Demografická data

Demografická data se používají ve webové analýze a online marketingu k získání hlubšího vhledu do cílové skupiny webových stránek nebo k vytvoření person. Demografická data se používají především ke strategickému přizpůsobení nabídek určitým cílovým skupinám a mohou sloužit jako podklad pro obchodní analýzy a zprávy o výkonnosti.

Co jsou to demografická data?

Demografické údaje jsou informace o skupinách osob podle určitých znaků, jako je věk, pohlaví, místo bydliště, a mohou zahrnovat i socioekonomické faktory, jako je povolání, rodinný stav nebo příjem. Demografické údaje a zájmy patří k jedněm z nejdůležitějších statistik v oblasti webové analýzy, analýzy spotřebitelů a cílení. Na rozdíl od sběru dat v akademické oblasti demografie se demografické údaje v marketingu zaměřují méně na údaje týkající se porodnosti a úmrtnosti, ale spíše na údaje o věku, pohlaví a zájmech.

Význam demografických údajů v online marketingu

V analýze webu a online marketingu se demografické údaje shromažďují za účelem získání hlubšího vhledu do cílové skupiny webových stránek nebo za účelem vytvoření person na základě těchto informací. Demografické údaje se používají především pro strategické zacílení nabídky a lze je využít také pro obchodní analýzu a vykazování výkonnosti.

Demografické údaje a zájmy jsou klíčovými metrikami v oblasti webové analýzy, spotřebitelské analýzy, plánování a cílení reklamy. Na rozdíl od sběru dat v populační vědě a statistice se marketing obvykle zaměřuje méně na údaje o porodnosti nebo úmrtnosti, ale na věk, pohlaví a zájmy.

Příklady demografických údajů

• Věk: Věk je jedním z nejdůležitějších demografických faktorů. Je dobrým ukazatelem skupin uživatelů, kteří navštěvují webové stránky, a také věkových skupin, které nejvíce nakupují. Poskytuje informace o tom, jaký obsah webových stránek je pro danou věkovou skupinu zajímavý a kde lze identifikovat potenciál.
• Pohlaví: Informace o pohlaví ukazují, které části webových stránek nebo které produkty jsou vhodnější pro muže nebo ženy. Třídění návštěv podle pohlaví lze použít jako základ pro plánování kampaní, které jsou zaměřeny na muže nebo ženy.
• Vzdělání: Údaje týkající se vzdělání ukazují například, zda uživatelé navštěvovali vysokou školu.
• Příjem: Informace o příjmu usnadňují zacílení na osoby s vysokými příjmy, které si například chtějí koupit špičkový produkt.
• Zájem: Údaje o zájmech uživatelů ukazují, o co se návštěvníci webových stránek zajímají, a umožňují vyvozovat závěry o chování spotřebitelů. Pokud například existuje afinita k určitým kategoriím výrobků ze strany uživatelů, mohou prodejci přijít s reklamou, která se na tyto zájmy zaměřuje.

Použití demografických údajů dále umožňuje segmentovat skupiny uživatelů, například vytvořit spojení mezi osobami ve věku 18 až 24 let s určitými klíčovými slovy a zájmy. Tento typ segmentace je užitečný zejména pro remarketingové kampaně.

Sběr demografických údajů

Demografické údaje se shromažďují pomocí softwarových řešení, jako je například Google Analytics. Zde se používá podmnožina celkového počtu uživatelů k extrapolaci údajů pro celkový počet uživatelů. Software tyto údaje shromažďuje pomocí různých protokolů, které zajišťují sledování. Při komunikaci mezi serverem a klientem se například shromažďují zeměpisné a jazykové informace. Pomocí souborů cookie nebo sledování událostí se zaznamenávají a ukládají další informace o pohlaví a zájmech

Informace se získávají od sítě Google Display Network a zúčastněných partnerů. Proto má smysl tyto údaje používat pro reklamu. Aby bylo možné shromažďovat demografické údaje, je třeba integrovat nebo odpovídajícím způsobem změnit příslušný sledovací kód.

K tomu, aby bylo možné používat funkce jako přehledy, je navíc nutná aktivace v účtu. Zde je důležité před aktivací nových funkcí věnovat pozornost také případným změnám v zásadách ochrany osobních údajů služby Google Analytics na webových stránkách.

Kromě využívání dat prostřednictvím produktů Google mohou provozovatelé webových stránek ke sběru a segmentaci demografických údajů používat také vlastní data. Tímto způsobem mohou internetové obchody analyzovat a vyhodnocovat vlastní údaje o zákaznících a optimalizovat tak reklamní kampaně. i zde je důležité dodržovat platné předpisy o ochraně osobních údajů a GDPR.

Příklady demografických údajů

• Věk: Věk je jedním z nejdůležitějších demografických faktorů. Je dobrým ukazatelem skupin uživatelů, kteří navštěvují webové stránky, a také věkových skupin, které nejvíce nakupují. Poskytuje informace o tom, jaký obsah webových stránek je pro danou věkovou skupinu zajímavý a kde lze identifikovat potenciál.
• Pohlaví: Informace o pohlaví ukazují, které části webových stránek nebo které produkty jsou vhodnější pro muže nebo ženy. Třídění návštěv podle pohlaví lze použít jako základ pro plánování kampaní, které jsou zaměřeny na muže nebo ženy.
• Zájem: Údaje o zájmech uživatelů ukazují, o co se návštěvníci webových stránek zajímají, a umožňují vyvozovat závěry o chování spotřebitelů. Pokud například existuje afinita k určitým kategoriím výrobků ze strany uživatelů, mohou prodejci přijít s reklamou zaměřenou na tyto zájmy.
• Jazyk: pro online marketing a design webových stránek je důležitý jazyk cílové skupiny. To platí zejména pro mezinárodně orientované internetové obchody. Například reklamní opatření a obsah musí být přizpůsobeny jazyku, kterým mluví cílová skupina.
• Země: Z jakého regionu, města nebo země pocházejí moji uživatelé? Tato otázka je důležitá pro cílení reklamních opatření konkrétně na tyto zeměpisné referenční body.

Použití demografických údajů dále umožňuje segmentovat skupiny uživatelů, například vytvořit spojení mezi osobami ve věku od 18 do 24 let s určitými klíčovými slovy a zájmy. Tento typ segmentace je užitečný zejména pro remarketingové kampaně.

Co nám říkají demografické údaje?

Existuje mnoho různých scénářů, kdy jsou demografické údaje užitečné pro analýzu webových stránek. Přehledy týkající se demografických údajů mohou poskytnout odpovědi na následující otázky:

• Jaké skupiny uživatelů navštěvují webové stránky? Mladí uživatelé mají jiné zájmy než starší uživatelé.
• Které z těchto skupin zajišťují největší příjmy? Nejvýnosnější klientela je obvykle z určité věkové skupiny.
• Kam je třeba umístit obsah, aby se zvýšily tržby? Relevantní obsah lze přizpůsobit věku, pohlaví a zájmům.
• Jak lze lépe cílit reklamu? Mladé uživatelky chtějí vidět jiné typy reklam než starší uživatelé mužského pohlaví.
• Které faktory zlepšují remarketing? Díky segmentaci lze navazující opatření přizpůsobit cílové skupině a odpovídajícím zájmům.
• Jak lze zefektivnit e-mailové kampaně a zacílit je přímo na určité skupiny? V tomto případě lze konkrétním skupinám zasílat newslettery nebo e-maily.

Závěr

V porovnání s běžným sledováním poskytují demografické údaje při analýze webu mnohem hlubší vhled do chování uživatelů. Informace o skupinách uživatelů lze využít ke zlepšení účinnosti reklamních kampaní, optimalizaci nabídky webu a v neposlední řadě i ke zvýšení prodeje. Přestože je zapotřebí podrobně porozumět používanému softwaru, toto úsilí se dlouhodobě vyplatí, zejména pokud se demografické údaje využijí pro strategické sladění sortimentu, reklamních opatření a remarketingu. Zároveň by se nemělo zapomínat na zákonné využití těchto údajů – údaje by měly být anonymní a uživatel musí být informován o shromažďování údajů i o používání souborů cookie. Zároveň musí mít uživatelé možnost shromažďování údajů rozporovat.