Что побуждает людей отвечать (нажимать, лайкать, делиться, комментировать) и совершать конверсии (покупать, пробовать, подписываться, подписываться) благодаря вашим маркетинговым усилиям? Это очень важный вопрос, потому что маркетинг заключается в том, чтобы заставить людей делать то, что мы им приказываем, или совершать действие.
В основе всего маркетинга лежит практика психологии. Чтобы быть эффективным в маркетинге — мотивировать людей покупать наши предложения или верить в наше сообщение — мы должны отслеживать, классифицировать и стремиться понять человеческое поведение.
Наука БОЛЬШИХ данных отслеживает и классифицирует действия человека, но НЕ поведение. Хотя специалисты по данным скажут вам, что они отслеживают поведение, на самом деле они говорят, что отслеживают покупки, которые компьютеры не могут определить для вас лично, профессионально или в качестве подарка кому-то другому. Они отслеживают, как долго вы читаете цифровую книгу или смотрите фильм онлайн, но не могут сказать, смотрите ли вы фильм на самом деле или все время смотрите в свой телефон.
В то время как Facebook, Google, Instagram «анализируют» ваши фиды, пытаясь классифицировать ваши текстовые и графические сообщения, их компьютеры и, что еще хуже, их отдел маркетинга (полагаясь на БОЛЬШИЕ данные), практически ничего не знают о ты.
Я использую слово БОЛЬШОЙ, потому что без МНОГО данных в анализе данных НЕТ НАУКИ. БОЛЬШИЕ данные могут распознавать ГРУБЫЕ МОДЕЛИ ПОВЕДЕНИЯ, которые можно применять при маркетинге для чрезвычайно широких слоев населения, однако для большинства предприятий НОВЫЙ МАРКЕТИНГ — это пустая трата маркетинговых долларов.
Наша психология – это то, что побуждает нас к ЛЮБЫМ действиям. И компьютеры глупы, и я имею в виду ДЕЙСТВИТЕЛЬНО ГЛУПЫ. Они вообще НЕ могут думать. Они знают только то, что мы вкладываем в них. И «мусор на входе — мусор на выходе», что является БОЛЬШИНСТВОМ науки о данных сегодня. Мусор. Однако в индустрии БОЛЬШИХ данных есть ОТЛИЧНЫЕ продавцы, потому что они убедили большинство (молодых) маркетологов в том, что аналитика принесет ПРОДАЖИ за ваши маркетинговые усилия, независимо от того, что это ложь.
Это подводит меня к главному выводу: наука о данных не работает при жестком таргетинге, потому что ЛЮДИ ЛГУТ.
Психология больше искусство, чем наука. Люди — существа сложные, динамичные, наши [воспринимаемые] потребности и желания постоянно меняются с возрастом и жизненными обстоятельствами. Мы лжем себе — говорим себе, что нам нужны вещи, которые нам не нужны, или даем обещания, которые никогда не сдержим, например диету, физические упражнения, контроль над расходами, меньше времени на наши электронные устройства, YouTube и т. д. Мы лжем друг другу, потому что сами в это верим, или хотим казаться умнее, добрее, мудрее. Мы ВСЕ выдумываем, преувеличиваем, придумываем, помним неправильно, потому что память, как было доказано, ошибочна. Люди непостоянны, поэтому выяснить, что нами движет, особенно сложно, когда мы часто не знаем себя.
Мы только начинаем определять несколько основных моделей поведения, характерных для большинства из нас, благодаря сбору БОЛЬШИХ данных и аналитике. Однако оценка и классификация поведения не автоматически дает нам причину, почему кто-то решил совершить действие.
Помните, что люди динамичны, сложны, и мотивировать нас к каким-либо действиям сложно, поскольку люди лгут. Мы все делаем это, как говорилось ранее. Нравится вам это или нет, но каждый из вас, читающий этот пост, врет. Много! Мы лжем, чтобы казаться политкорректными, хотя мы все прирожденные расисты. Мы говорим себе всякую чушь, чтобы оправдать нездоровое поведение, и оправдываем свою позицию еще большей чепухой, которую рассказываем другим. У всех так. Ложь — это человеческое состояние, такое же, как корысть. Все мы лжем/оправдываем/рационализируем себя, а впоследствии и других — близких, друзей, коллег, незнакомцев — почти каждый день своей жизни.
ЦЕЛЕВОЙ [цифровой] маркетинг предполагается для показа рекламы рекламодателя людям, которые с наибольшей вероятностью заинтересуются ею. По данным Google и Facebook, они знают, кто эти люди, потому что отслеживают и «анализируют» содержание всех без исключения сообщений своих пользователей, поэтому они заявить, что мы знаем, что нам нравится, а что нет, где мы проводим время, что нас привлекает и что мы передадим. Тем не менее, даже при всей этой обработке данных, количественные данные на самом деле не говорят нам качественные причины, по которым кто-то действительно делает что-либо. Это фатальный недостаток машинного обучения, который часто называют ИИ (искусственным интеллектом), и поэтому, даже со всеми этими данными, коэффициент отклика в среднем составляет 0,05–5 % при большинстве усилий цифрового маркетинга, т. е. на самом деле НИЖЕ, чем в печатных изданиях, телевизионной рекламе и других «традиционных» средствах массовой информации.
Вот вам и чудеса науки о данных, заставляющие ваш маркетинг работать на продажу ваших предложений. И все Нравится и Поделиться в мире не ПРОДАЮТ ВАШИ МАТЕРИАЛЫ. Умный маркетинг — тот вид маркетинга, при котором маркетолог на самом деле вкладывает свои мозги (вместо того, чтобы полагаться только на аналитику, которая не работает) и ДУМАЕТ о ЛЮДЯХ (целевых рынках). кто получит ПОЛЬЗУ от лучших ФУНКЦИЙ предложения — на самом деле ПРОДАЕТ продукты, услуги и даже некоммерческие сообщения.
Когда Facebook говорит вам, что они знают, кто заинтересуется вашим предложением, они лгут вам. Когда люди публикуют сообщения в своей ленте FB, они часто размещают ложные сведения либо потому, что убедили себя в том, что это правда, либо потому, что они пытаются продавать, т. е. ПРОДАВАТЬ, другим.
Кроме того, рекламодатели и реклама лгут. Маркетинг продает реальные выгоды, а также воображаемые выгоды. Apple утверждает, что их приверженцы будут «более творческими», если будут использовать устройства Apple, но это ложь. Творчество исходит изнутри нас, а не из технологий, которые мы используем для его создания.
Google, FB или любая другая социальная платформа понятия не имеют, кто лжет и почему. Когда они пытаются сопоставить содержание рекламы с содержанием на сайте аффилированного маркетинга, их алгоритм основывает это «соответствие» на ключевых словах и фразах в содержании рекламы, а не на том, соответствует ли реклама действительности — на самом деле продает то, что говорит, или насмешливое, или продает восприятие.
Таким образом, когда ваш отдел аналитики или поставщик ИИ говорит вам, что ЗНАЕТ цели вашего предложения, не зная наиболее точно о предлагаемом вами предложении, они лгать тебе.
Конечно, обязательно найдется много тех, кто будет рекламировать успех в науке о данных и машинном обучении (какая шутка, поскольку обучения НЕТ, а только машина, усваивающая шаблоны, и высокомерный кодер, из-за которого так трудно понять, что он делает). все просто должны поверить ему или рискнуть выглядеть глупо).
Дело в том, что достаточно бросить дерьмо в стену, и часть его прилипнет, поэтому наука о данных может показывать результаты. Они просто продолжают тратить ваши маркетинговые доллары на ерундовую статистику, которую вы будете использовать в своих маркетинговых материалах, потому что они вам скажут. И вы (как правило) получите ответ 0,05–5% и почувствуете себя ОТЛИЧНО, не зная, что печать обошлась бы вам дешевле при тех же или лучших результатах, и не осознавая, что на самом деле ДУМАЯ о ТИП человека, который, скорее всего, ПОЛУЧИТ НАИБОЛЕЕ ВЫГОДНО от УНИКАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ вашего предложения, будет ПРОДАВАТЬ ЕГО с лучшим откликом, вообще без какой-либо обработки данных.
