Алексей Благирев - Big data простым языком [litres]

DMP разрабатываются по большей части для взаимодействия с рекламными сетями.

Принцип работы заключается в поддержании большой cookie-базы с анализом уже «встроенных» аудиторий, чтобы найти максимальное соответствие для рекламной или маркетинговой кампании.

CRMиспользуется преимущественно для удержания потребителей и развития уже существующей базы клиентов (например, для увеличения активности во время промо-акций, числа покупок в чеке и так далее).

Собираются преимущественно first- и second party данные.

Потребителям присваивается уникальный ID, создается и дополняется персональный профиль на основе множества каналов (известных и анонимных), доступ к которому можно использовать для различных целей.

Разрабатывается преимущественно для сбора данных за счет интеграции маркетинговых каналов.

Принцип работы заключается в механизме персонализации с анализом поведения, вовлечения в контент и так далее, в целях дальнейшей предиктивной аналитики (например, где вероятнее «отток» клиентов) и еще большей персонализации.

Согласно данным компании IDC, ежегодный объем прироста мировых данных составляет 16.3 зеттабайта (триллион гигабайтов). К 2025 году этот прирост достигнет отметки в 163 зеттабайта. Тогда будут доступны новые данные для анализа, управления и расчета наиболее подходящего предложения.

Среди новых групп данных есть, например, психографика, нейрофизиология, данные с бытовых устройств (умные холодильники и прочие приборы). Психографика позволит делать умную персонализацию – например, в письме от интернет-магазина будет не только ваше имя, но и привычные вам стиль и лексика.

Умные устройства смогут поставлять много (относительно) честной информации о поведении пользователей. Если ваш умный горшок для цветов уже полгода подает сигналы о том, что цветы в нем засохли, и сайты про садоводство вы больше не посещаете, то рекламу с новыми товарами на эту тему вам, вероятно, могут больше не присылать.

Все это сильно повлияет на существующий ландшафт решений по предоставлению цифровых товаров.

Для определения существующих векторов развития следует разобраться с развитием платформ, управляющих клиентскими данными:

– Эволюция CRM → ACRM → CDP (Customer Data Platform)

– Эволюция DMP → DXP (Data Exchange Platform)

Большинство бизнес-приложений имеют внутри встроенную, либо подключенную извне (как например Salesforce.com) платформу CRM для управления данными о своем клиенте.

Следующим этапом идут платформы автоматизации предложений под те или иные сегменты аудитории. Несмотря на то, что инструментов на рынке много, примеров успешной интеграции платформ Marketing Automation (они же ACRM) мало. Но все же компаниям требовалось научиться объединять данные пользователя о его действиях в сети, его учетной записи и, например, информации о его взаимодействии с call-центром компании.

В этом смысле CDP является большой базой, которая объединяет как данные, получаемые из фронт-офисных систем (CRM), так и данные из третьих сторонних источников (DMP), но, в отличии от DMP, CDP работает с профилем, а не только с cookie.

Сегодня в основе успешного CRM лежит CDI (Customer Data Integration). Это категория платформ работы с персональными данными, которая позволяет унифицировать профиль клиента, работая на уровне контроля качества данных и объединяя похожие образы следов или профилей клиента.

Но, в отличии от CDP, CDI работает со внутренними системы компании, получая единый профиль клиента.

Если работать над объединением offline-online данных за пределами систем компании, то в таком случае CDI может эволюционировать в CDP для решения задач по получению единого профиля.

Отличительная особенность CDP – это поддержка автоматизации маркетинговых кампаний.

Первые DMP были созданы до того, как Google/Facebook открыли свои API для работы с аудиторией (устанавливать пиксель, работать с сегментами и другие вещи, о которых было рассказано выше).

С появлением этих больших игроков система устоялась и стала основной инфраструктурой для развития цифрового маркетинга. Но в ней есть недочет: возможность продавать рекламные объявления есть, а вот возможности продавать и покупать данные на уровне сервиса – нет.

Именно поэтому в качестве следующего шага развития DMP-платформы будут превращаться в DXP (Data Exchange Platform), в так называемые биржи по обмену данными, где можно разместить свои данные или купить необходимые, заключив прямой контракт с их владельцем.

Data Exchange Platform еще не имеет устоявшегося определения.

Например, по версии исследовательской компании Gartner, такие платформы называются Digital Marketing Hub.

Известный эксперт в области цифрового маркетинга Джонатан Бистон разобрал магический квадрант Gartner для DMP-платформ. На нем были указаны сразу и DSP-платформы, и DMP, и SSP, и это сильно сбивало всех с толку. Используя свой уникальный опыт по работе как в AdTech, так и в компании Adobe, он переделал этот магический квадрант в более подходящую форму, способную раскрыть суть Digital Marketing Hub, объединившего сразу несколько направлений.

Основная мысль, которую хотел донести Бистон складывается так:

«Взгляд на то, что такое Digital Marketing Hub, зависит от перспективы, с которой смотрит основной потребитель, входящий в одну из четырех групп. Каждый из четырех потребителей видит конечную цель исключительно в своей плоскости, но при этом инфраструктура может быть общей и совмещать миллиарды новых данных о пользователях, устройствах и используемом контенте».

Экосистема представляет собой набор услуг, который объединяет пользовательский опыт.

Потребительские экосистемы, как правило, сосредоточены на таких потребностях как путешествия, здравоохранение и жилье. Системы B2B обычно вращаются вокруг определенного лица, принимающего решения, например, маркетинга и продаж, операций, закупок или профессионалов в области финансов.

В чем преимущества экосистем?

– Они действуют как шлюзы и снижают затраты клиентов на переключение на связанные услуги. Например, мессенджеры WeChat и Line позволяют пользователям совершать покупки, регистрироваться на мероприятиях, читать новости и общаться с врачами через один интерфейс. Пользователям не нужно переключаться между порталами, управлять множеством паролей и вообще помнить про несколько сервисов.

– Они используют сетевые эффекты. Google Nest стал основой для экосистемы смарт-домашних продуктов и, например, присылает своим клиентам ежемесячную карточку отчета по использованию энергии и сравнивает этот расход с показателями соседей (и это дает контекст). Одновременно с этим компания передает агрегированные данные поставщиков коммунальных услуг. Эта информация может помочь им оптимизировать свои процессы.