Data Science для чайников: как перестать полагаться на алгоритмы Facebook и использовать большие данные в таргете

О Big Data говорят либо хорошо, либо ничего. Это гигантские массивы данных, которые дают пищу для анализа и построения маркетинговых коммуникаций. Проблема вот в чем — никто не понимает, как именно применять их в рекламе. Зачем вручную исследовать аудиторию, которую уже изучили алгоритмы Facebook и «Яндекса»?

Мы же уверены, что с Big Data можно и нужно работать — и уже научились поднимать продажи, зная лишь любимый цвет клиента. Рассказываем, как Skvortsoff.info использует большие данные в таргетированной рекламе.

По данным агентства ResearchAndMarkets, в 2019 рынок Big Data уже оценивался в $41,82 млрд, а с каждым годом будет расти на 11,9%. Причины тому — интерес инвесторов и ценность информации в маркетинге.

В рекламе большие данные можно разделить на две сферы применения:

• глубинный анализ ЦА для создания сегментов аудиторий. Это быстрый и дешевый способ изучить свою аудиторию без кастдевов и длительного наблюдения.

• сопоставление анонимных идентификаторов пользователей на разных устройствах для прогнозирования поведения. Так мы получаем полную картину потребительского поведения, не обособленную одной площадкой/устройством.

Data Science также подкупает динамичностью — мы можем в реальном времени анализировать аудиторию, которая взаимодействует с рекламой, оценить эффективность запуска и без промедлений оптимизировать затраты. Data Science дает нам куда больше информации, чем стандартные рекламные площадки.

При всех преимуществах, рекламодатели почти не используют BD в рекламе — до сих пор непонятно, как применить эти возможности.

Возможности Big Data, которые сейчас доступны рекламодателям:

Вносят свою лепту и крупные компании. Например, Facebook собирается скрыть данные от пользователей — убрать таргет по интересам, оставив только возраст, пол и географию аудиторий. Взамен нейросеть будет самостоятельно анализировать креатив и показывать его нужным пользователям. Таргетологам остается лишь работать над качеством макетов — работать с аудиторией станет невозможным.

Мы давно приспособились к этому подходу и используем свой алгоритм запуска:

1. Создаем пул креативов.
2. Показываем их широкой аудитории.
   
3. Ждём, пока Facebook приведет первый трафик.
   
4. Анализируем результат и работаем с пользователями, которых нейросеть посчитала релевантными.
   

Отсюда и непонимание среди маркетологов — зачем проводить дорогие исследования, собирать данные и изучать клиентов, если лучшей аудиторией опять окажутся «мужчины и женщины 18-65+ лет».

Одновременно с этим появляются сервисы, которые уже используют Big Data и приоткрывают «завесу тайны» рядовым пользователям:

• AI Target создал 50 тысяч готовых аудиторий для Facebook, основываясь на Big Data. Это сегменты по интересам и поведенческим способностям;

• Youscan использует массивы данных для social listening: анализирует отзывы о бренде, поведение покупателей, контент в соцсетях и показывает общее настроение рынка.
• Skytree помогает специалистам по обработке данных быстрее создавать точные модели, визуализировать данные и понимать логику решений машинного обучения.
  
• GumGum отслеживает контент обычных пользователей или покупателей: сканирует текст, изображения, видео и аудио.
  

Даже персонализированная SMS-рассылка — продукт обработки больших данных. Мы уверены, что со временем Big Data станут доступны рядовым юзерам, и уже экспериментируем с их возможностями.

Открытием для нас стал Tazeros — сервис, который анализирует трафик вашего сайта и выдает портрет пользователя с аналитикой и прогнозами. Здесь можно узнать практически всё о своём клиенте — от любимого цвета и вредных привычек до среднего дохода.

Сервис собирает данные о пользователях из открытых источников и сопоставляет их с идентификаторами. После этого анализирует информацию и выявляет общие тенденции в поведении людей: их привычки и интересы, особенности принятия решения о покупке. Вы же получаете аналитику о посетителях своего сайта — своеобразный портрет клиента на основе тысяч пользователей.

Какую информацию можно получить в данный момент?

— Демографические данные: пол, возраст, география;
— Активность онлайн: сколько времени человек проводит в сети и чем занимается — переписывается с родителями, скроллит ленту, смотрит блогеров;
— Финансы: доход, способы ведения бюджета, заинтересованность в экономике, онлайн-покупки;
— Модель потребителя: любимые цвета и стиль в одежде, импульсивность покупок, количество возвратов товара;
— Личные качества: увлечения и ценности;
— Политические предпочтения;
— Взаимодействии с рекламой: где и как просматривает объявления, на какие цвета и изображения реагирует, читает ли текст.

Дисклеймер: при регистрации сервис запросит доступ к вашим личным данным — поведенческие особенности, взаимодействие с сайтами и другими юзерами. А анализируя аудиторию сайта, оставит эти данные и себе — по сути, спарсить ваших пользователей.

Решайте сами, подходит ли такая политика вашим принципам.

Мы используем Tazeros на двух этапах:

1. Первые запуски и формирование портрета клиента

Это особенно важно в работе с новыми рынками. Мы привлекаем аудиторию через Facebook, получаем целевой трафик на сайт — но совершенно не понимаем аудиторию и механизмы влияния.

Tazeros на этом этапе уже анализирует свежих посетителей и выдает их портрет. На его основе мы строим всю коммуникационную стратегию и разрабатываем креативы.

2. Контроль аудитории на сайте

На этапе активного продвижения, когда тесты закончены, Tazeros мониторит качество рекламных кампаний. Любые изменения в портрете посетителей — особенно снижение среднего дохода, являются тревожным звоночком. В таком случае мы пересматриваем кампании и меняем креативы.

Мы активно экспериментируем с Tazeros в рекламе для Educate Online — образовательной площадки для дистанционного образование в зарубежных школах.

В первые месяцы мы ударились в дизайн креативов, пытаясь привлечь клиентов визуалом. Но после нескольких запусков поняли, что секрет кроется в смыслах и эмоциональном контакте с аудиторией.

Tazeros тоже подтвердил эту гипотезу — оказалось, половина клиентов пролистывает объявления, цепляясь только за текст и заголовки. Тогда мы сфокусировались на офферах и перестали тратить время на сложный дизайн.

На смену ярким креативам пришли простые макеты с проработанными смыслами. Мы быстро снизили стоимость заявок, а дальнейшие креативы создавались на основе аналитики из Tazeros. Мы выясняли, какие ценности движут родителями, кому они доверяют.

Так, решающей ценностью оказался престиж и социальный статус — этот триггер мы отразили в креативе, которые принес лучшие результаты.

Доверие у родителей вызывают локальные лидеры мнений и реальные пользователи продукта.

Гипотеза подтвердилась, когда мы создали лендинг на основе историй клиентов. Мы перессказали путь реальной клиентки Educate online — девочки, которая за полгода вышла на разговорном уровень английского и завела друзей за границей. Сайт дал лучшие результаты за счет эмоциональной связи между родителем и персонажами. Кроме того, отзывы клиентов используются в ретаргете.

Сервис также определяет архетипы клиентов — психические модели человека, которые определяют его поведение, ценности и мотивацию на бессознательном уровне.

Неожиданно, но большинство родителей (16%) принадлежало к архетипу Шут — они живут одним днём, склонны к импульсивным покупкам и хотят испытать яркие эмоции. Таким клиентам необходимы цепляющие офферы и эмоции. Это лишний раз подтвердило успех креативов, основанный на эмоциональных триггерах.

Архетип прослеживается и в модели совершения покупки. Согласно кастдеву, 17 из 37 клиентов принимали решение спонтанно, большинство не читало отзывы и не сравнивало компанию с конкурентами.

Закупку трафика для Educate Online мы начинали с Facebook Ads, но в какой-то момент вышли за рамки бюджета и начали повторно охватываться одну и ту же аудиторию. Было необходимо диверсифицировать источники продвижения и выходить на новые площадки.

Tazeros помог понять, куда идти дальше: во Vkontakte мы сходу снизили стоимость пробных занятий.

Сервис также показал, какие образы в рекламе находят отклик у аудитории — клиентов привлекают технологии и инновации, IT-сфера. Мы решили протестировать эту гипотезу.

Основной продукт Educate Online — изучение английского языка, на него приходится 70% клиентов. Только выйдя на разговорный уровень, ребёнок получает возможность выбрать дополнительные предметы в зарубежной школе. Большинство семей попросту не доходило до этого этапа и приходили в Educate Online только для изучения языка.

Но мы пошли от обратного: вместо рекламы языковых курсов создали лендинг под конкретную профессию и рассказали, как после обучения в зарубежных школах и вузе ребенок станет топовым программистом.

Такая конкретизация заинтересовала аудиторию — клиенты приходили для решения узкой потребности, а менеджер закрывал их на курсы английского языка.

Основным барьером перед покупкой оказалась стоимость продукта. Средний чек за семестр в Educate Online составляет $1200 — с этим же возражением мы часто сталкиваемся на вебинарах.

Сейчас мы работаем над разработкой узконаправленных продуктов со стоимостью пониже.

1. E-commerce

В электронной коммерции важна визуальная составляющая. Так, в работе с брендом одежды мы выяснили любимый стиль и цвета ЦА, использовали их в креативах и быстро снизили стоимость конверсии.

2. Стартапы

При запуске нового продукта вы не можете точно определить аудиторию и особенности рынка. После первых кампаний, когда на сайт приходит свежий трафик, мы обращаемся к Tazeros. На его основе составляем портрет клиента, определяем точку входу и модель коммуникации с новым потребителем.

3. Сложные и дорогие продукты

Здесь экономия времени и бюджетов будет особенно заметна, а анализ аудитории может дать неожиданные результаты. С Big Data мы можем отследить бюджеты клиентов и отсекать аудиторию с низким доходом.

Например, Tazeros помог в работе с Masterbrilliant — магазином и производителем ювелирной продукции. Бренд создает украшения в разной ценовой категории, от 30 тысяч до 1,5 миллиона рублей. За счёт аналитики мы понимаем, какие именно товары запускать в рекламу, формируем четкие офферы и задаём контекст показа.

Остались вопросы по внедрению Big Data в ваш проект? Мы всегда открыты к диалогу: по заявке на сайте составляем индивидуальную стратегию продвижения, а в Телеграме бесплатно делимся полезными наработками. Вы также можете оставить свой вопрос в комментариях — обязательно ответим.