Демографический профиль — это форма демографического анализа , при которой информация о группе собирается для лучшего понимания ее состава или поведения с целью предоставления более релевантных услуг.
В бизнесе демографический профиль обычно используется для повышения эффективности маркетинга. Это делается путем использования собранных данных для определения того, как рекламировать продукты или услуги для конкретной аудитории и выявления пробелов в маркетинговой стратегии. [1] Фокусируясь на конкретной аудитории, компания может более эффективно расходовать рекламные ресурсы для максимизации продаж. [2] Эта тактика является более прямой, чем просто реклама, поскольку каждый является потенциальным потребителем; Хотя это может быть правдой, это не позволяет извлечь выгоду из увеличения прибыли, которую может принести более целенаправленный маркетинг. [3]
Традиционное демографическое профилирование предполагает сбор информации о больших группах людей с целью выявления общих тенденций. [4] [ ненадежный источник? ] , например, изменения численности или состава населения с течением времени. Эти тенденции можно выявить путем анализа данных, полученных в ходе опросов, переписей населения, информации о покупках в магазинах, записей, реестров и т. д. [2] Анализ этой информации может способствовать изменению услуг для определенной группы населения, например детей, пожилых людей или людей трудоспособного возраста. [1] Новые методы сбора и использования информации для демографического профилирования включают целевую выборку, квотную выборку и поквартирный скрининг. [5]
Комплексный демографический профиль — мощный инструмент маркетинга. Подробная информация о потенциальных клиентах дает представление о том, как лучше всего продать им продукт. [4] Термин «демографическое профилирование» иногда используется как эвфемизм для обозначения промышленного шпионажа . [6]
Исторически перепись была наиболее важным инструментом, когда речь шла об отслеживании демографических данных, таких как численность населения, рождаемость, смертность и семейный статус. Перепись населения США была впервые проведена в 1790 году и с тех пор проводится каждые 10 лет в соответствии с конституционным законом. Хотя вопросы переписи населения США меняются каждое десятилетие, ее цель состоит в том, чтобы количественно измерить характеристики жителей в пределах ее границ, такие как семейное положение, возраст, пол, раса, уровень образования, статус занятости и местонахождение. Несмотря на то, что перепись населения США является наиболее надежным инструментом для сбора этой информации, у нее все еще есть свои недостатки, такие как завышенный и заниженный учет, которые вызывали споры в предыдущие годы. [7]
Метаданные предоставляют современный метод построения демографических профилей. [8] [ ненадежный источник? ] Определенные типы цифровых метаданных генерируются в зависимости от поведения пользователя в Интернете (например, какие веб-сайты часто посещаются, количество времени, проведенное на каждом веб-сайте, взаимодействия с веб-сайтом или история покупок, а также то, с чем взаимодействовали другие пользователи), и служат в качестве цифровой след . Сбор метаданных настолько распространен, что компании фиксируют большинство аспектов онлайн-активности пользователей. [4] Такие компании, как Google и Facebook, получают огромную прибыль за счет создания и обработки метаданных, которые затем можно использовать для таргетированной рекламы . Этот процесс влияет на работу пользователя в Интернете, например, на выбор отображаемой рекламы или предлагаемых веб-сайтов. [8] [4]
Сбор метаданных оказался спорной темой: высказывались опасения по поводу того, как и почему подробная личная информация сохраняется и используется предприятиями. [8] Чтобы избежать будущего законодательства, ограничивающего сбор метаданных, компании должны действовать этично и помнить о конфиденциальности людей, когда они ориентируются на людей для рекламы. [8]
Пример того, как это может стать проблемой, представлен Юингом и др. (2013), которые предложили идею программы покупок в виртуальной реальности. В рамках этой программы покупателя встречает виртуальный помощник, который знает его по имени и предлагает ряд подходящих вариантов одежды с учетом его прошлых покупок. Покупатель в восторге от безупречности этого шоппинга. Однако когда они пытаются заплатить своей кредитной картой, виртуальный посетитель раскрывает неоправданно подробные сведения о финансовом положении покупателя, например, его кредитный рейтинг, историю платежей и финансовую ответственность. Этот пример подчеркивает необходимость осмотрительности в отношении объема сбора информации и способов ее применения. [9] [ ненадежный источник? ] [ соответствующий? ]
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10].
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10].
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10].
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10].