9 июля 2015 г.
Big Data в сфере интернет-рекламы
Рынок интернет-рекламы растет с каждым годом: увеличиваются объемы медийной и контекстной рекламы, появляются новые инструменты, которые позволяют увеличить охват целевой аудитории бренда/компании, достичь роста продаж и добиться наиболее высокого показателя рентабельности маркетинговых инвестиций (ROMI). К числу таких инструментов можно отнести таргетированную и профилированную рекламы, основанные на технологиях работы с большими данными. Причем данные могут быть взяты из разных источников:
- которые находятся в открытом доступе (например, результаты исследовательских организаций);
- которые предоставила непосредственно сама компания.
Поскольку основная часть собранной информации не имеет структуры, ее необходимо обработать и привести к единой системе, которую можно в дальнейшем использовать и анализировать.
Использование Big Data особенно актуально при работе с социальными сетями, причем в двух аспектах:
- когда анализируются знания конкретной площадки о своей аудитории (пол, возраст, интересы, индекс соответствия) или собственные данные рекламодателя (first party data) о посетителях его сайта;
- когда определяется социальный портрет аудитории (профилированная реклама): поиск похожей аудитории, пересечение и взаимное обогащение данных из различных источников, определение языка, анализ тональности контента, построение социального графа и пр.
Главное преимущество больших данных — это возможность создать портрет своего потребителя и управлять полученной информацией при планировании рекламной кампаний и формировании бюджета.
Стоимость внедрения
Стоимость разработки собственной платформы для работы с большими данными высока. Она варьируется в пределах от нескольких сотен тысяч до миллионов долларов, поэтому подобные технические платформы могут позволить себе крупные компании, бизнес которых тесно связан с IT-технологиями, например, «Сбербанк России», «Тинькофф Банк» (ТКС), Lamoda и пр.
Помимо того, что на сегодняшний день есть предложения по готовым аудиторным сегментам от ведущих рекламных платформ (DoubleClick by Google, Atlas by Facebook, RB Videomatic, разработанную и принадлежащую Mail.Ru Group), на рынке стали появляться независимые платформы для управления данными (SocialKey Ads by DSL, Auditorius, Facetz.DCA). Они предлагают рекламодателям, например, технологии по обогащению и актуализации CRM-систем структурированной клиентской информацией из социальных сетей (programmatic и profiling).
Оценка эффективности внедрения и использования
Оценка эффективности внедрения и использования Big Data для рекламодателя строится на основе KPI его бизнеса путем повышения показателей конверсии на всех этапах воронки продаж. В большинстве случаев качественный рост показателей будет заметен на первых этапах привлечения клиентов. Он будет выражаться в росте количества целевых обращений в компанию (звонки, заявки или посещение офисов продаж). Но вместе с тем важно анализировать изменения коэффициентов конвертации «до сделки» и сравнивать средний чек покупки или средний показатель совокупной прибыли компании, получаемой от одного клиента за время сотрудничества с ним (CLV).
К числу основных преимуществ при работе с Big Data в интернет-рекламе могу отнести следующие:
· разнообразие и уникальность источников данных (знаний о пользователях);
· технологии хранения, обработки и обогащения данных;
· маркетинг и социальная аналитика при сборке аудиторных сегментов и создании обучающих выборок с целью последующего масштабирования целевой аудитории;
· отстроенная система измерения эффективности сегментов и анализа фидбэка;
· автоматизация процессов управления и оптимизации кампаний.
Но главное преимущество больших данных — возможность установить персонализированный контакт с целевой аудиторией и подать информацию как естественную (нативную), когда аудитория не воспринимает ее как рекламу, что позволяет повысить лояльность пользователей социальных сетей.
Источник: Светлана Ермаченкова, генеральный директор проекта SocialKey Ads компании Digital Society Laboratory
