Methods of target audience analysis in digital marketing: from segmentation to CJM

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

INTRODUCTION. The rapid development of information and communication technologies necessitates the analysis of preferences and behavior patterns of target consumer groups. The study aims to examine the characteristics and selection criteria for target audience analysis methods. Comprehensive audience research requires developing appropriate market research and segmentation methodologies, as well as identifying key target audiences to maximize the effectiveness of companies’ advertising and marketing activities. Alongside traditional consumer research methods (surveys, observations, focus groups), new approaches (CJM, consumer profiling, ABCDX segmentation, etc.) are becoming widespread.

MATERIALS AND METHODS. The study identifies key target audience analysis methods and selection criteria for companies in the communication and media sectors. The research timeframe covers December 2024. Primary research methods include analysis, synthesis, comparison, and interviews.

RESULTS AND DISCUSSION. When creating advertising projects, it is crucial to study the brand’s target audience. The main characteristics of the audience depend on the project’s specifics and the company’s field of activity. Key factors influencing the choice of methods for analyzing the target audience include the objectives of the research, the company’s market segment (B2B or B2C), and its area of operation.

CONCLUSION. Target audience analysis represents a crucial step for successful brand development. It provides valuable market insights about the target audience and its needs, enabling companies to implement effective communication strategies in their operations.

About the authors

N. V. Rosenberg

Penza State University

Email: elya@sura.ru
ORCID iD: 0000-0002-0850-3871

Dr. Sci. (Philology), Professor, Head of Philosophy and Social Communication Department 

Russian Federation, 40 Krasnaya St., Penza, 440026, Russian Federation

A. Yu. Piterova

Penza State University

Author for correspondence.
Email: press_centr_pnz@bk.ru
ORCID iD: 0009-0007-4908-5219

Cand. Sci. (History), Associate Professor, Associate Professor of Philosophy and Social Communication Department, Librarian

Russian Federation, 40 Krasnaya St., Penza, 440026, Russian Federation

References

  1. Dulepinskaya D.A. Methods of differentiation of target audiences & channels of communication with them. Vestnik nauki = Science Bulletin, 2023, vol. 4, no 9 (66), pp. 23-27. (In Russ.) https://elibrary.ru/duxbwk
  2. Khokhlov D.A. Research of actual characteristics for describing of the target audience for digital marketing. Vestnik universiteta = University Bulletin, 2021, no. 11, pp. 47-52. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/1816-4277-2021-11-47-52, https://elibrary.ru/irzywr
  3. Alekseev S.V., Naumov E.I. Segmentation of the target audience: interaction with content on advertising plat-forms and social media. Materialy Vserossiiskoi natsional’noi nauchno-prakticheskoi konferentsii «Chelovek – Sem’ya – Obshchestvo – Gosudarstvo – Biznes: formirovanie obraza budushchego Rossii» = Proceedings of the All-Russian National Scientific and Practical Conference “Man – Family – Society – State – Business: Shaping the Image of Russia’s Future”. Moscow, Moscow Witte University Publ., 2024, pp. 229-238. (In Russ.) https://elibrary.ru/klfscc
  4. Kholdarov T.B. A functional model of segmentation of the target audience of users. Vestnik nauchnykh konfe-rentsii = Bulletin of Scientific Conferences, 2023, no. 4-3 (92), pp. 106-108. (In Russ.) https://elibrary.ru/awimdn
  5. Zhokhova P.E., Bura A.A. A comprehensive approach to studying the target audience and the negative effects of incorrect segmentation of the target audience. Molodoi uchenyi = Young Scientist, 2021, no. 42 (384), pp. 41-45. (In Russ.) https://elibrary.ru/giorsn
  6. Mikryukov V.O., Voskanyan M.M., Galavanova S.E. Applying the jobs to be done approach in strategic marketing. In Situ, 2022, no. 12, pp. 116-118. (In Russ.) https://elibrary.ru/fzhefy
  7. Maremkulov I.A. Traditional and modern approaches to customer segmentation for businesses. Konkurentosposobnost’ v global’nom mire: ekonomika, nauka, tekhnologii = Competitiveness in a Global World: Economics, Science, Technology, 2024, no. 4, pp. 138-142. (In Russ.) https://elibrary.ru/keosie
  8. Kapustina L.M., Izakova N.B., Vikhareva Yu.S. Company promotion strategy: new tools and trends. Estestven-no-gumanitarnye issledovaniya = Natural-Humanitarian Studies, 2023, no. 5 (49), pp. 135-140. (In Russ.) https://elibrary.ru/pqlymr
  9. Goncharova T.S. Using the 5W method to segment the target audience: a case study of a fitness club. Sbornik statei Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii «Mezhdistsiplinarnost’ nauki kak faktor innovatsionnogo razvitiya» = Collection of Articles of the International Scientific and Practical Conference “The Interdisciplinary Nature of Science as a Factor in Innovative Development”. Tyumen, LLC AMI Publ., 2018, pp. 129-132. (In Russ.) https://elibrary.ru/yvlesj
  10. Leonenko K.V. Analysis of the target audience of a flower salon using the 5W method. Sbornik statei XLVIII Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii «Fundamental’nye i prikladnye nauchnye issledovaniya: aktual’nye voprosy, dostizheniya i innovatsii» = Collection of Articles of the 48th International Scientific and Practical Conference “Basic and applied scientific research: current issues, achievements and innovations”. Penza, Nauka i Prosveshchenie (PE Gulyaev G.Yu.) Publ., 2021, pp. 127-129. (In Russ.) https://elibrary.ru/flfxrx
  11. Mantusov A.B., Dorzhinova Z.B., Bainieva K.T. Application of the “5W+2H” method in the educational process. Sbornik trudov Vserossijskoi nauchno-prakticheskoi konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem «Traditsii i innovatsii v nauke i obrazovanii v aspekte tsifrovizatsii» = Proceedings of All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation “Traditions and Innovations in Science and Education in Digitalization Aspect”. Elista, Kalmyk State University Publ., 2023, pp. 72-77. (In Russ.) https://elibrary.ru/giwcgo
  12. Kmet E.B. The role of customer journey maps in shaping a retailer’s unique customer experience. Prakticheskii marketing = Practical Marketing, 2024, no. 8 (326), pp. 37-43. (In Russ.) https://doi.org/10.24412/2071-3762-2024-8326-37-43, https://elibrary.ru/tlzedp
  13. Sakada P.A. Analysis of consumer behavior through social media for a small business marketing strategy. Eko-nomika i predprinimatelstvo = Economy and Entrepreneurship, 2024, no. 5 (166), pp. 872-876. (In Russ.) https://doi.org/10.34925/EIP.2024.166.5.177, https://elibrary.ru/klhckv
  14. Danchenok L.A., Kulakova E.Yu. Marketing approaches to promoting business education based on the applica-tion of Ben Hunt’s ladder and CJM. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya «Ekonomika i pravo» = Bulletin of Udmurt University. Series Economics and Law, 2022, no. 1, pp. 17-26. (In Russ.) https://doi.org/10.35634/2412-9593-2022-32-1-17-26, https://elibrary.ru/uoqjod
  15. Kudryavtseva A.V. Methods of audience study in media product strategy: development of methodological rec-ommendations for the use of tools for studying the audience and understanding its needs. Aktual’nye issledova-niya = Current Research, 2024, no. 31-2 (213), pp. 42-49. (In Russ.) https://doi.org/10.5281/zenodo.13117812, https://elibrary.ru/ikhywr

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».