Большие данные — большие перемены: трансформация рекламной индустрии

Цифровая реклама переживает настоящий бум. Возможность собирать и анализировать гигантские объемы данных открывает перед рекламодателями новые горизонты. Они находят неожиданные связи, улавливают зарождающиеся тренды и получают ценные инсайты, дающие преимущество в конкурентной борьбе. 

Традиционная реклама стремительно уступает место персонализированным и точечным онлайн- и мобильным объявлениям — так рождается маркетинг, основанный на данных. Недавно мы обнаружили захватывающую статью о том, как Big Data трансформирует индустрию цифровой рекламы. Как эксперты в области работы с большими данными, мы решили поделиться с вами этим материалом и адаптировали его для вас.

Укрощение информационного хаоса

Успех цифровой рекламы напрямую зависит от умения собирать, объединять и анализировать данные из внутренних и внешних источников. Сложность в том, что 80% этой информации неструктурированны или «хаотичны». Это фотографии, видео, посты в соцсетях — данные, которые многое говорят о нас, но плохо поддаются традиционному анализу. Современные платформы для работы с Big Data позволяют компаниям собирать, хранить и анализировать все типы данных. Благодаря этому рекламодатели извлекают из информационного хаоса свежие и актуальные сведения, принимают эффективные решения и разрабатывают точные маркетинговые стратегии.

Молниеносный анализ в реальном времени

Раньше для обработки больших массивов данных использовались обычные масштабируемые решения на основе реляционных баз данных. Но они работали черепашьими темпами: на выполнение задач уходили дни и недели, а результаты часто устаревали. Современные платформы анализа Big Data творят чудеса: они молниеносно выполняют сложнейшие процессы, позволяя анализировать данные и получать выводы в режиме реального времени. Сейчас маркетологи принимают решения мгновенно, опираясь на свежую и достоверную информацию.

Реклама становится личной

Большие данные помогают рекламодателям лучше понимать пользователей и показывать им более привлекательные объявления. Google и Facebook — лидеры цифровой рекламы — отлично научились создавать ненавязчивую, но эффективную рекламу. Это объявления о товарах и услугах, которые действительно могут пригодиться и улучшить нашу жизнь. В основе такой персонализации — огромные массивы личных данных о наших действиях, словах, предпочтениях и даже о том, куда мы направляемся.

Примеры

1. Uber

Как используют большие данные:
Uber активно применяет аналитику больших данных для повышения эффективности рекламных кампаний. Компания изучает огромные массивы данных о поездках, предпочтениях пользователей и спросе в режиме реального времени. Это позволяет ей нацеливать рекламу на людей, которые с высокой вероятностью воспользуются сервисом. Uber также анализирует данные о времени дня, погоде и городском трафике для прогнозирования потребностей в поездках в конкретные моменты времени.

Экономический эффект:
Персонализированные предложения, например, скидки на поездки в нужные моменты, увеличивают спрос. Результат — снижение затрат на рекламу, повышение конверсий и удержания клиентов. Прогнозирование спроса помогает оптимизировать распределение водителей и снизить время ожидания, что улучшает пользовательский опыт и повышает лояльность.

2. Spotify

Как используют большие данные:
Spotify собирает данные о том, что слушают пользователи, в какое время суток, на каких устройствах и какие жанры музыки они предпочитают. Эти данные помогают компании строить детализированные профили пользователей и создавать для них персонализированные плейлисты и рекомендации. Рекламодатели на платформе Spotify также используют эти данные для таргетирования слушателей на основе их музыкальных предпочтений, локации, возраста и других характеристик.

Экономический эффект:
Spotify прогнозирует поведение пользователей, что позволяет продавать более дорогую и точную рекламу. Это помогает увеличить доходы от рекламодателей и повысить удержание пользователей, предоставляя им персонализированный контент.

3. Procter & Gamble (P&G)

Как используют большие данные:
P&G использует аналитику больших данных для оптимизации своих маркетинговых кампаний и продуктовых предложений. Компания изучает информацию из различных источников: социальных сетей, покупок в магазинах, онлайн-поисковых запросов и демографической информации. Эти данные позволяют предсказывать потребительские тренды, настраивать рекламу на определенные аудитории и создавать персонализированные предложения.

Экономический эффект:
Применение больших данных позволило P&G сократить рекламные расходы, увеличив при этом возврат инвестиций (ROI) за счет более точного таргетирования. Это снижает затраты на кампании, улучшает узнаваемость бренда среди целевых групп и увеличивает объемы продаж.

4. Alibaba

Как используют большие данные:
Alibaba применяет аналитику больших данных для улучшения эффективности рекламы на своих платформах, таких как Taobao и Tmall. Компания собирает данные о покупательском поведении, включая предпочтения продуктов, историю покупок и демографическую информацию. Это позволяет Alibaba создавать точные рекламные предложения и подбирать персонализированные товары для клиентов.

Экономический эффект:
Благодаря прогнозированию покупательских предпочтений рекламодатели на платформе Alibaba могут достигать высокой точности при таргетировании своих объявлений. Это снижает затраты на рекламу и увеличивает конверсии, повышая общие продажи.

5. LinkedIn

Как используют большие данные:
LinkedIn собирает информацию о профессиональной деятельности пользователей, включая их текущую должность, опыт работы, навыки, взаимодействие с контентом и сетевые связи. Эти данные помогают LinkedIn предлагать пользователям точную рекламу, касающуюся вакансий, курсов, бизнес-услуг и продуктов, которые соответствуют их профессиональным интересам и карьере.

Экономический эффект:
За счет таргетированной рекламы LinkedIn позволяет компаниям достигать более релевантной аудитории. Это увеличивает конверсии для рекламодателей, снижает затраты на привлечение клиентов и способствует проведению более успешных кампаний по найму персонала.

Гиперлокальная реклама: здесь и сейчас

Распространение смартфонов открыло перед рекламодателями новые возможности — теперь они могут доставлять рекламу нужным людям в нужное время и в нужном месте. Комбинируя данные из соцсетей с информацией о расположении магазинов, можно отправлять рекламу со скидками или другими предложениями прямо на смартфон покупателя, находящегося поблизости. Такая гиперлокальная реклама повышает вовлеченность и конверсию. Однако есть риск негативной реакции: некоторым покупателям может быть не по себе от осознания, что рекламодатели в реальном времени отслеживают их местоположение. Компаниям придется идти на компромиссы и находить баланс между эффективностью и тактичностью.

Слияния и поглощения: битва гигантов

В мире цифровой рекламы, где доминируют Google и Facebook, мы наблюдаем все больше слияний и поглощений. Компании стремятся достичь масштаба, необходимого для конкуренции с гигантами. Яркий пример — недавнее слияние французского рекламного агентства Publicis и американского коммуникационного холдинга Omnicom. Это сигнал для всех игроков рекламного рынка: в будущем выживут лишь те, кто обладает талантами, инструментами и инфраструктурой для борьбы в высококонкурентной среде цифровой рекламы.

Сегодня на цифровую рекламу приходится около 25% всех рекламных бюджетов, но это только начало. В будущем влияние Big Data на рекламную индустрию станет поистине революционным. Каждый аспект рекламы — от определения целевой аудитории до выбора времени показа — будет основан на глубоком анализе огромных массивов информации. 

Мы увидим значительное повышение эффективности рекламных кампаний, уменьшение «рекламного шума» и появление новых рекламных форматов. Изменятся бизнес-модели рекламных агентств и медиа-площадок. Big Data не просто улучшит существующие подходы к рекламе, но полностью преобразит индустрию, делая ее более точной, эффективной и ориентированной на потребности каждого отдельного пользователя.

Если вас интересует тема эффективной цифровой рекламы, обратите внимание на наш продукт «Рекламный программатик». Он поможет вам точно таргетировать рекламу, оптимизировать бюджеты и повысить эффективность кампаний с помощью больших данных.