Вы все еще считаете, что MarTech — это сложно, это про высокие технологии, аналитику и доступно только мегакорпорациям? На самом деле, если вы занимаетесь рекламой, то давно уже используете его в своей работе. Что представляет собой MarTech, читайте в колонке аналитической платформы Tamburin.
Современный маркетинг невозможно представить без огромного количества сервисов, приложений, платформ и программ, которые используются для сбора данных, оптимизации и визуализации работы, взаимодействия с аудиторией. Самые простые примеры — это Google Analytics и Яндекс.Метрика, чат-боты, CRM, BI-платформы которые работают с данными и стоят дашборды, сервисы почтовых рассылок.
MarTech (Marketing Technology — маркетинговые технологии) — это программы и другие технические инструменты для планирования, производства и измерения результатов маркетинговых активностей, а также взаимоотношения с клиентами.
Пользователи используют digital инструменты буквально для всего, что касается общения с брендом: от поиска выгодных предложений во время периода предновогодних скидок до ресерча касательно новой аудиторской фирмы для бизнеса.
Статистика тому в подтверждение. Среднестатистический пользователь проводит в сети около 5,2 часов в день. И мы же понимаем, что время пребывания онлайн и качество увиденного контента существенно влияет на потребительский экспириенс и в связи с ним – на выбор.
В основе MarTech технологический подход и работа с данными. Это требует от компаний гибкости для развития инфраструктуры и наращивания компетенций специалистов.
Возможности MarTech:
- Оценка эффективности кампаний на этапе планирования;
- Использование данных для микротаргетинга;
- Визуализация данных для принятия взвешенных решений;
- Коммуникация с пользователями.
По сути, сейчас на всех стадиях создания, управления и оптимизации рекламных кампаний мы используем тот или иной стек маркетинговых технологий.
На стадии исследований часто работаем с обогащением данных, с 3rd party data. Например, при анализе аудитории прогоняем портрет покупателя через сервисы сотовых операторов («Билайн.Продвижение») для полноты картины потребительских и медиа предпочтений. Для психографического исследования сегментов используем DataFuel. Работаем с данными ОФД. Есть опыт применения геоаналитики, с ее помощью определяем маршруты целевой аудитории и задаем более точные геолокационные настройки кампании.
На стадии планирования, прежде всего, используем собственную MarTech платформу Lewel, которая позволяет более точно, в сравнении со стандартными технологиями планирования, прогнозировать охват целевой аудитории. На основе big data о медиапотреблении платформа формирует сплиты в каждом из офлайн медиа. Человек просто не в состоянии качественно проанализировать весь объем сплитов и расстановок, машинные алгоритмы делают это быстрее, точнее и эффективнее.
Еще один полезный инструмент, который активно используем при планировании - математические модели, на основе накопленных медиа данных которые строим не вручную как прежде, а на технологиях Tamburin. По сути, произошла автоматизация эконометрики. При наличии достаточного количества данных это позволяет с точностью до 97% прогнозировать бизнес-результаты и кратно повышать эффективность медиасплитов.
В digital помимо стандартной веб-аналитики задействуем сервисы парсинга ключевых слов и анализа групп конкурентов. При управлении рекламной кампанией мастхев становятся DMP и CDP. Для чековых промо используем идентификацию чеков через ОФД.
Для оценки эффективности в Deltaplan Group внедрена BI-аналитика. Она настроена не только на digital кампании, но и на кросс-медийные кампании с участием офлайна. При этом при кросс-медийных кампаниях по возможности подключаем еще и O2O-технологии. Как правило, через связку wi-fi ловушек/роутеров и рекламных кабинетов или макадресов. Это позволяет оценивать доходимость и отклик с рекламы.
Также по возможности оцениваем sales lift. В основном, в e-com, однако недавно с First data запустили sales lift и по офлайн продажам. Уже анализируем первые данные, очень перспективное направление. В целом, стараемся следить за всеми новинками MarTech.
«Говоря про MarTech-решения, надо упомянуть о том, что на рынке есть много black-box инструментов, где не известно, что «под капотом». И такое объяснение как «искусственный интеллект определил…» нас не устраивает. Мы стараемся избегать таких решений в пользу максимально прозрачных по методологии софтов и подходов», — говорит Владимир Кирко, руководитель отдела аналитики агентства i.com
Безусловно, наибольшего доверия заслуживают продукты и инструменты от таких гигантов как Google, Яндекс и Microsoft (у последнего отметим невероятно мощный тул по аналитике поведения пользователей на сайте – Clarity).
При разработке своих инструментов мы преследуем цели максимальной применимости, эффективности для бизнеса, и, конечно, прозрачности.
Пишите в комментариях, какие MarTech-решения вы используете в своей работе.