Рекламный рынок перевернулся с ног на голову: с одной стороны, из-за ухода многих брендов покупатели начинают подбирать замену привычным товарам, с другой — совершенно непонятно, как искать ЦА на оставшихся рекламных площадках. Похоже, для рекламодателей сейчас самое время организовать работу с собственными данными и партнерство с поставщиками данных по Hard ID. По данным исследования iAB, этому инструментам отдают предпочтение как рекламодатели, так и агентства. О том, как в условиях полной неопределенности работать с имеющейся ЦА и выходить на новые сегменты пользователей в партнёрстве с поставщиками Hard ID, рассказал Александр Старостин, сооснователь компании First Data, специализирующейся на создании рекламных технологий и прогнозировании поведения покупателей.
Поиск нужной аудитории
Сегодня рекламодателям приходится решать две разных задачи:
- перетягивать на себя максимум аудитории бывших конкурентов — брендов, временно или полностью ушедших с российского рынка. С этой же целью на рынок выходят многие новые российские и азиатские поставщики;
- находить ту аудиторию, с которой они раньше взаимодействовали на площадках Google и Facebook* (запрещенная в РФ соцсеть; принадлежат корпорации Meta, которая признана в РФ экстремистской и запрещена), в доступных сейчас соцсетях или в РСЯ и MyTarget.
При этом они стремятся ещё внимательнее, чем раньше, контролировать расходы на рекламу: ёмкость оставшихся площадок не бесконечна, а значит стоимость рекламы неизбежно будет расти. Рекламодателю нужны очень точные и гибкие инструменты, которые в условиях полной неопределенности помогут быстро привлечь внимание именно нужной, релевантной ЦА.
История с поиском нужной аудитории на разных площадках не нова, на рекламном рынке её обсуждают еще с начала 2021, в связи с отменой cookies и инициативами Apple и Google по защите приватности мобильных пользователей. И инструменты, способные решить такие проблемы, уже есть. Одно из решений — максимальное использование собственных данных рекламодателя и обогащение их third-party данными в партнерстве с поставщиками Hard ID.
Hard ID — постоянный, неизменяемый идентификатор, позволяющий «узнать» пользователя на разных платформах. Как правило, это зашифрованный номер телефона или адрес электронной почты. Он полностью обезличен, то есть не позволяет установить личность владельца, но помогает идентифицировать его в интернете: определить сайты, которые он посещает, соцсети, в которых зарегистрирован. Поставщики Hard ID — сотовые операторы, крупные интернет-магазины, ОФД и др.
Благодаря Hard ID можно получить информацию о потребительских привычках покупателя, его перемещениях, увлечениях, работе, доходах, занимаемой должности
На сегодняшний день это один из наиболее действенных подходов, который позволяет в буквальном смысле привести к полке тех, кто купит товар с наибольшей вероятностью.
Как Hard ID поможет найти клиентов
Благодаря Hard ID можно обогащать данные из CRM продавца информацией из множества разных источников: сопоставлять по идентификатору записи из CRM c данными, поступающими от других поставщиков. Чаще всего речь идет о данных от ОФД, с которыми можно проанализировать все покупки человека, выявить четкие паттерны и понять, что ещё ему предложить. Обычно этого хватает для того, чтобы выйти на аудиторию, которая покупает товары конкурентов, интересуется аналогичными товарами в другой ценовой категории или просто приобретает лишь часть продукции бренда у конкурентов.
Иногда для более узкого таргетирования используют данные от сотовых операторов, провайдеров ТВ, носимых устройств и даже рекрутинговых сервисов.
Данные ОФД
Данные ОФД показывают, какие товары приобретает покупатель, как часто, в каком количестве. Какие бренды предпочитает. Как правило, ритейлер или бренд не знают о своих потребителях ничего, кроме их привычного списка покупок. Привычный способ расширить аудиторию — использовать таргетинг по интересам, который предлагает рекламная площадка. По сути, это сегментирование, основанное на анализе поведения пользователя в соцсети.
Представьте себе человека, у которого зачесался нос. Или глаз. Он предположил, что у него аллергия, и ввёл в поисковике это слово. Поисковик тут же причислил его к аллергикам, хотя на самом деле человек никогда не страдал таким недугом, ему лишь нужна была информация о симптомах. Но теперь именно его рекламно-поисковая система будет рекомендовать производителю средств от аллергии, как потенциального покупателя. Эффективно? Нет.
Если бы рекламодатель попробовал таргетироваться на тех людей, которые регулярно приобретают антигистаминные препараты, результаты такой рекламной кампании могли бы быть намного выше.
По внутренней статистике First Data таргетинг на основе транзакционных данных примерно вдвое эффективнее, чем привычный таргетинг по интересам. Например, производитель газировки, который при запуске новой линейки продукции таргетировался на частых покупателей популярных брендов, получил значение CTR и постклика в 2,3 раза выше, чем в кампании по интересам.
Данные сотовых операторов
В партнёрстве с операторами мобильной связи можно использовать для таргетинга рекламы как чисто технические данные, например о марке и модели смартфона или операционной системы, так и данные, отражающие поведение пользователя. К примеру, частые перемещения в роуминге дают возможность утверждать, что владелец устройства много путешествует. Возможно это деловые командировки, а значит ему можно предложить соответствующие товары или услуги: приложение для бронирования, ж/д и авиабилеты и др.
Данные от сотовых операторов помогают заметно сузить аудиторию, протестировать гипотезы и выбрать тот сегмент, который сложно определить с помощью типовых решений рекламного кабинета.
В частности, мы можем предположить, что покупатели одежды сегмента масс-маркет и в остальном предпочитают недорогие, практичные бренды. Вероятнее всего они пользуются китайскими смартфонами. Рекламная кампания для бюджетного бренда одежды с таргетингом на тех, кто покупал китайские смартфоны, показала конверсию в 1,7 раза выше, чем стандартный таргетинг на покупателей конкурентов. А второй заход, когда мы детализировали таргетинг с помощью данных сотовых операторов по операционным системам, показал, что владельцы смартфонов Huawai покупают рекламируемый бренд одежды вдвое лучше прочих сегментов ЦА.
Данные ТВ-провайдеров
Данные провайдеров цифрового ТВ позволяют рекламодателю не только точнее формировать аудиторные сегменты для показа рекламы по ТВ, но и точнее оценивать эффективность ТВ-рекламы и ее конверсию в онлайн- и офлайн-покупки. Таких решений на рынке пока очень мало. Помимо интеграции First Data и Ростелеком, можно упомянуть попытку Samsung объединить на своей рекламной платформе внешних поставщиков данных. Однако в нынешней ситуации не совсем понятно, будет ли доступны и полезны данные от зарубежных поставщиков, да и сама рекламная платформа Samsung Ads.
Данные умных устройств
Данные интернета вещей могли бы послужить хорошей базой для персонализации рекламных предложений. С ростом интереса к системам умного дома и интеллектуальным бытовым устройствам вполне возможно предположить, что в скором времени поставщики таких платформ смогут сотрудничать с рекламодателями, предоставляя им обогащенные данные.
Данные рекрутинговых сервисов
Данные, предоставляемые рекрутинговыми сервисами, позволяют выделить сегменты аудитории по критериям, которые недоступны классическим рекламным инструментам. Например, легко можно сформировать группы ЦА по специальности, роду деятельности, месту работы, занимаемой или ожидаемой должности и даже по уровню заработной платы. В отличие от традиционного таргетинга по интересам рекламодатель получает более широкий и в то же время, более релевантный сегмент ЦА. Предположим, производителю полуфабрикатов нужно сфокусироваться на сегменте офисных работников со средним уровнем заработной платы. Или бренду недорогой практичной обуви интересен сегмент курьеров. Определить такие специфические сегменты по интересам или по должностям, указанным в профилях соцсетей, практически невозможно.
В сегодняшних реалиях ритейлерам необходим управляемый и прогнозируемый способ поднять продажи. Эксперты iAB Russia делают ставку на работу с first party data, но при этом ключевой точкой роста в этом направлении называют именно развитие data-партнёрств. Точность и гибкость решений на основе Hard ID будет расти с появлением большего числа участников рынка, готовых делиться данными. А значит, будет расти и востребованность таких инструментов.