×
Россия +7 (495) 139-20-33

РИФ+КИБ: 9 вопросов про работу с данными

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 5099

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.

Какие данные можно использовать?

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.

Как использовать данные?

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.

Модели 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 Яушев, 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 Яушев 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.

Почему работа с микросегментами - это не всегда хорошо?

Полученную микросегментацию масштабировали в рамках всего интернета. Однако digital-метрики оказались недостаточными 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 Яушев.

Компания перестала таргетировать рекламные сообщения 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.

Решением проблемы стал отказ от микросегментации

Это позволило получить достаточный объем аудитории и обеспечить хороший уровень покупок. Так, если первая стратегия 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.

Как данные помогают оптимизировать кампании

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.

Как данные помогают оптимизировать кампании

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.

Как данные помогают оптимизировать кампании

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.

Для чего нужны фискальные данные?

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%.

Какой эффект дает использование данных ОФД

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.

Умеют ли сканировать QR-коды в России

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.

Кейс: акция ВКонтакте и канала Пятница

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.

(Голосов: 2, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Ане Макаровой


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
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
15
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
demimurych
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
demimurych - о господи. это для регионального сайта? в яндексе? где у сайта по региону конкурентов меньше чем выдачи на двух страницах из которых перваш это реклама москвы? потешно ей богу. ктото чего то не понеимает.
Зачем подменять контент на сайте: разбираем инструмент и развенчиваем мифы
Дмитрий Сульман
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дмитрий Сульман - Все верно, об этом я и говорю. У крупных компаний есть много данных и они имеют доступ к дорогим технологиям и решениям для персонализации контента. Топовые западные сервисы для персонализации, такие как RichRelevance или Dynamic Yield, стоят от нескольких тысяч до десятков тысяч долларов в месяц. Понятно, что малый бизнес не может себе этого позволить. Да даже если бы чисто теоретически и мог, то это вряд ли бы имело хоть какой-то смысл. Во-первых, у малого бизнеса недостаточно данных, чтобы подобные алгоритмы персонализации начали эффективно работать, а во-вторых, тот профит, который МСБ получит от персонализации, никогда не покроет таких расходов. Мы же предлагаем решение, доступное как раз для малого и среднего бизнеса. При этом наше решение комплексное: МультиЧат - это одновременно и инструмент для персонализации, и для коммуникации.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
Монетизируйте свой сайт вместе с VIZTROM
VIZTROM
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
VIZTROM - Добрый день! Так как мы сейчас работаем в приватном режиме, Вы врятли можете объективно оценить нашу рекламную площадку. У нас будет официальный запуск 3 марта для вебмастеров. Приглашаем Вас присоединиться к нам и лично посмотреть наш функционал.
Как удвоить выручку за счет продвижения в поиске. Кейс coffee-butik.ru
Максим Боровой
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Максим Боровой - Последний вопрос (извиняюсь за количество) - почему на "В корзину" стоит Nofollow. Осознанно для распределение весов?
Digital-разговор: Михаил Шакин про SEO, Google и заработок в интернете
Анна Макарова
368
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Подготовим ) Пока предлагаю почитать интервью с Денисом Нарижным из той же серии. Там стенограмма =) www.seonews.ru/interviews/digital-razgovor-denis-narizhnyy-pro-ukhod-iz-seo-i-zarabotok-na-partnerkakh/
Почему вы торгуетесь за показы, даже если платите за клики
Константин Требунских
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Требунских - Дмитрий, спасибо за комментарий, хорошие замечания!) 1. "Какая-то подмена понятий. CPM у “Original Works” взлетает не от того, что у них РАВНАЯ цена клика, а оттого, что вы "с потолка" поставили ему CPC в 2 раза выше, чем был. Логично, что и CPM в 2 раза увеличился (см. формулу выше). Если бы вместо 5 вы всем решили поставить 2 или 1.5, то он бы наоборот уменьшился." Вы правы, что CPM уменьшился бы. В первой и второй табличке берем одинаковое количество показов (именно за них мы платим сначала) и считаем данные, в том числе CPC. Мы поставили рекламодателей в одинаковые условия и посмотрели их эффективность в разрезе цены клика при одинаковом количестве показов. А затем изменился аукцион, и, взяв получившиеся данные по кликам и CTR, мы поставили рекламодателей тоже в одинаковое положение, но уже по цене клика, ведь мы теперь за него платим. Посчитали эффективность в разрезе уже CPM. Тут если и есть подмена понятий, то она точно не моя, а рекламных систем, потому и обозначена, как "ход конем" :) 2. "Ок, смотрим таблички "как оно было" и "как оно стало". Было: система суммарно за 2 000 денег показала рекламу 4 000 раз. Стало: система суммарно за 2 000 денег показала рекламу 13 500 раз. Сомнительный профит для системы." Вы правы, именно поэтому для рекламодателей с низким CTR ставка будет выше, чем для рекламодателей с высоким CTR. Просто чтобы система окупилась. Потому что, системе выгодно продавать показы тем, у кого кликов будет больше (ведь они платят за клик). По факту реальные цены за клик в аукционе будут как в таблице 2. Но ранжирование системы проводят по таблице 5.
Кейс Hansa: как увеличить органический трафик в 1,5 раза
Алексей Порфирьев
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Алексей Порфирьев - Спасибо за замечание, о данной проблеме известно, но она не стоит в порядке приоритетных. Вопрос, на самом деле, дискуссионный. В тематике конкуренция не настолько велика, а в топе выдачи часто встречаются сайты с более серьёзными техническими проблемами. По этому, именно в статьях, более важно работать над релевантностью контента, отношением времени пользователя на странице к уровню доскрола, и различным пользовательским функционалом (рейтинг материала, просмотры и т. п.).
Автоматические SEO-аудиты: как напугать некорректными выводами
SEOquick
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
SEOquick - Парсинг сайтов – это самый лучший способ автоматизировать процесс сбора и сохранения информации. Конкурентов всегда нужно мониторить, а не сравнивать свой сайт через автоматический аудит анализатора.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
368
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
139
Комментариев
121
Комментариев
108
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
85
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!