소비자는 휴일 주위에 지출의 정신에 싸여있는 유일한 사람이 아닙니다. 소비자가 가장 관대 할 때, 광고주는 완벽한 선물을 찾고 좋은 소식을 나누기 위해 게임을 업핑하고 큰 돈을 지출하고 있습니다. 청량 음료를 마시는 귀여운 북극곰의 이미지나 현명하게 부서지는 초콜릿으로 덮인 사탕을 통해 광고주는 기술, 의류, 게임, 책, 주방, 스포츠 용품 및 보석 부문에서 작년에 거의 2.5 억 달러를 지출했으며 이는 5 년 전 20 억 달러에서 증가했습니다.
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최근 연구에서 닐슨은 전통적인 선물 카테고리를 조사한 결과, 소비자들이 휴가 쇼핑 목록을 브레인 스토밍하기 시작하면서 광고 지출이 네 번째 분기로 이동하면서 눈에 띄는 급증을 발견했습니다. 모든 카테고리의 광고주들은 작년 4분기 연휴 시즌에 5년 전보다 광고에 더 많은 돈을 썼으며, 기술 제품(26%), 비디오 게임(23%), 책(21%), 주방/조리기구(46%), 보석류(42%)가 그 대부분을 차지했다.
휴가 전 달은 마케팅 담당자에게 중요한 시간으로 남아 있으며 일년 동안 광고 지출의 대부분을 포착합니다. 2013 년 휴가 전 광고는 의류, 조리기구 및 기술 카테고리에 대한 모든 광고 지출의 3 분의 3 이상을 차지했지만 휴일의 큰 선수는 보석, 비디오 게임 및 장난감입니다. 이 분야의 4 분기 광고 지출은 2013 년 광고 지출의 무려 60 %, 52 % 및 56 %의 점유율을 각각 나타냈다.
막판 쇼핑객을 위한 막판 광고
그러나 다른 소매 카테고리의 마케팅 담당자는 광고 달러를 극대화하기 위해 다양한 전략을 사용합니다. 예를 들어, 닐슨은 보석 카테고리의 광고 지출이 일반적으로 12 월에 최고조에 달한다는 것을 발견했습니다. 광고주는 막판 남성 쇼핑객과 연결하려고 할 수 있으며, 그 중 70 %는 휴가 쇼핑을 시작하기 위해 기다릴 계획이라고 답했으며, 최근 미국 전역의 25,000 인구 통계 학적 대표 가구를 대상으로 한 소비자 설문 조사에 따르면 2014 년 9 월에 실시되었습니다.
소비자 설문 조사에 따르면 가구의 22 %가 이미 올해 쇼핑을 시작했습니다. 가족 구성원 다섯 명이 더 많은 가정의 32 %와 12 세 미만의 어린이가있는 가족의 32 %가 이미 시작했으며, 선반이 맨손이되기 전에 올해의 "It"장난감, 장치 또는 비디오 게임을 걸러 내기를 희망 할 가능성이 높으며 광고주는이를 분명히 주목했습니다. 장난감 광고주는 일반적으로 11 월에 휴가 지출을 집중하며 12 월에 달러 금액이 크게 감소합니다.
"광고주가 돈을 쓰러 오는 소비자를 예측할 수있는 이런 시간은 정말로 없습니다. 광고주가 차별화되고 잠재 고객과 공감하며 가정, 온라인 및 매장에서 소비자 판매를 유도하는 현명한 광고 투자를하는 것이 중요합니다."라고 Nielsen의 광고주 솔루션 글로벌 책임자 인 Randall Beard는 말합니다. "소비자 구매 행동을 예측할 수 있다는 것은 엄청난 다리이지만, 가능한 최고의 휴가 캠페인을 제공하는 것은 은행의 돈과 또 다른 크리스마스 광고의 차이입니다."
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소비자들은 기술 제품, 장난감, 의류 및 서적을 포함한 많은 동일한 범주에 2013 년보다 올해를 더 많이 지출 할 계획이라고 언급했습니다. 그리고 주택의 약 32 %는 이번 휴가 시즌 내내 $ 250와 $ 500 사이에서 지출 할 계획이며, 이는 작년에 비해 1.9 %의 예상 달러 판매 증가에 기여했습니다. 다문화 가정은 또한 아프리카 계 미국인의 17 %와 히스패닉계 미국인과 아시아계 미국인의 13 %가 이번 휴가철에 사랑하는 사람들의 스타킹에 약간의 추가 비용을 투입 할 계획으로 지출 증가를 주도하고 있습니다.
방법론
이 분석을 위해 Nielsen Monitor-Plus는 의류, 서적, 주방 / 조리기구, 보석, 장난감, 비디오 게임 및 기술 분야와 함께 정의 된 특정 제품 범주에 대해 네트워크 (영어 및 스페인어), 케이블 (영어 및 스페인어), 신디케이션 및 스팟 TV에서 TV 전용 광고 지출 활동을 측정했습니다.
이 기사의 소비자 지출 통찰력은 2014 년 9 월 인구 통계적으로 대표되는 25,000 개 이상의 미국 가정에 대한 소비자 설문 조사와 1,000 억 달러 이상의 매출을 대표하는 5 개 부서를 다루는 92 개 범주의 분석에서 판매 예측이라는 두 가지 맞춤 연구에서 파생되었습니다.
