Big Data в маркетинге влияния: как покупки подписчиков помогают находить эффективных блогеров

Задача: ускорить подбор блогеров для рекламных кампаний, опираясь на факт, что их аудитория действительно совершает покупки.

Результат: точность формирования выборок блогеров повысилась. И нередко индекс аффинитивности превышает 1000 %, а в отдельных случаях достигает 5000–6000 %.

1. Ситуация на рынке и поиск новых подходов

Media Instinct Group – это группа независимых агентств, специализирующихся на медиасервисах с сильной стратегической и категорийной экспертизой.Они постоянно ищут инновационные инструменты, которые не просто подбирают блогеров, но дают возможность обоснованно объяснить клиентам выбор. В этой статье рассказывается, как Media Instinct стали подбирать блогеров, опираясь на реальные данные о покупках их аудитории.

2. Какие данные уже использует Media Instinct Group

С Media Instinct Group мы сотрудничаем давно. Они используют WIB для подбора блогеров. В базе WIB содержится свыше 50 млн пользователей в РФ (18+), с информацией о телефонах, e-mail, социальных сетях и городе проживания. Это помогает сопоставлять целевые сегменты аудитории с базой платформы. Обычно агентства работают с двумя типами аудиторий:

1. CRM клиента – загружаются хешированные телефоны или e-mail, а WIB находит совпадения и выявляет блогеров, чья аудитория пересекается с этими контактами.
2. Big Data – используют множество параметров (пол, возраст, доход, интересы и др.) для построения кастомных аудиторий и поиска блогеров, у которых сосредоточены такие аудитории.

3. Что изменилось после интеграции WIB и First Data

First Data агрегирует сведения о транзакциях через операторов фискальных данных, охватывая примерно 70 % онлайн-покупок в России. Это позволяет выделять сегменты пользователей, которые купили конкретные товары или услуги, задавая параметры по частоте и сумме. В интерфейсе WhoIsBlogger можно задать характеристики целевой аудитории. Система позволяет:

1. выделять постоянных или крупных покупателей,
2. разделять премиум и массовые сегменты,
3. искать клиентов конкурентов напрямую или косвенно.

Поиск осуществляется с учётом нескольких фильтров:

1. Название бренда или ключевые слова в товаре;
2. Категория товара/услуги;
3. Сумма покупки;
4. Объём покупок (количество или общая сумма) за определённый период.

Данные охватывают множество категорий: маркетплейсы, бытовая техника, одежда, косметика, товары для детей и дома, автотовары, услуги красоты, образование, путешествия и др.

4. Как это применяется на практике

Например, крупный бренд одежды хочет понять, у каких блогеров есть покупатели его сегмента:

1. Агентство задаёт параметры целевой аудитории через покупки (категория, цена, частота) в интерфейсе WIB.
2. За 1–2 часа First Data формирует сегмент, рассчитывается индекс аффинитивности для целевой аудитории и каждого блогера. Эти показатели отображаются в профилях блогеров на платформе. Аффинитивность показывает, насколько чаще целевые пользователи встречаются в аудитории блогера по сравнению со средними показателями соцсети.
3. При подборе агентство комбинирует фильтры: аффинитивность, число подписчиков, просмотры, вовлечённость, частота публикаций и т.д.

платформа WIB

Примеры:

1. Сеть фастфуда. Клиент интересовался блогерами, у аудитории которых были частые покупки аналогичных продуктов. С платформы WIB выделили пользователей, купивших товары конкурентов более 4 раз за последние 3 месяца, и на основе этого подобрали релевантных блогеров.
2. Ювелирный бренд. Потребовалось найти блогеров, чья аудитория покупала серьги в ценовом диапазоне 50–200 тыс. руб. Задали параметры и через аффинитивность нашли блогеров, у которых именно такая аудитория.

Блогеры с аудиторией покупателей фастфуда

Блогеры с аудиторией покупателей ювелирных изделий

5. Выводы

1. Подбор блогеров на основе данных о покупках даёт высокий уровень точности. Это подтверждается высоким индексом аффинитивности: часто около 1000 %, а в отдельных случаях 5000–6000 %. То есть целевая аудитория встречается в аудитории блогера в 50–60 раз чаще, чем среднестатистически по соцсети.
2. Такая методика позволяет агентствам не просто подбирать блогеров, но аргументировать выбор даже в нишевых тематиках – включая B2B и премиум.
3. Инструмент также помогает экономить бюджет: раньше агентству приходилось покупать сегменты у ритейлеров, теперь они уже доступны в рамках подписки на WIB без доплат и ограничений по количеству сегментов.