การตั้งโปรแกรมซื้อ: การผสานรวมข้อมูลกับครีเอทีฟโฆษณา

ความไม่สมดุลในการพัฒนาข้อมูล/ครีเอทีฟโฆษณานี้สามารถแก้ไขได้และควรได้รับการแก้ไขอย่างยิ่ง นักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลจากการตั้งโปรแกรมซื้อสื่อเพื่อให้ข้อมูลในการสื่อข้อความในการโฆษณาของตน เราเรียกสิ่งนี้ว่าการตั้งโปรแกรมโฆษณา ซึ่งสามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องและความน่าสนใจของโฆษณาแบรนด์ ทำให้นักการตลาดสามารถใช้งานแคมเปญที่บรรลุเป้าหมายทั้งในแง่ผลกระทบต่อแบรนด์และประสิทธิภาพ

ผู้บริโภคมีความคาดหวังต่อการโฆษณาดิจิทัลมากขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นการตั้งโปรแกรมโฆษณาให้ประสบความสำเร็จจึงเป็นสิ่งสำคัญ ผู้บริโภคคาดหวังว่าโฆษณาควรน่าสนใจและมีความเกี่ยวข้องอย่างสูง และนักการตลาดจะต้องดึงความสนใจของพวกเขาในอุปกรณ์และรูปแบบที่หลากหลาย ปัจจุบันเอเจนซีสื่อสามารถเข้าถึงข้อมูลในปริมาณมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลตามบริบท ข้อมูลผู้ชม ข้อมูลกลุ่มประชากร และอื่นๆ เอเจนซีโฆษณาที่ทำงานร่วมกับเอเจนซีสื่อตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ในการสื่อสารในโฆษณาของตนจะตอบสนองผู้ชมได้ดีกว่า (ผมได้พูดถึงกลยุทธ์เหล่านี้โดยลงรายละเอียดมากขึ้นใน "เทคโนโลยีช่วยให้โฆษณาฉลาดขึ้นได้อย่างไร")

เติมเต็มโฆษณาด้วยข้อมูล

นักการตลาดสามารถเติมข้อมูลลงไปในโฆษณาได้ 2 วิธี วิธีแรก นักการตลาดอาจใช้ข้อมูลเกี่ยวกับผู้ชม (ผู้ที่ดูโฆษณา) ซึ่งรวมถึงข้อมูลประชากร สถานที่ตั้ง และพฤติกรรมที่ผ่านมาบนเว็บไซต์ต่างๆ ซึ่งรวบรวมจากข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สาม และวิธีที่สอง นักการตลาดอาจผสานรวมข้อมูลเกี่ยวกับบริบทและสภาพแวดล้อมที่โฆษณาแสดง (ผู้คนเหล่านั้นดูโฆษณาอย่างไร)

งานแสดงแฟชั่นของ Tory Burch ฤดูใบไม้ผลิ 2014 เป็นกรณีศึกษาที่มีประโยชน์สำหรับวิธีแรก นักออกแบบรายนี้ใช้ Custom Brand Exchange ของ Google เพื่อเผยแพร่โชว์ของตนใน New York Fashion Week ต่อผู้ใช้ผ่านผู้เผยแพร่โฆษณาอย่างเช่น Condé Nast, Hearst และ Time Inc. นอกจากนี้บริษัทยังใช้รูปแบบโฆษณาไลท์บ็อกซ์ของ Google เพื่อถ่ายทอดสตรีมสดเนื้อหาของตนผ่านหน่วยโฆษณาที่แสดงบนปลายทางและบล็อกต่างๆ เช่น Style.com, Glamour.com และ Garance Doré

Tory Burch ค้นพบผู้ชมที่เหมาะกับตัวเองและสามารถดึงดูดผู้ชมจากทั่วทั้งเว็บ คุณน่าจะพอนึกออกว่าบริษัทจะทำเช่นนี้อีกในอนาคตได้อย่างไร โดยจะสามารถใช้ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่งและบุคคลที่สามเพื่อนำเสนอโฆษณาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ที่กำลังดูโฆษณาแบบไดนามิก เช่น ถ้านักออกแบบมีโชว์สำหรับเสื้อผ้าผู้หญิงและผู้ชายแยกกัน บริษัทอาจถ่ายทอดสตรีมสดตามเพศของผู้ที่กำลังดูโชว์ ในทำนองเดียวกัน แบรนด์นี้อาจใช้ข้อมูลสถานที่ตั้งเพื่อปรับแต่งข้อความที่สื่อ โดยอาจแสดงข้อมูลติดต่อของร้านที่อยู่ใกล้ที่สุด

TalkTalk บริษัทโทรคมนาคมที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งในอังกฤษเป็นอีกตัวอย่างหนึ่งสำหรับบริษัทที่ใช้ข้อมูลของตนเพื่อผลักดันขีดจำกัดครีเอทีฟโฆษณา เมื่อปลายปี 2013 TalkTalk ได้พบว่ารูปภาพสำรองแสดงบ่อยกว่าโฆษณา Flash ของตน โฆษณาของบริษัทแสดงบนพื้นที่โฆษณาบนอุปกรณ์เคลื่อนที่มากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งไม่รองรับ Flash และรูปภาพสำรองก็ไม่สามารถแสดงโฆษณาแบบไดนามิกที่มีเนื้อหาสมบูรณ์มากกว่าของ TalkTalk ได้ ดังนั้นเอเจนซีโฆษณาของบริษัทจึงตัดสินใจใช้ Google Web Designer เพื่อสร้างครีเอทีฟโฆษณาโหมดผสมผสาน (ครีเอทีฟโฆษณาที่มีหน่วยโฆษณาสำรอง HTML5 เพิ่มเติมจากภาพนิ่งสำรอง) ซึ่งแสดงโฆษณา HTML 5 แทนรูปภาพสำรอง การทำเช่นนี้ทำให้ได้คุณภาพที่สม่ำเสมอในหน่วยโฆษณาทั้งหมด

บริษัท TalkTalk สามารถลดความถี่ของรูปภาพสำรองจาก 7% เหลือ 0.5% ได้ด้วยการเพิ่มโฆษณา HTML5 ในเวลาเพียง 2 เดือน นอกจากนี้บริษัทยังพบว่าที่จริงแล้วโฆษณา HTML5 ทำงานได้ดีกว่าโฆษณา Flash เสียอีก ซึ่งแสดงว่าโดยรวมแล้ว ตำแหน่งบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าตำแหน่งบนเดสก์ท็อป ด้วยการสร้างครีเอทีฟโฆษณาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับสภาพแวดล้อมด้านอุปกรณ์ TalkTalk จึงสามารถคงรักษาข้อความที่ครีเอทีฟโฆษณาสื่อบนอุปกรณ์ประเภทต่างๆ และยังได้รับข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ เกี่ยวกับการซื้อสื่ออีกด้วย

นักการตลาดที่ตอบสนองแบรนด์ในปัจจุบันสามารถดำเนินการโต้ตอบได้แบบเรียลไทม์โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อนำไปสร้างโฆษณาแบรนด์ ในท้ายที่สุด เป้าหมายก็คือเพื่อสื่อข้อความที่เหมาะสมไปยังผู้บริโภคในเวลาที่เหมาะสมและบนอุปกรณ์ที่เหมาะสม และเนื่องจากผู้คนจะโต้ตอบกับหน่วยโฆษณาบ่อยขึ้นเป็น 2 เท่าเมื่อโฆษณานั้นมีความเกี่ยวข้องกับตน ¹ เราจึงน่าจะได้เห็นการตั้งโปรแกรมซื้อมีอิทธิพลต่อครีเอทีฟโฆษณามากขึ้นอีก

ในความเป็นจริง เราคาดว่าในอนาคตอีกไม่ไกล การตั้งโปรแกรมข้อมูลจะสามารถปรับปรุงครีเอทีฟโฆษณาก่อนที่โฆษณาจะแสดงจริงด้วยซ้ำ "ครีเอทีฟโฆษณาแบบคาดคะเน" นี้จะทำให้นักการตลาดสามารถทำการวิเคราะห์โฆษณาเพื่อดูว่าจะมีประสิทธิภาพเป็นอย่างไร โดยพิจารณาจากข้อมูลเชิงลึกแบบรวมว่าสี ขนาด รูปร่าง และคุณลักษณะใดทำงานได้ดีที่สุดในสภาพแวดล้อมแต่ละอย่างและสำหรับผู้ชมแต่ละกลุ่ม ดังนั้นจึงไม่เพียงสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อแสดงครีเอทีฟโฆษณาที่มีความเกี่ยวข้องในแบบเรียลไทม์เท่านั้น แต่ยังใช้เป็นแบบจำลองวิเคราะห์เพื่อคาดคะเนประสิทธิภาพล่วงหน้าก่อนที่แคมเปญโฆษณาจะทำงานจริงได้อีกด้วย เราหวังว่าจะเห็นการปรับปรุงต่อเนื่อง เช่น ครีเอทีฟโฆษณาแบบคาดคะเน ได้รับการพัฒนาในแพลตฟอร์มเทคโนโลยีเพื่อช่วยให้นักการตลาดใช้ข้อมูลของตนได้ดีขึ้น ท้ายที่สุด เมื่อผสมผสานข้อมูลเข้ากับโฆษณา นักการตลาดจะสามารถพัฒนาแคมเปญดิจิทัลที่ประสบความสำเร็จมากขึ้นได้ทั่วทั้งเว็บ