На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Sostav.ru

6 подписчиков

Бренды устали от хайпа вокруг big data

Растет спрос на эффективное использование данных, которые становятся частью предсказательного маркетинга

 

«Big Data умерла, да здравствует «предиктивный маркетинг!» и «Долой дешевый Programmatic, даешь качественный трафик!» – основатель рекламной группы ОТМ Дмитрий Лазарев подводит итоги крупнейшей европейской выставки и конференции по вопросам цифрового маркетинга Dmexco’2017, прошедшей в сентябре в Кельне.

Куда идут big data

 Дмитрий Лазарев, СЕО рекламной группы ОТМ:

 Последние пять лет наша компания ежегодно отправляет на Dmexco небольшую  делегацию. Несколько человек едут пообщаться с коллегами, послушать  презентации лидеров рынка и познакомиться с перспективными стартапами –  надо  быть в курсе последних тенденций в интернет-бизнесе. Первое, что в этом  году  бросилось в глаза в первый же день выставки – из выступлений и  презентаций  практически стал исчезать термин Big Data. Это сразу бросалось в  глаза, так как  последние четыре года этим словосочетанием пользовался каждый второй  выступающий на Dmexco.

 Победное шествие Big Data по программе Dmexco началось в 2013-м. В первое  время было много подробных презентаций, в которых детально разбирались  технологии агрегации и хранения больших объемов данных. Затем выступающие  стали говорить о различных аспектах использования Big Data, рассказывая про особенности платформ DMP (англ. Data Management Platform) и программном обеспечении для хранения и сегментации больших массивов данных. В прошлом году было заметно, что, хотя тематика продолжает оставаться модной и многие по привычке продолжают размахивать термином Big Data в своих докладах, но два этих слова стали общим местом, темой, значимость которой все прекрасно понимают, но внимания на ней не заостряют, упоминая как нечто само собой разумеющееся.

 

Google Trends, статистика поисковых запросов, с 01.01.2004 по 20.10.2017

 

Терминологический сдвиг в этом году, как выясняется, произошел не случайно. Понятно, что представители технологических кампаний готовы до бесконечности рассказывать о своих платформах и программных решениях. Был бы в зале внимательный слушатель. Но дело в том, что его больше нет – рекламодатели устали от многолетнего хайпа вокруг Big Data. За прошедшие четыре года даже самые ленивые бренды выучили дата-терминологию, уже год-другой пытаются применять эти знания на практике и все чаще задумываются об эффективности использования больших данных в своей рекламной и маркетинговой активности.

Результатом переосмысления места Big Data в маркетинге стало появление нового термина, который отражает рост спроса на эффективное использование накопленных массивов данных. В своих выступлениях докладчики все чаще говорят о технологиях работы с большими данными как части предиктивного или предсказательного маркетинга (англ. predictive marketing). По словам представителей технологических компаний и крупнейших рекламодателей, речь идет о смещении фокуса в работе с большими данными. Если до сих пор речь шла о создании баз данных, хранении и классификации информации, полученной из разных источников, то теперь, когда подобные хранилища созданы, для многих брендов стала очевидной бессмысленность складирования данных как таковых. Хранение больших объемов информации стоит больших денег и не оправдывает себя, если бренд не в состоянии обработать ее и использовать для повышения эффективности продаж.

 

 

Общаясь с разработчиками рекламных платформ, мы постоянно слышали от них, что анализ и построение работающих предсказательных моделей на основе собранных данных – это основной запрос, который они получают от рекламодателей и медиаагентств. Брендам необходима предиктивная аналитика (англ. predictive analytics), с помощью которой они хотели бы просчитать основные паттерны потребительского поведения своих целевых аудиторий и затем исходя из них спланировать свою маркетинговую активность. Крупные рекламодатели намерены продолжить оптимизацию своих рекламных бюджетов за счет сокращения затрат на нерелевантную коммуникацию с теми потребителями, которые не интересны бренду. Если говорить о технологических решениях, связанных с предиктивным анализом больших данных, то в предлагаемых на рынке платформах ценится скорость обработки информации: наличие инструментов, позволяющих как можно быстрее внедрять модификации, пересчитывать и править уже запущенные кампании.

 

Кто ответит за прозрачность данных 

Второй темой, к которой в этом году на Dmexco сводился любой разговор об эффективности, стал мошеннический или фродовый трафик (англ. fraud). Дают о себе знать последние громкие скандалы, связанные с накруткой трафика при реализации моделей programmatic buying. До последнего времени эксперты рынка наперебой рассказывали рекламодателям, что, закупая трафик в рамках данной модели, бренды получают возможность, не переплачивая за премиальный трафик, охватить ту же самую аудиторию на интернет-площадках из эконом-сегмента.

Procter&Gamble в своей презентации подробно остановился на том, что компания сильно сократила бюджеты, выделяемые на программатические закупки. Крупнейший транснациональный рекламодатель такого уровня впервые открыто, на публике спорил с тезисом рекламно-технологических компаний (англ. AdTech), до сих пор утверждавших, что охват пользователей сегодня гораздо важнее источника рекламного трафика.

 

 

В результате компания радикально сократила список интернет-площадок, в трафике которых готова размещать свою рекламу. В число благонадежных Procter&Gamble включил в первую очередь премиальные источники трафика. Претензии рекламодателя к остальным интернет-издателям просты, но с ними сложно спорить: при размещении по программатической модели на дешевых площадках крайне сложно обеспечить так называемую репутационную безопасность (англ. Brand Safety) и защитить бренды компании от упоминаний в неблагоприятном контексте. Никто не дает и гарантий того, что закупаемый рекламный инвентарь не будет размещен на мошенническом трафике.

Интеграция с вендорами и технический надзор третьей стороной (англ. Third Party Verification) – еще одна тема, которую поднял Procter&Gamble. Верификация видимости (англ. Viewability) рекламного формата независимым вендором стремительно становится практически обязательной услугой, которую рекламодатель требует от селлера интернет-рекламы или площадки. По мнению Procter&Gamble, рынок дозрел до того, чтобы сделать верификацию обязательной позицией в списке услуг, который рекламные платформы предоставляют брендам и медиаагентствам.

Обеспокоенность рекламодателей ростом мошеннического трафика вполне объяснима. По оценке американской организации Association of National Advertisers, уже в 2015 году бренды потратили на закупку такого трафика $7,2 млрд, а в прошлом году показатель вырос до $10 млрд. Компания CNBC подсчитала, что в 2016-м до 20% выделяемых на интернет-рекламу бюджетов были потрачены на трафик, который генерировали роботы (англ. non-human traffic). В этой ситуации цена в 5-10% от стоимости тысячи показов, в которую верификация трафика сегодня обходится рекламодателям в США ($0,1-2 за CPM), не выглядят слишком высокой. Особенно по сравнению с российским интернет-рынком, где цены на верификацию пока не сформировались из-за того, что бренды и медиаагентства не готовы платить за верификацию на постоянной основе и заказывают эту услугу лишь для отдельных кампаний.

 

 

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх