Reklama oparta o algorytmy Big Data

O tym, w jaki sposób Big Data zmienia sposób pracy czołowego domu mediowego rozmawiamy z Mateuszem Downarem, dyrektorem działu badawczo-rozwojowego MediaCom.

Analiza dużych zbiorów danych jest zdaniem ekspertów, najdynamiczniej rozwijającą się gałęzią IT i staje się ważnym elementem strategii przedsiębiorstw. Dom mediowy MediaCom również wykorzystuje analizę Big Data.

Dane i analityka od zawsze były częścią naszego organizacyjnego DNA. To co zmieniło się na przestrzeni ostatnich lat to przejście od danych na poziomie zagregowanym do danych na poziomie pojedynczego użytkownika/cookie, pojedynczej wizyty na stronie czy pojedynczego zdarzenia, np. faktu obejrzenia danej reklamy video prze pojedynczego użytkownika. W konsekwencji, zmianie uległa zarówno wykorzystywana technologia umożliwiająca efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych jak i repertuar strategii i technik marketingowych do dyspozycji dzisiejszych marketerów. W szczególności w zestawieniu z rozwojem programatycznych (zautomatyzowanych) metod zakupu mediów internetowych.

Zobacz również:

  • Monetyzowanie wielkich zbiorów


Z perspektywy technologicznej, kluczowym elementem tzw. marketing/ad technology stack jest obecnie funkcjonalność Data Management Platform (DMP). To technologia umożliwiająca zbieranie i integrację danych (na poziomie zdarzeń/użytkowników/cookie) z wielu źródeł i zarazem – dzięki analityce – takie sterowanie komunikacją marketingową, aby jak najefektywniej dotrzeć do odpowiedniego użytkownika w odpowiednim czasie i miejscu. Kluczowa w platformach DMP jest z jednej strony łatwość integracji różnorodnych źródeł danych, np. danych CRM, z kampanii mediowych, ze strony www, itd., a z drugiej możliwość ich bezpośredniej aktywacji w różnych kanałach dotarcia do konsumenta, np. display, video, czy – przy celach bardziej efektywnościowych – mailing.



Jak zatem monetyzować wielkie zbiory danych?



W warstwie korzyści obietnica złożona przez technologię i dane to obietnica masowej personalizacji. Otwierają się przed nami możliwości identyfikacji najbardziej wartościowych segmentów użytkowników oraz – dzięki pogłębionemu zrozumieniu kim te osoby są – taki dobór komunikatów i treści reklamowych, aby jak najefektywniej realizować cele marketingowe.

Jakie w praktyce realizują Państwo oparte o analitykę projekty z klientami?

Można podzielić je na trzy szerokie grupy.

Pierwsza to projekty oparte o integrację danych z systemów CRM czy stron www klientów z danymi przypisanymi do cookie. Połączenie danych CRM z danymi przypisanymi do cookie (tu mówimy o zbiorach milionów cookie) pozwala nie tylko profilować klientów obecnych w bazie CRM pod kątem zainteresowań, demografii czy intencji zakupowych, ale także kierować do nich dedykowaną komunikację typu upsell/cross-sell, wykluczać obecnych klientów z komunikacji akwizycyjnej czy budować segmenty użytkowników podobnych do grupy najbardziej wartościowych klientów (tzw. segmenty look-alike z danych CRM) czy po prostu klientów, którzy niedawno nabyli dany produkt w celu stworzenia dobrze dobranej grupy osób o podwyższonym prawdopodobieństwie nabycia danego produktu.

Druga grupa to projekty oparte o integrację sygnałów w sposób automatyczny inicjujących bądź zmieniających intensywność kampanii mediowej, np. uruchomianie kampanii mediowej wody mineralnej w upalne dni czy - inny przykład - reklamy leków przeziębieniowych, gdy liczba zachorowań zaczyna gwałtownie rosnąć w danym rejonie Polski. Tu bardziej korzystamy z możliwości programatycznego zakupu mediów, niż dużych zbiorów danych jako takich. Natomiast taktyka tego rodzaju jest dobrym uzupełnieniem kampanii mediowych projektowanych w podejściu data-driven.

Trzecia grupa to projekty oparte o integrację dedykowanych badań realizowanych pod potrzeby konkretnego klienta, np. badań ankietowych/panelowych. Umożliwiają one identyfikację osób korzystających z danego produktu/kategorii produktowej w celu stworzenia segmentu użytkowników podobnych i dotarcia do niego z odpowiednim komunikatem reklamowym

Cechą wspólną wszystkich powyższych projektów jest generowanie wartości dodanej dzięki sprytnemu, kreatywnemu łączeniu różnych źródeł danych. Dane w silosach mają ograniczoną wartość.

W informatyce nie ma stagnacji, to, co dziś jest szczytem możliwości, jutro może okazać się przestarzałym rozwiązaniem. Czy, z perspektywy doświadczenia MediaComu, może Pan także prognozować, jak będą się zmieniać te rozwiązania?

Przyszłość zdecydowanie widzimy w algorytmach opartych o uczenie maszynowe/AI zarządzających ekosystemem zakupu programatycznego i w optymalny sposób wykorzystującymi zebrane dane. Zaawansowana analityka tego typu jest jednym z kluczowych obszarów rozwoju MediaCom. Reprezentując naszych klientów, jesteśmy w centrum całego ekosystemu a naszym zadaniem jest połączenie wszystkich elementów w sprawnie działającą całość. Ma to oczywiście przełożenie na strukturę naszej firmy. Obecnie dział badawczy zatrudnia już prawie 40 specjalistów z dziedzin takich jak analityka, data science czy programowanie. Dzięki temu już dziś prowadzimy zaawansowane prace nad algorytmami w sposób zautomatyzowany zarządzającymi stawkami w zakupie programatycznym mediów (algorithmic bid management).

21 września 2017 r. Do dziś tytułem Lidera Informatyki poszczycić się może blisko 100 firm. W konkursie wyłaniamy firmy i instytucje, które wykorzystują innowacyjne rozwiązania IT, aby zwiększyć efektywność swoich działań. Już 21 września poznamy laureatów Konkursu Lider Informatyki 2017.