Использование цифровых следов для создания психографических портретов в целях повышения эффективности рекламных сообщений
Аннотация
В статье описывается процесс изучения поведения пользователей в цифровом пространстве и создания их психографических портретов с помощью автоматизированной системы, работающей внутри социальной сети ВКонтакте (ВКонтакте,) а также благодаря сбору информации об этих пользователях через стандартную компьютерную программу. В рамках данного исследования авторы попытались доказать возможность применения собранных данных для решения задач малого и среднего бизнеса, а также предложить использование психографической сегментации для создания более персонализированной коммуникации бренда со своими потребителями. Исследование основано на анализе данных, полученных через приложение в социальной сети ВКонтакте (TIPI Psychological Test), которое было разработано и реализовано авторами в виде онлайн-опроса 261 респондента из Нижнего Новгорода для выявления их психографического профиля. Также авторы опирались на результаты анализа базы данных (MySQL) активности этих людей в социальной сети ВКонтакте (их подписки на группы и сообщества в сети).
На основе сравнения результатов использования этих двух методов, авторы приходят к выводу, что возможно разработка и внедрение системы, использующей цифровые следы пользователей для создания их психографических портретов и настройки более эффективной таргетированной рекламы на заданную целевую аудиторию.
Скачивания
Литература
Adams, S., & Mazin, L. (2018). Predicting success: Ad and creative testing powered by research automation will save ad budgets. American Marketing Association. https://www.ama.org/events/webinar/predicting-success-ad-and-creative-testing-powered-by-research-automation-will-save-ad-budgets/#event-overview
Adeyemi, I., Razak, S., & Salleh, M. (2014). A psychographic framework for online user identification. [Conference session]. 2014 International Symposium on Biometrics and Security Technologies (ISBAST), Kuala Lumpur, Malaysia. https://doi.org/10.1109/isbast.2014.7013121
Armenta, A., Cerezo, P., Oliveira, R., Oliver, N., & Karatzoglou, A. (2011). Towards a psychographic user model from mobile phone usage. [Conference session]. 2011 annual conference on Human factors in computing systems - CHI EA '11, Vancouver, BC, Canada. https://doi.org/10.1145/1979742.1979920
Bal, A., Pitt, C., & Plangger, K. (2019, December). New approaches to psychographic consumer segmentation: Exploring fine art collectors using artificial intelligence, automated text analysis and correspondence analysis. European Journal of Marketing, 54(2), 305-326. https://doi.org/10.1108/ejm-01-2019-0083
Friedman, E. (2012). Financial advisors' use of social media moves from early adoption to mainstream. https://business.linkedin.com/content/dam/business/marketing-solutions/global/en_US/site/pdf/wp/linkedin-research-financial-advisors-use-social-media.pdf
Fukolova, Y. (2018, February). Novaya era marketinga. Harvard Business Review – Russia. https://hbr-russia.ru/marketing/tsifrovoy-marketing/a25041
Gajanova, L. (2018). Strategy of online content marketing based the demographic and psychographic segmentation. Marketing Identity, 6(1/1), 303–314.
Gajanova, L., Nadanyiova, M., & Moravcikova, D. (2019). The use of demographic and psychographic segmentation to creating marketing strategy of brand loyalty. Scientific Annals of Economics and Business, 66(1), 65–84. https://doi.org/10.2478/saeb-2019-0005
Garcia, N., Rodriguez, A., & Quinteiro-González, J. (2011). Modelling the psychographic behaviour of users using ontologies in web marketing services. Computer Aided Systems Theory – EUROCAST 2011, 6927, 121-128. https://doi.org/10.1007/978-3-642-27549-4_16
Gosling, S., Rentfrow, P., & Swann, W. (2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in Personality, 37(6), 504-528. https://doi.org/10.1016/S0092-6566(03)00046-1
Huang, S., Yen, D., Popova, I., & Wu, K. (2012, May). The effect of online privacy policy on consumer privacy concern and trust. Computers in Human Behaviour, 28(3), 889–897. https://doi.org/10.1016/j.chb.2011.12.0086-1
Huang, Y., Liu, H., Liu, K., & Wang, Z. (2019, May). Personality or value: A comparative study of psychographic segmentation based on an online review enhanced recommender system. Applied Sciences, 9(10), 1992. https://doi.org/10.3390/app9101992
Hundal, M. (2020). Psychographic segmentation and profiling of online social media users for availing banking services. Journal of Internet Banking and Commerce, 25(3), 1-19.
Ito, J., Nishida, K., Hoshide, T., Toda, H., & Uchiyama, T. (2014). Demographic and psychographic estimation of twitter users using social structures. In: Kawash J. (eds) Online Social Media Analysis and Visualization. Lecture Notes in Social Networks. Springer, Cham. (pp. 27-46) https://doi.org/10.1007/978-3-319-13590-8_2
Kosinski, M. (2013). Measurement and prediction of individual and group differences in the digital environment [Doctoral dissertation]. http://masserv.utcluj.ro/~florind/cursuri/Manuales/Digital_Signal_Processing/Measurement%20and%20Prediction%20of%20Individual%20and%20Group%20Differences%20in%20the%20Digital%20Environment%20(2014)%20by%20Michal%20Kosinski.pdf
Kosinski, M., Matz, S. C., Nave, G., & Stillwell, D. J. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(48), 12714–12719. https://doi.org/10.1073/pnas.1710966114
Milfont, T., & Sibley, C. (2012, June). The big five personality traits and environmental engagement: Associations at the individual and societal level. Journal of Environmental Psychology, 32(2), 187–195. https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2011.12.006
Nevostruyev, P. (2017). Digital Footprints kak instrument profilirovaniya potrebiteley v ramkakh kontseptsii Smart-marketinga. Vestnik fakul’teta upravleniya SPbGEU, 1(1), 298-301.
Seung, H., & Quach, X. (2021, March). Profiling gifters via a psychographic segmentation analysis: Insights for retailers. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(10), 1391-1410. https://doi.org/10.1108/IJRDM-10-2020-0420
Vijayasarathy, L. (2003). Psychographic profiling of online shopper. Journal of Electronic Commerce in Organizations, 1(3), 48-72. https://doi.org/10.4018/jeco.2003070103
