Loncat ke konten
02_Elemen/Ikon/PanahKiri Kembali ke Wawasan
Wawasan > Media

Saatnya Pemasar Berhenti Tenggelam dalam Data dan Mulai Bereksplorasi

4 menit dibaca | Mei 2013

Oleh Randall Beard, Kepala Global, Solusi Pengiklan untuk Nielsen

Sering dikatakan bahwa para pemasar tenggelam dalam data, namun di Nielsen, kami memiliki ide untuk mengubah pengalaman mengerikan tersebut menjadi eksplorasi laut dalam yang penuh wawasan.

Selama beberapa dekade, Nielsen telah berkecimpung dalam bisnis yang memberdayakan merek dan agensi dengan informasi yang mereka butuhkan untuk memahami dan membangun hubungan dengan konsumen. Kami melakukan hal ini dengan mengukur iklan dan konten media yang ditonton orang, barang dan jasa yang dibeli orang-dan yang paling penting, dengan menemukan hubungan di antara keduanya. Mengapa hubungan ini penting? Jika Anda tahu iklan apa yang dilihat orang, dan Anda tahu apa yang dibeli oleh orang yang sama, Anda bisa menjadi jauh lebih pintar tentang seberapa baik iklan Anda bekerja dan bagaimana cara membuatnya bekerja lebih baik.

Namun, meskipun ada sejumlah besar data di ujung jari mereka-dan sering kali karena kerumitan data yang ada-kemampuan klien kami untuk membentuk hubungan yang penting ini sering kali terhambat. Faktanya, klien pengiklan kami memberi tahu kami bahwa meskipun jumlah data yang dapat mereka akses terus meningkat, mereka masih mengalami masalah dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan dasar seperti: Berapa banyak yang harus saya keluarkan untuk iklan? Bagaimana saya harus mengalokasikan pengeluaran saya di seluruh platform media dan di dalam platform tersebut? Dan, bagaimana cara mengukur kinerja iklan saya "dalam penerbangan" dan melakukan koreksi untuk meningkatkan hasil?

Untuk membantu menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut, Nielsen menciptakan kerangka kerja "end-to-end" yang sederhana untuk mengukur efektivitas periklanan dan media: 3R. 3R mencoba menjawab tiga pertanyaan sederhana: Pertama, apakah iklan saya menjangkau audiens yang dituju (Reach)? Kedua, apakah iklan saya menembus, diingat, dan mengubah opini konsumen tentang merek saya (Resonance)? Dan ketiga, apakah iklan tersebut mendorong reaksi perilaku-misalnya, penjualan (Reaction)?

Kami telah bekerja keras untuk menciptakan kumpulan data dan alat untuk membantu pemasar merek menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Kami telah menjadi lebih baik dalam menjawab pertanyaan mendasar tentang efektivitas periklanan, tetapi kami masih memiliki pekerjaan yang harus dilakukan.

Tidak seperti sebelumnya, kami dan klien kami menghadapi aliran data yang terus menerus dan terkadang sangat banyak yang dihasilkan oleh konsumen dan alat pengukuran digital kami. Bayangkan saja terabyte data terstruktur dan tidak terstruktur yang mengalir ke kantor kami-tren, metrik, sentimen, dan perspektif-yang mengekspresikan siapa konsumen, program dan iklan mana yang telah mereka lihat, bagaimana kinerja iklan tersebut berdasarkan program TV, genre, situs web, penempatan, berapa kali mereka melihat iklan, paparan media sosial, di mana mereka berbelanja, apa yang mereka beli, dan lain-lain.

Di dalam data ini, terdapat berbagai peluang untuk memahami konsumen dengan lebih baik. Namun tantangannya jelas, dan bagi banyak orang, sangat besar-karena volume, cakupan, dan kompleksitas data yang terus meningkat, hampir terlalu banyak untuk diuraikan.

Sebuah bentuk teknologi baru diperlukan untuk menyelami lautan data ini dan muncul dengan wawasan periklanan dan media yang dapat ditindaklanjuti yang dapat membantu merek memahami jangkauan, resonansi, dan reaksi kampanye mereka, dan pada gilirannya, meningkatkan kampanye periklanan mereka.

Itulah mengapa kami sangat tertarik ketika kami mulai berdiskusi dengan IBM tentang kategori teknologi yang sama sekali baru dan unik yang dikenal sebagai komputasi kognitif.

Sistem komputasi kognitif dapat memahami nuansa bahasa manusia, memproses pertanyaan yang mirip dengan cara berpikir manusia, dan dengan cepat menyaring data dalam jumlah besar untuk mendapatkan jawaban yang relevan dan berdasarkan bukti atas kebutuhan pengguna. Dan yang paling penting, sistem ini belajar dari setiap interaksi untuk meningkatkan kinerja dan nilai mereka kepada pengguna dari waktu ke waktu.

Sepertinya sangat cocok untuk tantangan berbasis data yang dihadapi para pengiklan saat ini.

Berdasarkan kegembiraan ini, kami memulai kolaborasi baru antara Nielsen Innovation Lab, yang kami dirikan pada tahun 2012 untuk memajukan penelitian efektivitas periklanan, dan IBM untuk memanfaatkan kekuatan Watson, pemain tunggal dalam era baru komputasi kognitif yang menarik ini.

Sebagai bagian dari upaya berkelanjutan merek kami untuk memajukan pemahaman seputar efektivitas periklanan, kami akan mengeksplorasi cara-cara untuk menggunakan Watson dalam membantu agensi kami dan merek klien mereka untuk berinteraksi secara lebih efektif dengan konsumen di semua perangkat-dari TV, tablet, hingga ponsel pintar-sekaligus meningkatkan dampak rencana periklanan dan media mereka.

Kami percaya bahwa kolaborasi ini akan membuka berbagai kemungkinan bagi klien kami, sehingga mereka juga dapat menemukan nilai dari data yang baru dan menarik. Saatnya berhenti tenggelam, dan mulai menjelajah.

Tag terkait:

Lanjutkan menelusuri wawasan serupa