Бренды и потребители: как компаниям увеличить долю рынка за счет ЦА ушедших конкурентов

Пока покупатели ищут аналоги, которыми можно заменить привычные товары ушедших из России брендов, продавцы ломают голову над тем, как найти своих покупателей в оставшихся соцсетях и на доступных рекламных площадках. О том, как компаниям, находящимся в неопределенном состоянии, сохранить собственную аудиторию и выйти на новую целевую аудиторию, используя данные о поведении покупателей, рассказывает Александр Старостин, сооснователь martech-компании First Data, создающей решения для современных маркетинговых коммуникаций, эксперт в области рекламных технологий, анализа и прогнозирования поведения потребителей.

Происходящие сейчас события заметно перекроили весь рекламный рынок в России. Рекламодатели остались без половины привычных инструментов — две соцсети признаны экстремистскими и заблокированы в России, а Google запретил российским пользователям размещаться в своей рекламной сети и на Youtube. По данным исследования First Data, стоимость рекламных размещений на оставшихся площадках выросла на 10–15%, и это не предел. Чем больше будет желающих, тем выше поднимется ставка аукциона.

Часть пользователей соцсетей перетекла с запрещенных площадок вслед за любимыми блогерами во «ВКонтакте» и Telegram, многие вспомнили пароли от «Одноклассников», кто-то решил попробовать малоизвестные ранее TenChat и ЯRus. Многие так и остались в запрещенных соцсетях, используя для этого VPN-сервисы. Но в этом случае рекламные системы Яндекса, Mytarget и VK их не «видят» совсем. Поиск целевой аудитории превратился в квест.

Сейчас, когда заметная часть крупных международных брендов прекратили или приостановили свою работу в России, у российских поставщиков появился шанс завоевать большую долю рынка, направив свои предложения на аудиторию ушедших конкурентов. В таких условиях рекламодателю нужно максимально четко определять те сегменты потребителей, которым он адресует свои рекламные сообщения.

Можно воспользоваться стандартными инструментами, которые предлагают рекламные кабинеты Яндекса или «ВКонтакте». Например, подобрать подходящую аудиторию по интересам (тематикам, которыми интересовался пользователь при поиске информации) или социально-демографическим характеристикам. Такими методами можно охватить довольно широкий сегмент аудитории и повысить осведомленность о бренде. Но мы, скорее всего, не найдем таким образом всех, кто готов был бы купить новые товары или воспользоваться новыми услугами.

Для того чтобы найти таких пользователей, рекламодателю необходима информация о покупательском поведении, потребительских привычках. Предположим, мы выводим на рынок премиум-корм для собак с особыми потребностями в питании. Кому стоит показывать такую рекламу:

1. владельцам собак определенных пород, у которых часто возникает потребность в специальном рационе;
2. владельцам собак, которые ранее неоднократно приобретали аналогичные продукты других брендов;
3. владельцам собак, которые регулярно тратят определенные суммы на корм;
4. владельцам собак, которые недавно покупали ветпрепараты для лечения конкретных заболеваний, при которых необходим такой вид корма.

Выделять подобные сегменты можно еще очень долго, добавляя нужные критерии и уточняя потребности потенциального покупателя.

Как найти этих людей? У производителя корма или ретейлера есть информация только о тех покупателях, которые уже приобретают конкретный товар. У производителя новых товаров такой информации нет вообще. Где найти целевую аудиторию и кому показывать рекламу в интернете?

В этом случае помогут так называемые данные третьих сторон, или third-party data, которые можно получить у крупных компаний — больших интернет-магазинов, банков, сотовых операторов, операторов фискальных данных (ОФД — эти компании пропускают через себя все данные о кассовых чеках, которые магазины обязаны передавать в налоговую). Именно эти данные помогут рекламодателю выбрать определенный сегмент аудитории — тех, кто располагает бюджетом, покупает корма определенных марок, посещает ветеринарные клиники, и т. д.

Как получить данные о целевой аудитории

Современный человек скорее поменяет фамилию, чем привычный номер мобильника, — к нему привязаны различные сервисы, он забит в адресных книгах друзей, коллег и просто знакомых, на телефон приходят коды подтверждения платежей и авторизаций. Номер телефона и адрес личной электронной почты сегодня — это уникальный идентификатор пользователя. Технологии шифрования позволяют превратить номер в набор символов. Из них невозможно восстановить исходный реальный номер, но сохранить возможность идентификации пользователя — в Hard ID.

Hard ID — полностью обезличенный (не содержащий персональных данных владельца) и неизменяемый идентификатор, который помогает вычислить пользователя на разных платформах. Поставщики Hard ID — крупные бизнесы с сотнями тысяч клиентов, например ОФД, крупные интернет-магазины, банки, сотовые операторы и другие сервисы.

Упрощенно, поставщики данных хранят у себя Hard ID и привязанный к нему набор сведений, который позволяет судить о покупательском поведении потребителя, его увлечениях, уровне доходов и даже перемещениях. Например, интернет-магазин хранит историю покупок с указанием наименований товаров, количеством, стоимостью и датой; сотовый оператор — сведения о роуминге, модели телефона, пользовании мобильным интернетом, и т. д. Hard ID одного конкретного человека одинаков во всех случаях, а значит, мы можем собирать данные об одном и том же человеке (напомним, мы не знаем его персональных данных) из нескольких источников сразу. Выбирая из этой массы данных нужные нам критерии, мы получаем узкие и точные сегменты ЦА.

Для того чтобы получить такие данные, бренд может напрямую сотрудничать с поставщиками Hard ID — телеком-операторами, крупными ретейлерами, и т. д. Разумеется, поставщик продает в таком случае не всю свою базу, а формирует нужный сегмент по заданным критериям.

Можно обратиться к технологическим компаниям, маркетинговым агентствам, разрабатывающим DMP-системы. Такие компании агрегируют данные Hard ID из разных источников — от сотовых операторов, ОФД, ретейлеров и других. И по запросу бренда могут решать задачу «под ключ»: формировать более узкие сегменты, а также оказывать услуги по размещению рекламы на основе этих сегментов.

Одна из интересных задач, которые решают данные Hard ID, — поиск клиентов конкурентов. В нынешней ситуации, когда бренды стремятся захватить аудиторию производителей, ушедших из страны или приостановивших свою деятельность, такой инструмент помог бы многим.

Чаще всего речь идет о данных от ОФД или о сведениях о покупках в крупных интернет-магазинах.

Рассмотрим примеры поставщиков third-party данных и то, какие задачи может решить партнерство с ними.

Транзакционные данные

Как правило, продавцу известен о своих потребителях только список покупок. При более пристальном анализе можно выявить их регулярность и пытаться «вовремя» предложить докупить товар, который предположительно мог закончиться. На этом персонализация предложений, основанная на собственных данных, как правило, заканчивается.

Стандартный метод расширения ЦА от рекламных площадок — это таргетинг по интересам, то есть сегментирование по результатам анализа поведения в сети и поисковых запросов. Недостаток такого подхода — площадка оперирует только предположениями.

Обычная ситуация: сын спросил, как работает 3D-принтер, и отец решил поискать в интернете информацию об этой технологии. Рекламно-поисковая система тут же зафиксирует интерес и какое-то время будет рекомендовать производителям 3D-принтеров и расходных материалов для 3D-печати этого «потенциального покупателя». Очевидно, что это будут неэффективно потраченные рекламодателем средства.

Главное преимущество транзакционных данных — они оперируют фактами. Анализируя информацию о покупках, которую предоставляют операторы фискальных данных или крупные интернет-магазины, можно выделить аудиторию людей, которые регулярно приобретают расходные материалы для 3D-печати — специальный пластик или смолу. В отличие от тех, кто просто ввел в поисковой строке запрос о трехмерной печати, эти люди с гораздо большей вероятностью относятся к потенциальной ЦА производителя таких устройств.

Определить таких людей можно по наименованию товара в их чеках — как правило, там содержится название бренда, товарная категория, количество и стоимость.

Наша внутренняя статистика и реализованные кейсы показывают, что таргетинг на основе транзакционных данных эффективнее более чем в два раза по сравнению с выбором ЦА по интересам, который предлагают рекламные площадки. Для производителя газировки мы сравнивали две аудитории — частых покупателей популярных брендов сладких напитков (этот сегмент мы собирали с помощью Hard ID) и сегменты, собранные на основе интересов алгоритмами рекламной площадки. Рекламная кампания на первый сегмент показала CTR и постклик в 2,3 раза выше, чем на стандартную аудиторию по интересам.

Данные сотовых операторов

Информация о поведении пользователя позволяет сделать предположения о его образе жизни и привычках. Например, по регулярным перемещениям в роуминге можно понять, что владелец устройства часто путешествует, и предложить ему релевантные товары и услуги — приложения для покупки железнодорожных и авиабилетов или для поиска и бронирования квартир.

Технические сведения, такие как модель, марка и операционная система смартфона, — еще один источник для гипотез. Например, можно предположить, что владельцев флагманских моделей телефонов заинтересуют авторские ювелирные украшения, а тех, кто делает выбор в пользу недорогих китайских смартфонов, — товары бюджетных брендов.

Последняя гипотеза подтвердилась в работе с брендом одежды для масс-маркет сегмента. С помощью данных от сотовых операторов мы не просто повысили конверсию, показывая рекламу владельцам бюджетных мобильных устройств, но и выяснили, что владельцы смартфонов конкретной марки, Huawei, приобретают одежду в масс-маркетах в два раза активнее других сегментов аудитории.

Данные ТВ-провайдеров

Современные устройства IPTV, будь то приставки или модули, встроенные непосредственно в телевизор, позволяют определить, какой канал включен у пользователя. При совмещении этих данных с сеткой выхода рекламных роликов можно выделить аудиторию тех, кому показана реклама конкретного бренда.

Примечание: технически можно установить только то, что устройство было активно и транслировался определенный канал, то есть факт показа рекламы. Однако пользователь в этот момент мог отвлечься или отойти от экрана и не просмотреть ролик.

Объединяя с помощью Hard ID данные от разных постащиков — провайдеров цифрового ТВ, интернет-магазинов и ОФД — рекламодатель может точно оценить эффективность рекламных роликов на ТВ, а также оценить их реальное влияние на онлайн- и офлайн-продажи.

На сегодня таких решений — единицы, в России полнофункционально работает только интеграция First Data и «Ростелеком». Из зарубежных решений можно назвать Samsung Ads, которая позволяет таргетировать рекламу на пользователей Smart TV, но сейчас нет точного понимания, будут ли доступны и полезны данные от зарубежных поставщиков, предлагаемые этой платформой своим клиентам. Неясна и судьба самой этой платформы в России.

Данные рекрутинговых сервисов

Благодаря данным, которые предоставляют рекрутинговые сервисы, рекламодатели могут таргетироваться на очень узкие сегменты потенциальных покупателей, выбирая такие критерии, как специальность, вид деятельности, место работы, должность и даже приблизительный уровень заработной платы. Это позволяет получать более точный и релевантный сегмент целевой аудитории, чем при таргетинге по интересам.

Обезличенный с помощью алгоритмов шифрования номер телефона пользователя рекрутинговой платформы — тот же Hard ID, что позволяет генерировать сегменты аудитории, опираясь на информацию из профиля, резюме, избранных вакансий, и так далее.

Благодаря этому, магазин компьютерной техники может провести рекламную компанию для сегмента IT-разработчиков, специализирующихся на технологиях ИИ, а издательство — предложить профильные еженедельники юристам или главным бухгалтерам.

С помощью данных рекрутинговых платформ можно протестировать и более специфичные гипотезы. Например, проверить, многие ли после перехода на более высокую должность и повышения дохода меняют потребительские привычки и начинают приобретать более дорогие, статусные товары. Если гипотеза подтверждается — это шанс для для люксовых брендов быстро найти теплую ЦА и сделать выгодные персонализированные предложения.

Данные «умных» устройств

Одно из проявлений цифровизации — появление интернета вещей и концепции умного дома. Данные, которые собирают поставщики сервисов для интеллектуальных бытовых устройств, могут стать полезным источником для персонализации рекламных предложений. Надеемся, что сотрудничество таких платформ с рекламодателями — это лишь вопрос времени.

По мере увеличения количества участников рынка, готовых делиться данными на основе Hard ID, четкость и гибкость таких решений возрастает. Следовательно, увеличивается и востребованность этих инструментов. В выигрыше окажутся и конечные пользователи — более релевантные таргетинги избавят их от потока ненужных им рекламных предложений.

Использование данных третьих сторон — это, пожалуй, самый прогнозируемый способ повышения продаж. Ретейлеры и бренды могут самостоятельно заключать двусторонние соглашения о сотрудничестве с поставщиками данных, но главной точкой роста в данном направлении эксперты iAB Russia называют развитие data-партнерств с платформами персонализации коммуникаций на базе транзакционных данных.