DMP на раз, два, три

DMP на раз, два, три
Mr. Pixel
Mr. Pixel
30 сентября
0
1 641

Почти каждый маркетолог в мире начинает менять свой курс своего в сторону технологии управления данными. Пытаются ли маркетологи создать собственную программатик-платформу, используют ли они данные для персонализации контента, или пытаются получить легендарную «360-градусную панораму пользователя», главная задача каждого из них заключается в том, чтобы разобраться с данными и с их помощью одержать верх над конкурентами.

iStock_000031312514Large

В умелых руках платформа управления данными (DMP) способна творить поистине удивительные вещи. Если рассматривать вопрос дата-менеджмента с точки зрения огромного количества кейсов, различных способов использования технологии передачи данных, а также попытаться вникнуть во все новомодные словечки, аббревиатуры и сокращения, все может показаться невероятно сложным. Однако на самом деле технология управления данными может быть гораздо проще, чем вы думаете.

padding
Data Management Platform (DMP) – поставщик профилей пользователей и платформа управления данными, которая отвечает за сбор, смешивание и хранение разнотипных данных для создания аудиторных сегментов, которые дают возможность более точно таргетировать рекламную кампанию.

На базовом уровне функция DMP сводится к «data in» и «data out», то есть «входным» и «выходным» данным. Есть великое множество нюансов, которые касаются сбора, стандартизации и активации данных, поэтому давайте рассмотрим «data in» и «data out», и как они объединяются, чтобы в конечном итоге создать мощнейшее маркетологическое «оружие».

Data In

Для большинства маркетологов все то колдовство вуду, которое происходит внутри машины DMP, не представляет особого интереса. Но именно там и рождается чудо, и приходит понимание «истины» об идентификационной информации пользователя. Маркетологи получают ответ на вопрос относительно того, кто все эти анонимы, которых они видят на своем сайте и в своих приложениях. И именно это и делает DMP полезной, создавая предпосылки для первоклассного индивидуализированного маркетинга и обеспечивая глубокое понимание «путешествия пользователя».

maxresdefault

Не просто куки. Ранние DMP фокусировались на сопоставлении идентификаторов cookie с определенной таксономией и соответствии этих куки с торговыми платформами. Большинство DMP – от легковесных «медийных DMP» внутри DSP до полномасштабных «first-party» платформ – с легкостью могут справиться с таким типом сбора данных. Основная масса DMP первого поколения была спроектирована для сбора и распределения куки, связывания «печенюжек» с определенными аудиторными сегментами и передачи полученных сведений DSP для таргетинга. Проблема заключается в том, что сегодня пользователи проводят намного меньше времени в cookie-среде, чаще используя смартфоны и другие мобильные устройства. Это означает, что современная DMP должна уметь гораздо больше, чем просто систематизировать cookie. Сегодня платформа управления данными просто обязана иметь возможность привлечь широкий спектр разрозненных идентификационных данных, включая данные CRM, информацию из POS-терминалов и даже сигналы маячков.

iStock_000024662288_Medium-1260x840

Возможность получения данных об устройстве. Маркетолог может рассматривать одного и того же пользователя, как будто это восемь разных человек. А на самом деле у него есть три Apple IDFA (рекламных идентификатора), несколько уникальных цифровых подписи Safari, идентификатор устройства для просмотра потокового контента Roku и парочка e-mail идентификаторов. Все вышеуказанное необходимо объединить в постоянный «универсальный ID», который будет осуществлять сбор атрибутов на протяжении длительного периода времени. Множество DMP проектировались для хранения и управления куки без cross-device возможностей. Это не позволяло «усваивать» четко дифференцированные структурированные и неструктурированные данные. Пользователи все больше времени посвящают мобильным устройствам и меньше – десктопам, поэтому способность работать с куками нужна сегодня лишь в 40% случаев.

Apple-Android-Windows-Computer-Phone-Sotovyy.tsveta-Color-1600x2560

График устройств. Кросс-девайс идентификация – крайне сложная задача, требующая от исполнителя как способности идентифицировать людей посредством детерминированных данных (аутентификация пользователей по стационарным и мобильным устройствам), так и умения применять интеллектуальные алгоритмы для обработки больших массивов данных. Все это позволяет делать вероятностные предположения и связывать пользователей с их устройствами. В течение следующих нескольких лет словосочетание «график устройств» будет занимать видное место в рекламной индустрии, поскольку все больше компаний пытаются инноватизировать кросс-девайс идентификацию пользователей без окруженного неприступной стеной «сада данных» таких платформ, как Google и Facebook. Алгоритмы ищут масштабированные данные: чем больше информации предоставил пользователь, тем больше истинных предположений о личности пользователя может быть определено и смоделировано.

caimage04

«Data in» являются фундаментальной частью DMP – не имея возможности «проглотить» все виды идентификаторов и прийти к истинным предположениям касательно идентичности пользователя, индивидуализированный маркетинг, последовательный обмен сообщениями и точная атрибуция попросту невозможны.

Data Out

Говоря о входных данных, мы подразумеваем больше техническую сторону вопроса. А вот «data out» действительно резонируют с маркетологами, потому как эти данные связывают воедино три ключевых аспекта data-driven маркетинга. Вот то, что каждая DMP должна обязательно уметь делать:

banner1

Работать с идентификационными данными платформы. Точно так же, как пользователь может выглядеть, словно 8 разных человек на одном устройстве, он может «множиться» и на разных медиа-каналах. Можно оставить свою куку на DataXu, еще немного «крошек» – на Google DoubleClick, а также оставить след на сайте New York Times. Задача DMP – найти совпадение на всех этих платформах и создать универсальный идентификатор DMP (UID). Это означает, что DMP должна иметь возможность подключиться напрямую к каждой платформе.

Media-channels

Объединять данные с разных каналов. Для маркетолога каждый клик, открытие страницы, лайк, твитт, загрузка и просмотр – это еще одна песчинка золота, вымытая из реки данных. Затем эти данные превращаются в весьма ценный самородок информации, который мы называем «инсайтом». Главная проблема многих маркетологов, работающих с разными каналами (дисплей, видео, мобайл, соцсети, поиск и др.), заключается в том, что все фантастические дата-поинты, которые они получают, разрознены. Вы можете зарегистрироваться в DSP и получить много информации о проводимой рекламной кампании, но как вы соотнесете клик в DSP с просмотром видео на YouTube или прочтением электронного письма? Правда состоит в том, что даже самые талантливые «Excel-жокеи», работающие с двенадцатью макросами, не могут объединить достаточно рекламных отчетов, чтобы получить достойные инсайты. Для этого нужен определенный слой данных относительно того или иного канала. Кому какое дело, какой канал работает лучше, если вы не можете согласовать данные на уровне сегмента? Возможно, процент конверсии «мам, предпочитающих минивэны» более высок в случае видеорекламы, но «папы, отдающие предпочтение внедорожникам» легче конвертируются после просмотра баннеров. Без объединения данных по всем адресным каналам вы будете стараться попасть в мишень, стреляя в кромешной тьме. Это не просто сложно, а практически невозможно.

Data-Management-Platform-faut-lancer--F

Глобальный менеджмент доставки рекламного контента. Еще одна вещь, которая становится возможной, когда вы связываете воедино кросс-девайс личность пользователя и ID канала с центральной платформой. Это позволяет управлять доставкой рекламных сообщений глобально.

Рекламная глобализация

Если один пользователь воспринимается на каждом канале как кто-то другой, это однозначно гарантирует рекламный «перегруз». Если, к примеру, вы запускаете рекламное объявление по пяти каналам и настраиваете частоту 10 показов в месяц, то в конечном итоге вы практически гарантированно получаете 50 показов одному и тому же человеку, а это уже очевидный перебор. Но что, если идеальная частота для обеспечения достойного уровня конверсии составляет только 10 показов в месяц? Управление частотой показов на глобальном уровне представляет собой возможность демонстрировать неэффективные показы таким образом, чтобы пользователь с большой долей вероятности совершил целевое действие.

image

Например, маркетолог тратит 40% бюджета на 1-3 показа одному пользователю в месяц, еще 20% тратится на 4-7 показов там, где происходит наибольшее количество конверсий. Остальная часть бюджета (40%) расходуется на показы с весьма невысоким показателем конверсии. При таком сценарии маркетолог преследует две цели. Во-первых, он хочет полностью исключить long tail показы и реинвестировать в больший охват. Во-вторых, маркетолог стремится подтолкнуть больше людей из зоны «short tail» туда, где существует большая вероятность конверсии.

eezyrtbbeeld

Такой таргетинг включает в себя понимание того, когда пользователь увидел третий показ рекламного сообщения, и знание, что в случае 4-го, 5-го и 6-го показов есть большая вероятность совершения пользователем целевого действия.

«Элементарные сложности»

Вы думаете, что все это не менее сложно, чем аэрокосмические исследования? Это не так. Если вы хотите действительно освоить все «болты и гайки» дата-менеджмента и все тонкости науки о данных, но у вас нет на это времени, сил, энергии или, извините, способностей – ничего страшного. Сделайте DMP must-have технологией, и вам будут доступны все «плюшки» глобальной доставки рекламного контента. Маркетологи начинают понимать важность получения нужных данных (data in), необходимость их дальнейшего грамотного применения в случае разных каналов (data out), сбора инсайтов и оптимизации своего подхода к людям, а не устройствам. Так что самое время становиться data-driven маркетологом!

pubimage01

При подготовке статьи использованы материалы Chris O'Hara blog, Clickz, SmartDataCollective

Комментарии к статье (0)