Полезное

Как таргетировать онлайн-рекламу по геоданным

облогаблог
0

Представляем обзор одного из вводных митапов по практическому использованию офлайн-данных о пользователях для таргетинга онлайн-рекламы, который состоялся в начале апреля 2018. 

Открыл встречу Виталий Щербаков, руководитель по машинному обучению и анализу данных в компании Мегафон, который представил доклад о монетизации больших данных.

Мегафон собирает пять типов данных об абонентах: 

  • Демографические (пол, возраст).
  • Характер потребления (ключевые интересы).
  • Геовременные данные (данные по базовым станциям, онлайн-геоданные).
  • Круг общения (информация о звонках и смс).
  • Платежеспособность (данные по ARPU, траты на услуги связи и прочие сервисы). 

Но какой бы крутой алгоритм не был, если на входе в него запихать сырые неочищенные данные, на выходе вы не сможете получить что-то стоящее. Так как основная тема этой серии митапов – использование геоданных, Виталий подробно рассказал, как они используют их. 

Работа с потоками абонентов: 

  • Извлекаемые инсайты. Информация о посещаемости и профилированию посетителей в конкретных точках: сколько людей проходят через точку, кто они, когда посещают эту точку. 
  • Примеры use кейсов: оптимизация расположения точек продаж и базовых станций. 

Работа с сегментами абонентов: 

  • Извлекаемые инсайты. Информация о паттернах перемещения и потребления для конкретных сегментов населения: куда часто ходят эти люди, когда они туда приходят, какие черты поведения характерны для них. 
  • Примеры use кейсов: оптимизация предложения телеком-услуг, выявление домохозяйств. 

Далее Виталий перешел к описанию процесса разработки предсказательных и описательных моделей. Основные этапы создания: 

  • Самый трудоемкий этап – подготовка данных (сбор и очистка, формализация задач), 
  • Построение модели (генерация гипотез и возможных переменных), 
  • Применение результатов/тестирование по результатам которого модель может запуститься в реализацию. 

Завершил выступление Виталий несколькими кейсами по применению предиктивных и описательных моделей: 

Кейс 1. Next best action. Ситуация следующая: у отдела обработки данных в большом телекоме появляется слишком много моделей. Все эти модели распространяются на всю базу, и периодически на одного абонента приходится по несколько предложений. Если спамить абонентов офферами по всем каналам, вряд ли им это понравится, следовательно, нужно выбрать, что конкретно предложить, с какой скидкой, по какому каналу и в какое время.

Кейс 2. Умная реакция. Все телекомы работают с оттоками. Когда у конкурента выходит новый тарифный план, модель показывает склонность абонента уйти на этот тариф. 

Кейс 3. Лидеры мнений. Лидером мнений будет тот человек, который в группе людей, например, домохозяйстве, при уходе к конкурентам может увести за собой всех остальных. Модели помогают вести работу именно с лидером мнений, сокращая стоимость контакта. 

Следующий доклад представил Алексей Князев, сооснователь компании Watcom, с рассказом о том, как можно объединить данные о посещаемости офлайн-магазина и данные о посещаемости сайта. 

Компания Watcom занимается подсчетом и анализом поведения пользователей в торговых точках, так называемый, Shopping Index: 

  • Кто является посетителем.
  • Какие магазины посещает.
  • Сколько денег тратит.
  • Как много времени проводит.
  • Что ему нравится. 

Shopping Index позволяет: 

  • Обосновать эффективность расходования и защитить маркетинговый бюджет перед инвесторами/клиентами.
  • Оперативно оценить эффективность акций и мероприятий.
  • Отследить переход офлайн-трафика в онлайн трафик и наоборот. 

Подобные технологии могут быть полезны в ряде случаев: 

Кейс 1. Если вы хотите провести рекламную кампанию, которая должна простимулировать посещение торговой точки, то необходимо знать, что происходит на рынке. На примере ниже можно увидеть, что дает подобное знание: 

22141875a5656e8217009e28d0b40c24

В целом посещаемость не изменилась, но на фоне падения рынка, фиксируется рост.

И обратная ситуация, есть рост посещаемости, но в то же время и весь рынок растет, и, возможно, акция и не при чем: 

7e18f0c1ab3cfb7c80ee7b7244443ff1

Кейс 2. Оценка потенциала локации. С Shopping Index можно определить наиболее перспективные локации для размещения точек ретейла или ТЦ. Данные позволяют определить особенности профилей посещаемости локаций в зависимости от их характеристик в будние и выходные дни. 

Кейс 3. Профили городов по покупательской активности с учетом праздников, выходных, погоды, местных событий и т.д. 

a13c260889a3ca64ade9c45fb25f7b39

Закрыл митап Андрей Корохов, менеджер по инновациям рекламной группы Publicis, который поделился опытом работы с потребностями клиентов (в данном случае крупных FMCG-корпораций). 

Актуальные потребности клиентов можно разделить на два тренда: 

  • Поиск новых данных. Базовых онлайн-сегментов уже недостаточно, нужно искать офлайн-аудиторию для закупки в онлайн. Кооперация с ретейлом – клиенты ищут возможности использовать ритейл для более эффективного таргетинга. 
  • Коммуникации здесь и сейчас. Важно минимизировать время между рекламным контактом и моментом покупки. 

Механики, которые отвечают потребностям клиентов: 

  • Геоданные (рядом с магазином (супергео), в магазине).
  • Данные о покупках.

Для геоидентификации пользователей внутри магазина можно использовать несколько решений. Wi-Fi решение будет самым оптимальным по охвату, цене и скорости воплощения. 

0937e92b063c371432d9e1621da08e17

Пример использования таких данных на практике: 

В торговой точке, где проводилось мероприятие, был установлен Wi-Fi роутер. Все посетители, которые к нему подключились, были зафиксированы системой. Спустя неделю этим пользователям, а также настроенной на их основе Look-alike аудитории, был показан баннер компании. 

Таким образом ретейлеры могут показывать пользователям конкретные скидки и предложения, предназначенные для определенного сегмента, например, участникам программы лояльности и т.д.

Итог: 

  • Большим FMCG-клиентам нужен размах, большие и охватные истории. Им не подходят нишевые офлайн-решения. 
  • Офлайн-данные могут быть использованы в сложных категориях, которые не так просто охватить обычными средствами коммуникации (детское питание, товары для животных и т.д.).
  • FMCG-игроки активно используют офлайн-решения с широким охватом от крупных игроков вроде Google и Яндекса.

WiFi-Радар соберёт информацию о прохожих и посетителях для настройки гиперлокационного таргетинга и выгрузит в ваш рекламный кабинет Яндекса или MyTarget’а.

Системы WiFi-маркетинга для вашего бизнеса hot-wifi.ru

facebook-iconvkontakte-512aa58617b15aa6100d182bfb45523916fYoutube_alt_2telegram-512

Вам также может понравиться
yandex_lgo23
«Яндекс» запустит платформу для закупки рекламы на конкретных сайтах «Частные сделки»
231213
Совместное решение myTarget и Hot WiFi: таргетирование рекламы на оффлайн трафик

Напишите, что вы об этом думаете

Имя*
Ваш сайт

Ваш комментарий *