaissons le mieux car beaucoup de nos comportements sont rationnels et émotionnels. mélangés ensemble.
Cependant, la technologie Big Data et AI peut le gérer facilement à la fin . Certes, les choses discutées ici pour l'application des données doivent être sous la protection de la désidentification et de la réidentification de tout individu conformément à la loi. En un mot, pour l'intégration des données en ligne et hors ligne à l'ère de l'IOT et de l'IA, cela inverserait complètement le mode de commercialisation existant.
Intelligence basée sur les données
Votre propre "modèle de données utilisateur" sera au cœur de l'investissement en marketing numérique
En tant que marketeur ou annonceur, comment se préparer au challenge de la nouvelle ère du marketing puisque le profil utilisateur n'est pas suffisant pour faire face à un contexte marketing diversifié ? Un concept amélioré de profil utilisateur consiste à créer votre propre « modèle de données utilisateur (consommateur) », qui est un processus de raffinement continu pour voir et prédire davantage le comportement de votre utilisateur pour les activités marketing.
Cela se produit en collectant les données des utilisateurs (potentiels) à partir d'une variété de sources de données en ligne et hors ligne, suivies du déploiement d'une technologie de mégadonnées telle que l'apprentissage automatique pour filtrer les données moins significatives et continuer à optimiser pour un développement d'algorithme fiable pour la prédiction. du comportement de l'utilisateur dans certains cas d'un scénario.
Ce modèle de données utilisateur est aussi unique qu'une considération sur mesure qui ne répond qu'à votre ciblage d'utilisateurs spécifique pour maximiser votre investissement en marketing numérique.
Vos utilisateurs cibles de différents produits ou services doivent être construits avec un modèle de données utilisateur unique en conséquence. Avec une telle unicité, le ciblage pourrait être assez précis même pour refléter le style de vie de vos utilisateurs cibles. Il s'agit d'une approche très axée sur les données pour réformer votre stratégie marketing et constitue également une étape cruciale menant au marketing de l'IA.
En bref, le modèle de données utilisateur est le reflet de votre profonde connaissance de l'utilisateur enracinée dans la puissance des données déclenchée par le Big Data et la technologie AI . Cela dévoile une révolution facilitée par Data-Driven Intelligence dans la refonte de l'industrie du marketing. Celui qui peut sentir et suivre cette tendance avec une bonne transformation marketing remportera certainement une grande victoire.