Прогнозирующая покупка

Прогнозируемые покупки — это маркетинговый термин, описывающий использование алгоритмического потребительского анализа для прогнозирования будущих моделей покупок. Прогнозирующая покупка сочетает в себе интеллектуальный анализ данных ^[1] со статистическим анализом, чтобы предсказать, что клиент хочет купить, а затем представить этому клиенту рекламу этого продукта. ^[2] Это разновидность таргетированной рекламы . Прогнозирующий маркетинг используется такими веб-сайтами, как Amazon , и издателями рекламы, такими как Google и Facebook .

Преимущества

Хотя прямой маркетинг (показ одних и тех же рекламных материалов всем потребителям) и релевантная по содержанию реклама (показ рекламных материалов, связанных с содержанием статьи) являются личной рекламой, они независимы от конкретного потребителя. Сторонники прогнозного маркетинга утверждают, что он увеличивает количество покупок, предсказывая, что потребитель хочет купить, а затем показывая ему рекламу этого. Даже если потребитель не знает о существовании продукта, технология прогнозирования покупок может посредством анализа взаимодействий потребителя на других веб-сайтах, истории покупок и других факторов привлечь внимание потребителя к этому продукту.

Критика

Статистическая природа прогнозируемых покупок означает, что они никогда не будут идеально совпадать каждый раз: часть рекламного пространства будет занята рекламой, которая не работает. Сокращение этого уровня несоответствия является одной из ключевых целей рекламной фирмы. Количество несоответствий также увеличивается по мере того, как меньше информации доступно для прогнозирования.

Критики, такие как Кори Доктороу , отмечают, что это несоответствие создает своего рода гонку вооружений между маркетинговыми фирмами, которые пытаются собрать все больше и больше данных для дальнейшего улучшения своих прогнозов, и потребителями, которые со временем учатся игнорировать или теряют чувствительность к реклама. ^[3] В конце концов, объем собираемых данных требует дорогостоящей инфраструктуры обработки — центров обработки данных — и это подталкивает рынок к концентрации на нескольких крупных фирмах. ^[3] Чем больше данных собирается, тем больше личных ценных данных собирается и, кроме того, тем сильнее последствия утечки данных . Существуют также опасения по поводу конфиденциальности потребителей . ^[3]

Для владельца бизнеса последствия этой гонки вооружений заключаются в том, что большая часть денег, потраченных на прогнозный маркетинг, будет потрачена впустую, поскольку, как и всякая реклама, они будут игнорироваться. Однако деньги, потраченные на прогнозный маркетинг, выше, чем деньги, потраченные на рекламу, соответствующую контенту (например), потому что фирмы прогнозирующего маркетинга взимают премию за увеличенный сбор данных и более сложную обработку в обмен на якобы улучшенные маркетинговые результаты. ^[3]

Ссылки

^ Кантарджич, Мехмед (2003). Интеллектуальный анализ данных: концепции, модели, методы и алгоритмы. Джон Уайли и сыновья. ISBN 0-471-22852-4 . ОСЛК 50055336
^ Скотт, Дэвид Мирман (2007). Новые правила маркетинга и PR: как использовать выпуски новостей, блоги, подкасты, вирусный маркетинг и онлайн-СМИ для прямого контакта с покупателями. Хобокен, Нью-Джерси: J. Wiley & Sons, Inc., с. 162. ISBN 978-0-470-11345-5 .
^ Jump up to: ^а ^б ^с ^д Доктороу, Кори (21 января 2021 г.). Как уничтожить надзорный капитализм . Средние издания. ISBN 978-1736205907 .

[1] Кантарджич, Мехмед (2003). Интеллектуальный анализ данных: концепции, модели, методы и алгоритмы. Джон Уайли и сыновья. ISBN 0-471-22852-4 . ОСЛК 50055336

[2] Скотт, Дэвид Мирман (2007). Новые правила маркетинга и PR: как использовать выпуски новостей, блоги, подкасты, вирусный маркетинг и онлайн-СМИ для прямого контакта с покупателями. Хобокен, Нью-Джерси: J. Wiley & Sons, Inc., с. 162. ISBN 978-0-470-11345-5 .

[:0-3] Jump up to: ^а ^б ^с ^д Доктороу, Кори (21 января 2021 г.). Как уничтожить надзорный капитализм . Средние издания. ISBN 978-1736205907 .

[1]

[2]

[3]