Эксперты профильного комитета АРИР по Big Data & Programmatic подготовили второй сборник, где показали удачные примеры продвижения с помощью больших данных и programmatic-платформ. В документ вошли кейсы от компаний Data Stories, GetshopTV, Go Ahead, Havas Media, IPG, MediaNation, MGCom, OKKAM, OMD OM Group, OMNIMIX, Weborama, АДВ. А также от брендов категории petcare и healthcare, Activia, Lamoda, Reckitt, Renault, Rexona, «Sибирская коллекция», Unilever (TRESemmé), «ИВИ», «ЛитРес», «РОЛЬФ», «РОСМЭН» и «ФСК Лидер».
Data-driven подход — уникален и доступен всем, если грамотно с ним работать: извлекать данные из нужных источников, строить точные сегменты аудитории, ставить конкретные KPI и методы их измерения. Можно проследить, как за последние 20 лет российский рынок big data и programmatic стал более совершенным и передовым, о чем говорят многочисленные эффективные примеры из практики. Часть из них представлена в новом кейсбуке комитета Big Data & Programmatic АРИР. Документ включает в себя кейсы, реализованные с 2020 по 2022 год, и содержит цели, методы решения задач, инструменты и результаты каждого проекта.
Сборник состоит из четырех разделов. В первом представлены кампании с использованием стабильных идентификаторов Hard ID (номеров мобильных телефонов, адресов электронной почты…) и Customer Data Platform, объединяющей все доступные источники данных. На эти механики в свое время обратили внимание участники кейсбука. С помощью CDP они отследили поведение пользователя на сайтах и составили единый профиль клиента. В результате удалось создать сотни аудиторных сегментов для медиа-активации и в несколько раз повысить CTR.
Второй и самый большой раздел посвящен контекстуальному таргетингу и партнерствам с 2nd Party Data-провайдерами. В одном из FMCG-кейсов
благодаря собственным данным и платформе MyTarget бренд увеличил объем продаж (SOM) за счёт клиентов, лояльных конкурентам. А еще — сравнил эффективность своих креативов и рекламы этих конкурентов вплоть до покупок конкретных единиц товара (SKU).
Дальше сборник показывает, как провести маркетинговый анализ аудитории и прогнозировать ее поведение. Для этой задачи стоит присмотреться: к сквозной аналитике StreamMyData, Machine Learning, хранилищу данных Google BigQuery, Google Analytics, проекту Power BI для бизнес-мониторинга. Связка этих технологий позволит создать автономную аналитическую платформу-предиктора, которая объединит и будет оценивать данные из рекламных систем и собственных каналов коммуникаций бренда. Итог — оптимизация затрат на привлечение потребителей и рост выручки.
В последнем блоке описаны способы оценки эффективности рекламы через управление аудиторными данными. Например, Sales Lift исследование и post-view анализ будут полезны, чтобы отследить и посчитать динамику роста конверсии, стимулировать сбыт продукции на федеральном уровне и распределить бюджеты по регионам.
Кейсы, представленные в сборнике, доказали, что несмотря на все перипетии, — рынок жив. В этом уверен Александр Папков, вице-президент АРИР, сопредседатель комитетов АРИР по Big Data & Programmatic и DOOH, Директор по технологиям Media Direction Group. «Есть решения, инструменты и подходы, которые позволяют выстраивать эффективную коммуникацию с аудиторией, основанную на данных и использовании programmatic платформ. Они помогают брендам сформировать лояльность потребителей, доносят его ценности, а главное — демонстрируют отличные результаты. Я надеюсь, что данный документ станет для профессиональной аудитории надежным и проверенным руководством к действиям», — отмечает Александр.
По словам Анжелы Федорченко, вице-президента АРИР, сопредседателя комитета АРИР по Big Data & Programmatic, генерального директора Weborama Russia, идея продолжить инициативу по выпуску кейсбука продиктована желанием дать рынку опору в виде конкретных успешных примеров реализованных кейсов от ведущих компаний digital-индустрии: «Мы надеемся, что сборник даст рекламодателям пищу для размышления о возможных интеграциях и пилотных проектах, и впоследствии бренды смогут на деле убедиться в эффективности применения представленных в документе решений и подходов».
C кейсами прошлых лет можно ознакомиться в White Papers АРИР «Big Data & Programmatic Practice Stories».