Радио 
Пока все спорят о будущем cookies и новых подходах к атрибуции, телеком-операторы тихо делают свое дело: строят O2O-аналитику, измеряют эффективность билбордов и решают проблему «шума» в данных. Александр Алхимов, директор дирекции по рекламным и телеком-продуктам «МегаФона», рассказал Sostav, как операторы связи превращаются в медийных игроков и почему это меняет расстановку сил в индустрии.
Что такое «МегаФон Таргет» и какие задачи бизнеса он помогает решать?
«МегаФон Таргет» — рекламная платформа «МегаФона», которая помогает бизнесу привлекать клиентов с помощью больших данных оператора. Сервис существует с 2017 года и за это время им воспользовались сотни тысяч предпринимателей. Сегодня платформа включает инструменты для СМС-рассылок, обзвонов, работы с сегментами аудитории, триггерных коммуникаций, аналитики и оценки эффективности рекламы. Для малого бизнеса доступен удобный селф-сервис с ИИ-помощником, а крупным компаниям мы предлагаем индивидуальные проекты и аналитику.
Телеком-операторы видят пользователя иначе, чем соцсети или поисковики. В чем главное преимущество этого ракурса для рекламодателя?
Мы не ограничены рамками конкретной соцсети или поисковой экосистемы. В наших силах заглянуть за их пределы и понять, почему пользователь совершил покупку, какие были действия до и после. Словом, выстроить полноценный клиентский путь. Мы в числе немногих, кто может построить O2O-аналитику за счет связки гео- и интернет-активности пользователя.
Есть ли кейсы, когда использование телеком-данных позволило обнаружить неочевидную аудиторию для бренда — ту, которую не «видели» другие платформы?
Да, недавно был кейс с наружной рекламой. Через анализ геоактивности пользователей мы оценили влияние офлайн-рекламы на целевые действия.
Работает это так. Нам предоставляют координаты точек, где находятся билборды. Мы анализируем, какие пользовательские сегменты находились в этих местах и с наибольшей вероятностью видели объявление. Затем соотносим данные со временем показа конкретного объявления, так как на медиафасаде реклама ротируется. И с помощью технологий больших данных и Stable ID сопоставляем аудиторию, которая видела билборд, с пользователями, которые совершили целевые действия. Так данные по объему конверсий помогают оценить эффективность рекламы на билбордах.
Дополнительно мы анализируем видевших рекламу еще по нескольким характеристикам: социально-демографическим параметрам, интересам в интернете и покупательской способности. Эти данные помогают выстроить более обоснованную коммуникацию с пользователем.
Часто ли используют весь потенциал больших данных? Можете привести пример, когда анализ данных кардинально изменил результат?
Мы предлагаем максимально полный спектр решений на базе больших данных — и для узнаваемости бренда, и для лидогенерации. Поэтому считаем, что используем все возможности.
Точки роста у нас тоже есть. Например, в части полной автоматизации задач сегмента SOHO. Таким клиентам нужны более коробочные решения, чтобы владелец бизнеса мог быстро запустить рекламу и найти клиентов. Поэтому наша команда уделяет особое внимание развитию возможностей ИИ, который способен помочь как со 100% автоматизацией процессов настройки и оптимизации рекламных кампаний, так и в посткампейн-аналитике.
Анализ данных сам по себе не рождает сверхрезультат. Результат получается благодаря синергии сильных сторон каналов коммуникации и технологичности.
К примеру, мы умеем делать триггерную СМС-рассылку, которая срабатывает на определенное событие: при посещении сайта или геозоны абоненту приходит рекламное СМС. Хотя подобный функционал есть у многих digital-инструментов, при работе с цифровой рекламной площадкой неизбежно возникает временная задержка между посещением сайта и другим интернет-ресурсом, где реклама «догонит» пользователя. Другими словами, когда клиент увидит вашу рекламу, она может быть неактуальной.
В случае с СМС модель другая: пользователю не нужно совершать дополнительные действия, чтобы увидеть ваше предложение. В итоге триггерные возможности и специфика СМС-коммуникаций дают крутой результат. Для некоторых кампаний CTR обычной и триггерной рекламы отличается на десятки процентов. В целом наши возможности в лидогенерации строятся на такой механике.
Другой пример — аналитика. Оценка эффективности рекламы по Last Click давно потеряла актуальность. Поэтому мы видим смещение коммуникации в сторону брендформанс-подхода. Путь пользователя тернист: до покупки он может взаимодействовать с десятком рекламных каналов. А большие данные позволяют нам проанализировать этот путь — как до конкретных покупок, так и до посещения точки продаж. И как итог — оптимизировать наши возможности таргетирования.
Как «МегаФон» решает проблему «шума» в данных? Ведь не вся информация одинаково полезна для таргетинга. Как отделяете сигнал от фона?
Я бы сказал, что, с одной стороны, есть устойчивое поведение, портрет пользователя, а с другой — новые интересы. К портрету относятся наличие автомобиля, детей и домашних животных, а также места, где пользователь бывает регулярно. К новым интересам — товары и услуги, которыми пользователь заинтересовался недавно. Со всеми этими данными надо работать и понимать их бизнес-ценность.
При этом возможности больших данных распространяются на решения нерекламных задач, в том числе в зону социальной инженерии и фрода. У нас есть инструменты, которые позволяют подсветить, что человек находится под влиянием мошенников. Механика основана на анализе совокупности определенных признаков и действий пользователя.
В итоге работа с данными — это прежде всего вопрос их интерпретации и экспертности.
Вы эксперты в автоматизации процессов. Какие рутинные задачи в рекламном цикле уже удалось передать алгоритмам, а что пока остается за человеком?
Да, это сильная сторона «МегаФона». Для рекламного направления мы сфокусировались на автоматизации стабильных и массовых операций. Сперва мы проанализировали путь клиента — от этапа знакомства с продуктом до настройки и запуска рекламы. Потом провели интервью с клиентами, проанализировали обращения в службу поддержки и определили наиболее подходящие для автоматизации процессы. Среди них подготовка сегментов аудитории, поддержка пользователей селф-сервиса, модерация.
Решением стал чат-бот на базе ИИ, где рекламодатель может получить ответы на множество вопросов. В том числе какие таргеты выбрать или как правильно написать рекламное сообщение. Результат приятно удивил: в большинстве случаев советы ИИ-помощника помогли запустить эффективные рекламные кампании. Сейчас мы работаем над тем, чтобы нативно встроить ИИ в интерфейс кабинета.
А вот для сложных запросов от крупных клиентов все еще наиболее эффективен симбиоз человека и ИИ. Я вижу в этом идеальный путь развития искусственного интеллекта не только в рекламе, но и в других направлениях: человек отвечает за стратегию и креатив, а ИИ — помогает масштабировать идею.
Допустим, завтра ИИ начнет полностью управлять бюджетом. Какой главный риск вы видите для рекламодателя?
Рисков несколько. Во-первых, ИИ не обладает «чувством рынка» и не всегда способен верно оценить контекст и перспективы развития бизнеса, спрогнозировать тренды и расставить приоритеты. А чтобы своевременно перераспределить медиамикс, такое «чутье» необходимо.
Также ответы ИИ все еще надо перепроверять — некоторые галлюцинации могут привести к потерям рекламного бюджета.
Стабильные идентификаторы — один из ключевых вызовов в эпоху отказа от cookies. Какой подход использует «МегаФон» и почему он устойчив к изменениям регуляторики?
Мы видим в этом перспективу. Можно сказать, что мы выбрали отличный от других операторов путь. Кто-то оберегает Stable ID и старается выстроить свою экосистему из различных сервисов. Мы же видим пользу в том, чтобы Stable ID проникли на рынок и очистили его от фрода, устранили неточности в статистике. Идеально прийти к формату единого отраслевого Stable ID для всех операторов. На наш взгляд, от этого выиграют все участники рынка.
Как вы измеряете эффективность рекламных кампаний, когда часть пути пользователя происходит офлайн? Есть ли универсальная метрика, которой вы доверяете?
Отчет о доходимости позволяет нам соединить поведение пользователя в интернете с его геоактивностью. Даже если пользователь не дошел до покупки или не попал в CRM клиента, мы сможем оценить, дошел ли он до точки продаж и совершил ли покупку там.
Усиливается регуляторное давление в сфере обработки данных. Как вы балансируете между инновациями и соответствием требованиям законодательства? Не приходится ли жертвовать точностью ради безопасности?
Запрет на передачу данных третьим лицам, безусловно, накладывает ограничения. Многие коллаборации с другими игроками рынка недоступны, так как данные должны оставаться в нашем контуре. Мы изначально создавали наш продукт и инфраструктуру в соответствии с этими требованиями. Это вызов для компании, так как весь функционал должен быть реализован собственными ресурсами. Взять тот же ИИ — мы заводим и масштабируем его в своем контуре.
Агентская экспертиза — важный элемент экосистемы. Как «МегаФон» развивает компетенции партнеров и что ждет от агентств в ответ?
Еще в прошлом году мы начали вести планомерную работу по сотрудничеству с агентствами. С кем-то только знакомимся, а с кем-то развиваем уже сложившееся партнерство. Мы в постоянном поиске интересных возможностей в B2C-направлении.
Стандартный флоу пока такой: знакомимся, онбордим партнера в рамках своих технологий и возможностей, обсуждаем условия, переходим к медиапланированию и проводим запуск.
Как меняется запрос рекламодателей: они хотят больше данных, больше автоматизации или больше прозрачности? Что чаще звучит в диалогах?
Рекламодатели все чаще оценивают рекламу не по охватам, а по бизнес-результатам. На каждой встрече нас спрашивают о лидах, продажах, выручке и окупаемости рекламных инвестиций.
Отчасти это и запрос на прозрачность: оценивать рекламную коммуникацию только по модели Last Click уже недостаточно. Поэтому дополнительные аналитические решения — это существенная точка роста для рынка.
Если представить идеальный рекламный инструмент через три года — как он будет выглядеть и какую роль в этом сыграет «МегаФон»?
С учетом последних тенденций это будет микс ИИ-решений, омниканальности и больших данных. Идеальный рекламный инструмент будущего учитывает поведение потребителя и предсказывает его, а также формирует максимально персонализированный опыт от рекламы.
Представим, что вы можете изменить одно правило игры на рекламном рынке. Что это будет и почему?
Я считаю, что отсутствие единого идентификатора между рекламными системами — серьезный недочет рынка. Его внедрение решит проблему переизбытка предложений на каждого пользователя и поможет более эффективно управлять рекламными бюджетами.
Также это решит проблему огромного числа фродового трафика. Для некоторых категорий он достигает 60%. Тогда и оптимизация рекламы в рамках умных стратегий проходила бы на реальных, а не сгенерированных конверсиях.