يُعتبر استغلال بيانات المستخدم في صميم استراتيجيات الإعلانات الحديثة. تقوم المنصات الإعلانية وشبكات التواصل الاجتماعي بجمع هذه البيانات واستخدامها لفهم جمهورها بشكل أفضل، تحسين رسائلها الإعلانية، وتقديم محتوى مخصص. تستند هذه الممارسة إلى ثلاثة ركائز أساسية: جمع البيانات، تقنيات التقسيم والاستهداف، وخوارزميات التوصية.
1. جمع البيانات: ما هي البيانات ولماذا؟
تأتي بيانات المستخدم من مصادر متعددة، كل منها يقدم رؤى قيمة:
- البيانات الديموغرافية: العمر، الجنس، الموقع، الحالة الاجتماعية، إلخ.
- البيانات السلوكية: التصفح على الويب، المشتريات عبر الإنترنت، النقرات على الإعلانات.
- البيانات السياقية: الجهاز المستخدم، الوقت، ومكان الاتصال.
- البيانات النفسية: الاهتمامات، القيم، وأنماط الحياة، والتي غالباً ما تُجمع من خلال الاستبيانات أو التفاعلات عبر الإنترنت.
لماذا يتم جمع هذه البيانات؟
تستخدم المنصات الإعلانية وشبكات التواصل الاجتماعي هذه المعلومات من أجل:
- فهم جمهورها واحتياجاته بشكل أفضل.
- تخصيص الحملات الإعلانية لزيادة فعاليتها.
- تحسين تخصيص الموارد الإعلانية وتجنب الحملات غير الضرورية.
- التنبؤ باتجاهات الاستهلاك من خلال تحليل السلوكيات السابقة.
أدوات جمع البيانات: الكوكيز، بكسلات التتبع، المتتبعات التابعة لجهات خارجية، بالإضافة إلى استمارات التسجيل.
2. تقنيات التقسيم والاستهداف
تتيح تقنيات التقسيم والاستهداف للمنصات الإعلانية وشبكات التواصل الاجتماعي تقسيم جمهورها إلى مجموعات متجانسة لتعظيم فعالية الحملات.
طرق التقسيم الرئيسية:
- التقسيم الديموغرافي: استناداً إلى العمر، الجنس، الدخل، إلخ.
- التقسيم الجغرافي: بناءً على المناطق، الدول، أو المدن.
- التقسيم السلوكي: تحليل عادات الشراء، التفاعلات عبر الإنترنت، أو دورة حياة المستخدم.
- التقسيم النفسي: التصنيف بناءً على القيم، الاهتمامات، أو نمط الحياة.
الاستهداف الإعلاني: بمجرد اكتمال التقسيم، يتيح الاستهداف عرض رسائل مخصصة لكل شريحة. على سبيل المثال:
- يمكن للمستخدمين الذين أضافوا منتجات إلى عربة التسوق دون إتمام الشراء تلقي إعلانات تذكيرية.
- يمكن للمستخدمين المخلصين الاستفادة من عروض حصرية.
3. خوارزميات التوصية وتخصيص المحتوى
تلعب خوارزميات التوصية دوراً رئيسياً في تحسين تجربة المستخدم. تستغل هذه الأنظمة البيانات المُجمعة للتنبؤ بما سيحبه المستخدم أكثر.
كيف تعمل هذه الخوارزميات؟
- الترشيح التعاوني: يحدد المستخدمين ذوي السلوكيات المماثلة لتقديم توصيات بالمحتوى (مثل: “العملاء الذين اشتروا هذا المنتج اشتروا أيضاً…”).
- الترشيح القائم على المحتوى: يحلل تفضيلات المستخدم السابقة لاقتراح خيارات مماثلة.
- الخوارزميات الهجينة: تجمع بين عدة منهجيات لتقديم توصيات أكثر دقة.
أمثلة:
- يقترح Netflix أفلاماً ومسلسلات بناءً على ما شاهدته مسبقاً.
- يقدم Facebook إعلانات أو مجموعات مرتبطة باهتماماتك.
- ينشئ Spotify قوائم تشغيل مخصصة بناءً على عادات استماعك.
الخاتمة
أصبح استغلال بيانات المستخدم ضرورياً للمنصات الإعلانية وشبكات التواصل الاجتماعي التي تسعى لتعظيم تأثيرها. ورغم أنه يتيح فرصاً مذهلة من حيث التخصيص والفعالية، إلا أنه يثير أيضاً تساؤلات أخلاقية وقانونية بشأن احترام الخصوصية. الشفافية والإدارة المسؤولة للبيانات ضرورية للحفاظ على ثقة المستخدمين.
اترك تعليقاً