В работе проведён анализ осуществления электронного обучения по сценарию «персонализация», выявлены и описаны формы реализации этого сценария в российских и зарубежных учреждениях высшего образования: расширение автономности обучающегося вплоть до самообразования, дифференцированное обучение, адаптивное обучение. Автором описана применяемая в зарубежных исследованиях трёхуровневая классификация обучающих систем адаптивного обучения: системы, обеспечивающие «пассивную» адаптивность, «активную» и «умную» адаптивность, определены различия между системами разного уровня. В работе обобщены положительные и отрицательные эффекты реализации персонализации электронного обучения, описано применение адаптивных обучающих систем разных уровней в России, Европе и США. Автор обосновывает тезис о возникновении в процессе осуществления сценария «персонализация» возможности частичной реализации индивидуального подхода к обучающимся.
электронное обучение
персонализация
дифференцированное обучение
адаптивное обучение
адаптивная обучающая система
пассивная адаптивность
активная адаптивность
умная адаптивность
аналитика обучения
индивидуальный подход к обучающимся.
1. Дулин С.К., Репьев А.В. Программная реализация обучающей системы на основе адаптивной модели обучения // Программные продукты и системы. – 2007. – № 1. – С. 52-55.
2. Ферейра Хосе. Что такое адаптивное обучение. 08.05.2014. - URL: http://www.edutainme.ru /post/ chto-takoe-adaptivnoe-obuchenie.
3. Хэррингтон Чарли. Анализируй это: большие данные в образовании. Открытая лекция 01.12. 2016 г. в Центре Digital October [Электронный ресурс]. - URL: http://digitaloctober.ru/ ru/events/analiziruy_eto_kak_big_data_sovershit_revolyutsiyu_v_obrazovanii.
4. Ambient Insight"s 2016 Learning Technology Research Taxonomy, Research Methodology, Product Definitions, and Licensing Model. Updated: January 2016. - URL: http://www.ambientinsight.com/Resources/ Documents/ Ambient Insight_Learning_Technology_ Taxonomy.pdf.
5. Digitale Lernszenarien im Hochschulbereich. Vorgelegt von HIS-Institut für Hochschulentwicklung (HIS-HE). Dr. Klaus Wannemacher. Unter Mitwirkung von Imke Jungermann, Julia Scholz, Hacer Tercanli und Dr. Anna von Villiez. Arbeitspapier Nr. 15 | Januar 2016. – 114 р.
6. Fleming Brian. Adaptive Learning: The Real Revolution in Online Learning. Eduventures, Mar. 2015. - URL: http://www.eduventures.com/2015/03.
7. Goertz Lutz. Digitales Lernen adaptiv. Technische und didaktische Potenziale für die Weiterbildung der Zukunft. Dr. Lutz Goertz (MMB-Institut) im Auftrag der Bertelsmann Stiftung. Bertelsmann Stiftung. – 2014. –30 р.
8. Johnson L., Adams Becker S., Cummins M., Estrada V., Freeman A. and Hall C. (2016). NMC Horizon Report: 2016 Higher Education Edition. Austin, Texas: The New Media Consortium.
9. Learning Analytics Community Exchange. - URL: http://www.laceproject. eu/lace.
10. Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik. - URL: http://lexikon.stangl.eu/982/ adaptivitaet.
11. Pearson MyLab Mastering. - URL: http://www.pearsonmylabandmastering. com/global.
13. Stepik contest. Adaptive learning content competition. - URL: http://adaptive.stepik.org.
14. Universidad Internacional de La Rioja. - URL: http://www.unir.net.
Термин «электронное обучение» в научной литературе имеет множество определений, которые можно в основном свести к следующему: электронное обучение - обучение, построенное с использованием информационно-коммуникационных технологий, охватывающее весь спектр педагогических, организационных и технических действий преподавателей, администрации, инженерно-технического персонала учебных учреждений и обучающихся по применению в обучении и самообразовании электронных инструментов, а также по разработке электронного учебного контента, программированию последовательности его изучения, доставке его обучающимся, организации работы с учебным цифровым контентом и проверке результатов (само) обучения.
Сценарий «Персонализация» назван в материалах исследования группы немецких учёных «Сценарии электронного обучения в высшей школе» одним из восьми основных сценариев электронного обучения . В значительной мере сценарию «персонализация» соответствует «Программное обеспечение учебного курса, рассчитанного на индивидуальную скорость обучения», - один из семи основных типов продукта для электронного обучения, выделенных в ежегодном (2016 г.) отчёте компании Ambient Insight, многие годы занимающейся изучением мирового и региональных рынков продуктов и услуг электронного образования .
Анализ текущей ситуации развития средств и методов электронного обучения показывает, что именно сценарий «Персонализация» становится в настоящее время мировым трендом в электронном обучении. Авторы исследования, проведённого американским консорциумом новых медиа (New Media Consortium), относят персонализацию к актуальным сложно решаемым проблемам высшего образования: «проблема, которую мы понимаем, но способ решения которой пока неуловим» . Растущую популярность персонализации у потребителей (обучающихся) можно объяснить, с одной стороны, отражением естественного для человеческой природы желания индивидуального подхода к личным запросам, с другой - обусловленным технологическими достижениями ростом потребности людей в ещё большей производительности и комфортности работы по овладению новыми компетенциями. Преподаватели обращаются к электронным инструментам персонализации, с одной стороны, удовлетворяя растущий рыночный спрос, с другой - для интенсификации процесса обучения. Спрос потребителей - и обучаемых, и преподавателей - рождает соответствующие технологические предложения от разработчиков электронных платформ обучения.
Значение педагогической составляющей описываемого сценария обусловлено появлением возможности существенно приблизиться в электронном обучении к реализации педагогического принципа «индивидуальный подход к обучающимся», принципа, признаваемого всеми современными педагогическими теориями.
Анализ описанного в научной литературе мирового опыта электронного обучения позволяет утверждать, что сценарий «Персонализация» в электронном обучении может быть реализован в нескольких формах: через дифференцированное обучение , через расширение автономности обучающегося вплоть до самообразования, через адаптивное обучение .
Дифференцированное обучение подразумевает разделение обучающихся на группы, для каждой из которых с учётом интересов, способностей, мотивации обучающихся подбираются специфические методы и приёмы учебной работы. Этот путь характерен и для персонализации неэлектронного обучения, и реализуем он с меньшими затратами, чем остальные формы, поскольку для его осуществления не требуется дорогостоящая разработка программного обеспечения.
Расширение автономности обучающегося особенно востребовано для больших вводных курсов в американских университетах и колледжах, в процессе изучения которых студенты определяют, какой набор дисциплин они будут изучать. Для российского высшего образования, к сожалению, такой подход не характерен: учебные программы, как правило, спланированы заранее с жёстко фиксированным набором дисциплин, образовательная траектория едина для всех и спланирована без участия обучающегося.
Самообразование - электронное обучение предоставляет обучающемуся возможность самому выбирать учебные задачи, контент и дидактические средства для достижения образовательной цели. На наш взгляд, для обеспечения персонализации при самообразовании можно использовать все формы учебной работы, определённые исследователями как характерные для другого сценария электронного обучения - для сценария «Взаимодействие и совместное обучение»: использование социальных сетей, пиринговое и совместное онлайн-обучение.
Следует отметить, что путь «расширение автономности обучающегося вплоть до самообразования» доступен только пользователю, обладающему высокого уровня информационными, в частности мультимедийными, компетенциями и, добавим, способному составить собственную программу продвижения к учебной цели. Этот путь наиболее полно реализуем в дополнительном образовании специалистов. Среди студентов вузов, в частности - российских, на сегодняшний день составить такую программу смогут лишь единицы, поэтому на первый план выходит третья форма персонализации электронного обучения - адаптивное обучение.
Адаптивное обучение определяется аналитиками образования и как концепция, и как инструмент и предполагает возможность предоставления студенту подходящих лично ему инструментов обучения, выбора объёма получаемых знаний и индивидуальной траектории обучения. В идеале при предоставлении учебного контента и заданий обучаемому должны учитываться его эмоциональное состояние, пол, особенности восприятия текстовых и аудиовизуальных видов учебного контента, особенности культуры, уровень сформированности учебных навыков. К адаптивным учебным платформам по версии исследователей Eduventure в 2015 году можно было отнести платформы 2U, Wiley, Canvas, Loud Cloud, Blackboard, Knewton, RealizeIT, Adaptcourseware, Anewspring, к компаниям, производящим адаптивный контент - Adaptcourseware, Wiley, Pearson, Mc Graw Hill Education, Jones& Bartlett Learning, sixRedMarbles, Smart Sparrow, Acrobatiq, Cengage Learning, Toolwire .
Адаптивная обучающая система (АОС) «adaptive training system», «tutorielle assistive systeme», «Intelligent Tutoring Systems» - система, отражающая некоторые характеристики обучаемого в «модели обучаемого» и применяющая данную модель для адаптации различных аспектов программированного обучения и контроля знаний. Можно выделить три уровня обучающих систем адаптивного обучения: системы, обеспечивающие «пассивную», «активную» и «умную» адаптивность. Такая классификация как устоявшаяся приводится в онлайн-словарях европейских стран по психологии и педагогике .
Системы, обеспечивающие «пассивную адаптивность» : активная роль делегируется обучающемуся: на основе рекомендованного набора параметров обучающийся, исходя из собственных интересов, сам планирует траекторию своего продвижения в учебном материале, сроки изучения того или иного контента. В таких системах используются пассивные схемы «если…, → то…», простые системы гипертекста.
Системы, обеспечивающие «активную адаптивность» : сама система определяет на основании уже пройденного обучающимся учебного материала и на основе его ответов на тестовые вопросы траекторию его дальнейшего обучения. В таких системах используются активные схемы «если…, → то…», применяется программирование.
Пример российской обучающей системы, обеспечивающей «активную адаптивность» и созданной более десяти лет назад, - АОС «Безопасность» для персонала, обслуживающего Куйбышевскую железную дорогу. Система использует совокупность графических заданий с вариантами ответа и пояснениями ошибочных действий обучаемого. В случае принятия неправильного решения система выдает обучаемому поясняющий кадр, в котором есть полное разъяснение допущенной ошибки с рекомендациями. При формировании отображения адаптивного обучающего курса программная система поэлементно обращается к курсу и определяет доступность контента в соответствии с имеющейся моделью обучаемого. Система определяет маркер в лекции, указывающий наличие дополнительного объяснения, определяет доступность данного объяснения для соответствующей группы обучаемых и в случае подтверждения доступности дополняет лекцию найденным материалом .
В виртуальном кампусе испанского частного университета Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) разработана автоматизированная система помощи преподавателям в составлении персонализированных учебно-методических рекомендаций студентам, названная iLIME. Адаптивная по своей сути система учитывает, наряду с уровнем знаний обучающихся, возможности их формального и неформального обучения. В 2012 году модель iLIME была успешно внедрена в модуле «Мастер в области электронного обучения и социальных сетей» .
К системам, обеспечивающим «активную адаптивность», можно отнести SmartBook -адаптивную цифровую версию учебного курса на базе электронной книги, реализованный фирмой McGraw-Hill Education проект датчанина Ульрика Кристенсена. SmartBook представляет собой систему, доступную пользователям нетбука или смартфона через браузер или как мобильное приложение. Система подстраивает учебный контент под индивидуальный темп его изучения студентом, расставляя приоритеты, вычленяя ключевые понятия темы, заставляя пользователя сосредотачиваться на неусвоенном содержании. SmartBook от McGraw-Hill интегрируется с LMS Angel, Blackboard, Canvas, De-sire2learn, Moodle, Pearson Learning Studio, Sakai .
В 2015 году командой российской образовательной платформы Stepik началась разработка адаптивной рекомендательной системы, цель которой - подбирать образовательный контент и задания индивидуально каждому учащемуся, основываясь на его уровне знаний и подготовке, и советовать изучать только то, что важно на конкретном этапе обучения. Первые прототипы адаптивных курсов появились в 2016 году: два курса по обучению языку программирования Python на русском и английском языке. В декабре 2016 года стартовал конкурс онлайн-уроков, результаты которого будут учтены при доработке системы .
Создатель платформы Knewton Хосе Феррейра такие системы, «способные сделать несколько хороших догадок на основе простых данных и выстроить более или менее верный индивидуальный маршрут для каждого студента», отделяет от адаптивного обучения, относя его к обучению дифференцированному . Созданная Х. Феррейрой платформа обеспечивает «умную» адаптивность процесса электронного обучения.
Системы, обеспечивающие «умную адаптивность» : система создаёт и постоянно корректирует полную психологическую картину обучающегося, картину его предпочтений и траекторию продвижения в освоении контента. В таких системах используются методы программирования на основе использования аналитики больших данных в области обучения - Learning Analytics. Разработка систем Learning Analytics предшествует созданию систем адаптивного обучения, предоставляя исходные данные для их проектирования.
По мнению Ч. Хэррингтона, на сегодняшний день Интернет хорошо справляется с двумя задачами: распространением информации и анализом данных. Адаптивное обучение в цифровой среде делают возможным обозначенные Хэррингтоном три тренда современного электронного образования: 1) Masssive amounts - наличие огромного количества образовательных данных в Интернете; «накоплена критическая масса данных»; 2) Smaller chunks - возможность детализации образовательной информации; 3) High correlation - высокая корреляция данных .
Задача систем Learning Analytics - сбор и анализ на конкретных обучающих платформах огромных массивов деталей учебной онлайн-деятельности с учётом её технического, культурного и социального аспектов и любых организационных изменений. Система должна учитывать уникальные проблемы анализируемых деталей и влияние на них любых аспектов и изменений. Ещё одна аналитическая функция Learning Analytics - сравнение по тем или иным параметрам реализуемых вузами онлайн-курсов, в частности сравнение курсов одного вуза.
Вполне очевидно, что любой новый класс информационных систем подлежит стандартизации. В рамках проекта LACE, объединяющего существующих ключевых европейских игроков в области обучения аналитике (Открытый университет, Нидерланды; Европейская сеть дистанционного образования, Великобритания; Центр образовательных технологий и функциональной совместимости стандартов в Университете Болтона, Великобритания; Национальное агентство образования Швеции и др.), для хранения в стандартизированной форме данных, собранных из любой обучающей среды, разработана спецификация Dutch X API (DSLA). Большое внимание в проекте уделяется этическим вопросам и вопросам конфиденциальности в дизайне аналитических приложений Learning Analytics .
Пример реализации адаптивного обучения - проект MyLab & Mastering series, в рамках которого студенты обучаются по программам Pearson, «переформатированным» с помощью алгоритмов Knewton. Курсы Pearson MyLab используют аналитику процесса изучения учебного контента пользователями (ежедневный контингент - 11 миллионов) для разработки алгоритмов, которые адаптируют материал и темп изучения учебного курса к потребностям каждого студента, его сильным и слабым сторонам . Для разработки алгоритмов обобщается огромный массив данных об успехах пользователей, изучающих одинаковые темы по-разному: по разным траекториям, в разном темпе, с помощью решения разных промежуточных задач. Созданный системой алгоритм позволяет рекомендовать обучаемому на основе анализа особенностей его учебной работы траекторию дальнейшего продвижения - получение определённой сложности и продолжительности текстового или видеопояснения, выполнение интерактивного задания, прохождение учебной игры. Выявляя схожесть интересов, ритма учебной работы, уровней продвижения в изучении образовательного контента у разных пользователей, система может рекомендовать пользователям партнёров для совместного обучения.
В адаптивных системах применяется стиль персонификации образовательного опыта «Дерево принятия решений» - пока пользователь не уяснил концепции А или Б, он не может приступить к работе с концепциями В, Г, Д. Этот стиль приводит к созданию единого алгоритма персонификации для всех обучающихся в курсе.
В алгоритмах Knewton применяется более сложный подход - «Интерактивная система»: системой создаётся гипотеза о возможных путях изучения образовательного контента. Не выполнив контрольный тест по концепции А, пользователь может быть направлен системой к изучению концепции Е или Ж или какой-либо другой.
Преимущества персонализации электронного обучения при помощи систем, обеспечивающих «умную адаптивность»:
- учебное планирование становится активным процессом, опирающимся на объективные данные;
- уровень сложности обучения соответствует индивидуальным особенностям обучаемого: учитывается уже имеющийся уровень подготовки, рационализируются конкретные пути достижения положительного результата;
- повышается мотивация обучающихся;
- при помощи системы пользователи могут выбрать для совместного обучения партнёров, равных ему по образовательным возможностям и потребностям;
- предупреждается отчисление части обучающихся из-за неуспеваемости.
Трудности и недостатки персонализации как сценария электронного обучения можно свести к следующему перечню:
- есть риск неправильной трактовки учебных потребностей обучающихся из-за неправильной трактовки данных системами Learning Analytics;
- очень высоки затраты на создание адаптивных систем обучения и необходимых для их конструирования систем Learning Analytics;
- сколь дробными ни были бы классификации обучаемых, полностью отразить многообразие личностных характеристик пользователя на сегодняшний день никакая система не в состоянии;
- единый стиль персонификации - использование средних значений, выявляемых Learning Analytics и используемых для выстраивания типовых траекторий обучения (стиль персонификации образовательного опыта «Дерево принятия решений») - противоречит индивидуальному подходу к обучаемому;
- при использовании адаптивных систем снижается способность обучающегося к самоорганизации своего продвижения в учебном процессе.
Таким образом, хотя индивидуальный подход - осуществление педагогического процесса с учётом индивидуальных особенностей учащихся: темперамента и характера, способностей и склонностей, мотивов и интересов и др. - в настоящее время по-прежнему в полной мере возможен лишь при работе преподавателя с обучаемым «лицом к лицу», в процессе реализации сценария «Персонализация» возможности реализации этого подхода в электронном обучении существенно расширяются.
Библиографическая ссылка
Бурняшов Б.А. ПЕРСОНАЛИЗАЦИЯ КАК МИРОВОЙ ТРЕНД ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ В УЧРЕЖДЕНИЯХ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ // Современные проблемы науки и образования. – 2017. – № 1.;URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=26078 (дата обращения: 18.03.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания» 1
продвижение бренда
стратегия продвижения
технология персонализации
позиционирование товаров и услуг
глубинное интервью
2. Агентство маркетинговых коммуникаций Molinos [Электронный ресурс] // Тренды Digital 2017. – URL: Molinos https://molinos.ru/about/blog/trendy-digital-2017 (дата обращения: 03.07.2017).
3. Вапнярская О.И. Сервис в условиях кастомизированного потребления / О.И. Вапнярская // Сервис в России и за рубежом. – 2014. – № 8 (55). – С. 13–25.
4. Лочан С.А. Этапы разработки стратегии продвижения брендов в социальных сетях / С.А. Лочан, Д.В. Федютин // Транспортное дело России. – 2012. – № 4. – С. 29–32.
5. Морозов А.П. Способы продвижения нового бренда / А.П. Морозов, С.В. Дмитриенко // Новый университет. Серия «Экономика и право». – 2013. – № 11(33). – С. 86–88.
6. Сотников О.Н. Стратегия продвижения нового бренда: особенности разработки / О.Н. Сотников, А.Г. Ивасенко // KANT. – 2014. – № 1(10). – С. 167.
7. Симагина О.В. Технология персонализации как метод повышения информационной доступности государственных услуг / О.В. Симагина, С.С. Цукарь // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2016. – № 1. – С. 160–171.
8. Татаринова Л.Ю. Цепочки ценностей потребителя – фундамент клиентоцентричной модели ведения бизнес-процессов в банке / Л.Ю. Татаринова // Финансы и кредит. – 2013. – № 26 (554). – С. 29–35.
Для продвижения бизнеса все более значимой становится сфера информационно-коммуникационных технологий. В настоящее время сложно переоценить ее влияние на взаимодействие брендов и потребителей. Наблюдается все более активная интеграция различных бизнес-процессов в интернет-пространство, а имидж компании все больше зависит от ее позиционирования в социальных сетях и средствах массовой информации в сети Интернет. Согласно данным Ассоциации коммуникационных агентств России суммарная доля рекламы в средствах ее распространения за 2016 год увеличилась на 13 %, при этом динамика в печатных средствах массовой информации (СМИ) снизилась в среднем на 15 %, а в интернете - увеличилась на 24 % по сравнению с прошлым годом .
Наряду с этим можно наблюдать другую тенденцию: рынок стал более гибким и более приветливым к индивидуальным покупателям. Постепенно исчезают поставщики: практически каждый может заказать определенный товар или услугу напрямую, минуя длинную цепочку поставщиков и, как следствие, избегая увеличения стоимости товара в несколько раз. Это привело к изменению общей картины рынка: бренды стали больше понимать своих потребителей и то, как можно с ними взаимодействовать. Обращение к широкой аудитории уже неэффективно, гораздо больше отклика приносит индивидуальный подход и поиск персональных путей взаимодействия с потребителем. Реклама стала более «точечной», нацеленной на конкретную аудиторию и отвечающей на определенную потребность. Не последнюю роль в этом играет технологическое развитие средств коммуникации, которое сегодня может предоставить поистине фантастические возможности.
Проводимые в данной области исследования имеют один существенный недостаток. В них признается наличие персонального подхода к потребителю, однако в настоящее время не сформулированы этапы и порядок реализации технологии персонализации и данный подход не рассматривается в общем контексте стратегии продвижения бренда, хотя персонализация уже сейчас является неотъемлемым слагаемым ее успеха.
Цель данного исследования - разработка технологии персонализации с целью формирования высокоэффективной стратегии продвижения бренда.
В процессах развития бизнеса и продвижения брендов в 2017 г. выделяют два ведущих тренда: локализация и пересечение различных сфер бизнеса и культуры . Если ранее специалисты отмечали тенденцию к глобализации, то сегодня некоторые страны склоняются к изоляции и развитию собственной идентичности, и не последнюю роль в этом сыграл вопрос кибербезопасности. Однако самым перспективным вектором для бизнеса является баланс между патриотизмом и глобализацией. Другой тренд - пересечение секторов развития. На данный момент практически невозможно найти проблему, которая связана лишь с одной сферой и не затрагивает другие. Интернет-коммуникации способствуют мгновенному распространению информации, развитию противоположных точек зрения, распространению политических, социальных, экономических и культурных веяний. События, происходящие в одной стране, моментально вызывают реакцию по всему миру, формируя такой уникальный тренд, как межсекционный футуризм - пересечение социальных вопросов, которые могут рассматриваться только в многосоставном, сложном контексте. Современным компаниям необходимо учитывать, какое влияние оказывают их продукты и услуги на социум, оценивать взаимосвязи бизнеса с окружающей средой и смежными сферами деятельности.
Наряду с глобальными трендами, затрагивающими в основном крупные компании, выявлены и более локальные тренды, влияющие на поведение отдельных групп людей и их развитие в персональном ключе. По мнению World Economic Forum, мир движется к четвертой индустриальной революции, когда первостепенное значение будет иметь не капитал, а талант. Эти изменения можно отметить уже сейчас: все больше специалистов получает образование удаленно и самостоятельно развивает профессиональные навыки. Все больше людей предпочитают зарабатывать на идеях, контенте и личной собственности, а работодатели отходят от традиционных форм организации рабочего процесса, экспериментируя с форматами и привлекая удаленных специалистов. Интерес представляет исследование Edelman Trust Barometer, согласно которому 8 из 10 людей ждут, что бизнес будет решать социальные проблемы общества. Переработка отходов, экология и другие проблемы все чаще становятся объектом внимания стартапов и крупных компаний. По данным Consumer News and Business Channel (CNBC) снижается влияние моды: большинство сезонных вещей остаются невостребованными, а потребители делают выбор не в пользу того, что модно, а в пользу индивидуального стиля.
Следовательно, вышеперечисленные исследования в совокупности дают представление об общей картине взаимодействия бизнеса с целевой аудиторией. От производителей товаров и услуг ждут внимания к социальным проблемам, оперативной реакции на происходящие в мире события, а также персонального внимания к самим потребителям и учета индивидуальных потребностей.
Производители, в свою очередь, все чаще делают выбор в пользу качества, а не количества, акцентируют внимание на таргетированной рекламе и адресных рекламных кампаниях и обращаются к смежным сферам при формировании стратегий развития. Огромную роль в этом играет развитие технологий: новые изобретения регулярно оказывают влияние на все сферы деятельности, внося коррективы, а зачастую и вовсе кардинально меняя направление развития. Проведенный анализ показал, что основной проблемой в области продвижения бренда с помощью современных интернет-технологий является слишком динамичное изменение среды. Очевидно, что информация достаточно быстро утрачивает актуальность, а методы, которые применяются сегодня, могут в ближайшем будущем оказаться неэффективными.
Однако, когда речь идет о персонализации, ситуация выглядит несколько иначе. Данный тренд более долговечный, поскольку связан с личным отношением потребителя, с его собственным выбором. В отличие от глобальных мировых тенденций, которые имеют свойство меняться, возможность подстраивать ситуацию под себя и делать выбор, основываясь на личных предпочтениях - это фактически естественная потребность человека. При таком стремительном развитии рынка и обилии информации, самое верное направление развития - персональное обращение к целевой аудитории. Современной аудитории довольно трудно навязать товар или услугу, которая ей не нужна, скорее наоборот: в наше время закон «спрос определяет предложение» получает самое наглядное и конкретное подтверждение и действует с максимальной эффективностью. Это подводит к понятию персонализации как таргетированному предоставлению товаров и услуг с учетом личных потребностей, целей, особенностей и образа жизни конкретного потребителя или сегмента целевой аудитории.
Суть персонализированного подхода заключается в том, что сначала необходимо собрать как можно больше данных о пользователях, а далее, анализируя полученную информацию, составить психологические портреты каждого из них и сформулировать для них таргетированное предложение. Наибольшую известность этот подход, составляющий основу стратегий продвижения многих брендов, получил благодаря корпорации Cambridge Analytica, которая активно применяла его во время предвыборной кампании президента США. Политические высказывания были сформированы с учетом пола, национальности, района проживания и предпочтений, что помогло сформулировать как можно более привлекательные для электората лозунги.
Подобный подход широко используется не только в крупномасштабных акциях и кампаниях: в настоящее время возможности для сбора и анализа персональных данных пользователей предоставляют практически все социальные сети, которые являются одной из важнейших площадок для продвижения. Например, Facebook собирает и хранит информацию о пользователях, позволяя рекламодателям создавать наиболее эффективные предложения, адресованные конкретным пользователям - мамам с маленькими детьми, людьми, которые живут с соседями или находятся в отношениях на расстоянии. Однако даже таких подробных данных недостаточно, чтобы сформулировать грамотное персонализированное предложение. Эффективность и наполненность таргетинговой рекламе придает потребительский инсайт. Это истинный мотив потребителя, который побуждает его к совершению покупки . Правильный инсайт означает истинные проблемы и мотивы потребителя и является неотъемлемой частью его жизни. Он отвечает на вопрос: Как думает потребитель? О чем думает потребитель? Почему он себя ведет именно так? Что он по-настоящему чувствует? При этом грамотно сформулированный инсайт всегда является открытием, позволяет взглянуть на вещи под новым углом, стимулирует переоценку существующих знаний и опыта.
Технологию персонализации товаров и услуг условно предлагается разделить на три этапа: сбор данных, их анализ, формирование предложения с учетом инсайта. Рассмотрим каждый этап подробнее.
Первый этап - сбор данных - подготовительный. На данной стадии проводятся различные опросы, анкетирование, персональные интервью с клиентами бренда, а также глубинные исследования. Этап сбора данных может занимать от пары месяцев до нескольких лет - в зависимости от целей и задач, которые перед собой ставит компания. Однако, чтобы собрать более объективные данные, необходимо провести ряд исследований, охватывая наибольший сегмент целевой аудитории. Высокую эффективность показывают глубинные интервью, которые проводятся с целью как можно лучше изучить психологию клиента и определить его проблемы и мотивы. Сбору данных предшествует этап формирования запроса, во время которого формулируются цели и задачи исследований и составляются основные вопросы, ответы на которые эти исследования должны дать.
После сбора данных следует приступить к их анализу. Этап анализа данных может занимать несколько недель, определяющим критерием здесь служит количество анализируемых параметров, преследуемая цель и задачи. В первую очередь непосредственно оцениваются количественные и качественные показатели, полученные с помощью исследований, а затем анализируется возможность их применения для выполнения поставленных целей, а также проводится более глубокий анализ для выяснения глубинных причин и мотивов, которыми руководствуется потребитель. Эти глубинные мотивы (или инсайт) - скрытая информация, которую практически невозможно получить методом опроса или анкетирования . На данном этапе для изучения потребителей рекомендуется подключить специалистов (психологов, социологов), чтобы рассмотреть полученные данные максимально эффективно. Собранная информация систематизируется для дальнейшего использования при разработке предложения и персонализации товаров и услуг. Именно на этом этапе формулируется инсайт, который является основой стратегии продвижения.
Заключительный этап - формирование предложения с учетом собранных и проанализированных данных. При его разработке учитывается не только информация о потребителе, но также и цели и задачи самой компании. Полученное решение должно являться синтезом того, что хочет потребитель, и того, что производитель может ему предложить.
Механизм персонализации товаров и услуг схож с традиционными маркетинговыми исследованиями, которые обычно проводятся на первоначальном этапе разработки стратегии продвижения, однако имеет существенное отличие, так как его цель в конечном итоге не просто дать представление о рынке и аудитории, но и сформулировать глубинные мотивы ее непосредственных участников. Если маркетинговые исследования проводятся для самой компании, то исследования с целью персонализации товаров и услуг должны отвечать ключевым потребностям клиента . Если предметом маркетинговых исследований чаще всего является рынок, то при проведении в случае персонализации товаров и услуг - этим предметом является непосредственно сам клиент. Таким образом, метод персонализации значительно повышает эффективность стратегии продвижения. Во-первых, предложение товара и услуги становится адресным, что позволяет быстрее достичь конечной цели - привлечения внимания целевой аудитории. Во-вторых, персонализация товаров и услуг, несмотря на трудоемкость и затратность на первом этапе - сборе данных и их анализе, в дальнейшем позволяет избежать лишних затрат на нецелевую рекламу. Наконец, персонализация товаров и услуг способствует более глубокому изучению целевой аудитории бренда, что позволяет в дальнейшем формировать дополнительные предложения, которые получат отклик, и эффективнее оценивать нишу рынка, в которой бренд существует.
Данная технология апробирована на примере британского бренда Bronte by Moon, открывшего представительство на территории России. Данный бренд занимается изготовлением изделий из натуральной шерсти в британском стиле, все производство сконцентрировано на территории Великобритании, на фабрике полного цикла в Йоркшире. Бренд имеет свои ключевые ценности, основанные на менталитете и культуре жителей Великобритании: верность традициям, ценность семьи и родственных уз, преемственность, качество и долговечность изделий, локальность бренда (производство на территории Великобритании), экологичность.
При разработке стратегии продвижения бренда на российском рынке учтены исследования, проводимые в Великобритании. Однако разница менталитета, климата и национальные особенности выявили необходимость проведения аналогичных исследований на территории России с целью персонализации товаров и услуг. Основными потребителями продукции Bronte by Moon в Великобритании являются семьи, в том числе имеющие аристократическое происхождение, с уровнем дохода выше среднего, а также индивидуальные покупатели, заинтересованные в покупке качественных изделий в британском стиле. Кроме того, одним из направлений деятельности фабрики Bronte by Moon в Йоркшире является изготовление ткани и изделий из шерсти для известных британских брендов. В России же представлено исключительно направление, связанное с продажей готовых аксессуаров премиум-класса, следовательно, целевая аудитория и ее потребности разительно отличаются.
Первый этап - сбор данных - занял около 6 месяцев. За это время было проведено 17 опросов, затрагивавших основные моменты взаимодействия покупателя с брендом и 96 глубинных интервью, раскрывающих истинные мотивы и проблемы целевой аудитории. Этап обработки и анализа данных занял 3 месяца, за это время сформулирован основной инсайт, выявлены ключевые потребности потребителей и особенности целевой аудитории. По результатам исследований был составлен портрет персоны-модели, на которую ориентируется бренд: женщина возраста 30+, с уровнем дохода выше среднего, заинтересованная в создании собственного, уникального стиля. Были определены ключевые ценности: свобода, уникальность, самосовершенствование и самореализация. Среди основных показателей, связанных со сферой деятельности целевой аудитории, были выявлены две категории: работа и путешествия. Именно эти сферы деятельности представляют для клиентов бренда наибольшую ценность, наравне с личностными целями: самореализация и свобода выбора.
Первоначально позиционирование бренда не имело под собой четко сформулированной базы, поэтому было размытым и несфокусированным. В целевую аудиторию включались потребители на всей территории России, несмотря на то, что представительство бренда располагается на Дальнем Востоке. Изделия рекламировались по аналогии с другими марками: исключительно за счет описания положительных свойств продукта, для работы с клиентами и их привлечения использовались стандартные методы и приемы (реклама в интернет-СМИ, участие в выставках-продажах, размещение рекламных буклетов у партнеров, участие в мероприятиях с возможностью представления бренда и т.д.). Отсутствовали два важнейших фактора: ценностная база и персонализация товаров и услуг.
Проведенные исследования предоставляют возможность сформулировать основные ценности, важные для клиента: уникальность, самореализация, статусность; а также разделить всю целевую аудиторию на более мелкие категории, чтобы сформулировать внутри каждой из них свои ключевые ценности и проблемы и сформировать индивидуальное предложение. Это позволяет посмотреть на потенциальных клиентов под другим углом и включить в стратегию продвижения дополнительные мероприятия, способствующие повышению лояльности клиентов к бренду. Например, организация нескольких клубов по интересам, давших клиентам возможность реализовывать собственные потребности в личностном росте, общении и обмене опытом. Кроме того, сформулированы персональные предложения для ключевых групп потребителей, которые повысили продажи за счет адресной рекламы и персонального обращения к потребителю. Данные персональные предложения направлены на решение конкретных проблем: готовые решения для гардероба, составление простых и универсальных образов с помощью изделий, фокусирование на полезности определенных свойств продукта (долговечность, экологичность, натуральность, гигроскопичность, эстетические характеристики). Увеличение объема исследований для персонализации товаров и услуг к традиционной стратегии продвижения услуг позволило повысить эффективность рекламных предложений на 17 %, а также увеличить конверсию в социальных сетях бренда на 24 %.
Таким образом, применение технологии персонализации позволяет улучшить традиционную схему продажи товаров и услуг, при которой основной целью является непосредственно реализация товара и получение выгоды. Технология персонализации позволяет изменить существующую схему на более привлекательную для потребителя систему, где за товаром стоят определенные ценности, которые являются ответом на их невысказанные потребности. В меняющихся условиях рынка данный подход является более эффективным, поскольку именно персонализация является точкой пересечения информационно-коммуникационных технологий и клиенториентированных стратегий развития. В условиях, когда потребитель сам определяет необходимость выбора товаров и услуг, адресное продвижение становится все более актуальным. Следовательно, предлагаемая технология персонализации должна стать неотъемлемой частью большинства стратегий продвижения бренда.
Библиографическая ссылка
Королева Л.А., Матина В.С. ТЕХНОЛОГИЯ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ КАК СПОСОБ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТРАТЕГИИ ПРОДВИЖЕНИЯ БРЕНДА // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 8-1. – С. 169-173;URL: http://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41641 (дата обращения: 18.03.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
Как интегрировать цифровые медиа и технологии для увеличения доли онлайн маркетинга
Мне повезло, что я наблюдал за некоторыми из удивительных серьезных изменений в цифровом маркетинге и технологиях за последние 15 или 20 лет. Я уверен, вам понравится жить и действовать в этих изменениях тоже. Оглядываясь назад, мы увидели феноменальный рост важности органического, затем платного поиска, а затем социальных сетей и, в последнее время, невероятного мирового роста в мобайле и, в частности, использовании смартфонов.
Заглядывая в будущее, в этой статье я собираюсь рассмотреть 10 новых тенденций, которые основаны на моем опыте консалтинга и обучения, актуальны для маркетологов различного калибра по всему миру. Во-первых, мне интересно узнать, что, по вашему мнению, будет важно для вас и вашего бизнеса в 2018 году.
Какая маркетинговая тенденция будет наиболее важна для вас и вашего бизнеса в 2018 году?
Мы задавали этот вопрос в течение последних нескольких лет, и было действительно интересно посмотреть, что определяет ваш «цифровой мир», так как есть общие темы среди трех лучших, а некоторые виды деятельности на удивление низко популярны. Вопрос, который мы задавали, касался самых важных коммерческих тенденций. У нас было около 850 голосов от маркетологов в разных видах бизнеса со всего мира. Спасибо, что вы проголосовали! Вот что вышло:
Есть четкие три лучших метода, каждый взял более 10%, но с длинным хвостом многих других методов, показывающих потенциал для оптимизации различных областей цифрового маркетинга. Давайте посмотрим на тройку лидеров …
Неудивительно, что контент-маркетинг — «царь горы», а также он был в первой тройке за все предыдущие года, в которые мы проводили этот опрос. Мы рассматриваем контент-маркетинг как «топливо», которое вовлекает во все цифровые коммуникации — от поиска до социального маркетинга, электронной почты и веб-сайтов.
Больше удивляет то, что Big Data находится на второй позиции. Я думаю, это связано с тем, что маркетологи знают о возможности использования данных в качестве того, что мы называем «действенным пониманием». Чтобы помочь решить, какой методике отдать предпочтение, мы расширили определение понятия «Биг Дата», включив аналитику и прогноз, оно показывает ценность конкретных методов маркетинга для больших данных, и это объясняет, почему это занимает второе место.
В третьей позиции — искусственный интеллект и машинное обучение. Мы добавили его в опрос в этом году и он уже прямо на третьем месте! Приятно видеть интерес к этим методам, которые мы много освещали в блоге и в наших ресурсах в минувшем году. В тренде номер 8 мы показываем, как различные методы ИИ могут быть сопоставлены с общей ценностью клиента.
Вот полный список методов цифрового маркетинга:
- Большие данные (включая анализ рынка, клиентов и интеллектуальную аналитику)
- Сообщества по маркетингу контента (фирменная ниша или вертикальные сообщества)
- Оптимизация скорости конверсии (CRO) / улучшение веб-сайта
- Дисплей (баннеры у издателей, рекламные сети, в том числе в соцсетях, включая ретаргетинг и программные инструменты)
- Маркетинг-приложения Интернета Вещей (IoT)
- Маркетинговая автоматизация (включая CRM, поведенческий маркетинг электронной почты и веб-персонализацию)
- Мобильный маркетинг (мобильная реклама, разработка сайтов и приложений)
- Платный поисковый маркетинг. Например: Google AdWords
- Онлайн-PR (в том числе кампании от лидеров мнений)
- Партнерства, включая партнерские программы и ко-маркетинг
- Поисковая оптимизация (SEO или органический поиск)
- Маркетинг в социальных сетях, включая социальный CRM и социальный клиент
- Носимые гаджеты (например, Apple Watch, отслеживающие активность, дополненная реальность)
Ни одна из этих топовых маркетинговых технологий не является особенно новой, поэтому их сложно описать как новые тенденции или инновации. Тем не менее, такие технологии, как «Большие данные» и аналитика, «Контент Маркетинг» и «Маркетинговая автоматизация электронной почты », продолжают возрастать по значимости и будут использоваться многими компаниями.
Поэтому в моем взгляде на тенденции в этом году я буду рассматривать интеграцию как тему. В наших исследованиях по управлению цифровым маркетингом только 6% компаний считают, что их интеграционный процесс полностью оптимизирован, но многие активно работают над интеграцией.
Интегрированные маркетинговые коммуникации или IMC — это не одна из тех концепций, о которой часто пишут в блогах или в социальных сетях, так как она на слуху, и все в восторге от последних незначительных нововведений — например, на момент написания мы слышим везде об Animojis в iPhone X. Весело, но они не помогут предоставить наиболее актуальное сообщение и предложение для человека, такое как IMC.
Итак, давайте посмотрим на 10 тенденций
Вы заметите, что во многих этих предсказаниях я расскажу об искусственном интеллекте и механическом обучении. Это то, что я считаю самой большой тенденцией к рассмотрению в предстоящем году. В 2017 году вокруг него было много шумихи, и мы начинаем понимать возможности. В 2018 году станет больше решений и внедрений.
Тренд 1. Интеграция маркетинговой деятельности в жизненный цикл клиента
Учитывая то, как увеличилась сложность маркетинга и цифрового маркетинга, такие методы, как карта перемещений клиентов для разных лиц, приобретают все большее значение, чтобы помочь определить наиболее релевантные коммуникации и опыт для разных точек соприкосновения в перемещениях клиентов.
Как повысить эффективность цифрового маркетинга? — подумать с точки зрения клиентов о возможностях общения, доступных через жизненный цикл клиента для разных видов бизнеса.
Мы определяем маркетинг жизненного цикла как:
Создание управляемой коммуникационной или контактной стратегии для определения приоритетов и интеграции полного спектра маркетинговых коммуникационных каналов и опыта для поддержки потенциальных клиентов и клиентов на их пути к покупке с использованием таких методов, как убедительная персонализированная передача сообщений и повторный таргетинг.
Мы разработали этот смарт-инструмент, чтобы помочь коллегам продумать все потенциальные сенсорные точки через платные, собственные или нанятые медиаканалы. Затем вы можете выполнить «анализ пробелов» в использовании и эффективности коммуникаций с жизненным циклом, которые вы используете, против тех, которые вы могли бы использовать, чтобы повысить релевантность и реакцию на сообщения.
Тренд 2. Интеграция персонализации в карту перемещений пользователя и опыт работы с клиентами
Чтобы повысить релевантность и реакцию коммуникаций, персонализация веб-сайта широко используется в транзакционных секторах электронной коммерции, таких как торговля, путешествия и финансовые услуги в течение длительного времени.
Совсем недавно более дешевые варианты стали доступны с различными типами решений. Существует множество форм персонализации веб-сайтов, которые отличаются от тех, которые интегрированы в системы управления контентом или коммерцией; те, которые интегрированы в аналитические решения или автономные параметры персонализации программного обеспечения как службы (SaaS), которые интегрируются с вашей CMS и аналитикой. Полезным методом для обзора использования персонализации на верхнем уровне является эта пирамида персонализации опыта:
Три уровня, показанные на диаграмме:
- Оптимизация . Структурированные эксперименты. AB Тестирование или многовариантное тестирование. Google Optimize — пример одной из этих служб, запущенной в 2017 году.
- Сегментация
. Целевые группы посетителей сайта, каждая — со специальным контентом для повышения релевантности и конверсии.
Для каждого из них все еще требуются отдельные ручные правила и креатив. Таким образом, отдача для этого подхода в конечном итоге уменьшается после достижения максимального устойчивого количества сегментов аудитории. - Персонализация 1 к 1. Использование технологии искусственного интеллекта (AI) для предоставления индивидуального опыта каждому клиенту. 1-к-1 использует некоторые из тех же принципов, что и оптимизация и сегментация, но предлагая решение двух самых больших ограничений предыдущих подходов — отсроченные результаты и неспособность к масштабированию — это принципиально иной подход.Таким образом, основной тенденцией в персонализации является увеличение использования искусственного интеллекта, а не ручных правил. Кроме того, мы также можем ожидать, что услуги персонализации веб-сайтов будут использоваться во многих секторах, а не только в транзакционных, в которых он стал популярным.
Тренд 3. Интеграция машинного обучения в автоматизацию маркетинга
Персонализация также может применяться на протяжении всего жизненного цикла в электронной почте. Тем не менее, наши исследования по маркетингу электронной почты показывают, что, несмотря на широкое использование систем электронной почты и автоматизации маркетинга, многим компаниям не удается создать полноценную контактную систему жизненного цикла, как показано на рисунке выше.
Мы оценивали сегментацию и таргетинг писем на основе количества критериев — от ни одного и до динамического контента.
Результаты нашего отчета по маркетингу в государственном секторе шокируют: половина (50%) не использует никакого таргетинга, менее трети (29%) используют базовую сегментацию для таргетинга и менее 15% используют правила сегментации и персонализации для достижения конкретной аудитории в своей базе данных. Это означает, что они могут упустить возможности для автоматических электронных писем с динамическим контентом для приветствия и удержания потенциальных клиентов.
Хотя автоматизация электронного маркетинга является еще одним методом, когда более часто применяется искусственный интеллект и машинное обучение — использование машинного обучения дает возможность автоматизировать как таргетинг, как и для веб-персонализации. Однако персонализация потенциально сложнее, поскольку электронные письма по своей природе имеют более сложный творческий подход. Эти данные говорят мне о том, что многие предприятия не готовы к ИИ и компьютерному обучению в рамках маркетинга электронной почты, и им необходимо сначала внедрить основные функции автоматизации.
Тренд 4. Интеграция приложений социальных сообщений в коммуникацию
Растущее использование приложений для обмена сообщениями — это тенденция, о которой мы упоминали в предыдущих обзорах тенденций. Согласно последним исследованиям Ofcom Communications Market, более половины всей мобильной аудитории использовали Facebook Messenger (61%) и половина — WhatsApp (50%). Оба — принадлежат Facebook. Мобильное приложение Snapchat достигло 28% — 10,1 миллиона уникальных посетителей.
Мы изучали некоторых ранних пользователей маркетинговых приложений для социальных сообщений на Smart Insights. Примеры включают использование Pizza Hut с помощью Messenger для бронирования столов и IKEA для исследований клиентов.
Тренд 5. Интеграция видео в путешествие клиента
Видео также растет в популярности. Эта разбивка популярности Google показывает доминирование YouTube. Мы говорили, что YouTube является второй по величине поисковой системой, но эти данные показывают, что теперь она более популярна, чем Google Search
, исходя из количества пользователей за данный месяц (это исследование также из панели comScore через Ofcom):
Этот визуал напоминает нам о возможностях использования видеорекламы в жизненном цикле клиента на YouTube (только один вариант, Google имеет 10 вариантов видеообъявлений), видеообъявления на сайте и ретаргетинг через видео.
Расширенная и виртуальная реальность тесно связаны с привлечением видео, но, хотя мы отслеживали их, в этом году мы видели меньше примеров и тематических исследований. Так что дайте нам знать о каких-либо примерах, если увидите.
Тренд 6. Интеграция маркетинга контента в путешествие клиента с использованием стратегии взаимодействия с клиентами
Видео — это всего лишь один тип контента, хотя и важный. В предыдущих опросах о технике, которая принесет наибольший подъем в будущем, контент-маркетинг был популярен, в верхней части — номер один или два в списке.
Тенденция, которую я вижу здесь, заключается в том, что компании серьезно относятся к рассмотрению контента как стратегического ресурса, что означает разработку стратегии взаимодействия с клиентами с использованием различных средств массовой информации, как показано на диаграммах жизненного цикла выше, и на практическом уровне — разработка контента для разных аудиторий используя методы, такие как Personas и Content Mapping. Наши исследования показывают, что эти ориентированные на клиента методы анализа приобретают все большее значение, что должно быть хорошо для потребителей и бизнеса!
Тренд 7. Интеграция поискового маркетинга в ваши маркетинговые мероприятия
Если мы посмотрим на топовые цифровые каналы продаж, доминирует поисковый маркетинг. Социальные медиа значительно отстают в большинстве секторов, несмотря на постоянную популярность среди потребителей. Теперь мы знаем, что во многих секторах социальные сети могут стать отличным инструментом для привлечения аудитории и улучшения удобства и осведомленности, но, как правило, это не приводит к увеличению объема продаж. Поэтому я не предоставил социальным сетям собственный раздел, хотя его интеграция с другими каналами, такими как веб-сайты, поиск и маркетинг по электронной почте, остается актуальной. (См. наш обзор SMW London о последних тенденциях в социальных сетях.)
Тем не менее, в рамках поискового маркетинга сегодня относительно мало инноваций, о которых мы слышим по сравнению с прошлым. Глядя на органический поиск, показано, что история изменения алгоритма на Moz не имеет записей после неспецифического обновления Fred в марте, тогда как в предыдущие годы у него было бы 5+ с новыми обновлениями Panda и Penguin. Отчасти это объясняется тем, что Google меньше делится, а Мэтт Каттс больше не занимается евангелизацией, хотя обновления доступны от Джона Мюллера в их Команде Поиска.
В рамках обычного поиска одна тенденция, о которой, я думаю, маркетологи должны знать, — это изменение лица SERPs, как показано в обновлении функций службы Mozcast SERP, в котором показаны типы ссылок в топ 10K ключевых слов, которые они мониторят.
Он показывает важность таких методов, как панели знаний (важные для брендов и местных предприятий); Связанные вопросы; отличные / богатые сниппеты / быстрые ответы и обзоры. Мы обнаружили, что способ, которым они варьируются в топе от 3 до 5 позиции, может существенно повлиять на объем посещений информационных запросов.
В рамках AdWords ссылки на список новых функций Google показывают больше инноваций. Значительная часть из них связана с сообщениями по сравнению с новыми функциями рекламы для мобильных устройств в предыдущие годы. Но есть несколько новых вариантов, например, с помощью ставок расширенного CPC (ECPC) и кампаний Smart Display. Это пример развертывания Google различных типов машинного обучения, включая автоматическое назначение ставок с использованием целевого CPA; Автоматизированный таргетинг, который означает, что ваши объявления все чаще показывают, где вы получите наибольшую выгоду и автоматическое создание объявлений из строительных блоков, которые вы предоставляете, например заголовки, описания, логотипы и изображения.
Тренд 8. Интеграция маркетинговой технологии
Вы могли бы ожидать, что будет наблюдаться тенденция к увеличению использования облаков для маркетинга, но наши исследования показывают, что их широко не применяют.
Как мы уже упоминали в этой статье, машинное обучение и ИИ — одна из самых больших тенденций в этой области.
Тенденция здесь заключается в том, бренды будут нуждаться в инструментах, предлагающих инновационные методы для анализа или автоматизации, и нет возможности отказаться. Наши последние две категории выделяют некоторые из них.
Тренд 9. Интеграция разных источников данных
Эта проблема была подчеркнута для использования недавно в нашей группе Facebook, в которой один из членов спросил о инструментах для интеграции сведений о различных инструментах для рекламных кампаний, например, Facebook, Twitter, объявления LinkedIn и Google AdWords. Rivery.io — это новый вариант, который недавно запущен, и он должен преуспеть. Тенденция здесь — новые интегрированные средства информации, отличные от Google или Adobe, которые могут помочь вам сравнить производительность различных медиа.
Эти услуги удивительно дороги, особенно потому, что они являются дополнительными инструментами анализа. Они не являются инструментом, который напрямую увеличивает количество потенциальных клиентов или продаж для бизнеса. Например, недавно я рекомендовал эту услугу (Funnel.io), которая стоит минимум 200 долларов США в месяц, даже если она используется исключительно для интеграции данных из нескольких источников в Google Таблицы. Очень многого стоит, когда аналитика качественно проверена и действует достаточно точно.
Тренд 10. Интеграция источников цифрового маркетинга
Здесь я говорю конкретно об услугах и ресурсах, которые помогут вам оставаться в курсе последних событий. Мы являемся активными пользователями таких сервисов, так как они помогают нам держать в курсе наших читателей через наш собственный блог, два раза в неделю — через информационные бюллетени и ежемесячно — через «горячую» рубрику.
В недавней статье о том, как держать в курсе событий маркетинговые команды, Марк Келли объясняет, что мы рекомендуем использовать Feedly в качестве способа агрегирования первичных маркетинговых новостей через RSS. Кроме того, я рекомендую взглянуть на Zest, который является расширением Google Chrome, выпущенным в 2017 году, которое я и команда Smart Insights используют, и стоит его проверить.
Его кураторский контент специально разработан и обновлен профессиональными маркетологами. Как и Feedly, вы можете использовать его для просмотра наиболее полезного контента, рекомендованного «толпой», в данном случае «вашего племени» маркетологов. Если же вам нужны русскоязычные ресурсы — просто погуглите по аналогам сервисов и ресурсов, данных в этой статье и я уверен — вы найдете массу полезной информации для себя и своих людей (Прим. пер.).
В заключении. Все это означает — цифровое преобразование
Итак, были 10 трендов, которые показывают, как компании стремятся управлять возможностями цифровых медиа, технологий и данных, интегрируя их в свой маркетинг-план. Это подводит нас к нашей окончательной тенденции — к цифровым преобразованиям. Наши маркетинговые исследования «Управление цифровым маркетингом» показывают, сколько предприятий активно участвует в проектах трансформации:
Как вы можете видеть, более четверти (30%) компаний уже имеют программу трансформации на борту, и многие компании хотят запустить свою программу цифровой трансформации в ближайшее время. Значительная часть организаций не намерена внедрять программу. Возможно, потому, что они считают ее неприемлемой для своего типа бизнеса, например, стартапов и небольших предприятий или предприятий, которые не сталкиваются с онлайном вообще.
По материалам статьи Д. Чаффи,
кофаундера Смарт Инсайтс.
Вместо вступления: Товар должен соответствовать трем параметрам что бы его купили Соответствие потребностям Соответствие представлениям Личностное отождествление 1. Принятие решений происходит по принципу, удовлетворяется выгода человека или не удовлетворяется. 2. Оценивается общий комфорт использования продукта. Эргономичность, удобство, долговечность и пр… 3. Оценивается возможность индивидуализации продукта и объединение товара и личности покупателя. Цвет, настройки, функционал, активация через личный пароль и пр