Как работают потребительские ловушки: Targeting Mix

Самые яркие тезисы из выступлений спикеров

Ирина Гратинская, заместитель генерального директора Scanners:

Наиболее эффективный материал для аналитики и таргетингов — использовать собственные накопленные данные. А также данные соцсетей, где потребители сами оставляют информацию о себе, выражают намерения о приобретении товаров и услуг, делятся событиями из своей жизни и т. д.

Глубокую аналитику и формирование сегментов для таргетинга можно делать на основе следов пользователей не только в соцсетях, а везде, где есть потенциал анализа семантических полей и комментариев: это и сайты, и форумы, и YouTube, и многое другое.

Дать пользователю мотивацию поделиться данными о себе и получить за это дополнительное преимущество — наиболее релевантные предложения рекламодателей в части разработки креатива.

Илья Микин, управляющий партнер Target360 / Blis Russia:

Пока большинство экспериментов с использованием Больших данных не показало значительной или видимой эффективности. Отчасти потому, что ожидания от этих данных очень большие, а эффективных стратегий их использования пока разработано мало. Данные быстро устаревают, требуют тщательного сценарного планирования, подходящего к ситуации креатива. Также всегда есть желание получить большой охват, и для этого данные очень сильно «разбавляются» лукэлайками, что снижает их эффективность. Из-за этого результаты пост-клика не очевидно лучше, чем в кампаниях без данных. Тем не менее, самих данных становится больше (ОФД, интернет-магазины, сервисы и т. п.), поэтому тестировать их нужно продолжать. На текущем этапе к данным лучше относиться как к узкому высокоточному инструменту, а не массовому медиа. Один из примеров нового типа данных — это супергео, т. к. появляется на порядок больше поставщиков, предоставляющих такой тип данных о пользователях, который также можно самому проверить, в отличие от многих других типов данных.

Другая важная проблема российского и не только рынка — невозможность кросс-размещения и матчинга данных среди больших игроков (Mail.ru Group, Google, «Яндекс»). Они ограничивают установку промерочных пикселей, что делает их аудиторные данные менее прозрачными для рекламодателя. Это создает нишу для независимых игроков, сетей и технологических платформ, которые могут использовать уникальные данные (1st party, 2nd party, 3rd party) и по этим аудиторным сегментам обеспечивать кросс-частоту, охват и пост-клик. 

Сейчас ритейлеры уже научились таргетировать рекламу по сегментам из своей CRM-системы, но пока еще не начали распознавать аудиторию извне. В этом также возможность для независимых техн платформ — матчить данные в своей сети с данными CRM и выдавать информацию ритейлерам о «новых» пользователях, повышая тем самым конверсию в первую покупку.

Крупнейшие ритейлеры («Магнит», «Азбука Вкуса» и др.) переходят активно на формат «у дома», потому что потребителям важно, чтобы магазин был в пешей доступности. А это предполагает, что рекламное предложение и таргетирование также должны стать более гиперлокальными. Точность таргетинга текущих programmatic-решений не дает возможности ни точно попадать в нужный «полигон», ни точно замерять показатель процента доходимости покупателя до точки продаж. И в мире это создало нишу для специализированных технологий, которые умеют точно верифицировать геотаргетинги и удалять ошибки в геометках, а также уже прошли долгий путь в разработке методик и технологий по замеру процента доходимости.

Английская технологическая платформа BLIS, которую в России представляет Target360, является лидирующим мобильным DSP, обладает уникальными разработками по гиперлокальным таргетингам и замеру доходимости. А также позволяет размещать мобильную рекламу любых форматов — видео, in-app, кросс-девайс, ретаргетинг между форматами. 

Анна Фарафонова, Account Director Media Instinct

Пока сказать, что данные — это король, нельзя. Большинство брендов уже поигрались в историю с покупкой 3Р-дата и все еще находятся в поиске партнеров. Мы, как агентство, не можем гарантировать прозрачность используемых данных. Единственное, что можно делать, — это работать исключительно с владельцами этих самых данных: телеоператорами, ритейлерами, ОФД, e-commerce и т. д., тем самым снижая риск покупки кота в мешке.

На сегодняшний день использование триггеров соцсетей показывают наибольшую эффективность, так как дают релевантное сообщение релевантной аудитории, которой в соцсетях много. Качество трафика приближается к органике. Однако это все ещё достаточно маленькая емкость,  с которой большим брендам работать недостаточно для выполнения своих бизнес-задач.

Проблема — это сама структура российского рынка, которая не позволяет догонять одних и тех же пользователей на инвентаре Mail.ru Group, Google и «Яндекса». Соответственно, максимизировать охват или настроить кросс-частоту возможности нет. А значит, нам приходится принимать большой процент потерь при метчинге данных и терять нашу аудиторию. Это большая проблема для узких сегментов, которые, по идее, должны отрабатывать максимально эффективно. Дальше мы сталкиваемся с тем, что площадки разбавляют данные, и — «наша песня хороша, начинай сначала» и экспериментируй.

DOOH, с одной стороны, позволяет работать на верхнюю часть воронки, что в конечном итоге должно привести к увеличению емкости на этапе формирования спроса. Но здесь у агентств пока недостаточно успешно реализованных кейсов, так как сама технология требует доработки. Найти партнера, который сможет таргетировать одного и того же пользователя и в наружке и в digital, пока возможности нет. А значит, мы возвращаемся к истории непрозрачности данных. Лучше всего это прослеживается на кейсах с e-com-клиентами. Померить доходимость — да, можем. Но пока это все.

Самая эффективная  история остается в рамках онлайна — работа с теми, кто видит онлайн-транзакции в рунете. Решений по активации этих аудиторий, стимулирующих возврат на сайт с повышенной вероятностью покупки, множество.

Василий Горев, Head of trading Dentsu Aegis Network

Завышенные или неверные ожидания от использования данных мешают — они могут не перформить здесь и сейчас. Чтобы данные работали, нужно менять подход к оценке эффективности, адаптировать креативы, CTA, лендинги. 

Многие данные сейчас лучше подходят для оценки эффективности (с определенными допущениями), нежели для построения охвата или performance-кампаний — ОФД, операторы, WiFi, ритейл. 

Разрозненность и изолированность источников данных плюс отсутствие индустриальных стандартов (в т. ч. в смежных отраслях) мешают систематизировать и автоматизировать многие процессы. Как следствие, процессы затягиваются, требуют вовлечения большого количества людей и ведут к неоправданному росту операционной нагрузки на всех этапах для обслуживания довольно простых — будем честны — механик.

Видео

Презентации

• Как работают потребительские ловушки: Targeting Mix [ pptx, 2377 Kb ]

Фото