Организаторы
Официальный партнёр
При поддержке

Massive Attack: Как конвертировать Big Data в продажи

AdTech Russia 2016 секция Big Data

На конференции AdTech Russia 2016, прошедшей 12 мая в Москве, в рамках секции Big Data представители индустрии обсудили, как «большие данные» меняют маркетинг, рекламные коммуникации и переворачивают представление о потребителе.

В прошлом году разговоры о Big Data не утихали. И если в 2014-м приходилось скорее рассуждать о том, что же это такое, то в 2015-м появились первые результаты, которых удалось добиться с помощью автоматизированной закупки рекламных показов. Как отметил Роман Нестер, основатель Segmento, в 2016 году в список технологических трендов Gartner’s Hype Cycle впервые за много лет не вошла Big Data. «Но не потому, что умерла, как написали некоторые далекие от темы издания, а совсем наоборот. Big Data наконец перестала быть модным словом и окончательно вписалась в повседневную жизнь и работу, в том числе, маркетологов», – считает Роман.

Немного теории

Тимофей Пивсаев, директор по развитию продуктов Amnet, в своем выступлении рассказал о возможностях использования Big Data на практике. По его словам, лучше всего работают те данные, которые уже есть у компании, то есть first- и second-party данные. Они позволяют находить похожие аудитории (технология look-alike), у которых намерения совпадают с вашими лояльными клиентами. Процесс поиска осуществляется автоматически, с помощью роботов, что гораздо быстрее и эффективнее отбора вручную. Помимо этого можно обновлять аудиторию прошедших кампаний и ретаргетировать на этих пользователей последующие кампании.

«Большие данные» способны познакомить вас гораздо ближе с аудиторией за пределами сайтов, оценить интересы пользователей, их намерения, уровень доходов и множество других показателей, перечисляет Тимофей Пивсаев. Полученную информацию можно применять не только в digital и programmatic, но и в других каналах. Также она помогает подбирать креатив и само сообщение под ту или иную группу пользователей. Здесь, конечно, не обойтись без эксперимента, но благодаря измеримости и автоматизации всегда можно сделать выводы и оптимизировать кампанию. Без DMP (Data Management Platform) это практически невозможно, подчеркнул Тимофей.

По мнению Вячеслава Потепко, директора по продуктам MaximaTelecom, ключевая задача для бизнеса от собираемых данных – достижение максимальной выручки с одного контакта (рекламного показа). Big Data как раз позволяет решить эту задачу, а также «подружить» отделы маркетинга и продаж в компании и просчитать конверсию кампании. Так, MaximaTelecom формирует пользовательский профайл на основании данных о поведении человека при использовании сети Wi-Fi в метро, что включает в себя анализ посещенных ресурсов, запущенных приложений и т.д. Уникальными идентификатором пользователя в данном случае является MАC-адрес. На базе этих данных можно реализовывать продукты, объединяющие онлайн и офлайн, оценивать эффективность рекламных кампаний. Например, знание номера телефона пользователя позволяет отправлять ему SMS с информацией о спецпредложениях, когда он находится неподалеку от торговой точки.

Незнание – не аргумент

В настоящее время технологии позволяют узнать про пользователя практически все, но рекламодатель не всегда способен применить знания на практике. Поэтому зачастую аудиторные сегменты, выделяемые компанией, работают не так, как ожидалось. Ольга Кульбашник, Head of Programmatic Sales компании Avito, в своем выступлении рассказала, насколько важно, чтобы цели и средства кампании совпадали, а аудитория была верно определена. В частности, она привела пример с рекламной кампанией мебельного магазина, маркетологи которого были уверены, что основная целевая аудитория представлена девушками до 25 лет, с хорошей зарплатой, которые интересуются мебелью, к тому же у них есть iPhone. На деле среди реальных покупателей оказалась масштабная группа женщин в возрасте 45+, которые не интересуются мебелью, а чаще ищут что-то для детей, семейные развлечения и досуг, рецепты и т.д.

Как эффективно найти ту самую целевую аудиторию? В компании используют технологии автоматического построения look-alike при помощи пикселя. Также, замечает Ольга Кульбашник, важно построить look-alike-сегмент еще до старта продвижения. Тогда показатели эффективности оказываются в разы выше.

Еще очень важно использовать именно того поставщика данных, с которыми вы работаете. Например, если вы размещаете рекламу на Avito, то лучше воспользоваться их знаниями о пользователях, даже если эти знания расходятся с вашими.

Офлайн идет в онлайн и обратно

Компания «Снежная королева» за прошедший год перевела весь медиабаинг в digital на programmatic, воспользовавшись технологиями компании Segmento. Как бренд, продающий прежде всего в офлайне, ритейлер настроен на увеличение целевого трафика. Этого в компании достигают с помощью повышения осведомленности о текущих предложениях бренда (в соответствии с погодными условиями, сезоном и т.д.) и корректировки восприятие бренда (высокие цены в магазинах сети), рассказала Татьяна Голышева, директор департамента рекламы «Снежной королевы».

Татьяна Голышева

Татьяна Голышева, директор департамента рекламы компании "Снежная королева"

Реклама, базирующаяся на «больших данных», позволяет не только понять все про конкретного уникального пользователя, но и увидеть транзакцию в офлайн. Теперь нет необходимости нанимать аналитиков и заказывать дорогостоящие исследования, чтобы понять, кто приходит на ваш сайт, кто составляет ядро аудитории и кем они являются в реальной жизни и как именно тратят деньги. Собственная DMP как раз позволяет контролировать уникальный охват во всех размещениях, проводить анализ на уровне отдельно взятого пользователя вплоть до транзакций в офлайне, а также накапливать знания о клиенте, включая профиль его трат.

Как это работает. Агентству ставится задача по разработке рекламной кампании, затем создается ряд баннеров, которые автоматически тестируются системой, подбирающей наиболее релевантные товары под тот или иной сегмент аудитории. После этого происходит автоматическое тестирование без участия маркетингового отдела заказчика. Размещение на площадках происходит также автоматически. Площадок может быть более сотни тысяч, включая премиальные, при этом отслеживать ход кампании нет необходимости, система автоматически оценивает выполнение KPI и вносит изменения, чтобы в конечном счете цель, поставленная директором по рекламе, была достигнута.

Татьяна Голышева отметила, что, в отличие от e-commerce, где все легко измерить, в офлайн-ритейле директорам по маркетингу и рекламе часто приходится слышать от владельцев бизнеса вопросы про эффективность digital-каналов. Руководство хочет видеть отношение затрат к конкретным продажам.

Роман Нестер

Роман Нестер, основатель компании Segmento

95% транзакций классического бизнеса происходит в офлайне, что мешает правильно планировать бизнес и выстраивать стратегию присутствия в digital, а главное, доказать руководству необходимость продвижения в интернете. Соответственно индустрия задается вопросом о том, как измерить выхлоп от онлайна в офлайне. Поэтому Segmento, чья технология интегрирована с клиентской базой «Сбербанка», и «Снежная королева» представили совместный кейс по измерению эффективности баннерной рекламы и конверсии из онлайна в офлайн. В рамках медийной digital-кампании была отобрана группа из 4,5 млн уникальных интернет-пользователей, из них выделили контрольную группу в 10%, которой ни при каких обстоятельствах не должны были быть показаны баннеры рекламодателя. В итоге разница в CR (conversion rate) между двумя категориями составила 92%. Тестирование проводилось в течение месяца. Размещения рекламы в других каналах в этот момент не проводилось.

А дальше…

По мнению Романа Нестера, работающий инструмент для измерения конверсии онлайна в офлайн радикально изменит представление о digital и поможет оптимизировать медиазакупки. Кроме того, он позволит в режиме реального времени оценивать отдачу от вложений и на ходу автоматизировано перераспределять закупки в самые эффективные каналы. Сегодня это самый главный челлендж для индустрии digital-рекламы.

Big Data становится основным инструментом для анализа поведения аудитории, что позволяет брендам оказаться в нужное время, в нужном месте и, что важно, с нужным конкретному пользователю предложением. Главное, уметь всем этим воспользоваться.