Press "Enter" to skip to content

Профайлинг и персонализация в Интернет-рекламе

Профайлинг — это систематический сбор пользовательской информации для дальнейшего использования ее в индивидуальном маркетинге. Имеется некоторое количество методов сбора информации от пользователей. Самые распространенные методы заключаются в том, чтобы натолкнуть пользователей на добровольное предоставление личной информации, такие, как регистрации, опросы, конкурсы и предложение дополнительных услуг взамен на предоставление личной информации.

Подбор информации непосредственно от самих пользователей — это непрерываемый процесс, который основывается на гармонии между ценностью предложения дополнительных услуг и доверительным отношением. Важным моментом при запросе информации от пользователей должно быть предложение чего-то равнозначимого взамен. В том случае, когда сайт предоставляет какие-то бесплатные услуги, а именно, электронную почту, тогда пользователи сайта, обычно, предполагают, чтобы он может задавать некоторое количество вопросов, касающихся демографии регистрации. Однако пользователь чаще всего так не считает в том случае, если сайт предоставляет наименее ценный и наиболее ограниченный сервис, к примеру возможности поиска. Следовательно, то, какое количество информации получится собрать о пользователях, — это равнозначный результат того, что они получат взамен. Подбор времени предоставления запросов личной информации — это один из множества важных аспектов профайлинга. Новый посетитель отрицательно реагирует на предложение заполнить многоуровневую рег. форму. Но посетитель будет наименее раздражен, в случае, если по прошествии долгого времени пребывания на сайте, он должен будет предоставить информацию о себе, мотивируя это какими-то специальными предложениями. В данном положении доверие устанавливается и открывается путем наиболее тесных отношений между пользователем и фирмой. Иной метод получения нужной информации о пользователях — это анализ поведения пользователей на сайте. Получить информацию посредством анализа предполагает, что на сайте имеются механизмы, которые позволяют отследить и анализировать то, как будет вести себя пользователи. Информация о том, какие разделы пользователи посещают на сайте, какие действия выполняют, как много времени проводят на каждой странице, какие из этих сайтов он еще посещает, часты ли обращения к ресурсу за определенный промежуток времени может иметь автоматизированный характер. Чтобы собрать информацию применяется технология cookies, а также специальные программные продукты, которые позволяют воспользоваться необходимыми данными.

Порой Базы Данных пользователя создаются, основываясь на приобретении и дополнении информации из иных источников. Это представляет собой одно из направлений директмаркетинга в сети интернете. Обладатели БД могут повышать ценности баз с помощью покупок и объединений ее с информацией из других Баз Данных, совмещая их с демографическими и поведенческими данные. Это не так то просто осуществить в пределах интернет-коммерции, так как здесь сайт порой получает лишь адрес электронной почты пользователей, а не действительно определяющую информацию, такую, как адреса проживания и имена. К примеру, скандалы вокруг приобретения сетевым рекламным гигантом Double Click оффлайновой директмаркетинговой фирмы Abacus произошел из-за конкретных нарушений прав пользователей на частную жизнь, которые могли произойти из-за совместного использования обширных, но в основном анонимных данных о поведении пользователя в Сети и данных, которые определяют исключительную личность. Персонализация — это система, предоставляющая пользователю персонально ориентированный контент исходя их заранее собранной информации об интересах и потребностей конкретного пользователя. Например, когда пользователь посещает книжный интернет-магазин и его приветствует рекомендация какой-то книги, представленной на основе профайла пользователя, это и есть персонализированный контент.

Для сайтов, зарабатывающих деньги на рекламе, профайлинг предоставляет возможность доставлять пользователю наиболее сфокусированную рекламу. В ближайшем будущем возможна ситуация, когда благодаря профайлингу веб-издатели будут абсолютно точно знать, какая реклама нужна конкретным посетителям. Это сопутствует увеличению эффективности рекламы, что обязательно повысит прибыль рекламодателям и веб-издателям. На сегодняшний день в большинстве случаев персонализация рекламы осуществляется несколько иначе. Интернет-магазины и другие веб-ресурсы потребляют данные о покупательском поведении и методику, которая называется “общая фильтрация”, для того, чтобы создать персональный контент. В случае, когда нет возможности создать персональное рекламное сообщение для конкретного нового посетителя, используется объединение людей в различные группы в зависимости от предварительной информации, которое дает надежду, что объем показанной им рекламы увеличивается. Например, если гипотетический профайл содержит информацию о том, что пользователь на прошедшей неделе посещал сайты с информацией, касающейся воспитания детей, детского питания и сказок, шансы на то, что у него есть дети, довольно таки высоки, и он автоматически помещается в группу «родителей». Отныне ему будет показываться реклама детских товаров. В данной ситуации предположение о покупательских интересах обосновано прошлой активностью в Сети Интернет — это средство имеет большой эффект для выявления интересов. Можно сделать вывод о том, что шансы на то, что реклама будет видна заинтересованным пользователям, возрастут. Для того, чтобы провести анализ структуры аудитории сайта и выработать направленные на отдельные группы посетителей воздействия удобно пользоваться многомерной матричной моделью представления данных. В таком случае каждая выделенная группа аудитории описывается совокупностью значений параметров, соответствующих всем измерениям матрицы. В зависимости от специфики системы интернет-коммерции выделяют различные наборы характеристик аудиторий. Несмотря на это, существует общая характеристика пользователей. К таковым относят: частоту посещения или время, проведенное на сайте; географическую принадлежность посетителей; уровень доходов посетителей; уровень их расходов на услуги или товары, предлагаемые веб-ресурсом; принадлежность к конкретным половым и возрастным группам; применение полученной информации; территориальную принадлежность и т. п.

Be First to Comment

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Яндекс.Метрика