Sostav.ru
Москва, ул. Полковая 3 стр.3, офис 120
© Sostav независимый проект брендингового агентства Depot
Использование опубликованных материалов доступно только при указании источника.

Дизайн сайта - Liqium

18+

Как технологии меняют маркетинг: будущее, которое уже наступило

Блокчейн, big data, машинное обучение и дополненная реальность — что будет дальше с индустрией рекламы и маркетинга

За всеми трендами не угнаться, при этом есть вещи, которые только на первый взгляд кажутся ультрамодной «ерундой», но на самом деле они с нами надолго. Блокчейн-технологии, взорвавшие медиапространство несколько лет назад, не только не сдают позиций, но и захватывают все больше сфер. То же самое можно сказать про машинное обучение, искусственный интеллект, голосовой поиск, дополненную реальность и большие данные. Какие технологии сегодня трансформируют маркетинг и как не отставать от новой реальности, Sostav рассказал креативный продюсер FABULA Creative Agency Евгений Пырьев.

Как связаны блокчейн и маркетинг

Несмотря на то что блокчейн появился сравнительно недавно, он уже успешно используется в диджитал-маркетинге: обеспечивает полную прозрачность, безопасность и доступность передаваемой информации или финансовых потоков.

Для брендов это решение выгодно тем, что удешевляет процесс создания и проведения рекламных кампаний. А пользователи, вероятно, скоро с помощью блокчейна смогут продавать свои данные напрямую рекламодателям и маркетологам. Это вернет потребителям контроль над использованием данных. Впоследствии мы увидим прямую передачу данных от аудитории к брендам.

Ежегодно компании теряют около $7 млрд из-за мошенников, которые генерируют искусственный трафик, тем самым уменьшая информационную надежность кампаний. Используя блокчейн в рекламных кампаниях, можно повысить качество трафика.

Так, Toyota увеличила реальный трафик посетителей на сайте на 21% с помощью платформы Lucidity. Блокчейн-платформа внесла в черный список сайты и приложения с высоким уровнем несоответствия показов и кликов, чтобы переместить бюджет на более эффективные сайты и исключить бесполезные траты. Согласно результату, полученному после запуска Lucidity, только 52% кликов могут быть верифицированы как настоящие.

Big data создает big marketing

Пока только около 17% компаний принимают решения на основе данных, хотя всем известны преимущества data driven маркетинга. Технология big data открывает новые возможности в прогнозировании продаж, при разработке и выводе новых продуктов на рынок. Разделение ценовых стратегий на уровне «покупатель-продукт» стало намного доступнее с помощью big data.

По данным исследования компании Forrester, 44% B2C-маркетологов используют big data, а 36% — активно работают с этой технологией для сбора инсайтов и планирования стратегий. 58% CMO заявляют, что данные, полученные в email-маркетинге и SEO с помощью big data, оказывают самое сильное влияние на маркетинговые стратегии.

Платформ для использования big data немало, в их числе Skytree — это инструмент анализа больших данных с хорошо масштабируемыми алгоритмами. Он помогает специалистам по обработке данных быстрее создавать точные модели, визуализировать данные и понимать логику решений машинного обучения. Платформа также предназначена для решения сложных задач прогнозирования с использованием возможностей подготовки данных.

Многие думают, что креативная индустрия — это лишь эмоции, творчество и нестандартные решения. На самом деле технологии в этой сфере очень важны.

В разработке у FABULA Creative Agency новый сервис, который позволит объединять бренды для коллабораций. Агентство использует собственную методику, которая позволяет быстро и максимально точно подобрать партнера для проекта.

Машинное обучение в маркетинге

С помощью машинного обученя можно оперативно анализировать большие массивы разрозненных и детализированных данных. Маркетинг на базе машинного обучения помогает бизнесу обновлять процессы, расти и развиваться.

Объединение алгоритмов веб-аналитики с другими данными, в том числе от систем машинного обучения, позволяет более глубокого понимать потребителей.

Так, платформа GumGum с помощью своего сервиса позволяет маркетологам узнать, где, когда и у кого в социальных сетях появился логотип их бренда. Платформа отслеживает контент именно обычных пользователей или покупателей, которые не имеют никакого отношения к компании.

Машинное обучение ищет шаблоны в поведении потребителей, которые помогают правильно выстраивать коммуникацию от начала знакомства с брендом до покупки и после. Зная с большой вероятностью, вернется ли клиент, как долго он будет оставаться лояльным, планирует ли уйти, можно более эффективно распределять усилия, управлять кампаниями, предпринимать необходимые действия, чтобы вернуть клиента или удержать его.

Петр Кипа, директор по маркетингу BetBoom:

Использование big data и машинного обучения непосредственно в маркетинге в нашей отрасли затруднено. Букмекерские компании в России в силу законодательства и специфики рекламных площадок не могут использовать многие инструменты маркетинг-микса. Например, нам недоступны контекстная реклама «Яндекса» и Google.

Тем не менее, мы используем big data и машинное обучение для улучшения пользовательского опыта. Так, BetBoom применяет Data Science при работе с CRM. Мы сегментируем наших пользователей и в зависимости от их активности и предпочтений предлагаем разные акции, отправляем уведомления.

BetBoom самостоятельно не формирует коэффициенты, но наши поставщики при составлении спортивной линии используют машинное обучение на основе метода Монте-Карло.

Еще один технологичный участок нашего продукта — система антифрода. BetBoom анализирует фингерпринт-устройства наших клиентов. Это нужно для предупреждения мошеннических действий, в частности мультиаккаунтинга.

Также цифровой след позволяет нам не допустить к игре детей. Естественно, как и все букмекеры, мы осуществляем проверку паспортных данных перед началом игры. Но зачастую этого может оказаться недостаточно, ведь несовершеннолетний может воспользоваться аккаунтом своих родственников. Исследование фингерпринтов исключает такую возможность.

Как маркетинг использует дополненную реальность

Дополненная реальность (AR) — один из самых наглядных способов представить продукт всем категориям потенциальных потребителей.

Пользователям нужен только смартфон с запущенным приложением, и сразу ранее невидимые объекты становятся интерактивными. С помощью технологии можно примерить одежду, оценить, как смотрится прическа, макияж или мебель в интерьере. Это весело и продуктивно, как для клиента, так и для маркетолога. Благодаря AR маркетологи в формате игры могут создавать новые впечатления.

Так, например, пионер среди подобных приложений — BeautyU от бренда CoverGirl — сканирует лица пользователей, выявляет проблемные зоны, несовершенства и составляет экспресс-консультацию, заменяющую поход к косметологу.

Компания IKEA решила последовать тренду и выпустила приложение на базе AR, которое помогает покупателям определиться с выбором и решить, вписывается ли мебель в их интерьер.

Использование дополненной реальности в маркетинге — пока это звучит страшновато, но в скором времени мы не сможем представить себе процесс покупки без виртуальных примерочных и прикидочных.

Обсудить с другими читателями:
Ваш браузер устарел
На сайте Sostav.ru используются технологии, которые не доступны в вашем браузере, в связи с чем страница может отображаться некорректно.
Чтобы страница отображалась корректно, обновите ваш браузер.