Большие данные в рекламе: какую платформу данных выбрать? | Статьи

Для устойчивого развития бизнеса необходимо активно работать с потребителями и изучать их поведение. Именно большие данные позволяют составить полный портрет аудитории и таргетировать креативы на необходимый сегмент потребителей. Специализированный комитет ВРИР собрал информацию об основных платформах работы с большими данными в пособие с целью углубления понимания экосистемы, формирования отраслевых стандартов использования технологических инструментов и распространения знаний об использовании data-driven подхода. в рекламе.

Анжела Федорченко, вице-президент ВРИР, генеральный директор Weborama Россия, Я уверен, что технологии продолжают развиваться, несмотря на непростую повестку дня и трансформацию российского рекламного рынка в более локализованный и изолированный. «Особенно это касается больших данных, поскольку в последние несколько лет стратегии, основанные на данных, используются повсеместно, способствующие лучшему пониманию аудитории, составлению полного портрета потребителя и построению персонализированной коммуникации», — добавляет эксперт. . Изменение привычных моделей поведения и перспектива отмены сторонних файлов cookie делают вопрос интеграции технологий в рекламную индустрию еще более актуальным.

Руководство разделено на 3 блока и содержит подробную информацию о платформах обработки данных для пользователей разного уровня. Документ определяет каждый сервис, описывает принципы его работы, варианты использования, уровни разработки продукта, а также сравнивает разные технологии Big Data.

До отрасли, как отмечалось Анжела Федорченкозадача — объединить усилия по обучению и формулированию руководящих принципов, которые будут определять движение рынка вперед в ближайшие годы: «Мы стремимся углубить понимание экосистемы и распространить знания о том, как работают платформы управления данными, какое развитие мы видим в в этой области и о том, как игроки рынка могут адаптироваться к происходящим изменениям, одновременно укрепляя свой бизнес».

Первый раздел посвящен DMP — Платформа управления данными. Эта платформа позволяет вам управлять всеми типами анонимных данных в классе. Он собирает данные из различных источников, в основном с помощью файлов cookie. На основе их анализа сервис идентифицирует сегменты аудитории, создает анонимный профиль каждого потребителя и активирует их через медиаканалы. DMP используется в цифровом маркетинге для персонализации контента, управления данными и аналитики. Основные сценарии использования платформы — оценка потенциала данных компании, максимизация базы лояльных пользователей, персонализация и измерение эффективности рекламных кампаний.

Функциональный CDP, Платформа данных клиентов, описана во втором блоке руководства. Платформа собирает пользовательские данные из различных источников, создавая единый профиль потребителя и сохраняя информацию для отслеживания его поведения в будущем. Используя идентификаторы, инструмент нацелен на маркетинговые сообщения и отслеживает результаты на индивидуальном уровне. Централизация каналов коммуникации, построение таргетированного охвата, ретаргетинг, расширение аудитории бренда, построение CJM — вот некоторые сценарии, в которых использование платформ данных о клиентах будет актуальным.

CDP является наиболее развивающимся сегментом отрасли MarTech и привлекает большое количество клиентов, позволяя повысить эффективность коммуникации с потребителями. Спрос на омниканальность, улучшенный CJM, прорыв в сфере электронной коммерции и интерес к решениям без файлов cookie будут стимулировать дальнейший рост в этом сегменте рынка.

Чтобы снизить уровень путаницы среди покупателей, Институт CPD запустил программу сертификации Real CDP. Он определяет набор необходимых функций и проводит аудит платформ данных клиентов. Российские компании также могут пройти сертификацию.

Последний блок подробно описывает ОКУНАТЬ,Data Intelligence Platform — единая платформа для управления потребительскими данными, безопасного обмена между владельцами данных, аналитики и омниканальных коммуникаций. Сервис сочетает в себе функциональность CDP и DPM, дополняя его инструментами Data Lake и Data Clean Room. Первый — это репозиторий, который позволяет извлекать полезную бизнес-аналитику из неструктурированных данных. DCR — это пространство для безопасного обмена между различными компаниями любыми типами данных и проведения расширенной аналитики. Эксклюзивно на основе DIP можно создавать собственные аналитические модели для сегментации, кроссплатформенной активации, негативного таргетинга, идентификации между устройствами, разработки новых брендов, упаковки и креативных концепций.

Анжела Федорченко предполагает, что пособие найдет применение среди тех представителей цифровой индустрии, которые уже работают с платформами управления данными, в частности маркетологов. «Документ поможет им лучше понять особенности и ценность применения DMP и CDP для решения бизнес-задач, а также познакомит их с DIP-решениями следующего поколения», — поясняет эксперт. Руководство также будет полезно тем, кто только планирует начать работу с платформами. Он объяснит функционал, особенности и эффективные сценарии работы с данными, а также даст понимание соответствующих KPI, которых можно достичь.

«Мы убеждены, что сейчас самое время ознакомиться с документом. Традиционно на четвертый квартал, на который приходится издание, планируется деятельность бренда на следующий год и отстаивается стратегия. Изучив представленные в пособии сценарии, каждый сможет определить для себя наиболее актуальные и целесообразные стратегии развития бренда и, возможно, спланировать их реализацию на 2024 год с помощью одной из платформ», — резюмирует он. Анжела Федорченко.