Ənənəvi seqmentasiya bir fərziyyə ilə başlayır: iyirmi beş-qırx yaş arası qadınlar, kiçik biznes sahibləri, səbəti tərk edənlər. Bunlar faydalı etiketlərdir, lakin həm də məlumatları heç görməmiş insanlar tərəfindən yazılmış persona sənədindən miras qalan təxminlərdir. AI auditoriya seqmentasiyası bu prosesi tərsinə çevirir. Siz modelə qeyd etdiyiniz davranışı təqdim edirsiniz və o, sizə həqiqətən mövcud olan, çox vaxt sizin çəkəcəyiniz heç bir demoqrafik xəttə uyğun gəlməyən qrupları qaytarır.
Nəticələr çox vaxt narahatlıq doğurur. İşlədiyimiz bir pərakəndə satış hesabının brend göyərtəsində üç personası, alış məlumatlarında isə altı aydın davranış klasteri var idi və ən böyük klaster personaların heç birinə uyğun gəlmirdi. Digər bir hesabda ən dəyərli qrupun kim olduqlarına görə deyil, nə vaxt aldıqlarına görə müəyyən edildiyi aşkarlandı: hər bir demoqrafik qrupu kəsən dar bir həftə içi səhər pəncərəsi. Bu anlayışların heç biri idarə panelini oxuyan insan üçün əlçatan deyildi, çünki hər ikisi bir xüsusiyyətin deyil, dəyişənlər arasındakı qarşılıqlı əlaqənin nəticəsi idi.
AI auditoriya seqmentasiyası atributlara deyil, davranışa əsaslanır
Faydalı klasterlər yaradan girişlər demək olar ki, həmişə davranışla bağlıdır: yenilik, tezlik, pul dəyəri, kateqoriya qarışığı, ilk alışa qədər vaxt, endirim həssaslığı, ilk əlaqə kanalı, konversiyadan əvvəl sessiya dərinliyi. Demoqrafik sahələr daxil edilə bilər, lakin onlar maraqsız səbəblərdən klasterləşməyə üstünlük verir və istədiyiniz siqnalı sıxışdırır. Davranışla başlayın, atributları yalnız ayrılmanı yaxşılaşdırırlarsa, sonradan əlavə edin.
Praktikada bu o deməkdir ki, iş reklam platformasında deyil, sizin öz məlumat anbarınızda və ya CRM ixracınızda baş verir. Platforma öz səthində nə baş verdiyini bilir. Sizin öz qeydləriniz isə sonradan nə baş verdiyini bilir ki, bu da dəyəri müəyyən edən hissədir. Yalnız reklam platforması siqnallarından qurulan hər hansı seqmentasiya klik yaradan kanala doğru qərəzli olacaq.
Qrupların sayının seçilməsi
Klasterləşmə alqoritmləri sizə məmnuniyyətlə üç və ya otuz qrup verəcək. Doğru say statistik deyil, əməliyyat məsələsidir. Əgər bir seqment üçün fərqli reklam, fərqli təklif və ya fərqli açılış səhifəsi yaza bilmirsinizsə, o seqmentin mövcud olmasına ehtiyac yoxdur. Praktikada dörd-yeddi istifadə edilə bilən klaster orta ölçülü hesabların əksəriyyətinin dayandığı diapazondur. Bundan yuxarıda qruplar bir-birinə qarışır və yaradıcı komandanın deyəcək həqiqətən fərqli sözləri tükənir.
Hər hansı bir şey qurmazdan əvvəl yoxlayın. Klaster fərqli vaxt pəncərəsində yenidən işlətdikdə sabitdirsə, kampaniyada çatmaq üçün kifayət qədər böyükdürsə və onu formalaşdırmaq üçün istifadə olunan girişlərdə deyil, önəm verdiyiniz nəticədə fərqlənirsə, realdır. Sabitlik testindən keçə bilməyən klasterlər adətən promosyonun və ya mövsümi artımın artefaktlarıdır.
Klasterləri hədəfləyə biləcəyiniz bir şeyə çevirmək
Klaster müştərilərin siyahısıdır. Reklam platformaları ya bu siyahının uyğun auditoriya kimi yüklənməsini, ya da onu təsvir edən bir qayda istəyir. Hər iki yol işləyir və onların fərqli uğursuzluq rejimləri var.
- Yüklənmiş siyahılar dəqiq üzvlük verir, lakin köhnəlir: insanlar klasterlər arasında hərəkət edir və rüblük yenilənən siyahı rübün sonuna qədər yanlış olur.
- Qaydaya əsaslanan təxminlər cari qalır, lakin dəqiqliyini itirir, çünki platforma yalnız saxladığı dəyişənləri görə bilir.
- Klasterdən oxşar auditoriyanın genişləndirilməsi klaster davranış baxımından fərqli olduqda yaxşı, əsasən ölçü artefaktı olduqda isə pis işləyir.
- Server tərəfində auditoriya yeniləmələri siyahıları əl ilə ixrac etmədən təzə saxlayır və üçdən çox seqmentiniz olduqdan sonra mühəndislik vaxtına dəyər.
- İmtina çox vaxt hədəfləmədən daha dəyərlidir: aşağı dəyərli klasteri istisna etmək çox vaxt yüksək dəyərli olanı təqib etməkdən daha çox səmərəliliyi artırır.
Bu sonuncu maddə az istifadə olunur. Əksər hesabların asanlıqla konvertasiya olunan, tez-tez geri qayıdan və xidmətdə gətirdiyindən daha çox xərc tələb edən bir klasteri var. Onu AI auditoriya seqmentasiyası vasitəsilə tapmaq və sonra perspektivdən kənarlaşdırmaq, qarışıq marjada ölçülə bilən təsirə malik bir sətirlik dəyişiklikdir.
Hər seqmentə fərqli bir mesaj verin
Fərqləndirilmiş yaradıcılıq olmadan seqmentasiya eyni kampaniyanı iki dəfə idarə etməyin bahalı bir yoludur. Klasterlər təsdiqləndikdən sonra növbəti vəzifə hər birini sadə dildə təsvir etməkdir: nə alırlar, nə vaxt alırlar, nəyə cavab verirlər, nəyi heç vaxt etmirlər. Bu təsvir yaradıcı brifinqdir. Əgər təsvirlərin hamısı eyni oxunursa, klasterləriniz mənalı deyildi və bir addım geri qayıtmalısınız.
Biz adətən hər seqment üçün bir paraqraflıq profil yazırıq və onu daxili olaraq sınaqdan keçiririk: məlumatları görməmiş birinə verin və soruşun ki, o müştərini otaqdan seçə bilərmi. Əgər seçə bilmirlərsə, seqment hələ hərəkətə keçirilə bilən deyil.
Onu cədvəl üzrə yenidən işlədin
Müştəri bazaları sürüşür. Yanvar ayında qurulan seqmentasiya, xüsusən qiymət dəyişikliyindən, yeni məhsul xəttindən və ya əhəmiyyətli kanal dəyişikliyindən sonra oktyabr ayına qədər artıq mövcud olmayan bir biznesi təsvir edir. Klasterləşməni rüblük olaraq yenidən işlədin və müqayisə edin: sabit klasterlər modeli təsdiqləyir, bölünən və ya birləşən klasterlər isə sizə biznesdə nələrin dəyişdiyini, çox vaxt gəlir hesabatlarından əvvəl deyir.
AI auditoriya seqmentasiyasının strateji dəyəri daha yaxşı hədəfləmə parametrləri deyil. Bu, seminarda necə olduqlarına qərar verilməsindən deyil, etdiklərindən qurulmuş, müştərilərinizin əslində kim olduğuna dair daha dəqiq bir şəkildir. Hədəfləmə bu şəkillə etdiyiniz ilk şeydir.
Oxumağa davam edin: AI Reklam Optimizasiyası
Əlaqəli xidmət: AI Reklam Optimizasiyası