Что бренды знают обо мне, моей собаке и моих планах на жизнь? Спойлер: некоторые знают почти все

В прошлой статье говорили о рекламе товаров, которые вам не нужны. Тема больная, согласны. Поэтому сегодня о хорошем — о тех, пока редких случаях, когда нам с вами показывают правильную рекламу. Бывало такое? Мы в First Data знаем, откуда продавцы и бренды берут нужную информацию о покупателе — об этом сегодня и расскажем.

Любой интернет-ритейлер хранит историю покупок каждого потребителя. Даже если вы не регистрировались, а оформили заказ «быстрым способом», номер телефона и данные о заказе и доставке хранятся в базе продавца. Оффлайн-магазины «помнят» тех, кто пользуется картами лояльности или устанавливает мобильное приложение.

Таким образом, магазины точно знают, что, когда и в каком объеме вы покупаете, и сами показывают вам рекламу подходящих товаров. Например, напоминают о том, что скоро закончится корм для животного или средство для стирки. Эти данные обычно называют First Party Data — данные «из первых рук», как говорится.

Есть еще и Second Party данные, и даже Third Party — это данные о подходящей ЦА, которые ритейлер получает от партнеров, за деньги или в обмен на свою клиентскую базу.

Вот тут мы прервемся и попробуем развеять все ваши страхи.

Прежде всего, персональными данными никто не обменивается — никаких имен и фамилий и финансовой информации в передаваемых данных нет. Речь идет о полностью обезличенных идентификаторах, которые никак не привязаны к конкретным именам — в маркетинге для них используется термин Hard ID, то есть, постоянный, неизменяемый идентификатор.

Hard ID — это захешированный (особым образом закодированный) номер телефона или email. По действующему законодательству просто номер телефона или адрес электронной почты не являются персональными данными, если они хранятся без связки с другой информацией о человеке (например его ФИО) .

Хеш представляет собой строку фиксированной длины — набор символов, в который алгоритм (в данном случае — md5) превращает номер телефона или email. Даже смена одного символа или регистра существенно меняет хеш, он становится абсолютно другим.

Например:

sales@firstdata.io => 869fdc04ba6da95bce5c4689cc86e3bb

Sales@firstdata.io => b66adfb6432579ea49ae99ef5c49c48c

По хешу нельзя воссоздать адрес email или номер телефона. Точнее, на воссоздание данных об одном пользователе потребуются огромные вычислительные мощности, поэтому пытаться взломать такие базы, чтобы выудить из них актуальные данные, экономически невыгодно. Да и в случае удачи, злоумышленник получит только номер или адрес, и никакой другой персональной информации. Все идентификаторы передаются между брендами, их партнерами, другими поставщиками данных и рекламными площадками только в хешированном виде.

Итак, Second Party data — это аудитория другого бренда или ритейлера, но очень схожая по интересам. Например, бренд эко-косметики и производитель одежды из эко-материалов обмениваются данными (обезличенными!) об аудиториях. Каждый из партнеров загружает данные в рекламные кабинеты соцсетей или Яндекса и показывает новой аудитории рекламу своих товаров. Подход эффективный, но пока редко используемый — не так просто найти партнеров с максимально схожей ЦА, готовых обмениваться данными.

Поэтому бренды и ритейлеры с большим успехом находят свою аудиторию через Third Party data — те данные, которые собирают у себя крупные компании. Это могут быть банки, телеком-операторы, крупные ритейлеры (онлайн-гипермаркеты). Самые популярные данные — транзакционные, то есть данные о покупках.

По закону все кассовое оборудование в России должно передавать данные о покупках граждан в налоговую. Это практически вся информация из чека: список товаров с указанием наименований, цены, количества и общей суммы, дата, время, место и т.д. Собирают такие данные специальные организации — операторы фискальных данных, ОФД. Хранятся они точно так же обезличено — ни данные банковских карт, ни ваше имя с карты лояльности никуда не передается.

Предположим, компания выводит на рынок новую марку кваса и планирует показывать рекламу покупателям сладкой газировки. Бренд описывает словами нужную аудиторию (люди, которые покупают газировку не реже 2 раз в неделю), передает запрос агрегатору данных или агентству, которое работает с несколькими такими площадками. Агентство формирует запрос к базе данных — в ней как раз хранятся все транзакции (покупки) с привязанными к ним хешами. По запросу выдаются Hard ID тех, кто покупает газировку не реже двух раз в неделю. Этот набор хешей передается рекламной площадке, которая, в свою очередь сопоставляет ее с хешами своих посетителей, выбирает из своей базы нужных пользователей и показывает им рекламу нового кваса..

Например, таким образом легко найти тех, кто приобретает продукцию конкурентов — как правило, в наименовании товара в чеке указывается и бренд.

Возвращаясь к предыдущему примеру — бренд эко-косметики точно также может найти покупателей одежды из эко-материалов, и даже сузить выборку, например, выбрать только тех из них, у кого есть дети.

Работая с такими данными, можно тестировать разные гипотезы, прежде чем запускать рекламные кампании. Например, проверить, кто чаще покупает подписки онлайн-кинотеатров — владельцы премиальных гаджетов или бюджетных смартфонов? Что чаще покупают приверженцы здорового образа жизни — витамины или препараты для ЖКТ? По нашим данным — витамины!

Уточняя аудиторию с помощью внешних данных, бренд оперирует информацией о реальных потребностях покупателя, а не его предполагаемой заинтересованностью какой-либо тематикой, как при стандартном подходе к таргетингу. Поэтому рекламная кампания получается более точной, меньше людей видят неактуальные им объявления.

Для полноты картины добавим, что бренды могут работать не только с данными о покупках.

Банки могут предоставлять обезличенные данные о платежеспособности или взятых кредитах. Сегмент тех, кто взял ипотеку — вот где раздолье для строительных гипермаркетов и брендов мебели!

От сотовых операторов можно получать не только данные о модели телефона и версии мобильной ОС, но и сведения о том, как часто человек бывает в роуминге, например. Можно предположить, что пользователь регулярно бывает в командировках, и предлагать ему товары и услуги для путешественников.

Поставщиками данных могут быть любые крупные компании, например, рекрутинговые сервисы. Примерный уровень дохода, переход на новую должность, место работы — все эти данные рекламодатели могли бы использовать для того, чтобы еще более точно взаимодействовать со своей аудиторией.

В будущем, вполне вероятно, рекламодатели смогут пользоваться и данными от умных устройств, выделяя, например, бегунов с фитнес-часами, любителей комфорта с умными домами и т.д.

Поделитесь с нами случаями, когда реклама оказывалась к месту и вы покупали товар? Пишите в комментах, будем рады узнать, что хорошей рекламы все-таки много!

А в следующей статье мы ответим на самые животрепещущие комментарии, расскажем, умеет ли Алиса подслушивать, и в чем не стоит подозревать поисковые системы, соцсети и рекламодателей.