Монетизация Big Data: как рекламные технологии превращают данные в реальные деньги?
Сегодня Big Data стала неотъемлемой частью жизни как каждого человека, так и каждого крупного бизнеса. Пользователи не задумываются, какие именно факторы влияют на их потребительское поведение, почему они видят ту или иную рекламу в Интернете. Каждое действие — будь то лайк или онлайн-покупка — становится частью огромного потока данных. Именно Big Data позволяет брендам предугадывать потребности целевой аудитории и создавать бесшовный клиентский опыт, незаметный для пользователей. О том, как Big Data и рекламные технологии меняют ландшафт современной digital-рекламы, — в статье.
Российский рекламный рынок развивается молниеносно. Если еще позавчера рекламодатели отправляли таргетированные SMS, вчера запускали первые digital-кампании, то сегодня Big Data показывает значительно более высокую эффективность, чем просто охватные кампании.
Big Data — это массивы информации, которые собираются, анализируются и используются в рекламе для повышения точности таргетинга и персонализации рекламных сообщений на основе сотен параметров: от демографических характеристик и интересов аудитории до поведения в интернете и истории покупок.
Источниками данных становятся крупные компании с собственными CRM-системами и DMP-платформами, например, цифровые экосистемы или ритейлеры.
Так МТС, как как ведущая технологическая компания в России, располагает обезличенными и агрегированными данными более 80 миллионов абонентов. Кроме того, у компаний есть возможность работать с Stable ID и Hard ID — идентификаторами, которые привязаны к номеру телефона пользователя. Все данные абонента при этом остаются обезличенными, а номер телефона превращается в уникальный код.
Big Data, собранная экосистемой или крупнейшим ретейлером, может включать тысячи параметров, но не всегда создает исчерпывающий портрет клиента. Для того, чтобы максимально эффективно использовать данные, необходимо объединять информацию из разных источников и использовать технологии для работы с Big Data, которые превращают массив данных в сегменты для таргетинга и позволяют анализировать эффективность кампаний.
У одной компании могут быть данные о поле и возрасте своих клиентов, а у другой — более узкая информация о той же базе клиентов. Например, маркетплейс знает, какие товары пользователь искал и заказывал на сайте онлайн-ретейлера, а оператор связи по поведенческим характеристикам может определить, что с большой вероятностью человек собирается в ближайшее время купить автомобиль. Синергия данных делает таргетинг более точным, а рекламные предложения — персонализированными. При этом во всех случаях такой обмен должен оставаться в правовом поле.
У крупных компаний есть огромные объемы данных о своих клиентах, но в ряде экономических сфер их недостаточно для полного понимания предпочтений пользователей. Это создает пробелы в анализе аудитории и ограничивает возможности персонализации. Чтобы преодолеть эти ограничения, компаниям необходимо отходить от концепции walled garden — модели, при которой данные используются только внутри экосистемы и не передаются внешним партнерам. Вместо этого важно выстраивать стратегию обмена и взаимообогащения Big Data, что приводит к переходу на уровень Huge Data — данных, обогащенных за счет внешних источников и позволяющих получить более полное представление о пользователях. Следуя этому принципу, МТС AdTech активно развивает партнерства с крупными ретейлерами и другими компаниями. Например, недавно МТС AdTech объявила о партнерстве с такими ретейл-гигантами, как X5 Retail и «Магнит». В будущем мы ожидаем рост интереса к монетизации Big Data у компаний из других отраслей: e-commerce, банковского сектора, медицины.
Сочетание Big Data МТС с HardID и данных внешних поставщиков позволяет рекламодателям оптимизировать свои рекламные кампании и достичь лучших результатов.
Так все игроки рекламного процесса остаются в плюсе. Big Data увеличивает лояльность клиентов к брендам и защищает пользователей от нерелевантных предложений. Рекламодатели же получают максимальную отдачу от своих кампаний, поскольку объявления демонстрируются наиболее заинтересованной аудитории. У них появляется возможность запускать таргетированные перформанс-кампании, направленные на узкие сегменты пользователей, что позволяет точно контролировать и прогнозировать результаты. Экономическую выгоду извлекают и поставщики Big Data.
Big Data недостаточно просто коллекционировать, складывать на сервера и меряться объемами данных. Наличие прямого доступа к сырым данным не является гарантией успеха, если они не интегрированы в рекламные инструменты. Важную роль в рекламе играют технологии, которые позволяют эффективно их использовать внутри и вовне. При этом для ретейла, фармацевтической отрасли и маркетплейсов собственная разработка таких инструментов для использования данных на внешних площадках не является приоритетом – для этого нужно много ресурсов и времени, поэтому им зачастую выгоднее обратиться к технологическому партнеру, у которого уже есть рекламная платформа для работы с большими данными — ключевое условие для успешной монетизации.
Рекламная платформа должна иметь алгоритмы для обработки данных, быстрого формирования сегментов в Big Data, отслеживания промежуточного результата и оперативного внесения изменений в действующие рекламные кампании. При этом у инструмента должен быть удобный и интуитивно понятный интерфейс для пользователей. В мире, где промышленные и продуктовые дизайнеры задают стандарты IT-эстетики, интерфейс с серыми кнопками и сложными UX/UI-элементами — под большим вопросом. Простой интерфейс необходим, чтобы рекламодатели могли легко управлять сотнями кампаний в режиме единого окна.
Помимо интерфейса рекламная платформа должна обладать несколькими ключевыми технологическими характеристиками: надежной защищенностью при работе с данными, расширенными настройками для работы с рекламными кампаниями на основе данных, а также возможностью автоматической интеграции по API с внешними системами для точного таргетинга. Эти факторы обеспечивают эффективную работу с Big Data и дают рекламодателям инструменты для создания персонализированных и успешных кампаний. Маркетолог PRO — пример платформы, которая сочетает в себе все эти характеристики.
Для достижения максимальной эффективности в работе с данными в рекламе необходимы дополнительные инструменты на базе искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. Они позволяют не только быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы информации, но и предсказывать, какие рекламные сообщения будут наиболее эффективными для конкретных сегментов аудитории.
«Ключевым элементом в развитии рекламных технологий станут платформы на базе искусственного интеллекта, которые будут обрабатывать большие данные, анализировать, сегментировать их и применять в рекламных кампаниях в реальном времени».
Например, уже сегодня в МТС AdTech искусственный интеллект помогает в написании текстов для рекламных кампаний, модерирует их и анализирует эффективность. В будущем искусственный интеллект сможет сам автоматически обратиться к Big Data, подобрать наиболее релевантные целевые аудитории для показа рекламы, сформирует персонализированные рекламные сообщения для них и запустит кампании. Мы в МТС AdTech уже работаем над этим.
Первый шаг — провести аудит данных или Big Data. Важно оценить тип данных и их объем. Без четкого понимания, какие именно данные есть в распоряжении компании, сложно определить оптимальную стратегию их монетизации.
Второй шаг — выбрать надежного технологического партнера. Успешная монетизация данных требует современных рекламных технологий и экспертного подхода. Важным фактором является обеспечения правомерности обработки и передачи данных. Чтобы монетизировать данные с МТС AdTech, достаточно обратиться к любому представителю департамента продаж, заполнив форму на сайте Маркетолога PRO.
Третий шаг — определить схему монетизации. Существует два варианта:
• Фиксированная оплата — поставщик данных получает деньги исключительно за выгрузку и расчет определенного объема данных (Fix Data Cost), вне зависимости от того, как они будут использованы в дальнейшем и приведут ли к результату в рекламных кампаниях.
• Оплата за использование данных в рекламных кампаниях — поставщик получает деньги за фактическое использование его данных в рекламных кампаниях (Data Usage Fee). Стоимость зависит от объема данных, охвата аудитории и эффективности рекламы и часто бывает выше фиксированной оплаты.
Каждый поставщик данных устанавливает собственные правила ценообразования. Поставщики крупных массивов данных могут зарабатывать на их монетизации миллионы рублей в месяц, однако существуют рыночные бенчмарки, которые помогают определить справедливую стоимость данных. Ключевой показатель — эффективность использования данных: если рекламные кампании, запущенные на данных, не обеспечивают должного ROI, затраты на использование Big Data становятся неэффективными.
Таким образом, рекламные технологии позволяют превращать Big Data из строки расходы на хранение и обработку данных в реальные деньги, создавая дополнительный источник дохода для бизнеса. В условиях экономической волатильности это становится особенно ценным инструментом, который компенсирует риски и открывает новые возможности для роста.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Российский рекламный рынок развивается молниеносно. Если еще позавчера рекламодатели отправляли таргетированные SMS, вчера запускали первые digital-кампании, то сегодня Big Data показывает значительно более высокую эффективность, чем просто охватные кампании.
Что такое Big Data в рекламе и откуда она берется?
Big Data — это массивы информации, которые собираются, анализируются и используются в рекламе для повышения точности таргетинга и персонализации рекламных сообщений на основе сотен параметров: от демографических характеристик и интересов аудитории до поведения в интернете и истории покупок.
Источниками данных становятся крупные компании с собственными CRM-системами и DMP-платформами, например, цифровые экосистемы или ритейлеры.
Так МТС, как как ведущая технологическая компания в России, располагает обезличенными и агрегированными данными более 80 миллионов абонентов. Кроме того, у компаний есть возможность работать с Stable ID и Hard ID — идентификаторами, которые привязаны к номеру телефона пользователя. Все данные абонента при этом остаются обезличенными, а номер телефона превращается в уникальный код.
Big Data, собранная экосистемой или крупнейшим ретейлером, может включать тысячи параметров, но не всегда создает исчерпывающий портрет клиента. Для того, чтобы максимально эффективно использовать данные, необходимо объединять информацию из разных источников и использовать технологии для работы с Big Data, которые превращают массив данных в сегменты для таргетинга и позволяют анализировать эффективность кампаний.
От Big Data к Huge Data – почему выгодно обогащать данные?
У одной компании могут быть данные о поле и возрасте своих клиентов, а у другой — более узкая информация о той же базе клиентов. Например, маркетплейс знает, какие товары пользователь искал и заказывал на сайте онлайн-ретейлера, а оператор связи по поведенческим характеристикам может определить, что с большой вероятностью человек собирается в ближайшее время купить автомобиль. Синергия данных делает таргетинг более точным, а рекламные предложения — персонализированными. При этом во всех случаях такой обмен должен оставаться в правовом поле.
У крупных компаний есть огромные объемы данных о своих клиентах, но в ряде экономических сфер их недостаточно для полного понимания предпочтений пользователей. Это создает пробелы в анализе аудитории и ограничивает возможности персонализации. Чтобы преодолеть эти ограничения, компаниям необходимо отходить от концепции walled garden — модели, при которой данные используются только внутри экосистемы и не передаются внешним партнерам. Вместо этого важно выстраивать стратегию обмена и взаимообогащения Big Data, что приводит к переходу на уровень Huge Data — данных, обогащенных за счет внешних источников и позволяющих получить более полное представление о пользователях. Следуя этому принципу, МТС AdTech активно развивает партнерства с крупными ретейлерами и другими компаниями. Например, недавно МТС AdTech объявила о партнерстве с такими ретейл-гигантами, как X5 Retail и «Магнит». В будущем мы ожидаем рост интереса к монетизации Big Data у компаний из других отраслей: e-commerce, банковского сектора, медицины.
Сочетание Big Data МТС с HardID и данных внешних поставщиков позволяет рекламодателям оптимизировать свои рекламные кампании и достичь лучших результатов.
Так все игроки рекламного процесса остаются в плюсе. Big Data увеличивает лояльность клиентов к брендам и защищает пользователей от нерелевантных предложений. Рекламодатели же получают максимальную отдачу от своих кампаний, поскольку объявления демонстрируются наиболее заинтересованной аудитории. У них появляется возможность запускать таргетированные перформанс-кампании, направленные на узкие сегменты пользователей, что позволяет точно контролировать и прогнозировать результаты. Экономическую выгоду извлекают и поставщики Big Data.
Рекламные технологии — «золотой ключик» к монетизации данных
Big Data недостаточно просто коллекционировать, складывать на сервера и меряться объемами данных. Наличие прямого доступа к сырым данным не является гарантией успеха, если они не интегрированы в рекламные инструменты. Важную роль в рекламе играют технологии, которые позволяют эффективно их использовать внутри и вовне. При этом для ретейла, фармацевтической отрасли и маркетплейсов собственная разработка таких инструментов для использования данных на внешних площадках не является приоритетом – для этого нужно много ресурсов и времени, поэтому им зачастую выгоднее обратиться к технологическому партнеру, у которого уже есть рекламная платформа для работы с большими данными — ключевое условие для успешной монетизации.
Рекламная платформа должна иметь алгоритмы для обработки данных, быстрого формирования сегментов в Big Data, отслеживания промежуточного результата и оперативного внесения изменений в действующие рекламные кампании. При этом у инструмента должен быть удобный и интуитивно понятный интерфейс для пользователей. В мире, где промышленные и продуктовые дизайнеры задают стандарты IT-эстетики, интерфейс с серыми кнопками и сложными UX/UI-элементами — под большим вопросом. Простой интерфейс необходим, чтобы рекламодатели могли легко управлять сотнями кампаний в режиме единого окна.
Помимо интерфейса рекламная платформа должна обладать несколькими ключевыми технологическими характеристиками: надежной защищенностью при работе с данными, расширенными настройками для работы с рекламными кампаниями на основе данных, а также возможностью автоматической интеграции по API с внешними системами для точного таргетинга. Эти факторы обеспечивают эффективную работу с Big Data и дают рекламодателям инструменты для создания персонализированных и успешных кампаний. Маркетолог PRO — пример платформы, которая сочетает в себе все эти характеристики.
Для достижения максимальной эффективности в работе с данными в рекламе необходимы дополнительные инструменты на базе искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения. Они позволяют не только быстрее обрабатывать и анализировать большие объемы информации, но и предсказывать, какие рекламные сообщения будут наиболее эффективными для конкретных сегментов аудитории.
«Ключевым элементом в развитии рекламных технологий станут платформы на базе искусственного интеллекта, которые будут обрабатывать большие данные, анализировать, сегментировать их и применять в рекламных кампаниях в реальном времени».
Например, уже сегодня в МТС AdTech искусственный интеллект помогает в написании текстов для рекламных кампаний, модерирует их и анализирует эффективность. В будущем искусственный интеллект сможет сам автоматически обратиться к Big Data, подобрать наиболее релевантные целевые аудитории для показа рекламы, сформирует персонализированные рекламные сообщения для них и запустит кампании. Мы в МТС AdTech уже работаем над этим.
Как начать монетизировать свои данные?
Первый шаг — провести аудит данных или Big Data. Важно оценить тип данных и их объем. Без четкого понимания, какие именно данные есть в распоряжении компании, сложно определить оптимальную стратегию их монетизации.
Второй шаг — выбрать надежного технологического партнера. Успешная монетизация данных требует современных рекламных технологий и экспертного подхода. Важным фактором является обеспечения правомерности обработки и передачи данных. Чтобы монетизировать данные с МТС AdTech, достаточно обратиться к любому представителю департамента продаж, заполнив форму на сайте Маркетолога PRO.
Третий шаг — определить схему монетизации. Существует два варианта:
• Фиксированная оплата — поставщик данных получает деньги исключительно за выгрузку и расчет определенного объема данных (Fix Data Cost), вне зависимости от того, как они будут использованы в дальнейшем и приведут ли к результату в рекламных кампаниях.
• Оплата за использование данных в рекламных кампаниях — поставщик получает деньги за фактическое использование его данных в рекламных кампаниях (Data Usage Fee). Стоимость зависит от объема данных, охвата аудитории и эффективности рекламы и часто бывает выше фиксированной оплаты.
Каждый поставщик данных устанавливает собственные правила ценообразования. Поставщики крупных массивов данных могут зарабатывать на их монетизации миллионы рублей в месяц, однако существуют рыночные бенчмарки, которые помогают определить справедливую стоимость данных. Ключевой показатель — эффективность использования данных: если рекламные кампании, запущенные на данных, не обеспечивают должного ROI, затраты на использование Big Data становятся неэффективными.
Таким образом, рекламные технологии позволяют превращать Big Data из строки расходы на хранение и обработку данных в реальные деньги, создавая дополнительный источник дохода для бизнеса. В условиях экономической волатильности это становится особенно ценным инструментом, который компенсирует риски и открывает новые возможности для роста.
