Методы анализа целевой аудитории в digital-маркетинге: от сегментации до CJM

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

ВВЕДЕНИЕ. Стремительное развитие информационных и коммуникационных технологий обусловливает необходимость анализа предпочтений и поведения целевых групп потребителей. Цель исследования – изучение особенностей и критериев выбора методов анализа целевой аудитории. Комплексное изучение целевой аудитории требует разработки соответствующих методов исследования и сегментации рынка, а также выделения ключевых целевых аудиторий для достижения максимальной эффективности в рекламной и маркетинговой деятельности компаний. Наряду с традиционными методами исследования потребителей (опросы, наблюдения, фокус-группы) широкое распространение получают новые методы (CJM, портрет потребителя, ABCDX-сегментация и т. п.).

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Исследование основано на выявлении ключевых методов анализа целевой аудитории и критериев их выбора в деятельности компаний коммуникационной и медиасферы. Хронологические рамки исследования – декабрь 2024 г. Основные методы исследования – анализ, синтез, сравнение, интервью.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. При создании рекламных проектов важно исследовать целевую аудиторию бренда. Основные характеристики аудитории зависят от специфики проекта и сферы деятельности бренда. Основными факторами, влияющими на выбор методов анализа целевой аудитории, являются цели проводимых исследований, сегмент рынка компании (В2В или В2С), сфера деятельности компании.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Анализ целевой аудитории является важным шагом для успешного развития бренда. Он позволяет получить ценную информацию о рынке, целевой аудитории и её потребностях, что способствует внедрению в деятельность компании эффективных коммуникационных стратегий.

Об авторах

Н. В. Розенберг

ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»

Email: elya@sura.ru
ORCID iD: 0000-0002-0850-3871

доктор философских наук, профессор, заведующий кафедрой философии и социальных коммуникаций

Россия, 440026, Российская Федерация, г. Пенза, ул. Красная, 40

А. Ю. Питерова

ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет»

Автор, ответственный за переписку.
Email: press_centr_pnz@bk.ru
ORCID iD: 0009-0007-4908-5219

кандидат исторических наук, доцент кафедры философии и социальных коммуникаций, библиотекарь

Россия, 440026, Российская Федерация, г. Пенза, ул. Красная, 40

Список литературы

  1. Дулепинская Д.А. Способы разграничения целевых аудиторий и каналы коммуникации с ними // Вестник науки. 2023. Т. 4. № 9 (66). С. 23-27. https://elibrary.ru/duxbwk
  2. Хохлов Д.А. Исследование актуальных характеристик описания целевой аудитории для продвижения в цифровом пространстве // Вестник университета. 2021. № 11. С. 47-52. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2021-11-47-52, https://elibrary.ru/irzywr
  3. Алексеев С.В., Наумов Е.И. Сегментация целевой аудитории: взаимодействие с контентом на рекламных площадках и в социальных медиа // Человек – Семья – Общество – Государство – Бизнес: формирование образа будущего России: материалы Всерос. (национ.) науч.-практ. конф. Москва: Моск. ун-т им. С.Ю. Витте, 2024. С. 229-238. https://elibrary.ru/klfscc
  4. Холдаров Т.Б. Функциональная модель сегментации целевой аудитории пользователей // Вестник науч-ных конференций. 2023. № 4-3 (92). С. 106-108. https://elibrary.ru/awimdn
  5. Жохова П.Е., Бура А.А. Комплексный подход к изучению целевой аудитории и негативные эффекты в ходе её некорректной сегментации // Молодой учёный. 2021. № 42 (384). С. 41-45. https://elibrary.ru/giorsn
  6. Микрюков В.О., Восканян М.М., Галаванова С.Э. Применение подхода Jobs to Be Done в стратегическом маркетинге // In Situ. 2022. № 12. С. 116-118. https://elibrary.ru/fzhefy
  7. Маремкулов И.А. Традиционные и современные подходы к сегментации клиентов для бизнеса // Конку-рентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2024. № 4. С. 138-142. https://elibrary.ru/keosie
  8. Капустина Л.М., Изакова Н.Б., Вихарева Ю.С. Стратегия продвижения компании: новые инструменты и тренды // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. № 5 (49). С. 135-140. https://elibrary.ru/pqlymr
  9. Гончарова Т.С. Применение метода 5W для сегментации целевой аудитории на примере фитнес-клуба // Междисциплинарность науки как фактор инновационного развития: сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. Тюмень: ООО «Агентство международных исследований», 2018. С. 129-132. https://elibrary.ru/yvlesj
  10. Леоненко К.В. Анализ целевой аудитории цветочного салона с помощью метода 5W // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации: сб. ст. XLVIII Ме-ждунар. науч.-практ. конф. Пенза: Наука и Просвещение (ИП Гуляев Г.Ю.), 2021. С. 127-129. https://elibrary.ru/flfxrx
  11. Мантусов А.Б., Доржинова З.Б., Байниева К.Т. Об одном применении метода «5W+2H» в образователь-ном процессе // Традиции и инновации в науке и образовании в аспекте цифровизации: сб. тр. Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Элиста: Калмыцкий гос. ун-т им. Б.Б. Городовикова, 2023. С. 72-77. https://elibrary.ru/giwcgo
  12. Кметь Е.Б. Роль карт пути клиентов в формировании уникального клиентского опыта торговой сети // Практический маркетинг. 2024. № 8 (326). С. 37-43. https://doi.org/10.24412/2071-3762-2024-8326-37-43, https://elibrary.ru/tlzedp
  13. Сакада П.А. Анализ потребительского поведения через социальные медиа для стратегии маркетинга ма-лого бизнеса // Экономика и предпринимательство. 2024. № 5 (166). С. 872-876. https://doi.org/10.34925/EIP.2024.166.5.177, https://elibrary.ru/klhckv
  14. Данченок Л.А., Кулакова Е.Ю. Маркетинговые подходы к продвижению бизнес-образования на основе применения Лестницы Бена Ханта и CJM // Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». 2022. № 1. С. 17-26. https://doi.org/10.35634/2412-9593-2022-32-1-17-26, https://elibrary.ru/uoqjod
  15. Кудрявцева А.В. Методы изучения аудитории в медиа-продуктовой стратегии: разработка методических рекомендаций по использованию инструментов для изучения аудитории и понимания ее потребностей // Актуальные исследования. 2024. № 31-2 (213). С. 42-49. https://doi.org/10.5281/zenodo.13117812, https://elibrary.ru/ikhywr

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».