Типы данных в программатик-рекламе

Грамотный подход к использованию данных в программатик дает ряд преимуществ: прогнозирование и предикты, работу с динамическими креативами, надежные модели атрибуции, оптимизацию расходов на рекламу, улучшение показателей продаж и высокую персонализацию креативов.
Данные можно разделить на несколько типов в зависимости от их источника, способа сбора, объема и качества. О том, как повысить эффективность работы с данными в программатик-рекламе, рассказали в этом материале.

Какие типы данных существуют в традиционном программатик-подходе?

• Первичные данные (first-party data) — это данные, которые собираются непосредственно брендом или рекламодателем о своих клиентах, посетителях сайта, подписчиках, покупателях. Это самые ценные и достоверные данные, так как они отражают реальные интересы и поведение аудитории, а также позволяют создавать персонализированные предложения и сообщения. Первичные данные могут включать такую информацию, как демографические данные, геолокация, история покупок, предпочтения, поведение на сайте, подписки на рассылки и другое.
• Вторичные данные (second-party data) — данные, которые передаются от одного бренда или рекламодателя другому по соглашению или партнерству. Эта информация первична для одной стороны, но может быть полезна для другой, если та имеет схожую или смежную аудиторию. Например, авиакомпания может передать свои данные о пассажирах гостиничной сети, чтобы предложить им специальные скидки или услуги. Вторичные данные также имеют высокую степень достоверности и релевантности, но их объем и доступность ограничены возможностями партнера.
• Данные третьих лиц (third-party data) — это данные, которые покупаются у специализированных провайдеров или агрегаторов, которые собирают и анализируют данные из разных источников. Это самые доступные данные, которые позволяют расширить охват аудитории и проинформировать максимальное количество своей целевой аудитории.

Какие есть источники данных в программатик-рекламе?

Исследование Programmatic Report показало, что рекламодатели чаще всего используют данные рекламных платформ, когда работают с ними по модели закупки full-service. Это самый популярный на рынке подход к работе с данными, при котором они включены в стоимость закупки и доступны бренду по умолчанию. Рекламные платформы заинтересованы в том, чтобы предоставлять максимально качественные источники данных, которые они собирают сами или покупают на рынке у независимых DMP для того, чтобы выполнить KPI по размещению рекламы и удержать клиента.

Помимо этого, можно выделить несколько самых востребованных источников данных, которые пользуются популярностью у рекламодателей:

Собственный сайт или приложение — это один из самых важных источников данных, так как он позволяет собирать информацию о посетителях, их поведении, интересах и действиях. Для этого можно использовать разные инструменты — аналитику, cookies-файлы, пиксели, формы. Эти данные точные, но чаще всего клиент не располагает ими в достаточном количестве. С ними удобно работать на нижнем этапе воронки для стимулирования продаж, как в кейсе приложения для покупки авиабилетов.

Label data (телеком-операторы, ОФД, ритейл, системы электронных платежей и др.) — такой тип данных также называют брендированные. Они используются для анализа влияния рекламы на продажи, оплачиваются дополнительно и эффективны, например, для продвижения товаров FMCG и фармы; для проведения исследований Sales Lift и Brand Lift и последующего поиска своих потребителей. Так можно глубоко изучить ЦА бренда и сделать наиболее точное портретирование; для получения информации о пользовательском поведении в Интернете. Когда актуально использовать Label data?

• в ходе РК недостаточно имеющихся данных;
• при запуске нового продукта;
• в рамках масштабной РК перед запуском федеральной медийной рекламы;
• около двух раз в год проводить Sales Lift и анализировать точность таргетинга, например, перед Новым годом и летом.

Реклама с использованием ОФД позволяет получить аудиторию активных покупателей в категории бренда, найти аудиторию конкурентов, получить покупателей комплементарных продуктов.

Платные данные помогают получить бизнес-инсайты о своей ЦА, чтобы верно строить торговое предложение и адаптировать креативы.

CRM-система позволяет хранить и управлять данными о клиентах, их контактах, покупках, обращениях, отзывах. Это помогает создавать полноценный портрет потребителя и предлагать ему индивидуальные предложения и сервис. К сожалению, из-за ряда юридических сложностей и ограничений не все крупные рекламодатели использует этот источник данных в полной мере.

Социальные сети позволяют собирать данные о пользователях, их друзьях, подписках, лайках, комментариях, постах. Они дают представление о том, что интересует и волнует аудиторию, а также позволяют взаимодействовать с ней через рекламу, контент и обратную связь. Сейчас в России доступны только соцсети, относящиеся к системе VK Рекламы.

Поисковые системы — это сервисы, предоставляющие возможность собирать данные о запросах, кликах, посещениях. Это помогает определить, что именно ищут и в чем нуждаются пользователи, а также показать им релевантную рекламу в поисковой выдаче или на партнерских сайтах. В России такой тип данных очень сильно ограничен и доступен на базе платформы Яндекс Директ.

В Genius Desk включили несколько категорий поставщиков брендированных данных: телеком-операторы, ритейлеры, ОФД-операторы, платежные системы, а также пул независимых DMP, которые обладают самым массовым охватом всех российских пользователей с кастомизацией по сегментам.

Чем больше имеется данных о потенциальных покупателях, тем выше качество таргетинга. Программатик-платформы позволяют строить коммуникацию с пользователями на базе многоуровневого анализа.

Как повысить эффективность программатик с помощью данных?

Сегментировать аудиторию по различным критериям, таким как демография, интересы, поведение, местоположение и т. д. Это помогает показывать рекламу только тем пользователям, которые соответствуют целевой группе рекламодателя и имеют потенциал совершить желаемое действие.

Сегментирование предоставляет возможность использовать различные алгоритмы и работать с этой аудиторией — настраивать ретаргетинг. Данный механизм позволяет догонять пользователей, которые уже контактировали с рекламным объявлением, сайтом или другими ресурсами бренда, чтобы довести их до целевого действия.

Строить триггерные коммуникации. Программатик-рекламу используют для проведения кампаний с целью максимизировать охват и повысить узнаваемость бренда. Можно исключать и создавать сегменты аудитории.

Масштабировать аудитории с помощью look-alike. Алгоритм позволяет находить пользователей, наиболее похожих на ЦА потребителей бренда. Так растет охват и эффективность рекламной кампании. Look-alike часто используют, когда изначально ЦА бренда недостаточно широкая.

Пресижн таргетинг — таргетинг с портретированием аудитории по паттернам и разработка персонализированного сообщения, креативов специально для каждого кастомного сегмента аудитории. Цель — максимально заинтересовать и закрыть потребности потенциальных клиентов.

Проводить A/B тестирования. Проверки гипотез и A/B-тесты проводят для сравнения показателей — затем бюджет перераспределяется на более конверсионные стратегии и сегменты аудитории.

Оптимизировать бюджет: измерять эффективность и результативность рекламных кампаний. Отслеживаются различные метрики и показатели, которые отражают воздействие рекламы на аудиторию. К ним относятся охват, частота, пост-клик, CPA/CPI, пост-вью конверсии и другие. Аналитика данных помогает вносить коррективы в кампанию и перераспределять бюджет на более конверсионные сегменты аудитории и стратегии, приносящие результат.

Заключение

• Собирать данные из нескольких источников. Это помогает комплексно изучать потребности клиента. В дальнейшем их можно использовать для определенного продукта, масштабировать аудитории и усиливать взаимодействие с пользователями.
• Анализировать данные, чтобы выявлять важные инсайты, тренды, паттерны и сегменты, которые помогут оптимизировать рекламную стратегию и тактику. Опираясь на полученные данные, можно генерировать идеи для развития бизнеса.
• Интегрировать данные для объединения и синхронизации полученной информации из разных систем и платформ, тем самым улучшать качество и актуальность данных, избегать дублирования и противоречия.
• Активировать данные, чтобы использовать их для настройки таргетинга, биддинга, креатива, измерения эффективности рекламы, создания персонализированного взаимодействия с аудиторией. Также они полезны для оптимизации, например, увеличения масштаба ЦА с помощью сочетания данных; проведения качественного таргетирования для конкретных целей рекламодателя.
• Защищать данные для соблюдения законов и норм о конфиденциальности и безопасности данных, прав и интересов пользователей. Сбор данных ограничен законодательством, а также его могут ограничивать сами кампании. Необходимо уведомлять пользователей о сборе данных и запрашивать разрешение на их обработку.