تصمیم‌گیری هوشمندانه در تدوین یک استراتژی تبلیغاتی، مستلزم درک عمیقی است از سازوکار حاکم بر بازار هدف. تجزیه‌وتحلیل بازار، بینشی ارزشمند در مورد روندهای حاکم بر بازار، نقاط ضعف و قوت رقبا، ترجیحات مخاطبان و عوامل مؤثر بر عرضه و تقاضا ارائه می‌دهد. بااین‌حال، حجم عظیم و پیچیدگی‌های داده های موجود، بازیابی اطلاعات مؤثر و استخراج بینش‌های عملی را دشوار می‌کند. در اینجا است که اهمیت و جایگاه ویژه داده کاوی در تبلیغات بر ما نمایان می‌شود.
داده کاوی، ابزاری پیشرو در مدیریت تبلیغات و بازاریابی مدرن به شمار می‌رود. داده‌ها، حکم قطب‌نمای مدیران را دارند و به آنها کمک می‌کنند تا تصمیم‌گیری درست و به‌موقع داشته باشند. با به‌کارگیری رویکرد داده کاوی در تبلیغات، می‌توان به درک عمیق‌تر و دقیق‌تری از بازار رسید، کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند طراحی کرد، بازده سرمایه‌گذاری (ROI) را افزایش داد و در نهایت به موفقیت‌های چشمگیری در مدیریت تبلیغات دست یافت. اما داده کاوی چیست و چگونه ما را در دستیابی به کمپین‌های تبلیغاتی موفق یاری می‌کند؟
تعریف داده کاوی در تبلیغات
“به زبان ساده، داده کاوی در تبلیغات به‌نوعی پردازش کامپیوتری گفته می‌شود که با جمع‌آوری، تحلیل و مدل‌سازی داده‌های بازار، چندوچون مناسبات حاکم بر آن را تفسیر می‌کند و بینش عمیقی از مخاطبان یک کمپین تبلیغاتی فراهم می‌آورد.”
داده کاوی در تبلیغات، زمینه‌ای نوظهور در بازاریابی است که مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند. در فرایند داده کاوی، الگوریتم‌های پیچیده‌ای؛ مانند ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق به کار گرفته می‌شود تا به تحلیل بازار و کشف روابط معنادار آن دست یابیم. چنین الگوریتم‌هایی قادرند عوامل مؤثر بر انتخاب مخاطبان مانند علایق، عادت‌ها و حتی ترجیحات آنها را شناسایی کنند.
اهداف داده کاوی در تبلیغات
هدف اصلی از داده کاوی در تبلیغات، کشف الگوهای پیچیده بازار و در نهایت پیش‌بینی رفتار مخاطبان یک کمپین است. اما به‌منظور دستیابی به این مهم، ابتدا باید به شناسایی مؤلفه‌هایی بپردازیم که شناسایی ابعاد مختلف شخصیت گروه مخاطب را برای ما روشن می‌کند.
در مرحله اول، باید مخاطبان ایدئال کمپین را شناسایی کنیم. باید بفهمیم که کمپین تبلیغاتی ما باید چه مخاطبی را هدف قرار دهد. به طور سنتی، برای یک کمپین تبلیغاتی، مخاطب بر مبنای شاخصه‌های ساده‌ای مثل سن، جنسیت، موقعیت مکانی، سطح درآمد تعیین می‌شود. اما با به‌کارگیری تحلیل‌های داده کاوی در تبلیغات، می‌توانیم پایمان را فراتر بگذاریم.
داده کاوی در تبلیغات، ما را قادر می‌سازد که دقیقاً به سراغ افرادی برویم که به پیام کمپین واکنش نشان می‌دهند. به‌عنوان‌مثال، الگوریتم‌ها تحلیل می‌کنند که کدام دسته از مخاطبان سبد خرید مشابهی با محصول کمپین دارند. چه ویژگی‌هایی میان این افراد مشترک است و علایق مشابه آنها به کدام حوزه‌ها مربوط می‌شود.
در سطح بعدی، با استفاده از تکنیک‌های تحلیل عمیق، می‌توان ابعاد مختلف تبلیغات را بهینه‌سازی نمود. برای مثال می‌توان زبان بصری و زبان روایی به کار گرفته شده در یک کمپین تبلیغاتی را به‌گونه‌ای تعریف کرد که با زیبایی‌شناسی مخاطبان احتمالی سازگار باشد. به طریق مشابه، قادر خواهیم بود تا تمام فرایندهای یک کمپین را باب میل گروه مخاطب تعریف کنیم. استفاده از تکنیک‌های داده کاوی در تبلیغات، نه فقط جامعه هدف، بلکه ذهنیت آنها را به ما نشان خواهد داد.
تکنیک‌های داده کاوی تبلیغات
همان‌طور که پیش‌تر مشخص شد، داده کاوی در تبلیغات، بیشتر مخاطب و تجربه او را در کانون توجه قرار می‌دهد. ازاین‌رو، با به‌کارگیری تکنیک‌های داده کاوی در تبلیغات به شیوه‌های مختلفی می‌توانیم گروه هدف را تعریف و درک کنیم. توجه داشته باشید که برای ساده‌سازی مطلب، در ادامه از ملموس‌ترین مثال‌های ممکن استفاده می‌شود.
طبقه‌بندی و داده کاوی در تبلیغات
طبقه‌بندی به‌منظور سازماندهی داده‌ها به دسته‌های مجزا بر پایه معیارهای از پیش تعریف‌شده به کار می‌رود. این فرایند شبیه به دسته‌بندی در دنیای واقعی است، مانند زمانی که کتاب‌ها را در قفسه‌های کتابخانه بر اساس موضوع یا نویسنده مرتب می‌کنیم.
در طبقه‌بندی، به هر داده ورودی (که می‌تواند یک نقطه داده، یک رکورد یا یک نمونه باشد) یک برچسب اختصاصی می‌گذاریم که نشان‌دهنده طبقه‌ای است که به آن تعلق دارد. برچسب‌ها، با تجزیه‌وتحلیل ویژگی‌های موجود در داده‌ها تعیین می‌شوند.
می‌توان از طبقه‌بندی برای شناسایی مشتریانی که احتمال خرید محصول خاصی را دارند استفاده کرد. اگر تکنیک طبقه‌بندی را برای داده کاوی در تبلیغات تجهیزات صنعتی به کار بگیریم، ممکن است متوجه شویم که تقاضا برای نوع خاصی از تجهیزات در حال افزایش است، یا اینکه در منطقه خاصی کمبود تجهیزات وجود دارد.
داده کاوی با شناسایی دنباله‌ها
الگوریتم الگوهای ترتیبی، قادر است تا الگوهای غیرتصادفی را در دنباله‌‌ای از رویدادها کشف کند. هدف از این تکنیک، درک عمیق‌تر روابط علت و معلولی و وابستگی در داده‌ها است. این اطلاعات برای بازاریابی هدفمند و توصیه محصول ارزش بالایی دارد. به‌عنوان‌مثال، الگوی ترتیبی “فعالیت بدنی و نوشیدن مایعات” این نتیجه ضمنی را دارد که برای تصویرسازی در تبلیغ نوشیدنی، استفاده از تصویر افراد در حال فعالیت (مثلاً تصویر یک کوهنورد) کارآمد است.
داده کاوی بر مبنای قواعد انجمن
قواعد انجمن، الگوریتمی است که روابط پیچیده بین آیتم‌های مختلف را به ما نشان می‌دهد. برای مثال، می‌توان از قواعد انجمن برای شناسایی کالاهایی که مشتریان با هم خریداری می‌کنند استفاده کرد. در مثالی دیگر به رابطه بین سیگار و کافه توجه کنید. احتمال خرید سیگار توسط افرادی که به کافه می‌روند، بیشتر است. به‌این‌ترتیب، برای تبلیغ محیطی سیگار، بهتر است در مناطقی سرمایه‌گذاری کنیم که کافه‌های زیادی در آن وجود دارد.
خوشه‌بندی و کمپین‌های هدفمند
خوشه‌بندی تکنیکی قدرتمند برای داده کاوی در تبلیغات است که به شما امکان می‌دهد مخاطبان خود را بر اساس یک مجموعه از ویژگی‌های مشترک دسته‌بندی کنید. بیاید فرض کنیم که یک فروشگاه آنلاین لباس داریم. با استفاده از خوشه‌بندی، می‌توانیم بر اساس سن، جنسیت و سبک موسیقی موردعلاقه، به دسته‌بندی افراد بپردازیم.
امکان دارد با خوشه‌بندی، گروهی از جوان طرف‌دار موسیقی متال را شناسایی کنیم. برای مثال، می‌توانیم در یک پوستر تبلیغاتی، تیشرت‌های گروه‌های متال محبوب، تاپ‌های بدون آستین با طرح‌های گرافیکی گوث، ژاکت‌های چرمی، شلوار جین پاره و چکمه‌های موتورسواری را به این گروه از مشتریان پیشنهاد دهیم. علاوه بر این، از طریق تعامل با طرف‌داران متال در رسانه‌های اجتماعی، می‌توانیم تجربه‌ای شخصی‌تر و جذاب‌تر را برای آنها رقم بزنیم.
شبکه‌های عصبی
شبکه‌های عصبی نوعی هوش مصنوعی هستند که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده‌اند. این شبکه‌ها برای ساخت مدل‌هایی به کار می‌روند که می‌توان از آنها برای پیش‌بینی استفاده کرد. با یک مثال می‌توان جایگاه الگوریتم شبکه‌های عصبی را در تبلیغات گردشگری نشان داد. با تجزیه‌وتحلیل داده‌های تاریخی مربوط به رزرو هتل، بلیت هواپیما و سایر اطلاعات گردشگری، شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوها را شناسایی کرده و تقاضای آتی را برای مقاصد خاص گردشگری پیش‌بینی کنند. چنین اطلاعاتی برای ذی‌نفعان صنعت گردشگری بسیار حائز اهمیت است. به‌این‌ترتیب سرمایه‌گذاران می‌توانند تمرکز خود را بر تبلیغات مقاصدی معطوف کنند که با گرایش‌های نوظهور همخوانی دارد.
سخن پایانی
داده کاوی، فرایندی پیچیده و چندوجهی است که به استخدام متخصصانی با مهارت بالا نیاز دارد. هزینه‌های مرتبط با پیاده‌سازی و نگهداری مدل‌های داده کاوی می‌تواند مانع بزرگی برای کسب‌وکارهای کوچک و سازمان‌هایی باشد که منابع محدودی دارند. ازاین‌رو، در اغلب موارد برون‌سپاری پروژه‌های داده کاوی در تبلیغات راه‌حلی مقرون‌به‌صرفه است.
