Yandex.Direct:打破刻板印象:男女用戶如何在互聯(lián)網(wǎng)搜索商品與服務(wù)

來(lái)源: 俄羅斯跨境營(yíng)銷
作者:俄羅斯跨境營(yíng)銷
時(shí)間:2021-01-18
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當(dāng)進(jìn)行廣告定向投放時(shí),營(yíng)銷人員經(jīng)常依賴對(duì)男女網(wǎng)民行為的固有印象,而不是關(guān)于目標(biāo)受眾的數(shù)據(jù)。其中有些刻板印象已過(guò)時(shí)或不可靠。為證明或駁倒它們,我們分析了用戶如何接觸Yandex.Direct廣告,男人是否搜索婦女商品,婦女是否在搜索中花費(fèi)更多的時(shí)間等問(wèn)題。

當(dāng)進(jìn)行廣告定向投放時(shí),營(yíng)銷人員經(jīng)常依賴對(duì)男女網(wǎng)民行為的固有印象,而不是關(guān)于目標(biāo)受眾的數(shù)據(jù)。其中有些刻板印象已過(guò)時(shí)或不可靠。為證明或駁倒它們,我們分析了用戶如何接觸Yandex.Direct廣告,男人是否搜索婦女商品,婦女是否在搜索中花費(fèi)更多的時(shí)間等問(wèn)題。

刻板印象:男人對(duì)廣告的敏感度更低,他們更少點(diǎn)擊廣告,而女人對(duì)展示廣告形式較感興趣。

為檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè),我們對(duì)2018年第四季度Yandex.Direct廣告的點(diǎn)擊量進(jìn)行了分析,從而從整地上了解哪些用戶更愿意點(diǎn)擊廣告,這里不限廣告類型。

男人與女人點(diǎn)擊廣告的積極性一樣

搜索中廣告點(diǎn)擊量的49%來(lái)自男性用戶,51%——女性用戶。在Yandex網(wǎng)盟中相反,男人與女人在總點(diǎn)擊量的比例分別為51%與49%。其次,男女網(wǎng)民中的廣告點(diǎn)擊率相等。

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男人更愿意點(diǎn)擊視頻廣告,而女人通??赐暌粋€(gè)視頻廣告

若您一直認(rèn)為女人更多點(diǎn)擊視頻廣告,您就想錯(cuò)了。實(shí)際上完全相反。在Yandex視頻網(wǎng)絡(luò)中的視頻廣告點(diǎn)擊率男性用戶比女性用戶高0.29%。至于男女用戶對(duì)視頻廣告的興趣,女性確實(shí)更傾向看完廣告,其比例比男性高3.29%。

效果視頻廣告的情況也相同。來(lái)自男性的點(diǎn)擊量比女性高4%。

女人更經(jīng)常搜索打折,不過(guò)廣告點(diǎn)擊率與男人一樣

也許您想過(guò),女人比男人對(duì)減價(jià)銷售更感興趣。這不盡然,關(guān)于促銷活動(dòng)、優(yōu)惠、減價(jià)銷售與黑色星期五購(gòu)物節(jié)的搜索請(qǐng)求的三分之二確實(shí)是來(lái)自婦女。不過(guò),這并不意味著男人對(duì)優(yōu)惠推薦不那么感興趣。男人與女人幾乎一樣經(jīng)常點(diǎn)擊包含促銷活動(dòng)或優(yōu)惠信息的廣告。

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刻板印象:有些商品或服務(wù)只有女人或男人感興趣。推廣這些商品或服務(wù)時(shí),向另一個(gè)性別的用戶定向廣告是不合理的。

為檢驗(yàn)這個(gè)假設(shè),我們收集了某些主題相關(guān)的搜索請(qǐng)求并對(duì)其按用戶性別進(jìn)行劃分。結(jié)果如下:

女人對(duì)男服的興趣比男人對(duì)女服的興趣高

如果女性用戶總會(huì)搜索裙子,而男性用戶總會(huì)搜索領(lǐng)帶,多么簡(jiǎn)單!不過(guò)丈夫也會(huì)給妻子送一條裙子,而姐姐會(huì)給弟弟買一條領(lǐng)帶作為禮物。讓我們弄清楚,男女用戶如何搜索搜索服裝。

婦女經(jīng)常搜索男式服裝,其在搜索量的比例占40%。她們對(duì)男服的興趣在一年內(nèi)保持不變,不過(guò)在2月份特別高。第一個(gè)需求高峰是在情人節(jié)之際,第二個(gè)是在衛(wèi)國(guó)日(在俄羅斯被俗稱“男人節(jié)”,2月23日)來(lái)臨之前。在最流行的男人節(jié)禮物排行榜中服裝排名第二位。

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男人更少搜索女服,其需求積極性不那么明顯,在婦女節(jié)之前沒(méi)有需求劇增。女服相關(guān)的80%搜索量來(lái)自女人。情況較穩(wěn)定,在最近一年內(nèi)搜索女服的男人比例從19%提高至20%。

建議:請(qǐng)注意,即使您目標(biāo)受眾的大部分是單一性別的用戶,降低為另一性別設(shè)置的廣告出價(jià)系數(shù)可能會(huì)大幅丟失潛在用戶。

男人也對(duì)服裝定制服務(wù)與清潔服務(wù)表示興趣

我們不能具體說(shuō),男人是搜索給褲子扦邊,定做晚禮服還是其它服務(wù),不過(guò)他們肯定對(duì)服裝定制服務(wù)感興趣。男性的相關(guān)搜索量占比將近30%。有趣的是,秋季時(shí)婦女對(duì)服裝社服務(wù)的需求高于男人。

男人也傾向于信賴專業(yè)的清潔服務(wù)–超過(guò)三分之一的搜索量來(lái)自男性。二月是男性用戶搜索清潔服務(wù)的高峰,女性則是春天。

所有用戶都在搜索食品送達(dá)服務(wù)

誰(shuí)也不喜歡提著沉重的袋子從商店里走回家。女人比男人對(duì)食品送達(dá)服務(wù)的興趣稍微高一些,其在搜索量的占比分別為57%與43%。

建議:推廣清潔與食品送達(dá)服務(wù)時(shí),請(qǐng)考慮到兩個(gè)性別的用戶。

女人對(duì)抵押貸款與存款更感興趣

盡管通常按揭購(gòu)房的是男性,但搜索抵押貸款的通常是女性(61%)。銀行存款的情況也是這樣,男人在總搜索量的比例較低(40%)。

對(duì)存款的搜索興趣情況有明顯的季節(jié)性,在4月、9月-11月的時(shí)候?qū)Υ婵罡信d趣的用戶數(shù)量呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),特別是在女性用戶當(dāng)中。不過(guò),在12月女人的興趣開(kāi)始下降時(shí),男人的興趣保持穩(wěn)定。

女人也搜索筆記本電腦,不過(guò)更少搜索游戲機(jī)

女性中也有玩家,不過(guò)其數(shù)量沒(méi)有男性玩家那么大。例如,男性用戶與女性用戶對(duì)游戲機(jī)的興趣比例分別為80%與20%。

女人對(duì)筆記本電腦的興趣比其對(duì)游戲機(jī)的興趣高一些(32%)。男人在筆記本電腦相關(guān)的搜索量的占比為68%。

其次,近期我們了解到了有趣的事實(shí):男人與女人一樣喜歡贈(zèng)送智能手機(jī)作為禮物,不過(guò)后者通常更多地獲得這樣的禮物。

搜索大家電的男女比例相當(dāng),搜索小家電的女性用戶更多。

男女用戶都對(duì)大家電表示興趣,其在相關(guān)搜索量的份額相當(dāng)。至于小家電,女人的搜索比例稍微高于男人,56%比44%。

刻板印象:男人花費(fèi)更少的時(shí)間搜索商品與服務(wù)

為了解男性與女性在搜索以下商品和服務(wù)時(shí)花費(fèi)了多長(zhǎng)時(shí)間,我們計(jì)算了2018年全年的用戶搜索時(shí)間平均值。

整體來(lái)講,女人搜索時(shí)間不超過(guò)男人,不過(guò)在某些種類中有明顯的差異

不能一味地說(shuō),女人比男人花費(fèi)更多的時(shí)間搜索需要的商品或服務(wù)。這要看不同種類。

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女人對(duì)有些種類即表示出了更高的興趣,也花費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間進(jìn)行搜索。例如,她們利用了更長(zhǎng)時(shí)間搜索女服、服裝社、食品送達(dá)、小家電與大家電。男人用更長(zhǎng)的時(shí)間搜索男服、游戲機(jī)、氣候設(shè)備。而搜索筆記本電腦男女網(wǎng)民均花費(fèi)了一樣的時(shí)間(分別為28與26個(gè)小時(shí))。

在其它種類中有興趣(搜索量)與搜索時(shí)間的差異。例如,男人在女士服裝相關(guān)的搜索份額僅占20%,不過(guò)他們搜索女服的時(shí)間超過(guò)搜索男服的2.3倍。男性用戶與女性用戶在大家電相關(guān)的搜索量與搜索時(shí)間也有所不同:在搜索量方面的男女份額的劃分為50/50,但是女人花費(fèi)的時(shí)間長(zhǎng)一倍。女人搜索抵押貸款的時(shí)長(zhǎng)也是如此。

建議:用戶花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)搜索家用電器與其它高價(jià)產(chǎn)品。這意味著,針對(duì)這些用戶群體設(shè)置再營(yíng)銷特別重要,為在購(gòu)買路徑過(guò)程中不丟失用戶。不要為這些用戶群體過(guò)多的限制贏回用戶的時(shí)間期限,可能他們還陷在選擇困難癥中。

男女用戶對(duì)不同種類的興趣有時(shí)候是出人意料的或不明顯的,并且會(huì)隨著時(shí)間而改變。在分析過(guò)程中甚至我們的假設(shè)結(jié)果不是完全正確的。請(qǐng)不要依賴刻板印象,要更好的了解自己的客戶,分析自己的受眾。使用自動(dòng)戰(zhàn)略是一個(gè)好的解決方案,因?yàn)橄到y(tǒng)會(huì)提前分析用戶行為。

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