Моделирование похожих аудиторий (Look-a-like, LAL-модель) — это метод анализа маркетинга, который помогает компаниям находить потенциальных клиентов, похожих на их существующих клиентов. Этот метод основан на создании сегментов аудитории на основе атрибутов и поведения основной аудитории, обычно лучших клиентов компании.

Используя предиктивное моделирование и математические алгоритмы, процесс моделирования идентифицирует людей, которые выглядят и действуют так же, как основная аудитория, но которых компания ранее не определяла как потенциальных клиентов. Целевая аудитория таких «похожих» позволяет компаниям получать более качественные лиды с высокой вероятностью конверсии.

В реальной жизни модель Look-a-like осуществляется путем анализа данных первой стороны компании, таких как история покупок, поведенческие и демографические данные, для создания модели ее клиентской базы. Затем эта модель используется для поиска схожих характеристик в данных третьих сторон, чтобы определить новую аудиторию потенциальных клиентов, которые имеют общие черты с существующей клиентской базой.

LAL-модель помогает компаниям находить людей, которые с наибольшей вероятностью станут ценными клиентами, что способствует росту бизнеса и оптимизации коэффициента конверсии.

Look-a-like моделирование — мощный инструмент, который может помочь вам найти новых клиентов и расширить ваш бизнес. Анализируя поведенческие и демографические характеристики ваших существующих клиентов и аудиторий, моделирование похожих аудиторий определяет потенциальных клиентов, которые максимально им соответствуют. Этот процесс использует алгоритмы машинного обучения для создания новой аудитории, обладающей сходствами с вашей текущей клиентской базой.

Одним из основных преимуществ Look-a-like модели является возможность более эффективной нацеленности на правильную аудиторию. Если вы не можете идентифицировать потенциальных клиентов или хотите расширить свое присутствие, оно может быть использовано для генерации аудиторий из более широкой сети, которые с наибольшей вероятностью будут конвертироваться.

Анализируя существующих клиентов и аудитории, которые у вас уже есть, вы можете получить ценные сведения, что делает их уникальными. Эту информацию затем можно использовать для выявления аудиторий, проявляющих аналогичные черты и поведение. Процесс LAL-моделирования учитывает широкий спектр факторов, включая историю покупок, поведение при просмотре и многое другое. Нацеливаясь на аудитории, которые похожи на ваших лучших клиентов, вы можете повысить эффективность своих маркетинговых кампаний и добиться лучших результатов.

Основное преимущество использования моделей в маркетинговой аналитике заключается в том, что они предоставляют подход, основанный на данных, для принятия решений, вместо опирания на интуицию. Look-a-like моделирование не является исключением. Эти модели используют статистические методы для анализа и сравнения данных ваших существующих клиентов, позволяя брендам целенаправленно обращаться к аудиториям, которые имеют высокую степень сходства с параметрами исходной аудитории.

Сохраняя узкие параметры исходной аудитории, Look-a-like может идентифицировать наиболее точные характеристики ваших лучших клиентов. Этот подход предлагает большие выгоды для брендов, применяя собственные алгоритмы для генерации аудиторий, которые вы, возможно, пропустили бы. Технология выявляет значимые и наиболее точные черты ваших лучших клиентов и создает новые аудитории на сходном уровне на основе их схожести, оптимизируя маркетинговые усилия и более эффективно достигая потенциальных клиентов.

«Мусор на входе — мусор на выходе» — это описание процесса моделирования.

Самым важным элементом для создания хорошей модели являются данные, используемые для её построения. Вот пять источников данных, которые стоит рассмотреть для использования в вашей модели сходных аудиторий:

Сюда входят история покупок, средняя стоимость заказа, частота покупок и категории приобретенных товаров. Эти данные обычно собираются из базы данных вашей собственной платформы электронной коммерции или записей о продажах. Это основа для понимания поведения и предпочтений клиентов.

Данные, полученные из таких инструментов, как Яндекс Метрика, могут предоставить ценную информацию о поведении пользователей на вашем сайте. Вы сможете узнать, какие страницы они посещают, сколько времени проводят на сайте, какие страницы имеют высокий показатель отказов, а также пути конверсии. Это поможет вам лучше понять, что привлекает вашу аудиторию и как улучшить пользовательский опыт.

Данные с платформ социальных сетей могут предоставить обширную информацию о вашей аудитории в интернете. Например, «ВКонтакте» предоставляет инструменты аналитики для бизнес-аккаунтов, которые помогают выявить тенденции и интересы ваших подписчиков.

Если вы занимаетесь маркетингом по электронной почте, информация из этих кампаний может быть чрезвычайно ценной. Такие показатели, как количество открытых страниц, количество кликов и коэффициент конверсии из определенных сегментов вашего списка рассылки, могут помочь выявить клиентов с высокими намерениями или тех, кто больше заинтересован в вашем бренде.

В зависимости от вашего месторасположения и соблюдения правил защиты данных (например, GDPR в Европе) приобретение данных у поставщиков данных или партнерство с ними может расширить ваш набор данных. Эти поставщики могут предлагать расширенную демографическую информацию, данные об интересах в образе жизни и поведении потребителей, недоступные непосредственному наблюдению с ваших собственных платформ.

Внедрение Look-a-like в маркетинговые стратегии позволяет маркетологам и рекламщикам повысить эффективность и результативность своих кампаний, что, в конечном итоге, приводит к увеличению коэффициента конверсии и рентабельности инвестиций.

Для более эффективного привлечения клиентов, LAL-модель использует данные о текущих ценных клиентах ритейлера, чтобы найти потенциальных клиентов с похожими профилями, которые еще не совершили покупку. Это может включать совпадение по демографическим данным, поведению при просмотре и интересам. Целенаправленная реклама сходных аудиторий с персонализированными рекламными кампаниями увеличивает вероятность превращения потенциальных клиентов в новых ценных клиентов.

Пример: Онлайн-ритейлер модной одежды хочет расширить свою клиентскую базу. У него есть прочный, лояльный сегмент клиентов, который часто покупает дорогие модные вещи. Используя Look-a-like моделирование, ритейлер стремится идентифицировать и привлечь новых потенциальных клиентов, которые разделяют схожие характеристики и поведение с их ценным сегментом клиентов.

Здесь Look-a-like модель помогает компании идентифицировать существующих клиентов, у которых есть потенциал для покупки дополнительных продуктов, на основании их схожести с клиентами, которые уже купили или проявили интерес к этим продуктам. Целенаправленная работа с этими определенными клиентами с помощью индивидуальных маркетинговых сообщений, подчеркивающих преимущества инструмента учета времени, позволяет компании эффективно осуществлять кросс-продажи своих продуктов, тем самым увеличивая ценность клиента и доходы.

Пример: Компания SaaS предлагает набор инструментов для повышения продуктивности. Они заметили, что клиенты, подписавшиеся на их инструмент управления проектами, скорее всего, также заинтересуются их инструментом учета времени. Компания использует моделирование сходных аудиторий для определения существующих клиентов инструмента управления проектами, которые, вероятно, заинтересованы в инструменте учета времени, но еще не подписались на него.

В данном случае Look-a-like метод используется для анализа выбранных атрибутов лояльных клиентов услуги. Затем она идентифицирует других клиентов, которые обладают этими же чертами, но не входят в программу лояльности. Понимая факторы, способствующие лояльности клиентов, компания может целенаправленно предложить этим сходным клиентам персонализированные приглашения присоединиться к программе лояльности, подчеркивая преимущества и вознаграждения в соответствии с их покупательским поведением и предпочтениями. Этот подход не только помогает удерживать клиентов, но и стимулирует увеличение их расходов и вовлеченности в бренд.

Пример: Служба доставки продуктов имеет программу лояльности, которая награждает частых покупателей скидками и эксклюзивными предложениями. Для повышения эффективности своей программы лояльности компания использует моделирование сходных аудиторий для идентификации клиентов, похожих на их самых лояльных клиентов, которые еще не вступили в программу лояльности.

Моделирование похожих аудиторий — метод Look-a-like – это эффективный маркетинговый инструмент, который использует предиктивное моделирование и математические алгоритмы для нахождения новых потенциальных клиентов, напоминающих вашу существующую клиентскую базу. Этот процесс анализирует данные первой стороны, такие как история покупок и поведенческие данные, чтобы создать точные клиентские профили. Затем, исходя из этих профилей, компании могут найти новую аудиторию с аналогичными характеристиками, что улучшает качество лидов и повышает вероятность их конверсии.

Таким образом, Look-a-like моделирование не только оптимизирует маркетинговые усилия, но и способствует росту бизнеса, обеспечивая более эффективное привлечение и удержание клиентов.