Большие данные в маркетинге: что нужно знать начинающему специалисту

Большие данные - это тренд как на глобальном, так и на российском рынке. Но не все знают, что стоит за этим понятием и как можно использовать большие данные в маркетинге. В рамках школы Digital Branding Илья Бердников, преподаватель курса "Big Data для вашего маркетинга”, коммерческий директор рекламного агентства MedCraft, рассказал слушателям, какие бывают данные, откуда они появляются, а также как их можно использовать и анализировать. Курс был основан Дмитрием Егоровым и обновлен Ильей Бердниковым во время работы в компании Weborama. Что такое big data Есть маркетинг, основанный на данных, а есть маркетинг, основанный на больших данных. Все маркетологи уже давно работают с данными, но большие данные – это относительно новая тема и тренд. Прежде всего под этим термином понимается набор данных, который невозможно обработать вручную. Работа с большими данными дает знание о нации, инфраструктуре, экономике и, конечно, информацию для маркетинга и рекламы. Еще несколько интересных фактов: В 2017 году в США разрешили продажу больших пользовательских данных. Весь мир понял, что с данными можно работать – это полезно, это новый рынок. Появились регуляторы, такие как GDPR. Основной принцип этой системы – работа с данными должна осуществляться с полного осознания и согласия пользователя. Российское законодательство пока не так четко и строго регламентирует работу с данными, но очень динамично работает над этим. Нужно опираться на опыт других компаний, которые специализируются на работе с большими данными.Не все пользовательские данные “большие”. Зачастую те данные, которые называют “большими” (те, которые нельзя обработать вручную) – не персональные. А персональные данные зачастую не “большие” – они поддаются человеческому анализу и не требуют дополнительных вычислительных систем. Не все персональные данные вообще персональные. Если нельзя идентифицировать личность (и косвенно тоже), то, согласно текущему законодательству, это не считается персональными данными. Какие бывают данныеДанные собирают разные системы – смартфоны, телевизоры, умные часы, автомобили, рекламные сети, коммуникационные сервисы, платежные системы и другие. Все данные можно разделить на три категории. Данные первого порядка (1st party) – это данные самого рекламодателя. Данные, полученные в ходе рекламных активностей, информация о посещении сайта или приложения компании, данные CRM, email, телефонные номера, идентификаторы пользователей в соцсетях. Собранные воедино такие данные представляют большой массив маркетинговой информации, который можно использовать для анализа и более четкого понимания портретов клиентов. Рекламные кампании с использованием собственных данных, как правило, показывают наивысшие результаты, но имеют ограниченный охват в сравнении с кампаниями с другими типами данных. Данные второго порядка (2nd party) – это данные партнеров. Один участник предоставляет свои first-party данные другому. Например, производитель авто отдает автодилерам данные о пользователях, взаимодействовавших на его сайте с конфигуратором или скачавших цены. Или когда площадка делится своими сегментами с рекламодателем для обогащения CRM. Данные третьего порядка (3rd party) – аудиторные данные, полученные или купленные у специализированных игроков, которые предоставляют сырые или обработанные данные. Сторонние данные помогают расширить имеющийся пользовательский профиль и предоставить доступ к ранее недоступной информации. Площадка, у которой есть поведенческие данные, но нет социально-демографических, может подключить соответствующего поставщика соц.дема. В этом случае социально-демографические данные будут являться third-party data. Как работать с большими даннымиКаждый источник предоставляет данные в собственных “координатах”: cookie, IDFA, mac-адреса и другие. Например, “Яндекс” видит пользователя и дает ему один идентификатор, а Google — другой. Они разные, но обозначают одного и того же человека. Чтобы работать с такими разрозненными данными, их надо привести к единому набору. Для этого можно использовать специальный софт. DMP (data manager platform, платформа управления данными) хранит в себе данные первого, второго и третьего порядка. Она может их пересекать, объединять, исключать, проводить анализ аудитории. Зачастую DMP применяется в медийной рекламе. Платформа позволяет повысить точность таргетирования, оптимизировать затраты на маркетинг и улучшить ROI.