Как мы в Calltouch выяснили, куда мужчины звонят по ночам, и зачем мы это сделали
Меня зовут Ксюша Вдовина, я product owner в Calltouch. В июне мы запустили технологию определения пола звонящих по голосу. Теперь наши клиенты знают наверняка, мужчины или женщины чаще звонят в их компании.
А также в какое время суток и в какие дни они предпочитают делать звонки. Зачем мы так заморочились? Потому что сегментирование клиентов по полу — настоящая боль бизнеса. Как мы научили машину различать мужчин и женщин и что это дает бизнесу, читайте ниже (спойлер: продажи и деньги).
Кстати, технология умеет определять и пол людей, оставивших заявки после взаимодействия с рекламой, но сегодня речь не об этом.
Почему рынку нужна технология распознавания пола по голосу
Любой человек, который хоть раз запускал рекламную кампанию в интернете, знает, что в рекламных кабинетах Google Ads, «Яндекс.Директ» и других платформ есть такой параметр таргетирования, как пол. Однако до сих пор бизнес не имел чёткого представления о том, люди какого пола, увидев рекламу, активнее совершают целевое действие: звонят или оставляют заявку.
Ни «Яндекс.Метрика», ни Google Analytics не в состоянии предоставить эту информацию, поскольку их данные относятся к посетителям сайтов, а не к звонящим.
Таким образом, большинство рекламных стратегий, связанных с полом, сегодня основывается на стереотипах. Самый распространённый — «женщины чаще, чем мужчины, становятся жертвами рекламы, охотнее звонят и совершают покупки».
Но ведь чем точнее таргетинг, тем эффективнее реклама. А наличие достоверных данных о том, люди какого пола чаще звонят после взаимодействия с рекламным объявлением, заметно повышает точность таргетинга. Стереотипы, понятное дело, к достоверным источникам информации не относятся.
Наша новая технология предоставляет бизнесу данные о том, кто преобладает среди его клиентов — мужчины или женщины. Клиенты Calltouch получили в свои руки мощный инструмент для повышения эффективности рекламных коммуникаций за счёт возможности разговаривать с потребителем на его языке. И, как следствие, лояльных клиентов и увеличение продаж.
Куда и в какое время чаще звонят мужчины и женщины
Запустив технологию, мы провели масштабное исследование, определив пол более 3 млн звонящих (звонки поступали с сайтов наших клиентов). Мы выяснили, в компании из каких сегментов чаще звонят женщины и мужчины, а также в какое время и в какие дни предпочитают совершать звонки представители разных полов.
И некоторые результаты оказались весьма неожиданными, что лишний раз доказывает, что стереотипному мышлению в интернет-маркетинге не место.
Например, несмотря на то, что в обществе существует представление о женщинах как о больших любительницах поболтать по телефону, в компании всё же чаще звонят мужчины: 55% против 45%.
Ещё женщин часто обвиняют в шопоголизме. Но результаты нашего исследования показали безосновательность подобных обвинений: в компании, занимающиеся продажей одежды и обуви, поступает одинаковое количество звонков от женщин и мужчин.
Да и обустройство жилья, как выяснилось, мужчин интересует почти так же, как женщин: 46% звонков в компании, продающие мебель и предметы интерьера, совершают представители сильного пола.
С крупными покупками тоже не всё так однозначно, как может показаться на первый взгляд. Бытует мнение, что они являются прерогативой мужчин. А между тем больше половины — 53% — звонков на тему недвижимости делают женщины.
А вот автомобилями, несмотря на неуклонно растущее количество женщин за рулём, по-прежнему гораздо активнее интересуются мужчины: 80% «мужских» звонков против 20% «женских».
При этом представительницы слабого пола проявляют повышенный интерес к определённым маркам. Треть звонков относительно автомобилей Mini сделали именно женщины.
Интересные показатели мы получили в сегменте медицинских услуг. Оказалось, что женщины звонят в клиники значительно чаще, чем мужчины: 69% звонков против 31%. Возможно, это связано с тем, что они записывают на приём не только себя, но и других членов семьи.
Что касается направлений медицины, подтверждается общий тренд: «женских» звонков больше во всех сферах, за исключением урологии. Ещё мужчин больше остальных врачей интересуют проктологи, травматологи и кардиологи.
Организация досуга тоже, похоже, стала женской обязанностью. Женщины чаще звонят в компании развлекательного сегмента (52% «женских» звонков), туристические компании (55%) и рестораны, чтобы забронировать столик (59%).
При этом интерес мужчин к подобным компаниям возрастает с наступлением ночи: после 19:00 доля «мужских» звонков заметно увеличивается, а в категории «Развлечения» настоящий скачок наблюдается после 22:00. Нет, мы ни на что не намекаем.
Результаты исследования показали, что мужчины в целом предпочитают совершать звонки в нерабочее время: по выходным и в вечерние часы в будни (56%-64% звонков от мужчин), в то время как доля «женских» звонков в это время снижается — женщины предпочитают звонить в рабочие часы.
Можно предположить, что это связано с тем, что женщин-домохозяек и в декрете гораздо больше, чем мужчин, однако представить такое количество домохозяек и молодых мам просто невозможно, так что, скорее всего, это особенность покупательского поведения женской аудитории.
Предпринимателям может быть полезной информация о распределении звонков по типам и каналам трафика. И она у нас есть. Виджет обратного звонка эффективно воздействует на женщин — они охотно оставляют номер телефона, звонят, подписываются и совершают другие целевые действия.
А вот в случае с мужчинами он не так хорошо работает. Также женщины менее склонны доверять контекстной рекламе и чаще звонят с органической выдачи.
Как это работает
Наша технология работает на базе нейросетей. Алгоритм программы обрабатывает каждый файл в аудиоформате (звонок), а затем с помощью методов классификации, основанных на машинном обучении, присваивает ему один из тегов: «мужской», «женский» или «пол не определён».
Пол по голосу определяется с точностью до 90% (оставшиеся 10% — это по большей части звонки, когда человек ничего не сказал, и звонки без ответа).
Сервис работает в двухступенчатом режиме. В режиме «Тегирование» входящий файл обрабатывается классификатором и ему присваивается тег по полу. Режим «Дообучение» инициируется пользователем. Если, прослушав файл, он не согласен с решением машины, можно вручную поменять тег с «мужской» на «женский» или наоборот. После этой манипуляции сервис автоматически переходит в режим «Дообучение».
Зачем это бизнесу
Уверена, что многие цифры нашего исследования вас как минимум удивили. Но даже эти результаты сами по себе уже могут помочь вам лучше узнать свою аудиторию и оптимизировать рекламный бюджет, не говоря уже о той эффективности, которую принесет внедрение нашей технологии.
Например, клиникам стоит обратить внимание на перевес в сторону женщин, а компаниям, продающим одежду и обувь, учесть большой интерес мужчин. И все без исключения могут прямо сейчас пойти и скорректировать ставки своих кампаний по полу.
Пожалуй, нет такого бизнеса, для которого распределение клиентской базы по полу не имеет значения. Грань между «мужскими» и «женскими» профессиями, хобби и обязанностями уже стерта. Это значит, что, не имея точных данных, нельзя быть полностью уверенным в том, что портрет вашего клиента имеет мужское или женское лицо.
1. Создали бизнес на нейронке
2. Научили нейронку определять пол по голосу
2. Статистика показала что пол не важен
3. ????
4. Пишем об этом статью на VC
В каких-то сферах – важен. Например, неожиданые результаты по интернет-магазинам одежды и обуви. Распределение 50/50 там весьма удивительно. А большая часть креативов в медийке, да и объявлений в контексте, все еще, таргетирована на женщин.
В чем оно удивительно? Просто у мужчин денег больше вот и все. Дай столько же денег женщинам и статистика будет 70 на 30 в польщу женщин.
А что мешало интернет магазину сделать рекламу отдельно для мужчин, отдельно для женщин, как это делает тот же нетфликс.
Какая вообще разница сколько процентов мужчин 50 или 20, если реклама тагретирована.
p.s. я не эксперт в маркетинге рекламе
p.s.s я не осуждаю, не критикую, я не понимаю
Добрый день! Интересная статья, спасибо!
Насчёт того, что мужчины чаще звонят насчёт одежды, это надо проверять.
Несмотря на то, что у меня именно жена активно покупает, звонки совершаю я, по ее товарам. По наличию или чему-то такому. Это, видимо, то, что женщина может делегировать.
Это тоже результат, например компания делала ставку исключительно на мужчин или женщин, и теряла половину аудитории.
блин, круто на самом деле.
"Но даже эти результаты сами по себе уже могут помочь вам лучше узнать свою аудиторию и оптимизировать рекламный бюджет"
Нет, не могут
Почему? Что вам мешает применять, например, корректировки ставок по полу в контексте, если вы точно знаете, что вам звонят женщины?
Насчет ставок вы выше сами писали:
Точность этих данных может быть ниже. Например в случаях, когда несколько человек в семье используют один девайс для выхода в интернет.Реклама для мужчин и женщин в принципе должны быть другой, как и каналы распространения. Точечным подходом можно точно сократить рекламный бюджет.
Согласна, ЦА определяет и креативы с каналами, в том числе. А мы помогаем вам более точно определить эту ЦА.
Да, но то же самое можно увидеть в аналитиксе/метрике при интеграции любого колтрекинга с ними
Точность этих данных может быть ниже. Например в случаях, когда несколько человек в семье используют один девайс для выхода в интернет. Или группа юзеров сидит из-под одного аккаунта в Яндексе или Google.
Так какой толк от этой статистики? Если мы используем ее в таргетинге, тогда нам нужна статистика по полу именно тех, кто ищет, а не кто звонит, то есть данные аналитикса.
Спасибо интересная статья!
Комментарий недоступен
Все эти данные обезличены и собираются сразу по большому объему клиентов. Это никак не сможет вам навредить. Зато может помочь – мы стараемся показывать рынку текущие тренды, например, готовим квартальную аналитику в разрезе отраслей с данными по средней цене звонка, конверсии, доле мобайла. Вы можете пользоваться этими отчетами и корректировать свою маркетинговую стратегию. Подобные отчеты регулярно и довольно давно публикуют Яндекс и Google. И все в остаются в плюсе – рекламодатели используют их для улучшения своих кампаний, а контекстные системы развивают рынок.
Комментарий недоступен
Мне кажется, что ребята не пострадают без вас :)
Комментарий недоступен
Данные же обезличенны, какая разница?
Одному мне кажется, что нормальный маркетолог это может замерить ручками за пару дней?
Интересно про рабочее и нерабочее время))) Надо потестить)
И да, результаты не удивили
18% мужчин звонят гинекологам. Это не удивительно?
Что удивительного в верификации данных о добрачном залете?
А пластическая хирургия? Я довольно долгое время активно вела контекст разных клиник. И хочу вам сказать, мы никогда не ориентировали кампании по пластике на мужчин)
Имея этот отчет рекламодатели могут создавать отдельные кампании на мужчин с повышенными ставками и релевантными объявления и собирать эту ЦА дешевле (там будет выше CTR и конверсия).
Берете свою базу клиентов, прогоняете через dadata.ru за 500 руб - и у вас будет пол почти у каждого клиента с распространенными именами. Дальше сегментируете и анализируете как душе угодно.
Подарить свою базу и еще заплатить?
И что они будут делать с этой базой? Просто имя и телефон ничего внятного не дают. Вероятнее, что базу уведет менеджер по продажам или разработчик, которым вы платите намного больше. А увести он может с гораздо более ценной информацией - средние чеки, давность покупки, количество покупок.
В том случае, если у вас есть имена. Далеко не все собирают базу по всем звонящим в компанию с их именами.
Определять пол, это не интересно...
ругательства сможете найти в разговорах?
Мы работаем над этим)
эммммм, интересно, когда у вас появится такой функционал?
Сроки по таким задачам прогнозировать сложно. Надеюсь, весной будет первая итерация
Спасибо, мне интересно.
Статистика интересная, конечно ничего нового особо не узнал. Полностью согласен с тем, что последнее время все мужчины стали какието шмотошники )). Хотел еще посмотреть более подробно по возрастным группам.
В общем, прочитав статью, понял что в стране много женщин с мужскими голосами, или наоборот мужчин с женскими, и именно эти люди портят всю статистику...
Нет ничего лучше живого общения. Просто берешь телефон звонишь первым, отбросив всякие там предрассудки, что это не этично и бла-бла) Просто набираешь номер и начинаешь говорить. Уж человеческий мозг отличит, где мужчина говорит, а где женщина. Для чего заморачиваться и делать такое исследование, если все банально упрется в звонок или в ожидание заявки? Для общей аналитики, да, чем то полезно собирать такие данные. Ну знаем мы информацию что по обуви больше будут звонить женщины. Ок. делаем мы женскую рекламу? Ну так до этого какая реклама была? Лучше когда есть номер того, кто у тебя на сайте был. Вот это мощный инструмент. А таком инструменте я тут уже писал.
Интересно, как у автора обстоят дела с легальностью получения биометрических персональных данных и к тобму же передачей её третьим лицам без согласия владельца :)
Все данные обезличены и не являются персональными.
Что касается Европы: если "вам" позвонит европеец, то сбор и хранение его ПД уже попадает под GDPR, где надо не только спросить разрешения, но еще и указать цель сбора ПД. И думаю он не обрадуется когда узнает что его данные будут использованы для того чтобы его "лучше узнавали". И штрафы там за неисполнение не впример нашим, до 20 млн евро или до 4% от годового оборота.
Я, конечно, не юрист. Но, мне кажется, в 11 статье написано: «которые используются оператором для установления личности субъекта персональных данных». Мы не занимаемся установлением личности.
Я тоже не юрист, однако в некоторой степени занимался защитой ПД, и не секрет что ПД в России защищены гораздо хуже чем в Европе. В любом случае "с целью установления личности" это тонкий лёд, при наличии биометрических данных придется сначала доказать что вы их не использовали, например, для того чтобы выдать себя за другое лицо через ЕБС для получения кредита в банке.
Как вы обезличите Голос который сам по себе относится к биометричесиким ПД? Т.е. конечно "Токенизировать"(подменить) голос можно, однако это не поможет обучить вашу нейросеть. Предполагаю, что под обзличиванием понимается разрыв связи связь с другими ПД данными, но это "не работает" с биометрией. Кроме того, чтобы вы могли использовать чужой голос, вы должны получить письменное согласие субъекта ПД, об этом прямо говорит статья 11 152-ФЗ.
Нейросети ещё и возраст могут определять и регион проживания по говору. Звоните, Calltouch.
А можно ссылки на работающие примеры сеток, определяющих возраст по голосу?
примеры сеток...
facepalm.jpg