Mi az a lookalike modelling, és miért fontos ez a mai marketingben?
A lookalike modellezés lényege, hogy nem nulláról indulunk, hanem a már meglévő, bevált ügyféladatokra építkezünk. Megvizsgáljuk, kik azok, akik eddig a legnagyobb üzleti értéket hozták a vállalkozásod számára – és mi jellemzi őket viselkedés, érdeklődés vagy döntési mintázatok alapján.
Ezekből az adatokból mintát képezünk, majd olyan új célcsoportokat azonosítunk, akik hasonló jellemzőkkel rendelkeznek.
Ezáltal nem feltételezésekre, hanem validált adatokra alapozva célozzuk meg a legígéretesebb potenciális ügyfeleket.
A modell lehetővé teszi, hogy ami már működött, azt újraalkossuk – skálázható és kontrollált formában. Így válik a meglévő ügyfélkör a növekedés alapjává.
A lookalike célzás nem kampánytrükk, hanem adatvezérelt stratégia. A meglévő legjobb ügyfeleid mintájára építünk új célközönségeket, akik hasonló magatartási jellemzők alapján nagy eséllyel reagálnak a kommunikációra.
Miért érdemes lookalike modellezéssel dolgozni?
A lookalike modellezés segít abban, hogy ne ösztönösen, hanem meglévő, már bizonyítottak pénztermelő adatalapon növekedj – kiszámíthatóbb eredményekkel. Ne kockáztass, ha nem muszáj!
Kinek ajánljuk?
Ez a módszertan minden olyan szervezet vagy szakember számára hasznos, aki tudatosan építi közönségét, és nem mennyiségi, hanem minőségi növekedésben gondolkodik.
Márkaépítőknek és e-kereskedőknek, akik nem csupán láthatóságra, hanem konverzióra optimalizálnak, és valóban értékes közönségeket szeretnének elérni – nem csak elérni, hanem aktivizálni is.
Marketingeseknek és ügynökségi szakembereknek, akik napi szinten dolgoznak kampányok optimalizálásán, és az adatokat nemcsak riportálásra, hanem célcsoport- és döntéstámogatásra is használják.
Karriert váltóknak és marketing iránt érdeklődőknek, akik most építik tudásukat, és szeretnék megérteni a digitális marketing egyik legfontosabb alapelvét: nem az számít, hány embert érsz el, hanem hogy kiket.
Hogyan dolgozunk mi?
A lookalike célzás önmagában nem elég. Egy jól működő modell mögött alapos előkészítés, elemzés és optimalizálás áll. Nálunk a lookalike nem egy beállítási opció, hanem egy komplex, adatvezérelt ügyfélszerzési folyamat része.
1. Adatfeltérképezés és audit
Áttekintjük, milyen ügyféladatokkal rendelkezel – CRM, webanalitika, pixelalapú mérések, konverziós események.
Ha még nem rendelkezel strukturált adatalappal, segítünk a rendszer kialakításában és az adatok kontextusba helyezésében.
2. Ügyfélprofil-építés
Azonosítjuk, kik a legértékesebb ügyfeleid. Feltérképezzük, milyen viselkedési minták, döntési folyamatok és érintkezési pontok jellemzik őket.
Nem sablonos szegmentációval, hanem egyedi, releváns profilokkal dolgozunk.
3. Lookalike célcsoportok létrehozása
A meglévő profilokra építve olyan közönségeket építünk, akik valóban hasonlítanak a legjobb ügyfeleidre.
Platformfüggetlenül dolgozunk – ott célozunk, ahol az üzlet szempontjából értelme van: Facebook, Google, TikTok, LinkedIn – az ügyfélút határozza meg a csatornát, nem fordítva.
4. Tesztelés, mérés, optimalizálás
A modell elindítása után figyeljük az adatokat, visszacsatolásokat és konverziókat.
Folyamatosan optimalizálunk, hogy ne csak láthatóságot, hanem valódi üzleti eredményeket érjünk el
Gyakran Ismételt Kérdések
Hogyan mérhető a modell sikere?
Fő KPI-ok: konverziós arány, CPA (költség akvizíciónként), ROAS (hirdetési megtérülés), valamint a közönség aktivitása és minősége.
Használhatom a lookalike célzást B2B marketingben is?
Igen, sőt! LinkedIn, Google és saját CRM-alapú rendszerek esetén különösen hatékony, ha pontosan ismered a döntéshozóid jellemzőit.
Milyen hibákat érdemes elkerülni lookalike modellezés során?
Hibás vagy nem releváns forrásadat használata, túl széles lookalike közönség választása, és ha nem tesztelsz, nem optimalizálsz rendszeresen
Nem veszítek ezzel új, más típusú érdeklődőket?
A lookalike nem zárja ki az új célcsoportokat, csak először azokra fókuszál, akik a legnagyobb valószínűséggel konvertálnak – kevesebb pazarlás, több relevancia.
Milyen konverziós eredményekre számíthatok egy lookalike kampánytól?
Jellemzően magasabb konverziós arány és alacsonyabb ügyfélszerzési költség (CAC), mint általános célzással.
Milyen költségekkel jár egy lookalike modell felépítése és futtatása?
A modellépítés egyszeri stratégiai lépés, de a futtatás és optimalizálás kampányonként változó – viszont a költés sokkal célzottabban használható fel.
Milyen platformokon lehet lookalike célzást alkalmazni?
Meta (Facebook, Instagram), Google, TikTok, LinkedIn, sőt saját adatbázisokon keresztül e-mail automatizálásban is – a választott csatorna a célcsoportodtól függ.
Mennyi idő alatt hoz eredményt egy lookalike modell?
Már néhány napos tesztelés után láthatók a különbségek, de az igazi érték a hosszú távú optimalizálásban és skálázhatóságban rejlik.
Mennyire pontosan képes a rendszer hasonló embereket megtalálni?
Nagyon – különösen, ha tiszta, jól definiált forrásadatból indulunk ki. A célcsoport hasonlósága platformonként állítható.
Mi az a lookalike modellezés, és miben különbözik a hagyományos célzástól?
A lookalike modellezés nem találomra céloz, hanem a meglévő legértékesebb ügyfeleid mintázatai alapján keres új, hasonló viselkedésű embereket – ez adatvezérelt, nem csak demográfiai tippelés.
Milyen adatok szükségesek a lookalike modell elindításához?
Minimum egy jól szűrt, konverziót hozó ügyfélcsoport vagy esemény (pl. vásárlók, leadek), lehetőleg e-mail, pixel vagy CRM alapú adatbázis formájában.
Mi történik, ha még nincs jól strukturált ügyfél-adatbázisom?
Ilyenkor először auditáljuk az elérhető adatokat, és segítünk kialakítani egy olyan rendszert, amire már lehet lookalike modellt építeni.
Mekkora ügyfélminta kell egy jól működő lookalike modellhez?
Minél több jó minőségű adat áll rendelkezésre, annál pontosabb a modell. A legtöbb platform legalább 100–500 konverzióból már képes működő lookalike közönséget képezni, de a legjobb eredményekhez 1.000+ értékes ügyféladat az ideális. Fontos, hogy a minta ne csak nagy, hanem konzisztens és releváns legyen – vagyis valóban azt a csoportot tükrözze, akiket újra szeretnél „sokszorosítani”.
Milyen minőségű ügyféladatokat érdemes használni a modellezéshez?
Nem minden adat jó adat. Azok az ügyfelek a legértékesebbek forrásként, akik valódi üzleti értéket hoztak: vásárlást hajtottak végre, visszatérő ügyfelek, hosszú távon aktívak voltak. Egy „kosárba tett” vagy „feliratkozott” felhasználó sokkal gyengébb alap, mint egy konverziót hozó vagy upsell-re is nyitott ügyfél.
Mit csináljak, ha többféle típusú ügyfelem van?
Ne egyetlen lookalike közönséget építs! Különítsd el a főbb vásárlói vagy érdeklődői típusokat (pl. prémium vs. árérzékeny, B2B vs. B2C) és építs külön modelleket mindegyikre. Így személyre szabott kampányokkal dolgozhatsz, és növelheted a hatékonyságot.
