РИФ+КИБ: 9 вопросов про работу с данными

17 апреля в рамках конференции РИФ+КИБ 2019 от кластера “Реклама и маркетинг” агентство Artics Internet Solutions провело секцию, посвященную использованию данных в рекламе. Вместе с приглашенными спикерами от ВКонтакте, OBI, Rambler Group, Первым ОФД и CleverDATA разобрали кейсы, обсудили, на чем строится работа с данными и с какими сложностями сталкивается бизнес.

Где найти данные и как с ними работать?

Андрей Тотмаков, представитель CleverDATA, рассказал о решениях для управления работы с данными и взаимодействии с разными каналами сбора информации о пользователях и их поведении.

Сегодня компании могут собирать действительно большие по объему 1st party и 3rd party данные, которые можно использовать для обогащения знаний о собственной аудитории и для обучения моделей машинного обучения, — говорит Андрей Тотмаков.

Какие данные можно использовать?

  • поведение пользователя веб-сайта и мобильного приложения;
  • транзакционные данные;
  • звонки в колл центр;
  • email;
  • мобильные номера;
  • MAC-адреса и так далее.

Как использовать данные?

Можно передать работу рекламным площадкам ВКонтакте, myTarget, Google, Яндекс или независимыми площадками, которые реализуют кампании на основе своих данных. Или использовать тренд последнего года — Customer Data Platform (CDP) — платформа для работы с собственными данными.

На примере работы с британскими интернет-магазинами косметики Beauty Brains CleverDATA показывает, что даже у сегмента малого и среднего бизнеса есть достаточное количество данных, чтобы использовать машинное обучение и строить персональную коммуникацию с клиентами.

Мы проанализировали рассылки, которые делают сайты: какое письмо открыл пользователь, какую ссылку кликнул; а также собрали данные о продажах, интересы пользователей, проследили цикл возвратных покупок. И объединили их, построив собственную мини CDP, которая помогает реализовать персонализированные коммуникации, — комментирует кейс Андрей.

Таким образом, ранее запущенные широковещательные рассылки заменили на автоматизированные, которые строились на основе сгенерированных персональных рассылок.

Для компании S7 Airlines CleverData строили платформу для обработки first party данных, в которой объединили информацию по бронированию, поиску и поведению пользователей на сайте, данные программ лояльности, рассылкам и так далее.

На базе аналитических ресурсов компании S7 и самой CleverData провели тестирование развития машинного обучения и рекомендательных моделей для рассылки и рекомендуемых направлений. В результате выделили несколько моделей рекомендаций, которые в итоге дали до x10 увеличения конверсии.

Почему работа с микросегментами — это не всегда хорошо?

Даниил Щербаков, digital media planner компании OBI и Антон Якушев, руководитель группы по работе с ключевыми клиентами Segmento выступили с кейсом рекламной кампании OBI, основной целью которой был максимальный охват клиентов, интересующихся товарами для дачи. Ритейлеру было важно прокоммуницировать с узкими сегментами перед дачным сезоном: теми, кто закупал подобные товары в прошлом году, теми, кто приобретает похожие позиции у конкурентов, а также с лояльной аудиторией, которая была активной в покупках в другие сезоны.

Антон Якушев рассказал, что кампанию строили поэтапно: сначала использовали таргетирование на основе офлайн-данных:

  • регулярные покупки;
  • дорогие покупки сегмента DIY;
  • совершенные покупки в тот же период в прошлом году;
  • релевантные покупки у конкурентов.

По этим сегментам провели look-alike анализ. В результате определили в онлайне те сегменты, которые соответствуют вышеупомянутой офлайн-аудитории.

Полученную микросегментацию масштабировали в рамках всего интернета. Однако оказалось, что digital-метрики — недостаточные для большого количества продаж в магазинах OBI.

Решением проблемы стал отказ от микросегментации.

Нельзя злоупотреблять микросегментированием. Те данные, которые у вас есть, действительно могут помочь вытащить из офлайна клиента, который будет идеально подходить под портрет вашей аудитории, но таких людей мы найдем 10 штук во всем интернете. Если показать им рекламу, в лучшем случае один из них что-то купит, но такая игра не стоит свеч. Поэтому нужно искать связки между офлайн и онлайн-данными, чтобы кампании были более широкими и давали эффект, основанный на повышении продаж, — комментирует Антон Якушев.

Компания перестала таргетироваться конкретно на тех, кто покупал в OBI или у конкурентов. Аудиторию разделили по категориям. Разработали более 30 баннеров и сделали персонализированную коммуникацию. Например, мужчине, который интересовался ремонтом показывались инструменты, женщине — предметы для дизайна.

Это позволило получить достаточный объем аудитории и обеспечить хороший уровень покупок. Так, если в первой стратегии кампания принесла офлайн CR -1,9%, то вторая — почти в два раза больше — 3%.

Мы также рассчитали sales-lift, он составил 21%, то есть те люди, которые видели рекламу в интернете, совершили на 21% покупок больше, чем те, кто ее не видел. Сложно сказать, насколько этот показатель эффективен. Мы работаем с новой метрикой, которую нужно отслеживать в динамике, после чего работать с ней и оптимизировать, — комментирует Даниил Щербаков.

Как данные помогают оптимизировать кампании?

Продолжая тему нестандартного подхода к использованию данных, представитель Rambler Group Александр Логачев рассказал, как еще можно использовать информацию о пользователях для бизнеса.

При работе с сезонными кампаниями

Помимо внешних данных, которые дают информацию о пользователе, можно работать с данными окружения: взять во внимание курсы валют, погоду, индекс заболеваемости или матчи, которые сейчас идут. Это как раз те данные, которые позволяют менять рекламную кампанию в зависимости от наступления каких-то событий. Например, при работе с фармой баннеры могут включаться в зависимости от индекса заболеваемости в регионах.

Такой ход в одной из кампаний принес клиенту CTR на 35% больше среднего по категории, а постклик увеличился в два раза, — комментирует Александр.

При завышенном CTR

Случай из практики: в 2016 году при пакетном размещении баннера CTR показал аномально высокие 10%. Это заметил оптимизатор на одном из сайтов Rambler и перераспределил туда показы. Но оказалось, что на странице была проблема с версткой: когда пользователь кликал на меню, попадал на баннер. Это хорошо с точки зрения статистики, но клиенту такие показатели пользы не приносят. Поэтому проблему устранили и изолировали окружение баннера.

При рекомендациях в онлайн-магазинах

Если в интернет-магазине не автоматизирована подборка рекомендаций, предложения составляет человек. Мы заметили, что машинное обучение, работающее на основе данных о пользователе (как он ведет себя на сайте) в 1,5 раза эффективнее человека и на 20-50% приносит больше выручки.

При работе со СМИ

С помощью данных пользователю также можно делать контентные рекомендации, новостей и статей, которые ему больше будут интересны. В этом плане выборка от машинного обучения показывает результативность в два раза выше, чем если бы рекомендации составлял человек.

Для рекламы в кинотеатрах

В Rambler Group есть две сети кинотеатров: “Формула Кино” и “Синема Парк”. Данные, которые в результате получает группа компаний, позволяют создавать новые продукты. Это автоматизированная продажа рекламы по контактам — работает алгоритм, который раз в пять минут оптимизирует расстановку рекламных роликов в кинотеатрах, набирая необходимое количество контактов. Практически также, как работает движок медийной рекламы в интернете.

Для чего нужны фискальные данные?

Рассказать о том, что такое фискальные данные, как их используют и собирают, пригласили представителя Первого ОФД Алексея Петрина.

Оплата в салоне красоты или шиномонтаже, гипермаркете или e-com магазине — не важно — у оператора фискальных данных есть информация обо всех транзакциях, в которых человек расстается с деньгами. В сутки через нас проходит от 25 до 35 млн чеков, а накопленная база составляет 15 млрд чеков. Это вся география России — от Дальнего Востока до Калининграда и любые сферы бизнеса, — рассказывает о возможностях Первого ОФД Алексей Петрин.

Конкретные решения для бизнеса, которые дают фискальные данные:

  • узнать результативность по продажам после проведенного промо и оперативно оптимизировать digital-кампании;
  • узнать, насколько быстро новая цена проникает в разных регионах;
  • сделать прогноз продаж и фактических продаж: фискальные данные позволяют анализировать ситуаций, когда продажи проседают, а когда, наоборот, дают аномальный всплеск;
  • создать GPS-квадрат — расположение торговых точек и сделать аналитику: чем с точки зрения продаж конкретный регион города отличается от другого.

Какой эффект дает использование данных ОФД

Результативность использования фискальных данных Алексей продемонстрировал на основе кейса Libresse. Было проведено исследование, основанное на продажах трем тестовым группам (одна группа — контрольная) в регионах и городах миллионниках.

Так, в Уфе выручка повысилась на 14,9%, а в городах миллионниках на 4,2%.

Как социальные сети собирают данные?

Павел Астахов, представитель ВКонтакте, рассказал, что большой объем данных, которые они получают в рамках информации о пользователях социальной сети распределяется на работу нескольких инструментов:

  • Streaming API — публичные данные для помощи в ведении сообществ и работе с аудиториями таргетинга;
  • Notify — данные телефонов пользователей для рассылки пользовательских СМС (рекламные не пропускают);
  • Построение look-alike сегментов;
  • Таргетинг и ретаргетинг:
  • О2О-атрибуция: QR, Ловушки, Чекбэк, Performance retail.

Почему стоит отдельно выделить QR-код?

В работе с данными есть определенная сложность: нет единой трекинговой метки, которая позволит измерять всю поступающую информацию. Она также дополнительно помогает отслеживать офлайн-конверсии, наращивать эффективность онлайн-рекламы.

Как помогает QR-код? Если человек увидел объявление в онлайне, он может прийти в офлайн по QR-коду, и наоборот, если он увидит рекламу в офлайне, можно дать дополнительные знания о бренде с помощью перехода на лендинг по тому же QR. Тем самым происходит экономия времени клиента, разгруз службы поддержки и происходит общее увеличение переходов на сайт или группу.

Мы провели внутреннее исследование, оказалось, что не все люди знают, что такое QR-коды. Мы стараемся обучать пользователей этому, ведь достаточно посмотреть на Китай, где QR-коды очень активно развиваются. Не удивительно! Это один из самых простых и прямых каналов коммуникации на сегодняшнем рынке, — говорит Павел Астахов.

Только у айфона есть встроенный QR-ридер, для остальных ВКонтакте сделали QR-ридер в своей камере.

Так произошло с кейсом акции ВКонтакте и канала “ПЯТНИЦА!”. QR-коды появились во время показа телесериала с Анастасией Ивлеевой, зрители сканировали их с помощью камеры ВКонтакте и в режиме реального времени собирали тематические стикеры. Результат: 1,2 млн успешных сканирований и 625 тысяч получений одной части стикерпака.

А во время выставки «Фрида Кало и Диего Ривера» в Манеже команда ВКонтакте дополнила экспозицию при помощи QR-кодов на стенах. Коды вели посетителя на онлайн-контент: плейлисты с музыкой из фильма "Фрида", лонгриды со списками книг и

документальное видео, тест на знание выставки. Всего было зафиксировано около 47 тысяч переходов.

В рамках РК ВКонтакте использовала QR-коды также в чеке покупки. С брендом Fanta социальная сеть раздавала стикеры за скан чека. Кампания принесла 188 тысяч уникальных переходов на группу Fanta ВКонтакте. Похожей механикой руководствовались и при реализации кампании для Макдональдс. Посетителями сети ресторанов предлагалось установить VK App Макдоналдс и получать призы за каждое сканирование чека. Результат: 285 тысяч уникальных посетителей приложения и персонализированные данные о визитах в рестораны.

Как измерить и при этом обеспечить безопасность данных?

В рамках дискуссии спикеры также обсудили актуальные темы digital-рынка. Остается открытым вопрос о системе измерения и защите персональных данных. Эксперты пришли к выводу, что важно больше развивать алгоритмы, которые защищают данные, но при этом помогают ими делиться между компаниями.

Помимо этого, digital-среда сталкивается с проблемой доверия. Крупным игрокам, вроде Mediascope, все чаще высказывают неуверенность в том, насколько хорошо они защищают данные. При это небольшие платформы, которые развивают омниканальную аналитику внутри, не всегда получают полное доверие со стороны рекламодателей.

Необходим новый верификатор или игрок, к которому будут относиться лояльно, у него будут эксклюзивные данные, которые можно будет обезличенно агрегировать по всем остальным компаниям.

Как научить человека не бояться использования его данных?

Павел Астахов признался, что служба поддержи ВКонтакте регулярно принимает множество писем от людей, которые обеспокоены использованием их данных в рекламе. Решить проблему можно с помощью обучения. Необходимо показать людям, что их данные никто не воруют, а используется лишь информация из открытых источников. Кроме того реклама стала умнее и выстраивается так, чтобы показать человеку что-то действительно нужное и интересное.

Хорошо в этом плане работают кампании на базе фискальных данных. Если в обычном случае человек приобрел товар и ему продолжают показываться баннеры, то благодаря данным о покупке из чека, таргетинг прекращается и рекламодатель может показать пользователю что-то более релевантное.

Какими навыками должен владеть маркетолог сегодня, чтобы работать с данными?

Объем знаний маркетолога не может заканчиваться творчеством. Да, мы получили искусственный интеллект, которое многое делает за нас, но нужно хорошо понимать, как он работает, чтобы в дальнейшем проводить анализ получаемых данных, совершенствовать кампании и четко осознавать, какая схема работает, а какая нет.

Получается, что креатив маркетолога сегодня строится на работе с данными. Это видно даже по тому, как крупные компании отказываются от имиджевой рекламы с большими бюджетами, в пользу более точной кампании с показателями пользовательской специфики.

Какие тренды будут развиваться в digital в ближайшие годы?

В заключении эксперты отметили, что во многом данные — это хайп прошлого года. Основной развивающийся тренд сегодня — это развитие верификаторов. Прогнозируется, что в ближайшие год-два рекламодатели будут добиваться максимальной прозрачности и искать возможность, как наиболее точно измерять эффективность кампании.

И после того, как digital-рынок решит эти запросы, появится новый тренд и необходимость во внимании к пользователю. Понадобятся технологии, которые помогут учитывать, насколько в данный момент человеку удобно и актуально получить ту или иную рекламу и действительно ли она решит его проблему.

Источник: seonews.ru

Ссылка на основную публикацию