Эволюция подходов и платформ в data-driven маркетинге 2023

Что происходит на рынке, как бизнес использует разные платформы и подходы, какие барьеры преодолевает для реализации эффективной работы с данными — в нашем материале.

В 2023 году на рынке появился спрос на продукт, который помогал бы бизнесу не только выстраивать стратегию работы с персональными или внешними данными, но отдельно оптимизировал бы аудиторные/медийные закупки. Рынку потребовался инструмент, который объединил бы все функции так, чтобы бизнес смог их использовать комплексно на одной платформе.

Раньше клиентами DMP (Data Management Platform)* были крупные компании с большим количеством трафика на сайте, например, из ниш авто, недвижимости, фармы. Цели у компаний были разные: найти новых клиентов или снизить стоимость их привлечения, персонализировать контент или точечно улучшить какие-либо маркетинговые показатели. У таких компаний, как правило, были либо сильные in-house команды, либо отдельные агентства, которые работали с платформой.

Одновременно с этим мы столкнулись с проблемой: несмотря на то, что в компании AiData мы давно стремимся популяризировать работу с данными, малый и средний бизнес считал, что DMP не для них, потому что это дорого и сложно.

CRM-систему и данные CRM активно использует клиентский бизнес: пользователи логинятся на сайтах, создают кабинеты, оставляют заявки, заполняют лид-формы. Это может быть любой бизнес: от недвижимости до моды.

Получается, что основы маркетинговых data-стратегий формируются на клиентской стороне: компании агрегируют данные на сайте и в CRM, где есть, например, фамилия, имя, номер телефона и e-mail пользователя.

Клиентские данные можно захэшировать и выгрузить excel-файлом на платформу DMP. Далее платформа производит мэтчинг из твердых идентификаторов (имя, телефон, е-mail) и cookies. Затем отгружает обратно пользователю.

Например, компания не хочет тратить маркетинговый бюджет на уже лояльных пользователей. Они и так постоянно покупают, и показывать им рекламу считают не нужным. В этом случае можно залить данные CRM на платформу DMP и исключить в конструкторе сегментов этих пользователей. Лояльные покупатели не увидят рекламу — компания не потратит деньги на этих пользователей.

А вот реальный кейс, в котором бизнес использовал данные CRM и DMP и получил хорошие результаты. Рассказывает Станислав Розен, Chief Executive Officer Dau Relationship Marketing.

Кейс Audi. У компании Audi есть большая база клиентов, и в 2019-2020 гг с помощью DMP-данных отслеживались значимые события в жизни этих клиентов. В базе были как реальные владельцы автомобилей, так и потенциальные. Нужно было найти триггеры, при которых потенциальные клиенты начинали всерьез рассматривать покупку автомобиля.

Нашлись 2 таких события: рождение ребенка в семье и возникновение интереса к покупке нового автомобиля. Эти события можно было отследить по характерному поведению пользователя в сети. В первом случае пользователь начинал интересоваться детскими товарами, а во втором — чаще заходить на агрегаторы, автомобильные сайты дилеров или брендов.

С помощью платформы AiData удалось синхронизировать данные CRM и данные 3rd party data. Далее запускались триггерные коммуникации по базе пользователей.

Дорогостоящие рекламные каналы не использовались. Нужных клиентов находили каналы CRM, и конверсия по коммуникациям была очень хорошая.

Когда мы говорим про аудиторные закупки, то подразумеваем готовые аудитории от data-поставщиков. Конечно, покупка готовых аудиторий имеет много плюсов, но все же это не «волшебная таблетка», которая внезапно снимет все «боли» рекламодателя.

Когда клиент приходит и просит подобрать сегмент, который лучше всего перформит, мы всегда отвечаем, что в каждой кампании аудитории перфомят по-разному, это зависит от настройки таргетинга, от креатива. Конечно, мы можем привести примеры сегментов, которые используются наиболее часто, но невозможно предвидеть, какой сегмент у вас будет отрабатывать лучше всего.

Использование одного инструмента не исключает использование другого. Обе платформы могут дополнить друг друга.

А чтобы разобраться в отличиях, давайте выберем параметры, по которым будем сравнивать:

Тип данных, с которым работает платформа. Исторически CDP работала с first party data, DMP - c third party data. Но на практике действует другой принцип работы — гибридный.

Жизненный цикл данных. У DMP он считается коротким, у CDP — длинным. Для DMP требуются регулярные обновления, и на первый взгляд это кажется неудобным. Но на самом деле короткий жизненный цикл — это большое преимущество, потому что регулярное обновление данных помогает иметь актуальную, а не устаревшую информацию об интересах и запросах аудитории. А это очень ценно.

Какие задачи решает. Функционал каждой платформы — самое интересное и важное, потому что именно он позволяет решать поставленные задачи. CDP помогает создать омниканальность. Но, например, DMP AiData умеет работать с персонализацией контента на сайте в отличии от классической DMP, и сейчас постепенно движется в сторону омниканальности, чтобы клиент мог закрыть свои задачи одним инструментом.

Чтобы побороть организационные барьеры, нужно думать не функциями, а бизнес-сценариями: не что мы можем делать с персональными данными, а какие сценарии мы можем использовать с точки зрения качественного лидгена.

За счет этого удается находить эффективный функционал для реализации различных сценариев. Затем со сформулированным запросом выбрать те системы, которые будут лучше всего отвечать реализации сценария.

--------------------------------------

Материал создан на основе вебинара «Эволюция подходов и платформ в data-driven маркетинге 2023».

Предлагаем посмотреть полную версию вебинара. Разбирали:

• что удерживает бизнес от внедрения data-driven подхода;
• в каких вертикалях и типах бизнеса наиболее востребована работа с разными типами данных;
  
• несколько дополнительных удачных примеров и кейсов с различными сценариями использования данных на стыке DMP и CRM;
  
• где DMP-платформы закупают готовые аудиторные сегменты, и как аудиторные сегменты помогут оптимизировать LTV*;
  
• в чем принципиальное отличие DMP от CDP, и как определить подходящую именно вашему бизнесу платформу;
  
• почему CRM/ESP переквалифицировались в CDP, и как это отразилось на DMP;
  

• стоит ли внедрять DMP-системы в b2b.

• CEO & Владельцам бизнеса

• Директорам по маркетингу и Руководителям отдела

• Директорам по стратегии

• Digital-маркетологам
  

• Аналитикам
  

• Представителям агентств

• Анастасия Романова, AiData.me Chief Business Development Officer

• Станислав Розен, Dau Relationship Marketing CEO

Полную версию вебинара можно запросить здесь.

• DATA-DRIVEN МАРКЕТИНГ - маркетинг, основанный на данных.
• DMP - платформа для работы с разными типами данных.
  
• CRM - сервис для автоматизации бизнес-процессов.
  
• LTV - пожизненная ценность клиента.
  
• CDP - платформа многоканальной атрибуции данных.
  
• ESP - сервис почтовых рассылок.