People-based testing или что новенького в PBM?

Пока маркетологи активно адаптируют people-based маркетинг для таргетинга реальных людей, а не куки или девайсов, 15% самых смелых уже переходят на новый уровень – тестирование эффективности рекламных кампаний на основании вкусов и предпочтений реальных людей – people-based testing.

Что же такое people-based testing?

People-based testing – это сравнительный анализ креативов с целью понять, какой из них работает лучше для той или иной аудитории, состоящей из реальных людей.

Существует закономерность – несмотря на то, какой метод предварительного тестирования рекламной кампании вы используете, в конце концов, одна реклама зайдет лучше, чем другая.

Однако, ведь было бы круто знать  заранее, какой видеоролик будет успешнее.

Чтобы получить такой уверенный результат всего-то и надо – большая группа людей, которая выберет среди кампаний фаворита. При этом, респонденты должны быть настолько точно подобраны, чтобы олицетворять общее мнение потенциальных пользователей. Да, и еще надо иметь уверенность в том, что если потенциальный пользователь увидит обе рекламных кампании, он все равно прореагирует на выбранного ранее фаворита.

Не все так просто, оказывается, да? Позвольте people-based testing решить все вопросы.

Этот метод позволяет принимать решения, основываясь на вкусах и выборе реальных потребителей, вместо куки и историй поиска. Дополнительную уверенность в правильности выбора победителя дает тот факт, что вы сами можете отрегулировать частоту показов, периодичность и выборочность рекламы для каждой группы испытуемых. Это даст вам возможность определить, какой креатив успешен, а какой стоит доработать или приостановить.

В итоге, вы получаете более точный и быстрый результат для определения самой перспективной для вашего бизнеса маркетинговой стратегии.

Скорее всего, вы уже проводили анализ своей маркетинговой стратегии и получали определенные результаты. Существует несколько методов оценки:

  • Оценка рекламы без идентификации личности – один из первых видов измерения эффективности рекламных кампаний. Показал себя как не результативный, ведь реклама в таком случае показывается равноценно всем, без учета предпочтений и реакции пользователя. Результаты такого метода оценки нельзя использовать для прогнозирования будущего рекламной кампании.
  • Оценка рекламы на основе куки – учитывая, что за основу берутся cookies, то есть присвоенные в определенном браузере идентификаторы пользователей, такой метод будет более точный. Проблема в том, что один человек в разных браузерах может иметь отличные один от другого cookies. В довершение к этому, статистика показывает, что каждые 30 дней в среднем пользователь чистит свою историю куки. До взрыва популярности разнообразных девайсов, такой метод был непобедим.
  • Оценка рекламы на основе использованных девайсов – используя идентификаторы личности на девайсах и прогнозное моделирование есть возможность провести еще более точный анализ рекламной кампании.

Но и здесь есть свои проблемы, люди довольно часто перескакивают с одного устройства на другое, да и обновления приложений и операционок рушит все старания в отслеживании единого пользователя по всем девайсам.

  • Оценка рекламы на основе мнения людей + подтвержденный логин на всех девайсах – залог успешной оценки рекламной кампании. Возможность идентифицировать человека несмотря на  смену устройства или обновление прошивки дает возможность четко определять и разделять целевые аудитории для проведения опросов, тестов и всего такого прочего.

Что из себя представляет этот метод?

В идеале можно провести так называемое “случайно контролируемое испытание” (да, такое бывает). Для этого нужно разделить потребителей на две или больше групп совершенно рандомно. После этого, каждой из групп будет предложен совершенно разный тритмент, а в конце всего этого можно будет сравнить результаты и понять, что и как повлияло на решение потребителя.

Вот, к примеру, как тестируют лекарства фармакологические гиганты? Они берут две группы подопытных. Одной подгруппе выдают плацебо (пустышку), представляя ее как новый революционный препарат. Другая же группа получает настоящую пилюлю. Через год обе группы тестируются и на основе них делаются выводы о функциональности препарата.

Также работает и people-based testing. На протяжении всего эксперимента, разным группам показывают разные между собой креативы и потом сравниваются результаты.

Если перевести эту же аналогию на другие методы измерения эффективности рекламных кампаний, то это бы означало давать и плацебо, и сам препарат обеим подгруппам, да еще и в разном порядке и так каждую неделю. Через 5 недель испытания, обе подгруппы, сами того не понимая, испытают на себе эффект обоих вариантов и в результате выбор будет совершенно необоснованный.

Не путайте себя и не путайте свои аудитории, позвольте им сказать, чего они хотят, услышьте их и действуйте.

Источник: https://liveramp.com

Facebook Comment

Еще не знаете о MAD?

Давайте знакомиться! Мы скинем вам интро-материалы о нас и Data-продуктах. Обещаем - никакого спама ;)