Зачем цифровой наружной рекламе нужны большие данные

В проекте Dig(IT)al рассказываем о технологиях, которые помогут вам заработать. Переходите на цифровую сторону бизнеса.

Рынок Big Data и цифровой наружной рекламы

Сегодня большие данные используются практически во всех направлениях деятельности человека. В соответствии с оценкой IDC (International Data Corporation), объем глобального рынка Big Data и аналитики может увеличиться к 2022 году до $274,3 млрд, со среднегодовым темпом роста на уровне 13,2%.

В российской экономике этот тренд также существует. Ассоциация участников рынка больших данных говорит о том, что объем этого сегмента в России составляет 10—30 млрд рублей. По прогнозам, к 2024 году этот показатель увеличится в 10 раз – до отметки 300 млрд рублей. На конец 2019 года 68% российских организаций уже опробовали внедрение инструментов анализа больших данных, что делает ее наиболее часто внедряемой технологией.

В рекламной отрасли технология анализа больших данных напрямую влияет на выручку. С одной стороны, данные позволяют брендам измерять и повышать эффективность рекламы и лучше понимать свою аудиторию, чтобы гарантировать, что они обращаются к нужным людям с нужными сообщениями в нужное время. С другой стороны, данные помогают площадкам наиболее эффективно монетизировать свой инвентарь.

Интернет-реклама уже давно живет по законам Big Data. Для наружной рекламы этот рынок открылся не так давно – с появлением цифрового инвентаря и внедрением programmatic-технологий для продаж.

Рынок DOOH (Digital out of Home, цифровая наружная реклама) в России активно развивается. Даже в 2020 году его падение, по оценке AdMetrix, составило всего 8% против 31% у традиционного инвентаря. При этом в нашей компании этот показатель и вовсе увеличился на 8%. Все больше рекламодателей выбирают digital-размещение из-за его гибкости и возможности использовать технологии больших данных как при размещении, так и в post-campaign-анализе.

Данные AdMetrix по 50 городам России

Используя большие данные в DOOH, мы фактически соединяем реальный мир с цифровым. Это и делает наружную рекламу перспективной, предоставляя более эффективные и измеримые решения.

Вопросы этики и конфиденциальности данных

В опубликованном в июле 2020 года знаменитом «Цикле хайпа» от Gartner для digital-маркетинга отдельное место отведено этике использования персональных данных. Исследователи американской компании предполагают, что сейчас эта проблема находится в стадии «технологического триггера», что означает только начало пути, появление интереса к этой сфере, в том числе и со стороны СМИ. При этом эксперты считают, что выход на «плато продуктивности», когда технология достигает наибольшей зрелости, возможен через 5-10 лет.  

Gartner, Hype Cycle
 

Этика использования персональных данных — крайне чувствительный вопрос. Самое главное, чтобы интересы пользователя были приоритетом, а его границы уважали. Европа стала лидером в области конфиденциальности данных благодаря законам об «Общем регламенте защиты данных» (GDPR) — они обеспечивают высокий уровень защиты потребителей во всех отраслях, включая рекламу. США сейчас движутся в том же направлении с «Законом о защите прав потребителей Калифорнии» (CCPA), который вступил в силу в этом году.

В России крупнейшие компании подписали кодекс этики использования данных на «Российской неделе интернета» (RIW) в конце 2019 года. Документ разработан Институтом развития интернета (ИРИ) и Ассоциацией больших данных и призван стать основой саморегулирования участников рынка Big Data. При этом Кодекс не противоречит закону №152-ФЗ. Он закрепляет согласованные участниками Кодекса принципы профессиональной этики, чтобы дополнительно защитить права субъектов и пользователей данных.

Волна регулирования выдвигает на первый план ключевую проблему: хотя данные дают рекламодателям ценную информацию о клиентах, необходимо уделять особое внимание конфиденциальности. В наружной рекламе мы не собираем персональные данные клиентов. Так как это охватный продукт, у нас просто нет необходимости нацеливаться на отдельных людей – все аналитические данные агрегированы и анонимны.

Технологии Big Data для наружной рекламы

Как работает наружная реклама

Очень важно показать рекламодателям рентабельность инвестиций в рекламу OOH (Out of Home, наружная реклама) — подчеркнуть ее преимущества, доказать эффективность в комплексе кампаний. Особенно сейчас, когда бренды используют новые модели поведения потребителей после локдауна.

Но нельзя измерять эффективность наружной рекламы аналогично оценке эффективности интернет-рекламы (увидел—кликнул—перешел—купил). Даже если рекламодатель разместит на конструкциях QR-код, у водителя просто не будет времени достать смартфон и сфотографировать его.

Это не прямая конверсия. Пользователь проехал несколько раз мимо рекламы, запомнил ее, у него сформировалась осведомленность о бренде. Возможно, через какое-то время — от одного дня до двух недель — он совершит покупку в интернете или офлайн.

Зачем нужен анализ больших данных

Тут нам и помогает анализ данных. Можно использовать данные с мобильных устройств, дополняя их другими источниками для получения целостной аналитики. Далее мы собираем сегмент MAC-адресов, которые были в зоне видимости рекламной конструкции на момент показа рекламы, а также контрольную группу – людей, которые ехали возле тех же конструкций в другое время и не видели рекламу.

MAC-адреса собираются с помощью WiFi-снифферов (средств для перехвата и анализа трафика), расположенных на рекламных конструкциях. Они обрабатываются, чтобы исключить рандомизированные MAC-адреса, MAC-адреса других устройств (кроме телефонов, ноутбуков и планшетов) и людей, которые едут в противоположную сторону и не могут увидеть экран.

Конечно, технология WiFi несовершенна. Мы можем идентифицировать около 30% потока, а новые версии iOS и Android перестают определяться как статичные MAC-адреса, поэтому большая задача — поиск новых источников данных.

Наиболее перспективными направлениями нам кажутся геоданные мобильных операторов и видео-аналитика. Но в обоих случаях также существуют и определенные барьеры, от преодоления которых зависит то, насколько быстро технология будет принята на «вооружение» игроками рынка. В случае с камерами – это снижение стоимости «железа» и решение вопросов с разрешительной документацией на установку камер на городских улицах. В случае с данными сотовых операторов – это темпы развития сетей 5G.

Пока же 600 наших WiFi-снифферов собирают 21 млн статических MAC-адресов в день, чего вполне достаточно для получения статистически значимых результатов A/B-экспериментов.

Фото: Unsplash

На что способна наружная реклама с Big Data

Дальше выбор инструмента зависит от рекламодателя. Используя Big Data, наружная реклама может:

• посчитать Sales Lift обоих сегментов по данным «Эвотора», «Кванта» или карт лояльности магазина — то есть сравнить покупательскую активность и получить данные о повышении продаж, которое дала именно наружная реклама.
• запустить Brand Lift на технологии «Яндекс.Взгляд» – провести опрос и узнать у пользователей, заметили ли они бренд в наружной рекламе и что именно они увидели (например, модель нового автомобиля).
• запустить эксперименты на оба сегмента в «Яндекс.Аудиториях» и «Яндекс.Метрике» и сравнить конверсию в целевые действия на сайте рекламодателя.
• передать сегмент в рекламные платформы myTarget и «Яндекс.Директ» для ретаргетинга. Опыт показывает, что люди, которые видели наружную рекламу, чаще кликают на рекламные сообщения в интернете и совершают целевые действия, так как более лояльны к бренду.
• измерить «доходимость» до точки продаж. Для замера используются данные WiFi-аналитики, которые предоставляет сама торговая точка. Или мы устанавливаем снифферы и собираем данные самостоятельно.

Мы проводим A/B-эксперимент и сравниваем полученные значения. Влияние других медиа исключается, ведь они равномерно воздействуют на оба сегмента – целевую и контрольную группы.

Рекламодателю важно обращаться к своей целевой аудитории. Мы подбираем адресную программу таким образом, чтобы мимо выбранных поверхностей чаще проезжала именно целевая аудитория бренда.

Данные для такой раскраски мы получаем по нашим MAC-адресам в «Яндекс.Аудиториях» и «Кванте», а также используем сервисы «Платформы больших данных» — совместного предприятия ВТБ и «Ростелекома» по работе с большими данными. В разработке сейчас находятся и разные варианты реализации таргетинга в реальном времени.

Как использовать дополнительные источники

Для проведения любых offline-to-online-кампаний, постаналитики, а также таргетирования в реальном времени важно построить корректный мэтчинг данных из разных источников. Просто MAC-адреса не могут дать информацию об аудитории – для этого необходимы данные третьей стороны, причем в каждом конкретном случае необходимо определять такой источник индивидуально.

Например, Google и Facebook не принимают MAC-адреса, а мобильные операторы не могут смэтчить весь поток MAC-адресов с номерами телефонов. По номеру автомобиля можно получить социально-демографические показатели, но не уровень дохода и интересы в едином окне.

В интернете давно существует большое количество поставщиков и бирж данных для обогащения сегментов. Но нет какого-то единого поставщика всех типов данных для офлайна. Поэтому основная задача DMP (Data Management Platform, платформа управления данными) Gallery – собирать обогащение из всех возможных источников и объединять их под единым GalleryID. Среди параметров – пол, возраст, интересы, факт того, что человек проехал мимо конструкции, увидел рекламное сообщение, дошел до точки продаж, а также другие обезличенные характеристики. Причем эти данные накапливаются постепенно с каждой новой рекламной кампанией.

Но Sales Lift, Brand Lift и «доходимость» до сайта на наших данных мы можем заказать только у партнеров, потому что просто не можем пока сделать прямой мэтчинг с данными чеков и cookies. Это увеличивает стоимость рекламного продукта и аналитики.

Как зафиксировать стоимость кампании

Cамое главное – рекламодатель хочет понимать, за что и сколько он платит. С помощью programmatic-guaranteed-размещений можно выбрать адресную программу и купить необходимое количество показов ролика или контактов с рекламным сообщением (OTS), после чего кампания автоматически остановится. Можно запустить такую рекламу в любой день месяца, настроить дни недели и временные промежутки для показа рекламы (например, для демонстрации разных креативов).

Эта модель подходит крупным брендам, которые смогут получить нужный охват и количество контактов. Также ее может использовать малый и средний бизнес, чтобы быстро и недорого запустить наружную рекламу вблизи точек продаж, при этом понимая, за что они платят. Расчет таких кампаний идет с использованием данных о уже полученных контактах и прогнозе трафика и свободного инвентаря в выбранной адресной программе.

Все эти продукты стали возможны благодаря использованию больших данных.

Будущее Big Data в наружной рекламе

DOOH – это сегмент, который быстро растет. Если нынешние темпы внедрения сохранятся, мы можем ожидать, что к 2022 году целых 80% размещения OOH будет приходиться на цифру. Цифровая наружная реклама идеально подходит для извлечения выгоды из роста объемов данных. Рекламодатели смогут обновлять свои кампании в режиме реального времени, доставлять контекстно-релевантный контент и изменять креатив на основе такой информации как погода, пробки или даже текущие настроения в социальных сетях. Это, в свою очередь, будет поощрять еще более креативный подход к кампаниям. Доступ к DOOH с помощью DSP (Demand-Side Platform, автоматизированная система покупки), которые все больше обращают свое внимание на наружную рекламу, значительно увеличит скорость и эффективность размещения.

Увеличение количества носимых и других подключенных устройств также поможет наладить прямую связь между наружными дисплеями и потребителями. Поскольку люди ожидают, что их цифровой и физический миры станут более взаимосвязанными, использование радиомаяков, RFID (Radio Frequency Identification, метод радиочастотной идентификации) и других технологий получит более широкое распространение.

По мере того как наружная реклама начинает адаптироваться к вливанию мобильных данных, ее все больше и больше будут рассматривать как очевидного партнера мобильных и социальных стратегий, и эти медиа-каналы будут планироваться вместе.
 
Фото на обложке: Unsplash