Как проводить маркетинговые кампании с ограниченным бюджетом?

Все любят видео: поисковые системы любят публиковать видео, алгоритмы SEO дают вам лучший рейтинг, если у вас есть видео на вашем веб-сайте, а YouTube - одна из крупнейших поисковых систем после Google, которая может мгновенно предоставить вам доступ к большой аудитории.

Видеообъявления привлекательны, как никакие другие средства массовой информации! Благодаря таким платформам, как YouTube, Snapchat, Instagram, WeChat, Tik Tok, видео стало популярным занятием в нашей повседневной жизни.

«Видео на целевых страницах может повысить коэффициент конверсии более чем на 80%, а простое упоминание слова« видео »в теме письма увеличивает количество открытий на 19%. 90% клиентов также говорят, что видео помогают им принимать решения о покупке ». (Алисия Коллинз и Меган Конли, 2020 г.)

Чтобы найти правильную стратегию видеомаркетинга, обеспечивающую максимальное количество конверсий, необходимо время и планирование: сегментация рынка, определение цели видео, выбор правильных медиа-каналов или платформы для их развертывания, временные рамки, бюджет, профессиональные навыки, сценарий и ключевые показатели эффективности .

Хорошая новость в том, что ИИ (искусственный интеллект) здесь, чтобы помочь. С помощью данных и алгоритмов машинного обучения (машинного обучения) кампании видеомаркетинга теперь можно автоматизировать и создавать всего за пару кликов.

Как можно использовать данные?

Найдите подходящий целевой рынок!

Для моделей B2C поведенческие данные, такие как потоки кликов, данные о событиях и поиске с веб-сайтов электронной коммерции или приложений, могут открыть новые варианты использования. Эти данные могут быть наложены на различные географические, демографические и психографические атрибуты ваших клиентов, чтобы предсказать их поведение по отношению к этим атрибутам. Для моделей B2B можно применить тот же принцип, но вместо этого использовать атрибуты, такие как i ndustry, местоположение, размер, статус или структура и производительность ( фирмография, которая влияет на поведение), которые более актуальны и могут извлекаться из поведенческих данных целевого бизнеса с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы предлагать уникальные идеи.

Помимо фирмографии (отрасль, размер, местоположение и т. Д.), для сегментации маркетинга B2B могут быть приняты во внимание другие факторы: операционные переменные, подходы компаний к закупкам, ситуационные факторы и личная характеристика.

Эти данные могут быть использованы для создания индивидуальной видеорекламы, подходящей для аудитории, а также для сегментации и выводов, полученных в результате обработки данных, описанной выше. Вы можете использовать алгоритмы машинного обучения. для автоматизации и создания ваших видео!

В дополнение к сегментации алгоритмы машинного обучения могут также автоматически рекомендовать правильный тип видео на основе цели вашей маркетинговой кампании, целевой аудитории и установленных целей KPI: краудсорсинговые видео от клиентов, которым нравится ваш продукт, обзоры продуктов, вебинары, интервью, события, видео о культуре. , Vlogs (видеоблоги) для повышения осведомленности о бренде, Персональные профили, демонстрации, обучающие видео, слайд-шоу, отзывы, объявления государственной службы, короткие видеоролики в Instagram или Vine, анимация, ток-шоу, игровые шоу, сериализованная художественная литература.

ML может автоматизировать творческий процесс!

С алгоритмами машинного обучения можно забыть о профессиональных знаниях, необходимых для создания видеорекламы. Сценарий видео и визуальные эффекты, а также копирайтинг текста и музыка могут быть автоматически назначены с помощью технологий ML и NLP (нейролингвистического программирования). Мультимедийные знания теперь могут быть доступны любому человеку всего за несколько кликов. Кроме того, с помощью ML можно создавать несколько вариантов одних и тех же видеороликов, подходящих для любых социальных сетей, без какого-либо участия человека. Вариативность видео также может быть получена с помощью алгоритмов машинного обучения, что позволяет создавать более привлекательный контент и избегать повторяемости. Истории самоадаптации позволяют воссоздать одни и те же видеоролики, чтобы лучше оценить любой сегмент рынка вашей аудитории.

ML для автоматизации кампаний по видеомаркетингу!

Управление контентом для видеомаркетинга может занять много времени, особенно при попытке развернуть несколько видеороликов на всех платформах социальных сетей для нужной аудитории в нужное время и в то же время извлечь соответствующие данные. Хорошая новость в том, что все это теперь можно автоматизировать с помощью алгоритмов машинного обучения. Календари социальных сетей могут быть автоматически созданы на основе данных и интегрированы с платформами видеомаркетинга, чтобы лучше обслуживать компании в их маркетинговых целях.

Готова ли ваша компания к использованию видеомаркетинга?

Видеомаркетинг обеспечивает универсальность и интересный контент, которым легко делиться по различным медиа-каналам. Это один из самых простых способов передать сообщение каждому. Это занимательное, универсальное и очень важное мероприятие с огромным потенциалом рентабельности инвестиций через различные медиа-каналы.

Но это не для всех! Правильно знайте свою аудиторию, используйте данные для создания точного маркетингового контента и кампаний, чтобы охватить нужный сегмент. Автоматизация предназначена для того, чтобы вы регулярно предлагали своей аудитории новый интересный контент и реагировали на их индивидуальные потребности.

Если это звучит правильно для вашей компании, возможно, вы захотите посмотреть дальше, и кто знает, вы могли бы стать следующей суперзвездой вирусного видеомаркетинга!