Демографический профиль — это форма демографического анализа , при которой собирается информация о группе 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 определенной аудитории, и выявления пробелов в маркетинговой стратегии. [1] Сосредоточившись на определенной аудитории, компания может более эффективно расходовать рекламные ресурсы для максимизации продаж. [2] Эта тактика более прямая, чем простая реклама, исходя из того, что каждый является потенциальным потребителем; хотя это может быть правдой, она не извлекает выгоду из возросшей отдачи, которую может генерировать более целенаправленный маркетинг. [3]
Традиционное демографическое профилирование включает сбор информации о больших группах людей с целью выявления общих тенденций, [4] [ ненадежный источник? ], таких как изменения в численности или составе населения с течением времени. Эти тенденции можно выявить, проанализировав данные, полученные в ходе опросов, переписей, информации о покупках в магазине, записей, реестров и т. д. [2] Анализ этой информации может способствовать изменению услуг для подгруппы населения, такой как дети, пожилые люди или люди трудоспособного возраста. [1] Более новые методы сбора и использования информации для демографического профилирования включают целевую выборку, квотную выборку и поквартирный скрининг. [5]
Подробный 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 промышленного шпионажа . [6]
Исторически перепись населения была самым важным инструментом, когда дело касалось отслеживания демографических данных, таких как численность населения, рождаемость, смертность и семейное положение. Перепись населения США была впервые введена в 1790 году и с тех пор проводится каждые 10 лет в соответствии с конституционным законом. Хотя вопросы в 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 местоположение. Несмотря на то, что перепись населения США является самым надежным инструментом для сбора этой информации, у нее все еще есть свои недостатки, такие как пересчет и недосчет, которые вызывали споры в предыдущие годы. [7]
Метаданные предоставляют современный метод построения демографических профилей. [8] [ ненадежный источник? ] Определенные типы цифровых метаданных генерируются поведением пользователя в сети, например, какие веб-сайты он часто посещает, сколько времени он проводит на каждом веб-сайте, какие взаимодействия с веб-сайтом или история покупок, а также с какими другими пользователями он взаимодействовал, и служат цифровым следом . Сбор метаданных настолько распространен, что компании регистрируют большинство аспектов онлайн-активности пользователя. [4] Такие компании, как Google и Facebook, получают огромную прибыль за счет создания и обработки метаданных, которые затем могут использоваться для целевой рекламы . Этот процесс влияет на онлайн-опыт пользователя, например, на выбор отображаемой рекламы или предлагаемых веб-сайтов. [8] [4]
Сбор метаданных оказался спорной темой, поскольку высказывались опасения относительно того, как и почему подробная личная информация сохраняется и используется предприятиями. [8] Чтобы избежать будущего законодательства, ограничивающего сбор метаданных, компании должны действовать этично и учитывать конфиденциальность людей, когда они нацеливают рекламу на людей. [8]
Пример того, как это может стать проблемой, представлен Эвингом 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 на основе его прошлых покупок. Покупатель в восторге от бесшовной природы этого опыта покупок. Однако, когда он пытается заплатить своей кредитной картой, виртуальный помощник раскрывает неоправданно подробные знания о финансовом положении покупателя, такие как его кредитный рейтинг, история платежей и финансовая ответственность. Этот пример подчеркивает необходимость осторожности в том, в какой степени собирается информация и как она применяется. [9] [ ненадежный источник? ] [ релевантно? – обсудить ]
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10]
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10]
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10]
Источник: Всемирная книга фактов ЦРУ [10]