Алексей Благирев - Big data простым языком [litres]

Например, продать автомобилисту зимой после снегопада новую щетку для снега – труда не составит. Но как узнать, у кого есть машина, а кто из владельцев автомобилей давно не покупал новую щетку?

Где взять такие данные? Каким образом их обработать?

На помощь приходят технологии сбора и анализа Больших данных.

А происходит это так.

Любое действие в Интернете оставляет в сети след. У каждого пользователя (на самом деле у браузера пользователя) есть свой уникальный идентификатор – cookie. Он позволяет отслеживать действия пользователя на сайте (или нескольких) в течение ограниченного количества времени. Затем идентификатор меняется.

Если пользователь находится на сайте или заходит на него через разные браузеры, то у него будет много разных идентификаторов. Cookie также могут устанавливать внешние серверы, не имеющие срока окончания. Это позволяет отследить сессии пользователя при повторном появлении в Интернете. При этом, cookie не всегда точно определяют тип пользователя, потому что за компьютером могут находиться попеременно разные люди.

Многие сайты устанавливают специальный код, который называется «пиксель». Назван он так потому, что загружается в виде изображения с минимальными размерами один пиксель на один пиксель. Его задача – собирать данные о посетителях сайта, включая их cookie.

Что происходит дальше?

Пиксель передает данные об аудитории в единую платформу. Так, данные с пикселя Facebook, который установлен на сайте, передаются в единую платформу обработки данных Facebook. Платформа определяет, к каким частям (сегментам) аудитории относится клиент, и таким образом запоминает его характеристики.

Сегментировать аудиторию можно по интересам, возрасту и так далее. Для этого используются самые разные методы. Самый простой метод – «если – то»: если пользователь пришел с сайта о спиннингах, то ему может нравиться рыбалка. Метод сложнее – машинное обучение.

Так вот, такие платформы, которые собирают данные с сайта и позволяют обогатить их дополнительной информацией, называются DMP (Data Management Platform или «платформа для управления данными»).

Данные, собранные с пользователей, можно использовать. Например, сделать маркетинговую кампанию точечной, коммуницировать только с подходящей под нее группой пользователей:

– предложить существующим клиентам какой-то продукт в дополнение к действующим продуктам.

– предложить новым пользователям уникальные условия, чтобы они стали новыми клиентами.

Таким образом, данные, получаемые из DMP через пиксель, направлены на повышение эффективности конверсии, то есть на превращение новых пользователей в клиентов, клиентов в лояльных клиентов и так до бесконечности.

История DMP начинается с ростом популярности цифрового data-driven маркетинга. В нем предложения строятся на основе анализа данных о продажах, клиентах и, часто, не связанных с ними напрямую данных.

Цифровой маркетинг был представлен несколькими уровнями, на каждом из которых работают соответствующие платформы:

– DMP (Data Management Platform) – цифровая платформа, которая собирает, агрегирует различные данные о пользователях, чтобы получить информацию о сегментах аудитории.

– DSP (Demand Side Platform) – цифровая платформа для покупки баннерной, видео, мобильной или поисковой рекламы. Данная платформа исполняет код и предлагает пользователям те или иные товары на основании подготовленного ранее профиля со стороны DMP, то есть она управляет кампаниями. DSP представляет покупателя рекламного контента.

– SSP (Supply Side Platform) – инструмент измерения монетизации посещений цифровых ресурсов (веб-сайта или мобильного приложения), которые он оптимизирует для издателей (publisher) предложения по рекламным позициям для рекламных бирж (AdExchange), подкрепленные результатами по анализу эффективности конверсии. SSP представляет продавца рекламного контента.

– AdExchange – рекламные биржи, которые подобно фондовым биржам обрабатывают, размещают рекламные объявления и устанавливают взаимоотношения покупателей и продавцов (рекламодателей – advertisers, тех, кто публикует рекламу).

Например, если компания Coca-Cola захочет запустить кампанию в Интернете, то она обратится к соответствующим медиа-агентствам, те, в свою очередь, разместят заявку на проведение кампании на соответствующей рекламной бирже, а ее уже увидят сервера рекламных агрегаторов и покупателей.

Одна из таких первых бирж была открыта в США в 1996 и называлась DoubleClick. Вначале она работала как application service provider, то есть предоставляла сервисы и приложения для пользователей в виде рекламы. В 1999–2001 годах DoubleClick, обслуживающая и предоставляющая рекламу на тот момент для 11,5 тысяч веб-сайтов, провела серию поглощений компаний, став крупнейшей онлайн-биржей по рекламе. Были куплены несколько быстрорастущих компаний NetGravity и Abacus Direct. Позднее, в 2007 году, Google купил DoubleClick за 3,1 миллиарда долларов, организовав на ее основе полноценную маркетинговую платформу.

В реальном времени покупатели и продавцы взаимодействуют друг с другом для покупки и размещения рекламы в digital-каналах – на сайтах, в мобильных приложениях и поисковых запросах. Основу этого взаимодействия выстраивают как раз данные, собирать которые помогают DMP-платформы. Но DMP-платформы обычно только представляют сторону покупателя (рекламодателя).

Они собирают три типа данных:

– Собственные данные (First party data) – данные пользователя, в том числе персональные и контактные, а также информация о его действиях в digital-канале (мобильное приложение, сайт, поиск и так далее), все это компания собирает сама.

– Данные о маркетинговых активностях (Second party data) – результаты проведения кампаний, информация по откликам, конверсии, а также поведенческих факторах, которая компания может купить у других источников, где был пользователь. Этакий аналог собственных данных, которые купили у другой компании.

– Данные третьих лиц (Third party data) – сегменты и аналитика, которую предоставляют специальные провайдеры данных, благодаря синхронизации через cookie с различными поставщиками данных.

Часто маркетинговые кампании проводятся с участием CRM (Customer Relationship Management – системы управления взаимоотношениями с клиентами). Поэтому DMP и CRM иногда путают. Однако, DMP и CRM не равны. Маркетинговая компания InBrief выделила ключевые отличия платформ друг от друга:

DMPиспользуется в основном для привлечения новых клиентов и расширения уже существующей клиентской базы за счет look-alike моделирования (то есть поиска групп клиентов, похожих на существующие).

На DMP могут собираться все типы данных.

Персональные данные внутри системы максимально отделяются от остальных. Это делается из-за законодательных ограничений.