行为目标:完整指南

WebFX团队由450多名数字营销、SEO、网页设计和网页开发、社交媒体等领域的专家组成。他们一起帮助WebFX的客户从网络上赚取了超过30亿美元的收入——而这仅仅是在过去的五年里。

在网上向人们推销并不总是那么容易。有时候让人们对你的广告投入是一件很困难的事。好消息是,当你迎合人们的特定兴趣时,你可以显著地提高他们的兴趣,这就是行为目标背后的想法。

在你的营销策略中,行为目标是一个强大的工具。你的企业可以通过向你的客户和潜在客户提供更相关和有效的广告体验来提高它的底线。继续阅读,了解更多。

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什么是行为瞄准?

行为定位是一种分析用户在网站上的实时行为,并利用这些信息发布个性化广告的营销方法。一个更个性化的方法可以创造更好的参与和投资回报率(ROI)感谢你的营销努力。

这种方法与传统的情境营销略有不同,后者是根据产品的相似性来展示广告。例如,浏览一个高尔夫球场的网站可能会触发俱乐部制造商的广告。行为营销比上下文广告为客户提供了一个更无缝的转换过程。

行为定位的工作原理是利用用户的行为——比如在电商网站上向他们的购物车中添加商品——然后细分用户根据他们的行动。和许多广告策略一样,它是由数据驱动的,并基于你独特的客户构成。行为信息的来源包括:

  • Cookies和其他网站操作
  • 第三方数据谷歌分析
  • 用户位置和移动
  • 人口统计数据包括年龄和生活方式兴趣

行为目标为企业带来的好处

基于用户的行为对你的商业目标有四个直接影响。

1.提高用户粘性

用户参与是企业成功的关键。经常与你互动的人有更大的机会皈依成为长期客户。他们也更有可能向其他人推荐你的产品或服务社会认可是很有价值的你公司的声誉。

跟踪用户在网站上的行为可以帮助潜在客户发现相关内容,让他们在页面上停留更长时间,让他们通过你的销售漏斗

2.提高平均订单价值

增加收益最简单的方法之一就是提高你的平均订单价值(AOV).许多电子商务网站依靠算法来分析客户的浏览或购买历史。这机器学习的类型帮助你的企业向用户介绍他们可能感兴趣的相关产品和服务,并帮助产生额外的用户支出。

3.更高的转化率和更好的投资回报率

这个问题的简单事实是:个性化营销产生更好的结果。今天的顾客比过去更了解营销信息。因此,你的广告活动必须与他们产生共鸣。

利用潜在买家的行为来打造个人体验意味着提升你的转化率和一种改进的收回你所花的钱

4.更好的投资决策

掌握更多关于目标用户行为的数据可以帮助你消除跨渠道的昂贵测试。相反,你可以实时了解他们在做什么,以及如何做,从而更好地了解他们的浏览习惯。因此,你可以明智地使用预算,向潜在客户展示他们最有可能转换的时间和地点。

三种行为目标

让我们来看看今天数字营销中三个行为定位的例子,看看这个策略如何适用于你。

1.重新定位目标

最简单的形式是,重新定位将用户暴露在广告面前主打他们探索过的产品或服务之前。你可以将这个策略与上下文的目标为用户创造个性化的广告体验。

例如,高尔夫球场的访问者可能会看到他们在网上搜索的一套球杆的广告。他们只需点击一下就可以直接进入产品页面,从而使购买变得简单。您从cookie中获得的洞察力还允许您进行交叉销售——向客户销售不同的产品或服务——当潜在客户回到您的站点时。

用户花费大量的时间连接到互联网上。因此,你的企业比以往任何时候都有更多的机会达到你的目标受众在适当的时间传达正确的信息。持续的曝光会让你的品牌更加熟悉,从而促进信任和转化。

再营销通过许多渠道也是有效的。你可以把它用在展示广告上,短信电子邮件营销,社交媒体.今天的技术使得这种多渠道的方法易于执行,从而获得更好的结果。

2.定位目标

通过行为营销接触客户的一种新兴方法是基于位置的定位。这个过程提供个性化和相关的广告基于用户的特定地理区域以及鼓励互动的模式。例如,每周访问银行的人下次走进银行时可能会收到一条关于令人兴奋的信用卡优惠的短信。

地理区域内的环境也可以在基于位置的定位中发挥有价值的作用。酒店可以向客人发送带有当前天气状况的动态电子邮件。也许外面阳光明媚,所以他们会提醒客人在酒店商店里买些防晒霜。

提供交通选择或方向是通过地理行为定位来满足个性化用户体验的其他方法。试想一位酒店客人浏览了附近景点的网站,但没有买票。他们可能会兴奋地看到一张地铁通票和车票捆绑在一起的广告,或者在购买后将方向短信发送到他们的手机。

3.配套或类似的产品推荐

如果你观看Netflix或在亚马逊购物,你无疑对类似产品推荐的概念很熟悉。这两家公司都为下一步该看什么或买什么提供建议,因此有些人将这种技巧称为建议销售。这种策略依赖于推荐与你购买的产品配套或类似的产品或服务。

例如,如果你将婴儿床添加到你的亚马逊购物车中,你可能会看到“经常一起购买”的框中显示了相关商品,如带帽浴巾。同样,Netflix根据观众之前的选择,为他们可能喜欢的节目提供个性化推荐。

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