Большие данные — это тренд как на глобальном, так и на российском рынке. Но не все знают, что стоит за этим понятием и как можно использовать большие данные в маркетинге. В рамках школы Digital Branding Илья Бердников, преподаватель курса «Big Data для вашего маркетинга», коммерческий директор рекламного агентства MedCraft, рассказал слушателям, какие бывают данные, откуда они появляются, а также как их можно использовать и анализировать.
Курс был основан Дмитрием Егоровым и обновлен Ильей Бердниковым во время работы в компании Weborama.
Что такое big data
Есть маркетинг, основанный на данных, а есть маркетинг, основанный на больших данных. Все маркетологи уже давно работают с данными, но большие данные — это относительно новая тема и тренд. Прежде всего под этим термином понимается набор данных, который невозможно обработать вручную. Работа с большими данными дает знание о нации, инфраструктуре, экономике и, конечно, информацию для маркетинга и рекламы.
Еще несколько интересных фактов:
- В 2017 году в США разрешили продажу больших пользовательских данных. Весь мир понял, что с данными можно работать — это полезно, это новый рынок.
- Появились регуляторы, такие как GDPR. Основной принцип этой системы — работа с данными должна осуществляться с полного осознания и согласия пользователя.
- Российское законодательство пока не так четко и строго регламентирует работу с данными, но очень динамично работает над этим. Нужно опираться на опыт других компаний, которые специализируются на работе с большими данными.
- Не все пользовательские данные «большие». Зачастую те данные, которые называют «большими» (те, которые нельзя обработать вручную) — не персональные. А персональные данные зачастую не «большие» — они поддаются человеческому анализу и не требуют дополнительных вычислительных систем.
- Не все персональные данные вообще персональные. Если нельзя идентифицировать личность (и косвенно тоже), то, согласно текущему законодательству, это не считается персональными данными.
Какие бывают данные
Данные собирают разные системы — смартфоны, телевизоры, умные часы, автомобили, рекламные сети, коммуникационные сервисы, платежные системы и другие. Все данные можно разделить на три категории.
Данные первого порядка (1st party) — это данные самого рекламодателя. Данные, полученные в ходе рекламных активностей, информация о посещении сайта или приложения компании, данные CRM, email, телефонные номера, идентификаторы пользователей в соцсетях. Собранные воедино такие данные представляют большой массив маркетинговой информации, который можно использовать для анализа и более четкого понимания портретов клиентов. Рекламные кампании с использованием собственных данных, как правило, показывают наивысшие результаты, но имеют ограниченный охват в сравнении с кампаниями с другими типами данных.
Данные второго порядка (2nd party) — это данные партнеров. Один участник предоставляет свои first-party данные другому. Например, производитель авто отдает автодилерам данные о пользователях, взаимодействовавших на его сайте с конфигуратором или скачавших цены. Или когда площадка делится своими сегментами с рекламодателем для обогащения CRM.
Данные третьего порядка (3rd party) — аудиторные данные, полученные или купленные у специализированных игроков, которые предоставляют сырые или обработанные данные. Сторонние данные помогают расширить имеющийся пользовательский профиль и предоставить доступ к ранее недоступной информации. Площадка, у которой есть поведенческие данные, но нет социально-демографических, может подключить соответствующего поставщика соц.дема. В этом случае социально-демографические данные будут являться third-party data.
Как работать с большими данными
Каждый источник предоставляет данные в собственных «координатах»: cookie, IDFA, mac-адреса и другие. Например, «Яндекс» видит пользователя и дает ему один идентификатор, а Google — другой. Они разные, но обозначают одного и того же человека. Чтобы работать с такими разрозненными данными, их надо привести к единому набору. Для этого можно использовать специальный софт.
DMP (data manager platform, платформа управления данными) хранит в себе данные первого, второго и третьего порядка. Она может их пересекать, объединять, исключать, проводить анализ аудитории. Зачастую DMP применяется в медийной рекламе. Платформа позволяет повысить точность таргетирования, оптимизировать затраты на маркетинг и улучшить ROI.