Nu ratați știrile din industria de marketing de mâine

Apariția vehiculelor electrice (EV) a fost o poveste atât a creșterii rapide, cât și a obstacolelor încăpățânate. Într-adevăr, potrivit Urban Science, o companie de consultanță și tehnologie auto cu sediul în Detroit, vânzările combinate de vehicule electrice hibride plug-in (PHEV) și hibride electrice (HEV) au crescut cu 31% între 2023 și 2024 . Potrivit Urban Science, unul din șase vehicule vândute până la sfârșitul anului 2023 avea un grup motopropulsor electrificat; până la 30 aprilie 2024, această cifră a crescut la aproximativ unul din cinci.

Nu este surprinzător că producătorii de automobile răspund la interesul crescut al consumatorilor pentru vehiculele electrice. Odată un sector dominat de Tesla, producătorii de echipamente originale tradiționale și emergente (OEM) extind dramatic tipul și varietatea de vehicule electrice pe care le oferă spre vânzare. Cu toate acestea, în ciuda acestui progres, vânzările de vehicule electrice sunt provocate de o serie de factori – inclusiv totul, de la prețurile tradiționale ridicate ale autocolantelor în comparație cu vehiculele pe benzină până la preocupările legate de disponibilitatea și calitatea infrastructurii publice de încărcare de mare viteză.

Incertitudinea publicului diminuează rentabilitatea investiției în marketing

Producătorii OEM, dealerii de mașini împreună cu platformele de cerere (DSP) și agențiile lor se confruntă cu un alt obstacol pe piața în creștere, dar din ce în ce mai competitivă a vehiculelor electrice: cum să identifice și să comercializeze consumatorilor cu probabilitatea de a-și cumpăra mașinile și camioanele. În esență, problema pentru OEM, dealeri și partenerii lor de marketing este lipsa datelor de calitate privind publicul.

„VE-urile moderne există doar de atâta timp. Este un produs de consum atât de nou pe care marketerii îl pot comercializa”, a declarat Scott Clark, Director de Dezvoltare a Produsului la Urban Science, care deservește OEM-uri, dealeri și companiile de tehnologie de publicitate care îi sprijină. „Agenții de publicitate sunt provocați de modul în care identifică intenții de vehicule electrice într-un lanț de aprovizionare cu tehnologie care poate fi mai mult zgomot decât informativ uneori .”

În absența unor date bune, OEM-urile, rețelele de dealeri, DSP-urile și agențiile lor trebuie să se bazeze pe date și metodologii proxy. O abordare este de a concentra bugetele de marketing la nivel regional în locuri precum New York și California, unde sunt vândute o mulțime de vehicule electrice. Dar aceasta nu este o strategie precisă pentru identificarea potențialilor clienți și maximizarea rentabilității cheltuielilor publicitare.

O altă strategie de status quo pentru identificarea gospodăriilor interesate de vehiculele electrice este crearea de profiluri de cumpărător care să poată fi utilizate pentru a viza inițiativele de marketing digital. Dar strategia este în mod inerent limitată, deoarece datele sursă utilizate pentru a construi profiluri sunt incomplete și nu sunt specifice vehiculului electric. Este dificil să creezi un model EV bun fără date EV. „Se fac multe modele proaste”, a spus Carl Matter, directorul de performanță AdTech al Urban Science „De exemplu, furnizorii de date care au observat doar o parte din populație vor folosi statistici inferențiale pentru a modela până la 100% și vor face afirmații despre întreaga populație.” Sau, pentru a spune simplu, statisticile inferenţiale sunt folosite pentru a compensa faptul că furnizorii de date nu au date complete despre vânzările de vehicule electrice.

Datele de vânzări ca bază pentru marketingul direcționat

Din păcate, direcționarea bazată exclusiv pe date proxy este limitată în capacitatea sa de a identifica persoanele care sunt pe piață pentru un vehicul electric atât din cauza datelor inadecvate, cât și din cauza lipsei de analize capabile să identifice tendințele și oportunitățile în seturi mari de date. Există, fără îndoială, valoare în datele demografice și geografice și în statisticile inferențiale. Doar că există o putere de predicție mai mare și o înțelegere nuanțată a publicului în valorificarea datelor privind achizițiile anterioare. De exemplu, Urban Science's Matter subliniază că o examinare aprofundată a datelor despre vânzări dezvăluie că preconcepțiile despre interesul pentru vehiculele electrice în rândul proprietarilor de camioane sunt pur și simplu greșite.

„Am observat o creștere extraordinară a proprietarilor de camioane care au adăugat vehicule electrice. Nu scapă de camioanele lor, sunt încă foarte loiali camioanelor lor, dar adaugă și un EV”, a spus Matter. „Asta nu ar fi înțelepciune convențională pentru mulți oameni. Cu siguranță nu este pentru mine. O parte din motivul pentru care datele sunt atât de importante este că, dacă îți vei cheltui banii în acest spațiu în care resursele sunt limitate, trebuie să-ți aduci publicul corect.”

Este imposibil să supraestimați importanța datelor detaliate și localizate despre volumul de achiziții combinate cu analize sofisticate pentru a informa campaniile de marketing eficiente pe termen scurt și lung. De exemplu, Urban Science folosește date, create din relații de decenii cu producătorii de echipamente originale, pentru a identifica gospodăriile din toată țara cel mai probabil să achiziționeze un anumit model sau marcă de vehicule electrice. Totul începe cu date de calitate.

„Știm că datele istorice despre vânzări au cea mai mare putere de predicție pentru vânzările viitoare”, a spus Matter. „Acesta este avantajul nostru. Avem o înțelegere detaliată a cine, ce, când și unde pentru fiecare achiziție. Avand volum de vanzari datele la nivel individual sunt o componentă esențială a strategiilor eficiente de direcționare pentru a oferi o mai mare precizie și personalizare”

Profitați la maximum de datele bune

Acest tip de date despre audiență este de ajutor agenților de marketing pe cont propriu, dar poate deveni și mai valoros atunci când este sporit cu inteligență. De exemplu, algoritmii Urban Science analizează datele pentru a obține scoruri de înclinație a cumpărătorilor.

„Există modele în date pe care tu și cu mine nu le-am putea vedea cu ochiul liber, dar pe care algoritmii fin reglați le pot capta”, a spus Clark. „Asemenea modului în care Netflix prezice ce poate urmări cineva în continuare pe baza obiceiurilor de vizionare din trecut, tehnicile noastre de învățare automată prezic probabilitatea unei gospodării de a cumpăra un anumit segment de vehicul, o marcă sau chiar un model pe baza comportamentului de cumpărare din trecut. De exemplu, gospodăriile pe care le-am estimat că vor fi pe piață pentru a cumpăra un vehicul electric au făcut acest lucru la o rată de 5 ori mai mare decât gospodăriile despre care am considerat că au o probabilitate mai mică. Agenții de publicitate EV pot beneficia de aceste capacități analitice în campaniile lor astăzi.”

Datele solide și actualizate continuu promovează acuratețea, eficiența și responsabilitatea asupra faptului că dolarii de marketing EV au un impact. De exemplu, deoarece Urban Science primește date zilnice de vânzări, poate reîmprospăta, valida și îmbunătăți în mod continuu performanța modelelor lor predictive. Chiar și așa, este totuși important să se măsoare dacă direcționarea atinge obiectivul dorit.

Urban Science are un produs de măsurare care permite potrivirea deterministă unu-la-unu a expunerilor media cu vânzările. „Măsurarea impactului dolarilor dvs. publicitari asupra conversiilor din vânzări reprezintă mizele de masă”, a spus Clark. „Cu partenerul potrivit de date și analiză, puteți ajunge la cei care intenționează EV și să validați performanța măsurând momentul în care se convertesc.”

Piața vehiculelor electrice se află într-un moment de mare schimbare, incertitudine și oportunități. Navigarea eficientă și cu succes a acestuia va necesita un marketing inteligent, orientat către consumatorii receptivi. Fundamentul acestor eforturi sunt date complete și detaliate de vânzări.

Dacă sunteți în căutarea unui partener care să vă ajute cu strategia de marketing pentru vehicule electrice, conectați-vă cu Urban Science.