สร้างเพอร์โซน่าของตลาดจากข้อมูลกลุ่มเป้าหมายและโฆษณาของคู่แข่งอย่างไร

สร้างเพอร์โซน่าของตลาดจากข้อมูลกลุ่มเป้าหมายด้วยการจับคู่ข้อมูลแพเนลกับโฆษณาของคู่แข่งในแต่ละตลาด แล้วตรวจสอบความถูกต้องของคลัสเตอร์ บทเรียนจากกรณีของ SOMIN สองกรณี

อ่าน 7 นาที
ภาพประกอบ: วิธีสร้างบุคลิกทางการตลาดจากข้อมูลผู้ชมและโฆษณาของคู่แข่ง

บุคลิกของตลาดจากข้อมูลผู้ชมถูกสร้างขึ้นทีละตลาดจากข้อมูลสามอย่าง ได้แก่ ข้อมูลแผงหรือแบบสำรวจว่าใครซื้อ โฆษณาของคู่แข่งที่แสดงว่าใครเป็นคู่แข่งที่กำหนดเป้าหมายไว้แล้วและให้คำมั่นสัญญาไว้อย่างไร และการสนทนาในที่สาธารณะเผยให้เห็นความตึงเครียดที่ผู้คนแสดงออกมา จัดกลุ่มแต่ละตลาดแยกกัน ตรวจสอบกลุ่มกับโฆษณาที่ทำงานที่นั่น และเก็บเฉพาะบุคคลที่เปลี่ยนแปลงข้อความ ข้อเสนอ หรือช่องทาง

ประเด็นสำคัญ

  • บุคลิกลักษณะของตลาดจะเข้ามาแทนที่ได้ก็ต่อเมื่อมันเปลี่ยนแปลงสิ่งที่คุณพูด เสนอ หรือใช้จ่ายในตลาดนั้น
  • โฆษณาของคู่แข่งแสดงให้เห็นว่าบุคคลใดในหมวดหมู่ที่ต่อสู้แย่งชิงกันอยู่แล้ว ข้อมูลผู้ชมแสดงให้เห็นว่าผู้ซื้อของคุณอยู่ในการต่อสู้ครั้งนั้นหรือไม่
  • สำหรับ Miraflora Wagyu ข้อมูล GWI เปลี่ยนปัญหาด้านราคาที่น่าสงสัยให้กลายเป็นการค้นหาที่มีความอ่อนไหวต่อข้อตกลง: 61.4% ของพ่อครัวโคโลราโดผู้ร่ำรวยใช้รหัสส่วนลด
  • สำหรับ Keeta HK วิธีการเดียวกันนี้ได้ลบภาษาด้านราคาออกจากบรรทัดคำสั่งโดยตรงที่ดำเนินการทุกรายการ เนื่องจากกลุ่มเป้าหมายไม่ได้จัดทำดัชนีพฤติกรรมการใช้งบประมาณไว้ต่ำเกินไป
  • บุคลิกเปลี่ยนแปลงไปเดือนต่อเดือน ดังนั้นจงสร้างพวกมันใหม่ตามกำหนดเวลาและแสดงขนาดตัวอย่างของแต่ละคนให้มองเห็นได้

บุคลิกภาพของตลาดคืออะไร และทำไมไม่ใช้บุคลิกภาพระดับโลกเพียงอันเดียวล่ะ

บุคลิกลักษณะทางการตลาดอธิบายถึงผู้ซื้อในตลาดหนึ่งๆ ว่าพวกเขาต้องการอะไร อะไรที่ทำให้พวกเขาหงุดหงิด และข้อความใดที่ทำให้พวกเขาไปอยู่ที่นั่น บุคลิกภาพระดับโลกจะทำการตลาดร่วมกันและสูญเสียความแตกต่างที่ตัดสินว่าโฆษณาจะทำงานได้หรือไม่

ทางลัดที่พบบ่อยที่สุดคือป้ายกำกับข้อมูลประชากร ในพื้นที่ทำงานเพื่อการวิจัยผู้ชมของ SOMIN การศึกษาช่องว่างของโพสต์ 229 ที่เผยแพร่ระหว่างเดือนเมษายนถึงกรกฎาคม 2026 โดยแบรนด์การวิจัยผู้ชมสี่แบรนด์ที่จัดกลุ่ม 33 ไว้ภายใต้ความตึงเครียดเดียว: แบรนด์กำหนดเป้าหมายผิดเนื่องจากพวกเขาพึ่งพาป้ายกำกับรุ่นต่างๆ มากเกินไป เช่น Gen Z ป้ายกำกับเป็นตัวกรองเริ่มต้น ไม่ใช่ตัวบุคคล

การแก้ไขคือการทำให้ตลาดเป็นหน่วยของการวิเคราะห์ สร้างบุคลิกภายในแต่ละตลาดก่อน จากนั้นจึงเปรียบเทียบระหว่างตลาดต่างๆ ในทางกลับกัน จากบุคลิกระดับโลกไปจนถึงการปรับแต่งในท้องถิ่น มีแนวโน้มที่จะรักษาสมมติฐานและสูญเสียหลักฐาน

ข้อมูลใดที่บุคลิกภาพของตลาดควรสร้างขึ้นบน?

ใช้แหล่งข้อมูลอิสระอย่างน้อยสองแหล่งต่อตลาด: แหล่งหนึ่งอธิบายผู้คนและอีกแหล่งหนึ่งอธิบายสิ่งที่คู่แข่งพูดกับพวกเขาแล้ว แต่ละคนมีจุดบอดที่ปกอื่นๆ

แหล่งข้อมูลบอกอะไรคุณจุดบอด
แผงผู้ชมและแบบสำรวจทัศนคติ พฤติกรรมการซื้อ และพฤติกรรมการใช้สื่อ จัดทำดัชนีเทียบกับค่าเฉลี่ยของตลาดรายงานตัวเองและเงียบว่าข้อความใดทำงาน
โฆษณาและโพสต์ของคู่แข่งบุคลิก ความตึงเครียด และข้อเสนอใดที่คู่แข่งจ่ายเพื่อเข้าถึง ตามตลาดและวันที่แสดงให้เห็นว่าแบรนด์จัดหาอะไร ไม่ใช่สิ่งที่ผู้ซื้อต้องการ
การสนทนาทางสังคมสาธารณะความตึงเครียดและคำพูดที่ผู้คนใช้โดยไม่ได้ตั้งใจเอียงไปทางผู้ใช้เสียงและบางแพลตฟอร์ม
ข้อมูลบุคคลที่หนึ่งสิ่งที่ลูกค้าของคุณเองทำครอบคลุมเฉพาะผู้ที่พบคุณแล้วเท่านั้น

แผงทำให้ตลาดด้านผู้คนมีความเฉพาะเจาะจง การสำรวจที่สำคัญของ GWI ครอบคลุมตลาดมากกว่า 50 และเป็นตัวแทนผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 3 พันล้านคน ตามข้อมูลจาก หน้าวิธีการของ GWI ในด้านคู่แข่ง Ads Transparency Center ของ Google ช่วยให้ทุกคนสามารถค้นหาโฆษณาจากผู้ลงโฆษณาที่ได้รับการยืนยัน และดูว่ารายการใดแสดงในภูมิภาคที่กำหนด ดังนั้นการอ่านข้อมูลการแข่งขันจึงสามารถกรองตามตลาดได้ตั้งแต่เริ่มต้น

แหล่งที่มายังกำหนดรูปร่างของโมเดลด้วย ทีมวิจัยของ SOMIN แสดงให้เห็นที่ AAAI 2020 ว่าการเลือกเครือข่ายโซเชียลเป็นแหล่งข้อมูล เปลี่ยนความแม่นยำของโมเดล AI ในโปรไฟล์ผู้ใช้ และรายงาน 2022 ใน Frontiers in Big Data พบว่าผู้คน เปิดเผยแง่มุมต่างๆ ของบุคลิกภาพของพวกเขาบน Twitter และ Facebook และลักษณะที่อนุมานทั่วทั้งเครือข่ายช่วยปรับปรุงผู้แนะนำเนื้อหา บทเรียนภาคปฏิบัติ: อย่าสร้างบุคลิกภาพบนแพลตฟอร์มเดียวและนำไปใช้ทุกที่ รายชื่อบทความวิจัยทั้งหมดอยู่ใน หน้าการวิจัย ของเรา

คุณจะสร้างบุคลิกทางการตลาดทีละขั้นตอนได้อย่างไร?

แก้ไขตลาดและกรอง อ่านสาขาการแข่งขัน คลัสเตอร์ ตรวจสอบกับข้อมูลผู้ชม จากนั้นเขียนแต่ละบุคคลเป็นชุดการตัดสินใจ

  1. แก้ไขตลาดและตัวกรอง ตั้งชื่อภูมิศาสตร์ หมวดหมู่ และพฤติกรรมที่เข้าเกณฑ์ สำหรับ Miraflora Wagyu นั้น SOMIN เริ่มต้นจากผู้คน 2,838,296 ในโคโลราโดที่สนใจทำอาหารในแบบสำรวจ SOMIN × GWI Q2 2024 จากนั้นจำกัดให้เหลือ 1,318,330 โดยมีรายได้ครัวเรือน 85k ขึ้นไป
  2. ดึงโฆษณาของคู่แข่งสำหรับตลาดนั้น รวบรวมเนื้อหาที่ต้องชำระเงินและทั่วไปตามแบรนด์ด้วยตัวกรองประเทศ จากนั้นเก็บโฆษณาที่มีประสิทธิภาพไว้ สำหรับ Keeta HK นั้น SOMIN ทำงานจากโฆษณา 145 ที่กรองไปยังโฆษณาที่มีอัตราการคลิกผ่านที่คาดการณ์ไว้สูงกว่าค่าเฉลี่ย
  3. จัดกลุ่มเนื้อหาออกเป็นบุคลิกและความตึงเครียด ใน การศึกษา Wego บุคลิกมาจากการจัดกลุ่ม X-means ในการฝังข้อความ จากนั้นจึงเปรียบเทียบตามตลาดและตามแบรนด์
  4. ตรวจสอบกับข้อมูลผู้ชม ตรวจสอบลักษณะสันนิษฐานของแต่ละคนโดยเทียบกับแผง: จัดทำดัชนีมากเกินไป จัดทำดัชนีน้อยเกินไป หรือคงที่
  5. เขียนบุคลิกเพื่อการตัดสินใจ ส่งข้อความ ข้อเสนอ ช่องทาง และรายการสิ่งที่ไม่ควรพูด

ซึ่งใกล้เคียงกับสิ่งที่ Nielsen Norman Group เรียกว่า บุคคลทางสถิติ: งานเชิงคุณภาพก่อน จากนั้นจึงทำการสำรวจคนอย่างน้อย 100 คน ตามหลักการแล้ว 500 หรือมากกว่านั้น และวิธีการจัดกลุ่ม NN/g ตั้งข้อสังเกตว่าแนวทางนี้มีราคาแพงและต้องใช้ทักษะทางสถิติ นั่นคือส่วนที่ไปป์ไลน์ AI สามารถบีบอัดได้ การตัดสินใจว่ากลุ่มใดมีความสำคัญขึ้นอยู่กับนักยุทธศาสตร์

ข้อมูลผู้ชมจริงมีลักษณะเป็นอย่างไร

ในทั้งสองกรณีด้านล่าง โฆษณาของคู่แข่งแสดงให้เห็นว่าฝูงชนอยู่ที่ไหน และข้อมูลผู้ชมแสดงให้เห็นว่าผู้ซื้อของลูกค้าอยู่ในนั้นหรือไม่

Miraflora Wagyu: อ่อนไหวต่อราคาหรืออ่อนไหวต่อข้อตกลง?

Miraflora Wagyu ซึ่งเป็นแบรนด์อีคอมเมิร์ซเนื้อวากิวระดับพรีเมียมในสหรัฐอเมริกา มีต้นทุนต่อการเข้าซื้อกิจการสูง และสงสัยว่าจุดราคาดังกล่าวจะเป็นอย่างไร SOMIN รวมข้อมูล GWI เข้ากับการติดตาม SOMONITOR ของแบรนด์เนื้อวัว 9 และการวิจัยราคาจากผู้ขายออนไลน์ 6 ในบรรดาพ่อครัวชาวโคโลราโดที่ร่ำรวยนั้น 61.0% มองหาข้อเสนอที่ดีที่สุด 61.4% ใช้รหัสส่วนลด และ 67.0% ใช้โปรแกรมสะสมคะแนนหรือโปรแกรมการให้รางวัล

บุคคลนั้นมีความอ่อนไหวต่อการจัดการ ไม่อ่อนไหวต่อราคา และนั่นทำให้แผนเปลี่ยนไป กรณีศึกษา Miraflora Wagyu แนะนำให้แข่งขันกันโดยใช้โปรโมชันและการชำระเงินที่ง่ายกว่า แทนที่จะเน้นที่ราคา โดยมีบุคลิก 6 แบบตั้งแต่ The Festive Celebrator ไปจนถึง The Grill Master อีกตัวเลขหนึ่งได้กำหนดกรอบปัญหาใหม่: 78.7% ซื้อเนื้อสัตว์ในเดือนที่ผ่านมา แต่มีเพียง 10.1% เท่านั้นที่ซื้อทางออนไลน์

Keeta HK: เมื่อหมวดหมู่ทั้งหมดแย่งชิงราคา

ในการจัดส่งอาหารในฮ่องกง SOMIN ได้เปรียบเทียบโฆษณา 145 จาก Keeta HK, FoodPanda และ Deliveroo ระหว่างเดือนมกราคมถึงมีนาคม 2025 ความตึงเครียดที่โดดเด่นของหมวดหมู่นี้คืออาหารที่สะดวกและราคาไม่แพง และ Keeta ก็ตามหลังคู่แข่งทั้งสองราย

การตรวจสอบ GWI ของผู้สั่งอาหารในฮ่องกงในกลุ่มรายได้เฉลี่ยข้างต้น พบว่าพวกเขามีดัชนีต่ำกว่าเกณฑ์สำหรับพฤติกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยงบประมาณ และมีดัชนีมากเกินไปสำหรับตัวเลือกที่คัดสรรมาซึ่งคุณภาพมาเป็นอันดับแรก ดังนั้น SOMIN จึงเขียนบรรทัดการตรงต่อการดำเนินการใหม่ในเรื่องราวที่สร้างโดย AI ทั้งสี่เรื่องเพื่อลดราคาภาษา กรณีศึกษาของ Keeta HK เป็นตัวอย่างความคิดสร้างสรรค์ก่อนการเปิดตัว ไม่ใช่ผลลัพธ์ของแคมเปญที่วัดผล แต่แสดงให้เห็นว่าบุคคลนั้นทำหน้าที่ของตน นั่นคือการเปลี่ยนสำเนา

คุณจะรักษาบุคลิกที่ AI สร้างขึ้นให้ซื่อสัตย์ได้อย่างไร?

ทำให้ทุกคนติดตามโพสต์และข้อมูลเบื้องหลังได้ แสดงขนาดตัวอย่าง และสร้างใหม่ตามกำหนดเวลา

บุคลิกที่สร้างโดยโมเดลมีความคล่องแคล่วซึ่งเป็นความเสี่ยง เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของ SOMIN ได้เขียนบรรทัดว่า "ข้อมูลเผยให้เห็นรูปแบบ แต่ไม่สามารถกำหนดความเป็นมนุษย์ได้" สำหรับบุคคลที่เรียกว่า The Insightful Strategist ในมุมหนึ่งที่ระบุว่าเอฟเฟกต์ภาพลวงตาของข้อมูล: การพึ่งพา AI อย่างหนักและข้อมูลขนาดใหญ่ที่นำไปสู่พฤติกรรมผู้บริโภคที่เข้าใจผิด มันอยู่ที่โพสต์ 51 การป้องกันเป็นหลักฐานที่คุณสามารถเปิดได้ โดยแท็กแนวคิดทุกรายการจะติดตามกลับไปยังโพสต์ที่สนับสนุน

บุคลิกก็เคลื่อนไหวเช่นกัน ในพื้นที่ทำงานเดียวกัน บุคคลที่ใหญ่ที่สุดในการศึกษาโพสต์ 2026 30 วันเดือนสิงหาคมของโพสต์ 215 คือ The Tech-Driven Innovator โดยมีตัวอย่าง 115 ในการศึกษาเดือนกันยายนของโพสต์ของ 220 เป็นผู้ริเริ่มที่มุ่งเน้นความสำเร็จ โดยมี 131 ประเภทเดียวกัน ห่างกันหนึ่งเดือน มีบุคลิกนำที่แตกต่างกัน

ข้อมูลขนาดเล็กเป็นกับดักอีกประการหนึ่ง โมเดลช่วงเวลาแห่งความจริงของ SOMIN ช่วยให้ผู้ค้นหาที่ต้องการปรับแต่งโฆษณาให้เหมาะกับผู้ใช้ใหม่ แต่มีข้อมูลน้อยเกินไป มันเป็นช่วงเวลาที่สร้างขึ้น ไม่ใช่คำพูดจากบุคคลจริง แต่คำตอบยังคงอยู่: เมื่อข้อมูลของคุณมีน้อย ให้ยืมสัญญาณจากหมวดหมู่ผ่านโฆษณาของคู่แข่งและข้อมูลแผงจนกว่าข้อมูลจากบุคคลที่หนึ่งจะตามทัน

FAQ

ความแตกต่างระหว่างบุคคลและกลุ่มผู้ชมคืออะไร?

กลุ่มคือตัวกรอง เช่น อายุ รายได้ หรือสถานที่ ที่คุณสามารถกำหนดเป้าหมายในแพลตฟอร์มโฆษณาได้ บุคลิกจะอธิบายว่าเหตุใดผู้คนในกลุ่มนั้นจึงซื้อ ความรู้สึกตึงเครียด และข้อความใดที่กระตุ้นพวกเขา คุณกำหนดเป้าหมายกลุ่มและเขียนเพื่อบุคลิก

แต่ละตลาดควรมีบุคลิกภาพกี่แบบ?

พอที่จะเปลี่ยนการตัดสินใจและไม่มาก การศึกษา Miraflora Wagyu และ Wego ของ SOMIN ผลิตได้ครั้งละ 6 ชิ้น แต่การทดสอบครั้งละ 2-3 ชิ้นต่อตลาดช่วยให้สามารถอ่านผลลัพธ์ได้

ฉันสามารถสร้างบุคลิกทางการตลาดโดยไม่มีข้อมูลการสำรวจได้หรือไม่

ใช่ จากโฆษณาของคู่แข่งและเนื้อหาสาธารณะ แต่ถือว่าผลลัพธ์เป็นเพียงมุมมองของแบรนด์ที่กำหนดเป้าหมาย แทนที่จะวัดความต้องการ ตรวจสอบความถูกต้องด้วยข้อมูลจากกลุ่มบุคคลหรือบุคคลที่หนึ่งก่อนตัดสินใจใช้งบประมาณ

บุคลิกของตลาดควรได้รับการรีเฟรชบ่อยแค่ไหน?

อย่างน้อยรายไตรมาสและรายเดือนในหมวดหมู่ที่เคลื่อนไหวเร็ว การศึกษาวิจัย 30แบบหนึ่งวันของ SOMIN แสดงให้เห็นว่าบุคคลสำคัญในหมวดหมู่หนึ่งมีการเปลี่ยนแปลงระหว่างเดือนสิงหาคมถึงกันยายน 2026

เริ่มจากตลาดที่ผลงานน่าผิดหวังที่สุด ดึงโฆษณาของคู่แข่งในช่วงไตรมาสสุดท้าย อ่านโฆษณาเพื่อดูบุคลิกและความตึงเครียด ตรวจสอบกลุ่มที่ใหญ่ที่สุดสองหรือสามกลุ่มเทียบกับข้อมูลแผง และเขียนข้อความใหม่หนึ่งข้อความต่อบุคคล ตัวแทนเชิงกลยุทธ์ ของ SOMIN ดำเนินการวนซ้ำนั้นจากข้อมูลหมวดหมู่สด และบทความของเราเกี่ยวกับ การตลาดการท่องเที่ยวในตะวันออกกลาง จะแสดงวิธีการที่นำไปใช้กับตลาดทั้ง 6 แห่ง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโส, SOMINอ่านเพิ่มเติมจาก Yang →
สร้างโดยนักการตลาดมากประสบการณ์และศาสตราจารย์ด้าน AIงานวิจัยที่ตีพิมพ์ในดูงานวิจัย →