Rookee
Россия+7 (495) 960-65-87

RIW 2014: подготовка больших данных и работа с ними

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 6166

12 ноября 2014 года стартовало мероприятие Russian Interactive Week. В рамках его большой конференционной программы прозвучали доклады о том, что такое большие данные (Big Data), чем они могут быть полезны и как с ними работать. Об этом — в обзоре докладов Алексея Каштанова (Video International) и Кристины Карпышевой (гостиничный портал HRS).

kashtanov.jpgДоклад Алексея Каштанова назывался «Данные на продажу: какие, как, где и сколько» и был посвящен тому, какие данные необходимы рекламодателям, как подготовить данные к продаже, каковы модели ценообразования и продажи.

Для начала докладчик привел три вида данных, существующих сегодня на рынке:

  • First-party — CRM и данные регистраций, а также данные сайта,
  • Second-party — партнерские данные и данные аналитических систем,
  • Third-party — обогащенные данные и сегменты поставщиков данных.

Если рекламодатель покупает данные для проведения кампании, то он всегда должен знать, как эти данные были добыты. По словам докладчика, есть несколько характеристик получения информации о покупателях:

  • социально-демографические характеристики,
  • краткосрочные интересы,
  • долгосрочные интересы,
  • прошлые покупки,
  • интерес к покупке.

Эти и другие факторы учитываются в Video International при работе с данными о пользователях. В распоряжении VI находится около 280 млн профилей пользователей, причем срок жизни каждого профиля составляет 65 дней. Что касается сегментов данных, то их более трехсот. Это демография, география, интересы покупателей, совершаемые покупки.

Далее докладчик показал, как выглядит построение данных.

Первичная идентификация:

  • установка куки,
  • синхронизация с поставщиками,
  • синхронизация с потребителями.

Применение алгоритмов:

  • разбивка на сегменты,
  • построение профилей,
  • проверка профилей.

Отгрузка профилей:

  • оффлайн поставка,
  • онлайн поставка.

Специалисты Video International получают и обрабатывают следующие типы данных:

Пример «ингредиентов», из которых может состоять профиль пользователя, — потенциального покупателя нового автомобиля:

2.jpg

Докладчик также представил модель использования данных в Video International:

Попутно эксперт отметил, что для того, чтобы знать происхождение данных, всегда нужно поддерживать связь с их поставщиком.

Далее Алексей привел две модели продаж данных — CPM и фиксированная оплата за пользователя в месяц (в том числе основанная на Impression Pricing). В первом случае CRM составляет от 15 рублей, а во втором — от 15 копеек за профиль или за месяц.

kristina.jpgКристина Карпышева (гостиничный портал HRS) осветила «обратную сторону» — рекламодателя, который купил данные пользователей. В качестве примера работы с информацией она привела портал поиска и бронирования отелей HRS.

По словам докладчика, до решения купить данные о пользователях целевых действий на сайте HRS почти не совершалось. Проблема заключалась в том, что портал:

  • собирал большое количество непохожих аудиторий,
  • не учитывал мотивацию отдельных групп,
  • содержал избыточное для среднего пользователя количество предложений.

Для повышения эффективности рекламной кампании были подключены внешние данные о пользователях. A/B-тестирование кампании показало, что шаг был сделан в правильном направлении.

Рост стандартной конверсии без подключения данных о пользователях, составил 8-10%. С подключенными данными показатель вырос до 23%. С помощью информации о пользователях также удалось найти людей, которые:

  • посещали конкретные тематические сайты,
  • делали конкретные поисковые запросы,
  • имели определенные интересы и намерения,
  • посещали страницы с определенным содержанием.

Для улучшения работы гостиничного портала была проведена разбивка потоков аудитории, для каждого из которых были созданы отдельные лендинги. Всего получилось три сегмента пользователей:

4.jpg

«Яппи» — для этой аудитории было создано 10 лендингов по наиболее популярным городам Европы. Подключены аудиторные сегменты со следующими параметрами:

  • интересы и намерения в сегменте пользовательских данных travel — аудитория, которая активно интересуется узким направлением путешествия (1 из 10 европейских городов),
  • история поиска — билеты в (название города), использование ключевиков, связанных с путешествиями (виза, загранпаспорт, туристическая страховка, путеводитель),
  • история посещений — статьи с упоминанием искомого города за последние 2 недели, турпорталы, блоги путешественников.

В результате принятых мер процент переходов с лендинга на страницу бронирования отеля вырос:

5.jpg

«Хиппи» — для представителей этой страты была запущена отдельная версия сайта со специальными предложениями — скидками от 50%. Подключенные аудиторные сегменты:

  • интересы и намерения в сегменте пользовательских данных travel — самостоятельные путешествия, концерты и массовые мероприятия, возраст 18-25 лет,
  • история поиска — билеты в (название города), использование ключевиков, связанных с недорогими путешествиями (скидки, подарки, акция, дешево, горячие туры, горящая путевка),
  • история посещений — популярные онлайн-сервисы по поиску дешевых авиабилетов aviasales.ru, cheaptrip.ru и т.д.

Процент переходов с лэндинга на страницу букирования отеля со специальным предложением составил 78,36%.

«Бизнес-путешественники» — для них была создана B2B-страница со специальным бизнес-тарифом.

  • интересы и намерения: частные инвестиции, бизнес-образование и т.д. Возраст — от 35 лет,
  • история поиска — осуществляют поиск билетов в рабочее время, планируют поездку на будние дни,
  • история посещений — premium-сайты с деловой тематикой (РБК, Ведомости, Коммерсант, Forbes), сайты с бизнес-мероприятий.

Процент переходов с лэндинга на страницу букирования отеля со специальным предложением составил 37,72%.

Общий прирост конверсий по итогам двух месяцев работы с данными составил 23%. При этом бюджет на продвижение сайта был сокращен в 2 раза, что не оказало негативного влияния на состояние портала.


(Нет голосов)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


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
    Рейтинг Известности 2018: старт народного голосования
    Михаил Р
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Михаил Р - 1. Demis 2. кокс 3. Ашманов 4. Скобеев 5. Digital Strategy
    Рейтинг Известности 2018: второй этап народного голосования
    Константин Сокол
    3
    комментария
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Константин Сокол - Кто был ответственный за дизайн таблицы голосования? Копирайтер?
    Сколько ссылок помогут продвинуть молодой сайт
    Павел Андрейчук
    29
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Павел Андрейчук - Дело в том, что вряд ли в ваших платных "качественных" кейсах найдётся хоть пару % действительно новой и полезной информации которой бы не было на общедоступных источниках.
    Сайт на WordPress: за и против
    Мира Смурков
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Мира Смурков - Людмила, я согласен с большинством комментаторов. Вы хоть один полноценный магазин сделали на этих движках? Woocommerce это система с супер возможностями. И к ней есть дополнительные модули, с функционалом, который вряд ли появиться на Битрикс. А самому это программировать - сотни тысяч рублей на разработку. А приведя в пример сложности с robots.txt и Sitemap вы ставите под вопрос вашу компетенцию в понимании Интернет-бизнеса и веб-разработки в целом. Во-первых это такие мелочи, а во-вторых это все делается на вордпресса за 2 минуты, и опять же с возможностями многократно превышающими Битрикс.
    Кейс: вывод лендинга по изготовлению флагов на заказ в ТОП 1 по Санкт-Петербургу
    utka21
    5
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    utka21 - Кейс как кейс. Для некоторых станет вполне возможно полезным. ( Для конкурентов точно) . А вот с комментариями , что то пошло не так )
    Google обошел Яндекс по популярности в России в 2018 году: исследование SEO Auditor
    Рамблер
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Рамблер - Вот вроде отечественный - это сказано верно.. «Я́ндекс» — российская транснациональная компания, зарегистрированная в Нидерландах. Так говорится в Википедии. И с хрена ли ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ поисковик зарегистрирован в Европе? И где платится основная часть налогов? Ну-ууу, точно не в России. И если запахнет жаренным, то был Яндекс и нет Яндекса!
    Обзор популярных CMS: плюсы и минусы
    Гость
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Гость - У Битрикса техническое seo сильно страдает, чтоб оно там было нормальным придется все переделать. Безопасность у Битрикса тоже низкая, особено если надо дорабатывать функционал, как только правиться функционал у Битрикс , то уровень ее безопасности определяет тот разработчик , который этим занимается. Самые безопасные движки те, что нет в общем доступе и где нельзя ничего редактировать в коде. =)
    8 методик в SEO, от которых давно пора отказаться
    Евгений Сметанин
    11
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Евгений Сметанин - Факторов вообще очень много, согласитесь, вы будете использовать максимальное их количество, особенно, если в ТОПе засели агрегаторы с сумасшедшими ПФ. В таких случаях, вхождение ключа в домен для маленького профильного сайта, сыграет свою положительную роль. Конечно же, если контент на страницах хорошего качества. У меня есть несколько успешных кейсов на эту тему. На сайте продают несколько видов товаров, а выстреливает в ТОП тот, название которого присутствует в доменном имени. Как корабль назовешь, так он и поплывет, верно?))
    Инструкция: настраиваем цели Яндекс.Метрики через Google Tag Manager
    Roman Gorkunenko
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Roman Gorkunenko - Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, можно с айпи метрики вытащить среднюю стоимость клика по утм меткам? В метрике есть такой шаблон tags_u_t_m, но он не совместим с меткой директа, у них разные префиксы.
    Аудит структуры интернет-магазина мебели от «Ашманов и партнеры»
    Дмитрий
    8
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Дмитрий - Сергей, а вы допускаете, что вся ваша жизнь - seo-миф?
    ТОП КОММЕНТАТОРОВ
    Комментариев
    910
    Комментариев
    834
    Комментариев
    554
    Комментариев
    540
    Комментариев
    483
    Комментариев
    373
    Комментариев
    343
    Комментариев
    262
    Комментариев
    244
    Комментариев
    171
    Комментариев
    156
    Комментариев
    137
    Комментариев
    121
    Комментариев
    100
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    96
    Комментариев
    80
    Комментариев
    72
    Комментариев
    67
    Комментариев
    60
    Комментариев
    59
    Комментариев
    57
    Комментариев
    56
    Комментариев
    55

    Отправьте отзыв!
    Отправьте отзыв!