75.000 chiến dịch YouTube đã được phân tích. Đây là những bài học rút ra từ việc sử dụng dữ liệu nhân khẩu học trong quảng cáo.
Từ lâu khi số liệu nhân khẩu học được sử dụng trong quảng cáo thông thường chúng ta chỉ có được cái nhìn một chiều về khách hàng của mình. Chúng ta chỉ sử dụng những dữ liệu về tuổi và giới tính để xác định khách hàng của sản phẩm. Khi đó chúng ta có nguy cơ sáng tạo và phục vụ quảng cáo tới những đối tượng không liên quan đến sản phẩm và bỏ lỡ đối tượng khách hàng tiềm năng.
Tất nhiên, vấn đề này là yếu tố khách quan. Khi biết rằng ai đó đang lên kế hoạch cho một kỳ nghỉ gia đình, có ý định mua một chiếc điện thoại di động mới, có niềm đam mê thể thao mạo hiểm, quan tâm đến thực phẩm sạch – bạn có thể sáng tạo quảng cáo phù hợp hơn để tiếp cận đến khách hàng. Và khi bạn tiếp cận với đúng khách hàng tiềm năng, bạn luôn mong muốn hoạt động tiếp thị của mình hiệu quả hơn.
Mặc dù vậy, Google muốn đi xa hơn chỉ là trực giác, yếu tố khách quan. Đó là lý do tại sao lại có một thử nghiệm để cho thấy: đây là thời gian để các marketer nhìn xa hơn về sử dụng dữ liệu: không phỉa chỉ là về nhân khẩu học.
Phân tích hai năm dữ liệu của các chiến dịch marketing
Để tìm hiểu về giả thuyết này, dữ liệu 2 năm về 75.000 chiến dịch Youtube toàn cầu đã được đo lường qua Google Brand Lift. Đo lường về mức độ ảnh hưởng cũng như nhận thức về thương hiệu, khả năng ghi nhớ và xem xét của khách hàng khi xem quảng cáo video. Phân tích được thực hiện trên các chiến dịch quảng cáo thuộc 10 ngành – bao gồm ô tô, bán lẻ và du lịch.
Một số chiến dịch trên YouTube chỉ sử dụng dữ liệu về nhân khẩu học cơ bản để tiếp cận khách hàng tiềm năng. Ví dụ: một chiến dịch nhằm tiếp cận phụ nữ trong độ tuổi từ 25 đến 34 sử dụng một tính năng trên YouTube có tên là Advanced Audiences (Đối tượng nâng cao).
Advanced Audiences cho phép marketer tiếp cận mọi người dựa trên sở thích của họ. Ví dụ, các video họ xem trên YouTube gợi ý họ là một người thích ăn uống, một người thích du lịch hay một người thích làm đẹp,…. Phân mục này được gọi là Affinity Audiences (nhóm những người có chung mối quan tâm đến các chủ đề).
Marketer cũng có thể tạo các nhóm đối tượng của riêng họ dựa trên các sở thích phù hợp với thương hiệu của họ. Thay vì chỉ tiếp cận với những người sành ăn, một thương hiệu sữa có thể muốn tiếp cận với những người ăn chay. Phân mục này được gọi là Custom Affinity Audiencse (tùy chỉnh nhóm đối tượng có chung mối quan tâm).
Với Advanced Audiences, các thương hiệu cũng có thể tiếp cận những người đang nghiên cứu,tìm kiếm một số sản phẩm giống sản phẩm của họ, được gọi là In-market Audiences.
Để thực hiện nghiên cứu này, đầu tiên cần tìm ra mức thay đổi theo từng số liệu trong mỗi ngành. Ví dụ, sự nâng cao nhận thức về thương hiệu của các chiến dịch trong ngành công nghệ trong mẫu nghiên cứu?
Sau đó, để hiểu được hiệu quả của việc sử dụng nhiều dữ liệu hơn chỉ sử dụng dữ liệu nhân khẩu học để tiếp cận khách hàng. Nghiên cứu đã tách các chiến dịch sử dụng từng tính tăng trong Advanced Audiences để so sánh mức tăng trong số liệu của các chiến dịch này so với mức trung bình của ngành.
Bài học từ 75,000 chiến dịch Youtube
Vậy chúng ta đã tìm thấy gì từ các chiến dịch này? Các dữ liệu ủng hộ giả thuyết trên. Sự hiểu biết phong phú hơn về khách hàng mà bạn đang cố gắng tiếp cận sẽ giúp cho các chiến dịch hiệu quả hơn nhiều.
Trên mọi ngành, các chiến dịch sử dụng Advanced Audience đã cho thấy sự gia tăng trong các mục đích tiếp cận khách hàng khác nhau. Các chiến dịch tài chính sử dụng In-market Audience tăng 1,5 lần, khi các chiến dịch bán lẻ có mức tăng 1,4 lần trong mục đích Purchase Intent (ý định mua hàng). Các chiến dịch viễn thông sử dụng Affinity Audience có mức tăng 1,3 lần trong mục đích Ad-recall (ghi nhớ quảng cáo). Các chiến dịch thực phẩm và đồ uống sử dụng Custom Affinity Audience có mức tăng gấp 2 lần về Awareness (nhận thức thương hiệu).
Một số nhận xét cho rằng sự thay đổi trong các mục tiêu tiếp thị trong các ngành dường như khá rõ ràng, hiển nhiên. Ví dụ: với các chiến dịch công nghệ, những người nằm trong đối tượng In-market Audience, khi tìm hiểu về máy tính thường có ý định mua hàng cao, điều này không có gì là bất ngờ.
Những đối tượng khác gây bất ngờ hơn trong nghiên cứu này. Ví dụ, các chiến dịch viễn thông thì những người đam mê hoạt động ngoài trời và các tín đồ thời trang lại là một trong những đối tượng mà ngành hàng này sử dụng Affinity Audience, có thu hút lớn nhất trong mục đích Ad Recall (ghi nhớ quảng cáo). Chẳng hạn, nhãn hàng muốn nâng cao nhận thức cho một mẫu di động mới có thể không nghĩ rằng những người thuộc nhóm này sẽ quan tâm đến sản phẩm của họ và như thế sẽ bỏ lỡ cơ hội kết nối với một lượng lớn khách hàng tiềm năng.
Vượt xa hơn nhân khẩu học
Những phát hiện từ nghiên cứu này không phải là nguyên nhân và không đảm bảo hiệu suất của các chiến dịch. Nhưng nó vẫn cung cấp những bài học thú vị mà các marketer có thể ứng dụng và hành động ngay lập tức.
Đầu tiên là, ngừng việc chỉ dựa vào nhân khẩu học để tiếp cận khách hàng. Với các công nghệ và công cụ hiện có, bạn có thể hiểu sâu hơn về khách hàng của mình và sử dụng những hiểu biết đó để đảm bảo bạn sẽ tiếp cận đúng đối tượng. Nếu bạn đang phát động một chiến dịch YouTube để quảng bá một dòng thời trang mới, thay vì cố gắng đoán xem ai có thể quan tâm dựa trên các danh mục rộng, như tuổi tác và giới tính, hãy sử dụng những nhóm đối tượng có mối quan tâm có liên quan đến thời trang.
Khách hàng của bạn có lẽ nhiều mặt hơn bạn tưởng.
Bài học thứ hai là khách hàng của bạn có thể nhiều mặt hơn so với bạn mong đợi. Ai có thể nghĩ rằng một người đam mê hoạt động ngoài trời sẽ đặc biệt dễ tiếp nhận quảng cáo viễn thông? Vì vậy, trước khi bạn khởi chạy một chiến dịch mới, hãy thử sáng tạo của bạn với các nhóm đối tượng mà bạn chưa xem xét, chưa nghĩ đến.
Và cuối cùng, một khi bạn đã thành thạo hai bài học đầu tiên, hãy xem xét việc tùy chỉnh đối tượng nhiều hơn nữa. Ví dụ: nếu bạn đang tung ra một loạt đồ ăn nhẹ có lượng đường thấp, hãy tạo một nhóm có mối quan hệ tùy chỉnh còn chi tiết hơn các nhóm được dựng sẵn và cá nhân hóa quảng cáo video cho khán giả này.
Từ phân tích này, rõ ràng khách hàng có rất nhiều khía cạnh để khai thác.
Tổng hợp: Data-insights Admicro.
Nguồn: Think with Google
https://www.thinkwithgoogle.com/consumer-insights/looking-beyond-marketing-demographics/