この記事を読んだ後、以下の点が改善されることを願っています。 1. ユーザー属性調査 2. ユーザー属性に関する効果的な洞察 3. 小規模データのサンプリング、大規模データのプロファイリング。 4. 消費者の購買力の分析。 広告業界の友人が情報フロー広告の事例について話し合っているのを聞きました。 有名ブランドのマットレス販売店のオーナー(以下、A 社長)は、市内の iOS ユーザーをターゲットにした情報フロー広告を展開しました。つまり、広告はAndroid ユーザーを一切除外していました。誰もがこの上司のアプローチがとても面白いと思うのですが... 実際、最初は少し混乱するようです: 通常、ソフトウェアのダウンロードが必要な広告は、携帯電話のシステムに表示されます。マットレスの購入にも異なるシステムが必要になるのはいつでしょうか?スマートマットレスですか?アプリをダウンロードするにはシステムを一致させる必要がありますか?上司はどう思いますか? ★ アップルの偏見 VSアウディの暴露 長い議論の末、私たちはボス A 本人に出会いました。彼は、Apple ユーザー向けの単一選択肢配置は「調査」の結果であると説明しました。 「このマットレスは同類のマットレスよりも高価で、売り上げも平均的です。少し前に店員が偶然、過去 1 か月間に店に相談に来たほぼ全員が Apple の携帯電話を使用していたことを発見しました。また、最近注文した 6 人のオーナーも Apple の携帯電話で支払いをしていました。高価なマットレスと高価な携帯電話のユーザーは相性が良いのでしょうか?」 「配達は効果的ですか?」 「広告を始めて4日経ったが、クリック率が少し悪い」とA社長は独り言を言った。「おかしいな。以前は広告費をすぐに使い果たしていたのに、今回はあまり使わなかった。もともと1日の予算は1,000元だったのに、今は200元も使えない。最適化ツールは、Appleユーザーだけを選ぶのは範囲が狭すぎると言った。あと数日試してみたい。」 上司Aさんの事例を聞いていると、地元の景勝地がデータ会社に顧客調査を依頼したときのことを思い出しました。調査データによると、この景勝地に興味を持っているユーザーはアウディ車にも非常に興味を持っていることがわかりました。 ボスAの考えに従うなら、観光地はアウディに興味のあるユーザーだけをターゲットに宣伝広告を配信すべきでしょうか? いいえ。 景勝地はもう一つの決断を下しました。調査結果で示されたユーザー特性を参考に、景勝地のアクティビティを促進する情報フロー広告では、景勝地の高級感を特に強調しました。駐車場管理から景勝地内の交通機関、景勝地のスケッチからレストランまで、すべてが広告画像とランディングページに非常に洗練されて表示されました。 ★ 限定的な現象 VS 効果的な洞察 最前線のマーケティング担当者として、私たちはマーケティング調査の重要性を知っています。マーケティング計画の作業の指針として、調査から効果的な洞察を得ることは常識です。 上司Aと景勝地を例に挙げると、両者は同じ調査データに直面しているにもかかわらず、洞察のレベルが異なり、広告の決定も異なるため、広告効果は大きく異なります。 Aさんは、すべての消費者に共通する特徴があることに気づき、深く考えずに「Appleユーザーをターゲットに広告を出せばいい」という結論に至りました。しかし、現状の情報フロー広告の配信状況から判断すると、Aさんが予想したように、Appleユーザーはマットレスに特別な関心を示していないようです。 観光地は観光客とアウディのつながりを知った後、外見に惑わされることなく、さらに一歩進んで、観光地の観光客とアウディ車を追いかける人々との本質的な関係を探求しました。 ユーザーの高品質な生活への需要をさらに分析した結果、新しい波の観光スポット情報フロー広告コンテンツは、宣伝よりもスタイルに重点を置き、正確なユーザーの注目を集めることに成功しました。定期的な乗客フロー統計によると、総乗客フローのわずかな増加に伴い、公園を訪れるさまざまな高級車の数は前月比で4倍以上増加しました。 景勝地の思考ロジックに従って、上司Aのケースを見てみましょう(調査データ自体に問題がない、つまり、店舗に相談に来たすべての顧客がAppleの携帯電話を使用していると仮定します)。すべての顧客がAppleの携帯電話を使用していることを発見した後、洞察はまだ始まったばかりです。深く検討する必要があります。 リンゴとマットレスが表現する製品特性や価値には類似点があるでしょうか? 同じブランドの携帯電話を使用していることに加えて、さまざまな消費者に共通する特徴はありますか? このような共通の特徴を持つマットレスのどのような品質が消費者を惹きつけ、注文させるのでしょうか? … 単一の現象の価値には限りがあります。私たちがすべきことは、より深く、より遠くを見て、関連する現象の背後にある本質を見抜き、ユーザーのニーズに合った洞察を得て、効果的なマーケティングの決定を下すことです。 ★ 小規模データサンプリング VS ビッグデータポートレート 前段の分析の前提は、上司Aの調査データ自体には問題がないという前提です。調査に問題があった場合、つまり店舗に相談に来たサンプルユーザーが全員Appleユーザーではない場合、どのように判断し、分析すればよいのでしょうか。 実際、あなたと同じように、私もこのような偶然を初めて聞きました。マットレスを見に来た人のほぼ全員が Apple の携帯電話を使用していました。このような観察はどの程度信憑性があるのでしょうか?上司Aの統計手法に問題があるのでしょうか、それとも消費者の購買力に問題があるのでしょうか? ▼ 考察1 AppleユーザーとAndroidユーザー、どちらが多いのでしょうか? よく注意していれば、上司Aが強調した調査は、店舗の顧客に関する大まかな統計に過ぎないことに気付くはずです。販売員は、すべての消費者にどの携帯電話を使用しているか尋ねたわけではなく、携帯電話を手に持った消費者の数だけを数えたのです。では、携帯電話を手に持たない消費者はどのような携帯電話を使用しているのでしょうか?知る方法はありません。 研究計画の重要な部分は、母集団を代表し説明するサンプルを設計することです。適切なサンプルを選択することによってのみ、研究者は消費者の考えや行動を正確に推定することができます。 たとえば、中国人男性の平均身長を測定したいとします。Yao Ming だけ、または Pan Changjiang だけを選択しても、どちらも代表的ではないため、うまくいきません。 同様に、ボス A の店に 1,000 人の消費者が来店し、その半分が Android フォンを使用し、残りの半分が Apple フォンを使用しているとします。ボス A はランダムに 10 人を選びますが、そのうち 9 人が Apple フォンを使用しています。ボス A は、すべての顧客が Apple フォンを使用しているという一方的な結論を導きますが、実際の状況は正反対である可能性があります。サンプルの選択が間違っていると、調査結果を議論したりマーケティングの決定を下したりしても意味がありません。 ▼ 考察2 どちらのシステムの消費者の購買力がより大きいでしょうか? まず質問させてください。暑い午後、喫茶店の入り口の鉄格子の間のガラスが爆発しました。ガラスが熱に耐えられなかったために爆発したと思いますか?それとも、鉄の柵が熱で膨張してガラスを圧迫し、割れてしまったのでしょうか? 言うまでもなく、おそらく 2 番目の可能性については考えたこともないでしょう。 2 番目の可能性の確率が非常に高いにもかかわらず、質問を最後まで聞かずに、なぜ最初の可能性が当然であるとみなすのですか?自意識に邪魔されているからです。 記憶や知識の限界により、私たちは予測や意思決定を行う際に、無意識のうちに自分がよく知っている情報や想像できる情報を使って分析・判断します。それは、飛行機事故の報道を見ると、実際にはあらゆる交通手段の中で飛行機事故の確率が最も低いにもかかわらず、無意識のうちに飛行機に乗らないように自分に言い聞かせるのと同じです。 行動経済学者のカーネマンとトヴェルスキーは、この認知現象を「利用可能性バイアス」と呼んでいます。 上司Aにも同じ認知エラーがある可能性は否定できません。 たとえば、上司A自身も彼の店の販売員も全員Appleの携帯を使っています。彼は、顧客が店に問い合わせに来るのを見ると、特に敏感になり、無意識のうちにそれを記憶に植え付けます。しばらくしてから再び思い出すと、ここに来た顧客は全員Appleの携帯を使っているように感じます。マットレスの値段が高いというのは、彼らの脳に長い間植え付けられた情報なので、彼は自然にAppleユーザーと高価なマットレスの購買力を結び付けます。 実際、私たちが記憶している情報は、評価の決定の一部としてのみ使用できます。 予測や決定を行う際には、大量の関連情報を考慮する必要があり、これは正しい評価や意思決定にも重要な影響を及ぼします。景勝地の実践は、これをよく表しています。 ▼ 考察3 予算が限られている場合は、情報フロー広告を利用して調査を実施してみてはいかがでしょうか。 中小企業の広告主にとって、マーケティング調査会社を具体的に見つけることはほぼ不可能です。彼らの多くは、ボスAのように、いくつかの簡単な調査方法を使用して情報を収集することしかできず、情報の信頼性を評価することができません。 自分の感覚に基づいて調査を行うのではなく、ビッグデータ プラットフォームを使用するのがよいでしょう。 Toutiaoの広告バックエンドを例にとると、そこで表示されるターゲティング方法自体が研究フレームワークです。 一部のローカル広告では、配達エリアを除き、最初は他の面でターゲティングを行うことは推奨されません。配信期間が経過すると、バックグラウンド データを分析して次のことを判断できます。 2. どの年齢層のユーザーが広告に関心がありますか? 3. 広告をクリックするユーザーは、他にどのような点に注目していますか? 4. 広告をクリックしたユーザーにはどのようなラベルが付いていますか? 5. 一日のうちで一番人気があるのはどの時間帯ですか? … 広告が主に行うことは、ビッグデータ分析を取得し、それを現実と組み合わせて、あなたに興味を持っている人々がどのような意思決定力を持っているかを判断し、対応する力に応じて対応するマーケティングコピーを作成し、ユーザーに行動を起こさせるように促すことです。 マーケターの最も重要な仕事は、感情に基づいて何もないところからニーズを生み出すのではなく、さまざまな現象からニーズを発見し、それを満たすことです。マーケティングプロセスでボス A のような興味深い「洞察」に遭遇した場合は、メッセージを残して私たちと話し合ってください。 この記事の著者@杜江は(Qinggua Media)によって編集および出版されています。転載する場合は著者情報と出典を明記してください。 製品プロモーションサービス: APPプロモーションサービス広告 |
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