Как технологии Big Data помогли выиграть президентские выборы Дональду Трампу?

Победа Трампа во многом стала возможна благодаря нестандартному подходу к интернет-маркетингу, в основу которого легли Big Data, психолого-поведенческий анализ и персонализированная реклама.

Маркетологи Трампа использовали специально разработанную математическую модель, которая позволила глубже проанализировать аудиторные данные всех избирателей США и построить на их основе суперточный таргетинг не только по гео, намерениям и интересам избирателей, но и по их психотипу и поведенческим характеристикам. Затем, с учетом полученных знаний, маркетологи выстроили тонко персонализированную коммуникацию с каждой из групп граждан в зависимости от её нужд, настроений, политических взглядов, психологических особенностей и даже цвета кожи, как в оффлайн, так и в онлайн-среде, используя практически для каждого отдельного избирателя свой месседж.

Хиллари Клинтон, напротив, строила свою предвыборную кампанию, опираясь на социологические данные и стандартный маркетинг, разделив общество на лишь формально гомогенные группы (женщины, мужчины, афроамериканцы, латиноамериканцы, богатые, бедные и так далее).

В итоге в выигрыше оказался тот, кто использовал новейшие методы.

Сам по себе такой подход не нов, а рекламщики всегда стремились точнее таргетировать свои сообщения на более узкие сегменты. Когда-то эти группы определялись социологами на основе опросов и анкетирований, а результаты экстраполировались на всю совокупность. Сегодня их роль все чаще выполняет аналитика цифровых данных, математические модели и искусственный интеллект, что в совокупности позволяет сегментировать аудиторию на совсем ином уровне точности.

В мире рекламы за сбор и сегментирование данных сегодня отвечают DMP-платформы (Data Management Platform), позволяющие видеть пользователей интернета в разрезе сотен (и даже тысяч) сегментов, компоновать их с разной логикой, для определения наиболее эффективных для бренда комбинаций.