Блог hybrid.ai
Новые технологии, идеи и успехи нашей команды

28 Августа 2017
Вопросы о качестве данных, которые стоит задавать маркетологам

preview.png   

Для data-driven рекламы требуются качественные данные. Сегменты, полученные из сомнительных источников, часто наносят вред маркетинговой кампании.
Важно уметь найти компромисс между стоимостью, точностью и масштабами. Также важно понять, откуда берутся данные, как их тестировать, как оценить разные виды источников.
Поговорим о вопросах, которые помогут увеличить эффективность и точность использования данных.

Вопрос 1. Как создается сегмент?   

Информация о том, как создаются сегменты, крайне важна.  Для начала важно понять, откуда берутся данные и какие алгоритмы использует поставщик для построения сегментов.
К примеру, когда вы подбираете аудиторию автолюбителей, клиентов beauty-сферы или людей, которые посещают рестораны, узнайте, как построен этот сегмент. Сторонние данные (3rd-party data) полезны, только если тщательно сегментированы.  Если у вас нет точного определения интересующих вас пользователей, то следует объединить сегменты схожие с вашими по тематике.
Поставщики используют различные данные для создания сегментов. Возможны следующие варианты их получения.
1. Данные от бренда (Branded Data).  Это открыто собираемая у площадок информация о посетителях сайта, сопоставленная с анонимным идентификатором в сети (cookie's, IDFA).
2. Данные от провайдера, плагина или площадки. Сторонние поставщики часто покупают RAW Data в подобных источниках, но стараются это не афишировать.
3. Clickstream (история посещений пользователя). DSP (Demand Side Platform) может сама предоставлять сегменты. Данные, полученные в bid request со стороны SSP, анализируются и превращаются в готовые сегменты. Сегменты чаще всего формируются на основании посещенных пользователями площадок и зачастую, их точность невысока.

1

Вопрос 2:  Стоят ли данные заявленной стоимости? 

Как правило, сегменты сторонних поставщиков стоят дополнительных средств. Когда вы тратите ресурсы на показ рекламы случайным пользователям, нет никакой гарантии, что она дойдет до «вашего» клиента. Вероятно, показать рекламу без таргетинга по данным дешевле, чем использовать сегмент. Hо велик риск, что она попадет к незаинтересованным пользователям, и вы не получите конверсии. Поэтому такого рода траты имеют смысл только в том случае, если они значительно улучшают результаты. Если вы получили самые точные данные в мире, но они стоят в 15 раз дороже остальных, то стоит задуматься о необходимости таких трат.
Рекламодатели, анализируя свои рекламные кампании, понимают, действительно ли дорогие данные приводят к более ощутимому результату. Можно с легкостью проследить зависимость качества от стоимости данных. Если вы тратите больше средств на получение улучшенных данных, это должно быть оправдано высокой рентабельностью.  
К примеру, вы провели одновременно две кампании: одну по 3rd-party сегментам, вторую по look-alike (сегмент  пользователей, схожий с изначальной аудиторией сайта). Определить какая из них эффективнее просто: в каком случае было потрачено меньше средств для достижения нужного KPI? Стоимость СРМ во втором случае оказалась вдвое ниже, но при этом кампании дали одинаковые показатели по объемам трафика и проценту конверсий. Следовательно, нет смысла тратить лишние средства на покупку данных. 

2

Вопрос 3: Где найти баланс между масштабами и точностью? 

Прозрачность — лучшее средство при работе с данными. Если маркетолог знает, как создается сегмент, он может найти компромисс между точностью и масштабами.
Для увеличения эффективности рекламы поставщики данных стараются потратить больше времени на увеличение масштабов и полноты данных. Бренды, в свою очередь, должны быть осведомлены о внешнем моделировании или любой другой тактике, используемой для увеличения масштаба. Поставщик должен  объяснить вам откуда он берет данные и как он их обрабатывает.
Во всех случаях существует баланс между чистым охватом и качеством аудитории. Если вы создаете сегмент, который состоит из женщин в возрасте 30 лет, которые совершили покупку квартиры за последние 14 дней, то вы понимаете, что это 30 человек. Это ценный сегмент, но в нем нет ни охвата, ни масштаба.

3

Вопрос 4: Как часто обновляются данные? 

Существуют виды данных, которые не нуждаются в постоянном обновлении(например, соцдем). Маркетологи могут не опасаться,что они потеряют актуальность.
Возьмем пользователя на пороге дорогостоящей покупки — автомобиля. Потребитель входит в эту фазу в течение нескольких недель или месяцев, поэтому прогнозируемые модели стоит обновлять не чаще, чем раз в месяц. Или же наоборот: товары повседневного спроса (FMCG) ежедневно покупаются в большом количестве, значит имеет смысл обновлять эти данные раз в день.  В частности, в мире поведенческих сегментов цикл исследований может продолжаться более 3 месяцев или даже 3–4 лет. Здесь можно проследить, как меняется отношение потребителей к вашим услугам или товарам. 

4

Использование данных в programmatic-рекламе сегодня требует тщательной организации, повышения качества и принятия того, что в сегменте остаются неточности. По мере развития цифровых данных, без сомнений, улучшится и качество данных, но некоторые недостатки сохранятся. Цифровой мир геометрически сложнее (чем телевидение, например), поэтому вы получаете тщательно детализированные данные. Мала вероятность, что в будущем совершенство  будет достигнуто, это будет эволюция с оттенками серого.


comments powered by Disqus