Почему я вижу эту рекламу? Интервью с основателем martech-компании о больших данных в маркетинге

Задумайтесь, сколько рекламных баннеров вы видите в день? А сколько из них совершенно не попадают в ваши интересы процентов 80 или 90? И это тратит ваше время, а также рекламные бюджеты компаний. В новом выпуске подкаста Просто маркетинг обсудили с ведущими, как анализ покупок с помощью ИИ помогает компаниям найти целевых покупателей, сэкономить бюджет и снизить количество рекламного спама.

В день пользователю приходит огромное количество рекламы — на сайтах, по почте, в социальных сетях, смс и т.д. В лучшем случае человек кликает на 1-2 баннера, но на большинство объявлений просто не обращает внимание, то есть эта реклама попадает в зону баннерной слепоты.

Почему возникло это явление? Причина в том, что из-за обилия ненужной рекламы человек научился не обращать на нее внимания.

Как бороться с баннерной слепотой? Здесь важно знать свою аудиторию — в этом помогает анализ транзакций. Например, есть много людей, кто смотрит ролики про котят, из них у определенного количества действительно есть дома кот или кошка, среди них есть те, у кого заканчивается кошачий корм. Брендам необходимо показывать рекламу последним, поскольку они с большей вероятность купят товар. Таким образом таргетирование рекламы на основе анализа покупок помогает показывать больше актуальной рекламы, которую заметят пользователи.

Задача First Data — определить потребность клиента раньше, чем он сам ее осознает и начнет искать товар в поисковике. То есть анализ покупок помогает предугадать, что пользователь захочет приобрести в ближайшее время.

Почему важны именно данные о транзакциях:

Психологи, философы, ученые в течение многих веков изучают, как человеку понять человека, сейчас возник новый вопрос: как машине понять человека. Для всемирной сети действует правило: если обо мне что-то знают — я существую. Вывод тут простой: если интернет ничего не знает о вас, для него вы просто не существуете. Для ИИ важно, чтобы пользователь оставлял информационный след в виде лайков в соцсетях, посещений сайтов, просмотров рекламы и совершения покупок онлайн. Сейчас не оставить таких “следов” практически нереально. Поэтому у компаний есть много данных, которые они продают в обезличенном (зашифрованном) виде и их можно использовать в маркетинге.

В First Data мы каждый месяц анализируем около 1 млрд покупок, чтобы выяснить, что будет актуально для определенного сегмента ЦА в ближайшие 30 дней. В компании есть специалисты — асессоры, которые 8 часов в день анализируют транзакции, распределяют их по признакам (характеристики, расход товара), на основе которых можно создавать модели, подключать Data Science, обучать ИИ. Таким образом мы получаем наиболее полный портрет пользователя по истории его покупок.

Искусственный интеллект помогает найти неочевидные параллели, строить гипотезы. Например, однажды к нам пришел клиент — сеть фитнес-центров. Он попросил провести рекламную кампанию на тех, кто интересуется ЗОЖ и спортивными товарами. Однако, когда мы проанализировали сопутствующие товары, которые приобретают клиенты сети, то выяснили, что они также являются активными покупателями фастфуда. В результате было решено изменить подход к формированию аудитории и мы смогли достигнуть высоких результатов, превысив ожидания клиента. Этот кейс показывает, что ИИ помогает брендам узнать больше о своих покупателях, а аудитории видеть действительно полезную рекламу актуальных для них товаров.

Подробнее о том, Как BIG DATA помогают лучше понять клиента и о роли ИИ в маркетинге слушайте в нашем разговоре с Анастасией Беляевой и Екатериной Чемезовой в подкасте Просто маркетинг.