Cyberpunk 2021. Революция, которую мы не заметили

Все мечтали о будущем, а оно давно пришло и стало настолько привычным, что мы его пропустили. Особенно это коснулось сферы рекламы и маркетинга.

Словосочетание, которое почти всем известно, но его смысл часто объясняют как «что-то из айти». Big Data — это большие объемы данных, которые растут, анализируются и используются в работе. Например, в маркетинге.

Откуда они берутся? Каждый человек ежедневно оставляет огромное количество цифровых следов: вводит запрос в поисковик, включает GPS в телефоне, смотрит видео, лайкает посты, скачивает приложения или совершает покупки. Эти действия генерируют потоки информации.

Big Data часто путают с маркетингом. Например, если сделать рассылку на всех, кто совершал покупки в прошлом месяце, воспользовавшись базой — это типичная маркетинговая стратегия. Большие данные — это совокупность информации из множества источников (CRM, соцсетей, опросов, баз), в которых система ищет скрытые закономерности.

Отсутствие видимой взаимосвязи — основная характеристика Big Data. Там, где человек ее не видит, ИИ обнаружит сходства. Простой пример из рекламы — анализ помогает найти неочевидную ЦА. Представьте, продавец элитной недвижимости таргетируется на людей с высоким заработком, а система выявила взаимосвязь, что дорогие дома часто покупают владельцы котят-каракалов (которые стоят от 400 т.р.).

А на Facebook рекламодатели могут тестировать таргетинги по событиям в жизни (поступление в институт, свадьба, рождение ребенка и т.д.). Для недвижимости часто таргетируются на категории «Недавно помолвленные, новобрачные», «Родители с детьми 0–5 лет» и «Приезжающие на работу из пригородов». Big Data помогает и в работе Look-alike — это показ рекламы аудитории, которая по каким-то параметрам похожа на исходную.

• Отслеживать покупки. Особенно это востребовано для магазинов, которые рекламируются онлайн, но имеют и офлайн-точки. Без больших данных не удалось бы понять, что происходит с пользователями после просмотра рекламы — сработала она или нет. В онлайн-рекламе можно посмотреть отчеты систем аналитики, а в офлайн-продажах приходится анализировать чеки и сопоставляются их с данными пользователей.
• Быть актуальными. Анализ данных позволяет оперативно находить и реагировать на изменения в поведении пользователей. Недавно на изменения в позиционировании брендов повлияла пандемия, но часто драйверами становятся и менее глобальные поводы — тренды, сезонность и прочее. Также анализ покупок помогает отслеживать спрос на те или иные товары и услуги.
• Улучшать сервис для покупателей. Речь идет не только об анкетировании покупателей, но и о косвенных отзывах (на форумах, в соцсетях) и поведении на сайте. Анализ совокупности данных поможет сделать продукт лучше. Например, понять, в чем причина высокого процента отказов при использовании сайта, узнать слабые стороны продукта или проблемы клиентского сервиса.
• Создавать эффективную рекламу. Способов применения много, из известных — модель RTB, которая показывает индивидуальные баннеры, основываясь на интересах пользователей, находящихся на сайте.

Это лишь основные примеры применения Big Data, на практике их намного больше. Например, с их помощью сервис Яндекс.Пробки в режиме реального времени обрабатывает ситуацию на дороге и обновляет карты. Кто знает, что еще придумают в будущем?

С продакт-плейсментом сталкивались все — особенно от обилия брендов в кадре страдает российский кинематограф. Но американская компания Ryff обещает сделать прорыв в этой сфере, создав динамическую видеорекламу. И это не то, к чему мы привыкли (меняющиеся заголовки и картинки), а встраивание объектов в режиме реального времени. Ryff анализирует ролик в поисках мест, где можно подставить объекты — на стол, в шкафчик в ванной или на полку стеллажа. На видео примеры того, как это работает.

Также компания работает над тем, чтобы удалять брендовые объекты, которых не должно было быть на видео. Пока что идея не реализована, но выглядит перспективно. Ryff хотят не подставлять объекты бездумно, а таргетироваться на конкретную ЦА. В демонстрационном ролике они подставили в сериал хлопья, т.к. эпизод шел по телевизору утром. Но компания видит это еще более конкретизированным — например, чтобы магазины могли использовать гиперлокальный таргетинг и показывать в фильмах и сериалах свою продукцию потенциальным посетителям торговых точек.

Дни, когда видеореклама требовала больших вложений, как материальных, так и физических, прошли. Теперь видеоролики легко создавать десятками, сотнями и тысячами. Например, Motion Tailor позволяет создавать множество роликов с разными креативами и рекламными посылами, причем делать это без специальных навыков.

А Яндекс.Директе весной этого года появился бесплатный инструмент «Видеоконструктор». Тут тоже не нужны навыки, стороннее ПО, съемки и монтаж роликов— просто выберите понравившийся шаблон.

В будущем выбор сервисов станет еще больше, так что можно будет найти самый удобный для себя.

Для большинства не новость, что таргетироваться можно не только по городам, но и по конкретным точкам. В Яндексе можно обводить здания, и показывать рекламу его посетителям, например, сотрудникам бизнес-центра. Эту технологию используют как для привлечения людей в офлайн-точки (кафе, салоны, магазины), так и для поиска ЦА. Например, для продажи дорогих товаров, таких как элитная недвижимость, часто таргетируются на посетителей бутиков, яхт-клубов и дорогих ресторанов. Способов применения у инструмента много, все зависит лишь от фантазии рекламодателей.

Радиусы можно добавлять в Google, ВКонтакте, Facebook — разброс здесь будет больше, чем у полигонов Директа, но это эффективнее таргетирования на целый город, если вас интересуют только посетители конкретного адреса.

LTV — важный показатель в маркетинге, «пожизненная стоимость клиента». Даже постоянных покупателей нужно удерживать и мотивировать на новые покупки, но стоимость их привлечения ниже, чем для новой, «неподогретой» аудитории. Пока что в России постоянных клиентов только закидывают бесконечными письмами из рассылок или догоняют ретаргетингом после совершения покупки.

В США нашли другой подход к такой рекламе. Представьте, что вы купили кроссовки, которые прослужат, в среднем, 3 года, или скоро выйдут из моды. Интернет-магазины учитывают время износа или потери актуальности. Они присылают клиентам письма и показывают рекламу лишь тогда, когда вы бы уже сами решили совершить повторную покупку.

В России тоже есть подобные примеры, но реже. Например, производители ежедневников в декабре напоминают письмом о том, что год подходит к концу. Возможно, в ближайшем будущем этот подход переймут производители косметики или техники.

Поиск тех самых заветных УТП, которые приведут к продаже, может занять много времени. Здесь могут помочь адаптивные поисковые объявления Google — вы пишете до 15 заголовков и до 4 описаний, которые система будет комбинировать. Сочетать Гугл будет по три заголовка и два описания, пока не найдет оптимальные комбинации по конкретным запросам. Главное, подобрать универсальные тексты, которые звучат логично в любой связке. Мы кстати в Блондинка.Ру умеем это отлично делать.

С начала этого года все только и говорят о супераппах, зараженные успехом китайских WeChat и AliPay. Даже ВКонтакте обновили приложение, добавив туда огромное количество сервисов: заказ еды, такси, встроенный Алиэкспресс, переводы денег и многое другое, помимо самого мессенджера. Пока что выглядит монструозно, но конкуренция вынудит компании развивать приложения.

Супераппом можно назвать и «Яндекс Go». В Яндекс.Такси сначала добавили сервис «Транспорт», устранив необходимость в дополнительном приложении, а затем туда встроили Лавку, Еду, Каршеринг и Доставку. Супераппы позволяют избежать постоянного скачивания и удаления приложений, которыми редко пользуются.

В приложении Тинькофф можно забронировать столик в ресторане, сделать заказ на маркетплейсе и записаться к врачу или в салон красоты

Все помнят, как Facebook сделали мессенджер отдельным приложением, что породило волны негатива. К счастью для пользователей, содержать несколько приложений затратно, поэтому компании стали стремиться создавать сервисы внутри себя. Сейчас Facebook работают над развитием единой экосистемы приложений — теперь в Messenger можно общаться с контактами из Инстаграма. В дальнейшем планируется добавить туда и WhatsApp.

Но до китайского рынка России еще далеко — пока мы объединяем сервисы в одном приложении, WeChat стал полноценной рекламной платформой. Конечно, мы можем запускать рекламу в приложении Инстаграма или ВК, но реклама в остальных российских супераппах в основном нативная.

Необходимость написания продуктов с нуля вытесняется платформами No-code, позволяющими создавать сайты и приложения дешевле и быстрее. Особенно это востребовано стартапами без достаточного бюджета на создание полноценного сайта или для проверки гипотезы. Кроме того, последние несколько лет бренды создают отдельные лендинги под акции. Это дешево, быстро и удобно.

Не все умеют кодить и не хотят этому учиться — факт. Поэтому альтернатива в виде конструкторов сайтов стала востребованным продуктом. В Bubble, например, можно создавать приложения с огромным количеством настроек под себя — от цвета до расположения кнопочек.

Недавно ВКонтакте тоже добавили конструктор сайтов — владельцы сообществ могут создавать себе лендинги.

Все, что вам нужно, это загрузить описание, фон страницы и рассказать о компании. Можно добавлять товары, отзывы и галерею фотографий. Интерфейс простой, а получающиеся в результате сайты воспринимаются намного приятнее, чем лента товаров в группе. ВКонтакте предлагают ознакомиться с примером сайта, сделанного из сообщества.

Воронки продаж — инструмент незаменимый, но, по сравнению с их автоматической версией, — прошлый век.

Автоворонка уже не просто схема, обозначающая путь клиента, а система, создающая сценарии, цель которых продвинуть пользователя по воронке дальше. Например, если покупатель перешел по рекламе на посадочную, сработает один из сценариев:

• Ретаргетинг, если ушел с сайта/бросил корзину
• Рассылка, если оставил контактные данные
  
• Пуш с акцией, если хочет уйти со страницы
  
• Заявка на обратный звонок, если длительное время просматривает сайт, но не находит, что ищет
  

На каждом из этапов появляются различные варианты поведения, которые ведут к ответвлениям сценария. Автоворонка позволяет выжать максимум из рекламных бюджетов и не потерять потенциальных клиентов ни на одном из этапов.

Наглядный пример — рассылка Главреда, которая сначала состоит из 10 бесплатных писем, а затем читателям предлагают купить курс в новом письме, оставив ссылку на него. В конце второй рассылки предлагаются новые продукты, так что пользователь автоматически и нативно перемещается по воронке продаж без посторонней помощи.

Менеджер мечты, способный работать 24 часа в сутки и отвечать на вопросы клиентов. Чат-боты могут не только подсказывать сроки доставки и как оплатить заказ, но и выступать в роли каталога. Например, в Телеграме можно создать бота, который в ответ на команды пользователя будет советовать, какие товары ему подойдут. Звучит как текстовой квест из начала 2000-х, но на самом деле это нужная и современная технология, которой придумывают множество применений.

Кстати, клиентов, с которыми вы общаетесь посредством бота в мессенджерах, можно выделять в отдельную аудиторию, чтобы запускать персонализированную рекламу.

Хотя создается впечатление, что ботами корпорации стараются отгородиться от клиентов с их проблемами, — использование автоматизации помогает улучшить сервис. Например, бот Билайна поможет настроить и проверить работоспособность интернета или сообщить о неполадках по конкретному адресу, не заставляя ждать ответа оператора.

Сегодняшних ботов часто нельзя отличить от живых людей (особенно от тех, кто общается только по скрипту). Когда клиент описывает проблему, система распознает ключевые слова, задает уточняющие вопросы и дает ответ. Эффект «зловещей долины» не заставляет себя ждать — такая правдоподобность многих пугает.

Очевидный плюс в том, что бот работает круглосуточно и берет на себя рутинные задачи, которые не требуют вмешательства сотрудников. Они в 180 раз быстрее человека — чем вам не киберпанк? Здесь уже в голове возникают сценарии, как машины захватили весь мир, а также вспоминается «Бегущий по лезвию» и вопросы о том, как же отличить робота от человека. Но не переживайте, ведь поручая искусственному интеллекту рутинную работу, вы освобождаете время для творческих задач и отдыха.

Настоящий киберпанк наступит, когда практически любой контент смогут создавать нейросети. На самом деле, они уже это делают, хотя и не массово. Произведшая фурор нейросеть GPT-3 пишет статьи, стихи, переводит тексты и ведет диалог. Кстати, недавно Сбер представили русскоязычную модель GPT-3 в свободном доступе.

Если нейросетям под силу поэтические сочинения, то создавать рекламные тексты для нее не составит труда, а в будущем они смогут делать это с таким же креативным подходом, как и люди.

Но хоть эти возможности и не доступны широким массам, рекламные площадки все же помогают облегчить рутинный труд по созданию сотен и тысяч объявлений уже сейчас. В Яндексе и Гугле есть динамические объявления, которые создаются автоматически. Система генерирует объявления, анализируя фид или данные сайта, а также запросы пользователей — сама создает заголовок, подбирает посадочную страницу, следит за актуальностью ассортимента. Нужно лишь написать универсальный текст, который подойдет ко всем объявлениям. Особенно популярен этот формат у крупных интернет-магазинов с тысячами товарных позиций. Пользователь ввел в поиск модель телевизора и видит готовое объявление, созданное машиной, — фантастика!

Упрощенный вариант для тех, кому не нужны CRM — онлайн-борды отлично подходят для командной работы. Все рабочие процессы можно визуализировать в удобном формате, добавлять графики, документы, видео, оставлять комментарии. Из известных онлайн досок — Miro и Trello.

Здесь можно провести аналогию с супераппами, т.к. доски тоже способствуют объединению всех ваших гуглдоков, ссылок, презентаций и прочего в одном месте. Но, в отличие от облачных хранилищ и дисков, информация структурирована и привязана к конкретным задачам и рабочим процессам. Онлайн-доски помогают сделать сложные процессы простыми.

В рекламе важно системно выстраивать работу, ведь если разрозненно вести процессы, то быстро запутаетесь в тонне информации.

Трудно представить эффективную работу без аналитики, но не всегда изначальные графики от Google Analytics и Яндекс.Метрики помогают правильно воспринять информацию. Принять верные решения помогает визуализация отчетов, например, с помощью Power BI от Майкрософт. А Google Data Studio синхронизируется с облаком, позволяя работать с файлами с любого устройства.

Вместо линейной диаграммы или таблицы данные можно визуализировать огромным количеством разных диаграмм, которые помогут понять, насколько вы отстаете от плана, грамотно распределяете бюджеты и так далее. Это будет намного нагляднее, нежели числовые значения в таблице.

Помните всплеск негатива, когда «Студия Артемия Лебедева» рассказала, что множество их логотипов были нарисованы нейросетью? Конечно, результат такого труда каждым воспринимается по-разному (особенно теми, кто заплатил за лого огромные деньги), но сама идея хорошая и наталкивает на другие теории. Например, нейросеть, создающая рекламу.

Представьте, что ИИ обучается только на успешных рекламных кампаниях, запоминая сотни тысяч настроек и результатов, к которым они привели. В концепции не хватает только второго элемента — сервиса, который будет настраивать и запускать РК на основе этих данных. Им вполне может стать одна из множества систем автоматизации.

Звучит совсем фантастически, правда? Но когда-то и все нынешние технологии казались нам чем-то далеким и недостижимым. Так что мы с нетерпением ждем, что нового появится в этом году.