Moscow.Digital: как таргетировать онлайн-рекламу по геоданным

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 3060
Moscow.Digital – это концепция регулярных и открытых митапов для специалистов онлайн-маркетинга. Площадки, сервисы, агентства, рекламодатели обсуждают насущные вопросы контекстной и таргетированной рекламы, ретаргетинга, RTB, веб-аналитики. Организатором встреч выступает система автоматизации интернет-маркетинга Marilyn.

Каждой теме отводится три встречи: первые две для погружения в тему, третья – для обсуждения и подведения итогов.

Представляем обзор одного из вводных митапов по практическому использованию офлайн-данных о пользователях для таргетинга онлайн-рекламы, который состоялся в начале апреля 2018.

Открыл встречу Виталий Щербаков, руководитель по машинному обучению и анализу данных в компании Мегафон, который представил доклад о монетизации больших данных.

Мегафон собирает пять типов данных об абонентах:

  • Демографические (пол, возраст).
  • Характер потребления (ключевые интересы).
  • Геовременные данные (данные по базовым станциям, онлайн-геоданные).
  • Круг общения (информация о звонках и смс).
  • Платежеспособность (данные по ARPU, траты на услуги связи и прочие сервисы).

Но какой бы крутой алгоритм не был, если на входе в него запихать сырые неочищенные данные, на выходе вы не сможете получить что-то стоящее. Так как основная тема этой серии митапов – использование геоданных, Виталий подробно рассказал, как они используют их.

Работа с потоками абонентов:

  • Извлекаемые инсайты. Информация о посещаемости и профилированию посетителей в конкретных точках: сколько людей проходят через точку, кто они, когда посещают эту точку.
  • Примеры use кейсов: оптимизация расположения точек продаж и базовых станций.

Работа с сегментами абонентов:

  • Извлекаемые инсайты. Информация о паттернах перемещения и потребления для конкретных сегментов населения: куда часто ходят эти люди, когда они туда приходят, какие черты поведения характерны для них.
  • Примеры use кейсов: оптимизация предложения телеком-услуг, выявление домохозяйств.

Далее Виталий перешел к описанию процесса разработки предсказательных и описательных моделей. Основные этапы создания:

  • Самый трудоемкий этап – подготовка данных (сбор и очистка, формализация задач),
  • Построение модели (генерация гипотез и возможных переменных),
  • Применение результатов/тестирование по результатам которого модель может запуститься в реализацию.

Завершил выступление Виталий несколькими кейсами по применению предиктивных и описательных моделей:

Кейс 1. Next best action. Ситуация следующая: у отдела обработки данных в большом телекоме появляется слишком много моделей. Все эти модели распространяются на всю базу, и периодически на одного абонента приходится по несколько предложений. Если спамить абонентов офферами по всем каналам, вряд ли им это понравится, следовательно, нужно выбрать, что конкретно предложить, с какой скидкой, по какому каналу и в какое время.

Кейс 2. Умная реакция. Все телекомы работают с оттоками. Когда у конкурента выходит новый тарифный план, модель показывает склонность абонента уйти на этот тариф.

Кейс 3. Лидеры мнений. Лидером мнений будет тот человек, который в группе людей, например, домохозяйстве, при уходе к конкурентам может увести за собой всех остальных. Модели помогают вести работу именно с лидером мнений, сокращая стоимость контакта.

Следующий доклад представил Алексей Князев, сооснователь компании Watcom, с рассказом о том, как можно объединить данные о посещаемости офлайн-магазина и данные о посещаемости сайта.

Компания Watcom занимается подсчетом и анализом поведения пользователей в торговых точках, так называемый, Shopping Index:

  • Кто является посетителем.
  • Какие магазины посещает.
  • Сколько денег тратит.
  • Как много времени проводит.
  • Что ему нравится.

Shopping Index позволяет:

  • Обосновать эффективность расходования и защитить маркетинговый бюджет перед инвесторами/клиентами.
  • Оперативно оценить эффективность акций и мероприятий.
  • Отследить переход офлайн-трафика в онлайн трафик и наоборот.

Подобные технологии могут быть полезны в ряде случаев:

Кейс 1. Если вы хотите провести рекламную кампанию, которая должна простимулировать посещение торговой точки, то необходимо знать, что происходит на рынке. На примере ниже можно увидеть, что дает подобное знание:

Князев_обзор_1.PNG

В целом посещаемость не изменилась, но на фоне падения рынка, фиксируется рост.

И обратная ситуация, есть рост посещаемости, но в то же время и весь рынок растет, и, возможно, акция и не при чем:

Князев_обзор-2.PNG

Кейс 2. Оценка потенциала локации. С Shopping Index можно определить наиболее перспективные локации для размещения точек ретейла или ТЦ. Данные позволяют определить особенности профилей посещаемости локаций в зависимости от их характеристик в будние и выходные дни.

Кейс 3. Профили городов по покупательской активности с учетом праздников, выходных, погоды, местных событий и т.д.

Князев_обзор-3.PNG

Закрыл митап Андрей Корохов, менеджер по инновациям рекламной группы Publicis, который поделился опытом работы с потребностями клиентов (в данном случае крупных FMCG-корпораций).

Актуальные потребности клиентов можно разделить на два тренда:

  • Поиск новых данных. Базовых онлайн-сегментов уже недостаточно, нужно искать офлайн-аудиторию для закупки в онлайн. Кооперация с ретейлом – клиенты ищут возможности использовать ритейл для более эффективного таргетинга.
  • Коммуникации здесь и сейчас. Важно минимизировать время между рекламным контактом и моментом покупки.

Механики, которые отвечают потребностям клиентов:

  • Геоданные (рядом с магазином (супергео), в магазине).
  • Данные о покупках.

Для геоидентификации пользователей внутри магазина можно использовать несколько решений. Wi-Fi решение будет самым оптимальным по охвату, цене и скорости воплощения.

Корохов_обзор-1.PNG

Пример использования таких данных на практике:

В торговой точке, где проводилось мероприятие, был установлен Wi-Fi роутер. Все посетители, которые к нему подключились, были зафиксированы системой. Спустя неделю этим пользователям, а также настроенной на их основе Look-alike аудитории, был показан баннер компании.

Таким образом ретейлеры могут показывать пользователям конкретные скидки и предложения, предназначенные для определенного сегмента, например, участникам программы лояльности и т.д.

Итог:

  • Большим FMCG-клиентам нужен размах, большие и охватные истории. Им не подходят нишевые офлайн-решения.
  • Офлайн-данные могут быть использованы в сложных категориях, которые не так просто охватить обычными средствами коммуникации (детское питание, товары для животных и т.д.).
  • FMCG-игроки активно используют офлайн-решения с широким охватом от крупных игроков вроде Google и Яндекса.

Заключительный митап серии состоится 27 апреля и будет проходить в формате дискуссии. Представители рекламных площадок, агентств, крупных рекламодателей и ритейл-сетей поделятся мнениями о геоданных в интернет-продвижении.

Участие бесплатное, нужна регистрация. 


Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
    ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
    Кейс: как продвинуть сайт производителя мебели на заказ в Москве
    Art Moderator
    2
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Art Moderator -
    Рейтинг «Известность бренда SEO-компаний 2017»: народное голосование
    Гость
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Гость - 1) Ingate 2) Ашманов 3) Кокос 4) Russian Promo 5) Netpeak
    32 инструмента в помощь SEO-специалисту
    Chaser
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Chaser - Рекомендую бесплатную альтернативу Frog и Netpeak - SiteAnalyzer ( site-analyzer.ru/ ) Странно что не включили в обзор
    Второе дыхание ссылочного продвижения
    Rookee.ru
    24
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Rookee.ru - Еще лучше, когда продвижение осуществляется комплексно :)
    Исследование: влияние smart-ссылок на продвижение по СЧ-запросам
    Анатолий Шевчик
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Анатолий Шевчик - +1097988
    Контекст под SEO. Как поисковая реклама помогает позициям в органической выдаче
    Сергей Дембицкий «Sima-Land.ru»
    22
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Сергей Дембицкий «Sima-Land.ru» - Боже мой, неужели SEO-маги вернулись??? Открыть в роботс utm-метки для индексации и наплодить дублей...что? А расчеты в конце статьи про бюджет на SEO и контекст...откуда эти пропорции? Как по мне, SEO-магия вне Хогвартс. Спасибо, развеселили!
    Все, что нужно SEO-специалисту. Обзор инструментов
    Администратор Сайта
    1
    комментарий
    1
    читатель
    Полный профиль
    Администратор Сайта - Шаришь в seo! Сервис реально хороший
    Какая боль: ТОП 10 типичных ошибок в SEO
    Alex Fri
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Alex Fri - Отличная статья, прикольные гифки - вносят разнообразие и прекрасно визуализируют контент))
    4 способа быстро собрать теги для сайта
    Рустем Низамутинов
    5
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Рустем Низамутинов - Расписал и закинул в Google Docs, а то здесь в комментариях ссылки на активны. docs.google.com/document/d/1r0TZLNrQyYLdIzDQsD5YKlMG41HUGQgEep3bxE_ij-M/edit?usp=sharing
    Яндекс: как мы модерируем объявления
    Гость
    5
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Гость - Это ж Яндекс, чего вы ожидали-то? Коммерческая структура с раздутым штатом, задачей которой является заработать больше денег. Любыми методами. Задача всех пользователей посадить на Директ, даже если придется разрушить суть рунета, реализуется по полной программе. Все возражающие караются и выпиливаются. И каждый из сотрудников делает все возможное и невозможное, чтобы реализовать любую дурацкую идею - за это еще и премию выхватить можно. Даже если потом придется выполнять "откат", премиальные уже заплачены. Так было с одним из фильтров Яндекса, так было с купленным им сайтом Кинопоиска, который из русскоязычной энциклопедии кино был превращен за безумные деньги в банальный платный онлайн-кинотеатр.
    ТОП КОММЕНТАТОРОВ
    Комментариев
    910
    Комментариев
    834
    Комментариев
    554
    Комментариев
    540
    Комментариев
    483
    Комментариев
    373
    Комментариев
    322
    Комментариев
    262
    Комментариев
    234
    Комментариев
    171
    Комментариев
    156
    Комментариев
    137
    Комментариев
    121
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    95
    Комментариев
    86
    Комментариев
    80
    Комментариев
    67
    Комментариев
    60
    Комментариев
    59
    Комментариев
    57
    Комментариев
    55
    Комментариев
    54
    Комментариев
    53

    Отправьте отзыв!
    Отправьте отзыв!