RU
ENG

Мы знаем ваши пароли

Спокойствие

Не конкретно мы, но все сервисы, которыми вы пользуетесь, знают о вас почти всё. И если сложить все данные с Facebook, Google, Вконтакте и другими социальными сетями – мы получим полное досье на каждого.

Но давайте к положительным моментам всемирной доступности данных о пользователях. Я постараюсь в этой статье изложить основные понятия и принципы, которые помогут осознать значимость новых инструментов для бизнеса, показать их плюсы и недостатки.

Два важных момента:

  1. Относится всё это это не только к B2С рынку и продуктам массового потребления, но и к B2B, где вы работаете с компаниями. Первое, что вы должны осознать – ваш потребитель это всегда человек, не машина, не робот. Строитель, менеджер по закупкам, домохозяйка, директор компании, гос. служащий..
  2. Во всей статье я употребляю термин «продукт» – здесь это товар или услуга, в зависимости от того что вы продаете.

Кто приносит нам деньги?

Потребитель. Поэтому изучение потребителя – это базиз, без которой ни один бизнес не сможет расти. Мы не рассматриваем работу компаний, которая продает за счет сарафанного радио, связей, знакомств. Работать по этим каналам с потребителем – все равно, что доверять свой бизнес воли случая и надеется на лучшее. Ни системности ни прогнозов. Вы боитесь израсходовать лишнюю каплю ресурсов, но это не самая разумная стратегия. Это ущербная тактика мышления. Надежда, что все как то обойдётся. Я не стану сувать руку в костёр в надежде, что все как то обойдётся. Надежда это даже не тактика.

Раньше для изучения потребителя нужно было «выходить в поля», делать опросы, встречаться с клиентами и проводить с ними интервью, собирать фокус группы, что влекло за собой колоссальные затраты, денежные и человеческие. Более того, погрешность в данных была огромной. Во-первых, из-за того, что человек, отвечая на вопросы, сам не знал, как именно он принимает решение о покупке продукта (Вас выбирают на уровне крокодила). Во-вторых, существовали ограничения по количеству параметров анализа индивидуума: человек уставал отвечать на вопросы, ставил галочки просто так или вовсе вставал из-за стола и уходил с интервью.

Что мы имеем сейчас?

На каждого из нас в Интернете копится и собирается огромные массивы данных о том, что вы ищите в интернете:

  • в какие группы в социальных сетях заходите; на каких сайтах проводите больше времени;
  • какие статьи читаете;
  • какие фотографии «лайкаете»;
  • у каких людей оставляете на стене комментарии;
  • какую слушаете музыку;
  • чьи профили в социальных сетях чаще всего просматриваете;
  • какие видео и фильмы вам больше нравятся;
  • что покупали два года назад дочке на Новый год;
  • куда/как часто ездили отдыхать и с кем.

Эти данные в практике digital маркетинга делятся на 3 типа:

  • Данные первого порядка 
    Собственные данные, источником которых стал ваш сайт — например, пользовательские регистрации, история посещений (все данные из Яндекс.Метрики и Google Analytics);
  • Данные второго порядка косвенные данные — такие как: результаты предыдущих рекламных кампаний — клики, просмотры, прочтения; социальная активность — лайки, «шеры»;
  • Данные третьего порядка
    Сторонние данные, полученные из источника, к которым получатель отношения не имеет. Как правило, это данные, приобретаемые у сервисов обработки и хранения данных — DMP и Data Exchanges, либо у других поставщиков данных — сайтов, платёжных сервисов, email-рассылок и многих других источников, которые обладают информацией о действиях и интересах пользователей.

Где хранятся и обрабатываются данные?

Есть такие программные системы под названием Data Management Platform (DMP), которые позволяют бизнесу хранить и систематизировать имеющиеся у него данные 1-го и 2-го порядка и дополнять их данными 3-го порядка. Сейчас с помощью таких данных Яндекс предсказывают эпидемии гриппа быстрее, чем это делает Минздрав, а Facebook с точностью до 99% определяют вашу сексуальную ориентацию.

Что это дает бизнесу?

  1. Вы можете наконец понять кто ваш потребитель.
    Возвращаясь к выше сказанному, мы можем анализировать поведение наших потребителей. Построив первые тривиальные гипотезы о том, кто они (увлечения, пробемы и жизненные вопросы, предпочтения в брендах, демографические параметры), можно постоянно узнавать о них больше. Теперь не нужно никого спрашивать, big data сами расскажут вам все о вашем потребителе: почему он выбирает ваш продукт, зачем он ему нужен, с чем он его потребляет, для кого покупает, как принимает решение о покупке? Мы имеем минимальные погрешности, ведь анализируем именно поведение потребителей, а не их ответы.
  2. Оптимизировать затраты на рекламу и продвижение ваших услуг и товаров.
    DMP можно использовать для того чтобы оптимизировать рекламные бюджеты за счет поведенческих таргетингов через Demand Side Platform (DSP). DSP — это рекламная система, которая позволяет вам покупать аудиторию, а не конкретные места для размещения рекламы. DSP анализируют на основе cookies поведение пользователей и на основании этого предлагают наиболее точный таргетинг. Рекламодатель, ознакомившись с результатами анализа, определяет, какая именно аудитория ему нужна, и сколько он готов платить за каждый показ объявления. Сделка происходит с помощью технологии RTB (real-time bidding) — аукцион в режиме реального времени: пока пользователь загружает веб-страницу, RTB-система успевает провести торги за показ рекламы. DSP-системы за доли секунды определяют, насколько ценным является конкретно для вас пользователь который в данный момент загружает страницу (скажем с прогнозом погода) и в случае если нам данный пользователь инетресен по заданным заранее параметрам, система делает ставку (в рамках вашего бюджета). Победитель аукциона получает право показать свою рекламу.
  3. Look-alike
    Это алгоритм позволяющий найти потребителей, похожих на тех, кто уже стал вашим клиентом.

Нас всех раздражает
навязчивая реклама

«Меня напрягает реклама, которая постоянно маячит перед глазами, я стараюсь не обращать на нее внимание».
Но тут уже дело не в инструментах описанных выше, а о правильном их использовании. Вам просто неправильно показывают рекламу. Сообщение показывают на основе того, что вы ищите. Например, вы ищете квартиры и вам месяц будут показывать про аренду, покупку, ремонт жилья.

Тут нужно включать анализ, креатив и дизайн. Правильный анализ данных, креатив, дизайн и грамотный таргетинг помогают делать объявления интересными и релевантным для конкретного сегмента потребителей. Иначе банеры и слоганы раздражают.

Сейчас почти ничего нельзя продать за одно касание с потребителем, то есть он должен увидеть вашу рекламу как минимум 3 раза, потом перейти на сайт, ознакомиться с продуктом и совершить целевое действие (от покупки товара до заявки на обратный звонок с целью консультации). Процесс продажи уже давно перестал быть простым и линейным.

Чтобы удостоиться даже внимания потребителя для перехода на ваш сайт, грамотные маркетологи вместо того, чтобы долбить пользователя одними и теми же сообщениями придумывают микро-истории (часть storytelling). Рассказывают их потребителю порционно, показывая ему цепочку сообщений, медленно подводя к продаже.

Действительно ли все так прекрасно?

Автоматизированные платформы DMP зачастую не рассказывают своих источников и точных методик формирования потребительских сегментов. Почему? Возможно причина в некачественном подборе аудитории, ведь все сегменты основываются на поверхностных данных, получаемых от сайтов или SSP. Целая галактика информации формируется в аудиторные сегменты при помощи математических моделей, как правило, не самых сложных. Данные то есть, но они сырые. Их не пересекали по параметрам, не смотрели на них под разными углами. Это как огромная табличка Excel с кучей цифр, где не понятна зависимость данных друг от друга, сплошная каша. Посмотрите на свой портрет в рекламной сети Google! Cоответствует ли он вашим запросам? Думаю очень отдаленно. Более того, средняя продолжительность жизни одного cookie около 2-месяцев, потом данные по ним стираются (в основном из-за очистки кэша в браузере). Плюс ко всему у каждого из нас несколько cookie. На телефоне у вас один "куки", на домашнем ноутбуке другой "куки" и на рабочем компьютере третий. "Куки" невозможно сопоставить по данным, а данные вы можете просматривать на разных устройствах разные. Вот и выходит, что именно на основе таких данных DSP принимают решение, показать рекламу пользователю или нет. Поэтому если решите закупать аудиторные сегменты у DMP платформ, задумайтесь о том у кого и какие данные брать и подходит ли вашему бизнесу данный инструментарий.

 

Контакты

8 (812) 900 11 63
199004, Санкт-Петербург, 7-я Советская, д. 22,
творческое пространство «Практик»,
2 этаж, офис 209
{{answer}}
{{answer}}