Компании, умеющие использовать предиктивную аналитику, получают значительные преимущества для своих рекламных кампаний – от более точного таргетинга до прогнозирования поведения аудитории. В конечном итоге, это ведёт к росту ключевых конверсий при снижении расходов на рекламу, а значит росту бизнеса. В этой статье мы глубоко погрузимся в тему предиктивной аналитики для рекламы на основе больших данных и моделей машинного обучения. Мы также рассмотрим успешные кейсы внедрения данных технологий компаниями российского рынка и каких результатов им удалось достичь.

Предиктивная или предсказательная аналитика является одним из самых инновационных инструментов в цифровой рекламе на данный момент. Она использует исторические данные и алгоритмы машинного обучения (ML) для вывода инсайтов, выявления трендов, предсказания предпочтений ЦА, оценки эффективности будущих рекламных кампаний и многого другого.

Чем больше у вас данных и лучше методы их обработки, тем точнее и полезнее ваша предиктивная аналитика. Когда маркетологи собирали данные вручную и пользовались простыми системами хранения данных о покупателях, возможности анализа и вывода полезных инсайтов из информации было ограничено. С повсеместной “интернетизацией” общества и широким использованием поисковиков, у маркетологов появился доступ к большим данным (Big Data) о поведении пользователей через инструменты веб-аналитики (Google Analytics и другие). Шагом вперед стала возможность агрегации больших данных из различных источников, их обработка через алгоритмы машинного обучения, и выявление трендов на основе этих данных.

Сочетание больших данных и предсказательной аналитики является одним из самых перспективных направлений для маркетологов. Это именно тот рычаг, который может дать преимущество в этой высококонкурентной среде, ведь далеко не все компании работают с большими данными. И еще меньшее их число знакомо с новыми методами обработки таких данных. В то же время качество данных и инсайты на их основе и играют решающую роль для эффективных рекламных кампаний, и, в конечном счете, успешного бизнеса.

Составление точного портрета покупательской аудитории – это одна их ключевых задач маркетинга для проведения успешных рекламных кампаний. Большие данные позволяют вам создать наиболее комплексный портрет вашей покупательской аудитории с помощью информации из различных источников: поисковые запросы, взаимодействие с контекстной рекламой, данные из социальных сетей, история онлайн-покупок и др. вы можете детально изучить вашу покупательскую аудиторию, их поведение, предпочтения и потребности.

На основании этих данных вы сможете сегментировать свою аудиторию с помощью различных критериев, таких как: демография, интересы, поведение, местоположение и др.

Располагая сегментами вашей аудитории, вы сможете создавать персонализированную рекламу, которая повышает эффективность ваших рекламных кампаний. Ведь чем более релевантно ваше рекламное предложение пользователю в конкретный момент времени, тем больше шансов на конверсию.

Предиктивная аналитика даст вам прогноз по наиболее перспективным сегментам вашей аудитории, которые сконвертируются в клиентов с наибольшей вероятностью на каждом этапе маркетинговой воронки (от внимания к покупке). Опираясь на исторические данные, аналитика подскажет, какие пользователи с наибольшей вероятностью совершат покупку или взаимодействие с рекламой. Она также выявит будущие тренды, которые позволят вам заранее адаптировать рекламные стратегии и предлагать пользователям наиболее актуальные предложения.

Чем больше у вас данных о ваших пользователях, тем точнее вы можете настроить таргетинг ваших рекламных кампаний, и тем шире становятся ваши возможности по тестированию и «освоению» различных аудиторий.

Агрегация и аналитика данных из различных источников также позволяет внедрять мультиканальный таргетинг, отслеживая путь и действия потребителя по различным платформам. Это означает, что вы сможете создавать эффективные кросс-канальные рекламные стратегии, комплексно взаимодействуя с вашими потенциальными клиентами сразу по нескольким каналам коммуникации (например, через социальные сети, контекстную рекламу, емейл, и т.д.).

С помощью предсказательной аналитики можно проводить более эффективное A/B тестирование ваших гипотез – ведь у вас будут в распоряжении прогнозы, основанные на исторических данных, что позволяет быстрее выявлять успешные подходы.

С помощью моделей предиктивной аналитики вы также сможете оценить, какие из рекламных каналов и кампаний принесут наилучшие результаты – что значительно облегчает процесс оптимизации бюджета и ROI от ваших усилий.

Сбор больших данных из различных источников позволит настроить сквозную аналитику ваших кампаний. Данные с различных рекламных площадок будут агрегироваться в одном месте для максимально удобного и точного анализа, который покажет какие каналы наиболее эффективны.

Предиктивная аналитика может использоваться во время мониторинга текущих кампаний и выявления проблемных областей. Она позволит вам быстро внести изменения и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Предсказательная аналитика позволит вам создавать точные прогнозы о ROI будущих рекламных кампаний. Вы можете использовать эти данные для создания убедительного кейса для менеджмента компании и получение необходимого бюджета.

Собранные вами маркетинговые данные могут использоваться предсказательными моделями для выявления трендов и рекомендаций – например, выявление конкретной потребности вашей ЦА и запуск соответствующего продукта или создание сегмента аудитории для ремаркетинга.

Чтобы составить лучшее представление о том, какие возможности открывают для маркетологов большие данные и предсказательная аналитика, давайте остановимся на реальных кейсах внедрения данной технологии на российском рынке.

Один из крупнейших маркетплейсов России «Детский мир» внедрил для своего Интернет-магазина инструмент для предиктивной аналитики и персонализированной рекламы Smart Placement Ads, разработанный Retail Rocket Group.

Инструмент позволяет сегментировать аудиторию Интернет-магазина для рекламных кампаний и предсказывать спрос на основе технологий Big Data и машинного обучения (ML). Теперь бренды, продающие через «Детский мир», могут показывать рекламу той аудитории, которая с высокой вероятностью совершит покупку.

Вот как это работает. Алгоритм Smart Placement Ads собирает данные о поведении пользователей, посетивших Интернет-магазин «Детского мира» (просмотры товаров, переходы на страницы, добавления в корзину/избранное и т.д.). Система ежесекундно анализирует полученные большие данные, сегментирует аудиторию и составляет портрет пользователя с прогнозом предиктивного спроса – вероятностью покупки определенных товаров. Сегменты также обновляются в режиме реального времени, что позволяет показывать актуальную рекламу в моменте.

На основе данной сегментации настраивается узкий поведенческий таргетинг через более 30 рекламных форматов (от раздела «Специально для вас» до динамических баннеров, видео и сториз).

Более того, ML-система учитывает время показа рекламного сообщения и на каком этапе покупательского пути находится пользователь. Таким образом, покупатель увидит рекламу именно в тот момент, в который скорее всего произойдет конверсия.

Результатом внедрения предсказательной аналитики и персонализации стало то, что посетители онлайн-магазина видят предложения, от которых им сложно отказаться. По данным «Детского мира» показатель возврата на инвестиции (ROMI) при использовании системы исчисляется в нескольких сотнях процентов и в среднем увеличился в три раза.

Приложение для пассажирских перевозок inDrive запустили in-app рекламные кампании на базе предсказательного ИИ-алгоритма в партнерстве с командой Bidease. География аудитории была международная: Россия, Колумбия, Эквадор, Бразилия, Доминикана, Чили, Сальвадор, Панама. В качестве основных форматов команда выбрала видео и статичный баннер; пользователям также иногда показывались статичные Interstitial и Playable Ads.

За 7 месяцев сотрудничества inDrive и Bidease в результате данных рекламных кампаний было получено 200 000 установок. По словам команды Bidease, «по самым средним подсчетам, количество установок и регистраций в месяц выросло в три раза. Рекламные кампании так заперформили потому, что ИИ обучился на полученной информации, построил максимально точные предиктивные алгоритмы и начал работать в полном объеме (в то же время постоянно обучаясь, улучшая показатели)».

Российская сеть магазинов мужской одежды для активного образа жизни «ВОИН» воспользовалась услугами MediaNation для повышения эффективности рекламных кампаний с помощью предсказательной аналитики.

Команда MediaNation использовала систему сквозной аналитики StreamMyData, внутри которой были разработаны модели машинного обучения, позволяющие прогнозировать вероятность совершения покупки пользователем.

Затем было проведено A/B-тестирование эффективности рекламных кампаний в Яндекс.Директе:

• в A-сегменте использовались автостратегии Яндекса,
• в В-сегменте были аудитории, выявленные предиктивные моделями на базе машинного обучения.

На каждую из рекламных кампаний был выделен одинаковый бюджет и они работали один месяц без каких-либо изменений в настройках. Результат: кампания на основе предсказательной аналитики принесла 25,7% больше покупок, при этом CPA был на 21,2% ниже.

Зачастую главным барьером при внедрении системы предиктивной аналитики для компаний является отсутствие необходимой ИТ-инфраструктуры для больших данных, а также специалистов и инструментов для построения предсказательных моделей. Бизнесы решают эту проблему по-разному:

• Вложение в построение инфраструктуры, найм специалистов in-house и самостоятельная разработка решений.
• Найм стороннего агентства, которое предоставляет решение и берет на себя работу по рекламным кампаниям.
• Гибридный подход: создание команды либо найм сотрудника in-house в параллели с наймом сторонних партнеров-подрядчиков для создания инфраструктуры и разработки решения.

Другой важной особенностью работы с большими данными и предсказательной аналитикой является важность процессов по хранению и обработки конфиденциальных данных пользователей. С учетом ужесточения законодательства, связанного с защитой персональных данных (в том числе Федеральный закон № 152 «О персональных данных»), бизнесу необходимо строго следовать требованиям по сбору, обработке и хранению информации. Нарушение этих норм может обернуться не только серьезными штрафами, но и потерей репутации, что может быть причиной колебаний некоторых компаний перед внедрением предиктивной аналитики.

Этика использования данных потребителей в рекламе становится все более значимой темой на российском рынке. В условиях растущей обеспокоенности потребителей по поводу конфиденциальности и безопасности данных, компании должны принимать во внимание этические аспекты при разработке своих рекламных стратегий. Применение предиктивной аналитики в рекламе, безусловно, может повысить эффективность взаимодействия с клиентами, однако важно делать это прозрачно и ответственно. Компании должны стремиться к установлению доверительных отношений с клиентами, предоставляя им информацию о том, как и для каких целей используются их данные.

Также стоит отметить, что область больших данных, предсказательной аналитики, а также моделей машинного обучения / искусственного интеллекта в частности – это быстро развивающаяся область. Если компания вступает на путь использования данных технологий, необходимо постоянно следить за нововведениями и внедрять их в практику, чтобы не отстать от рынка и сохранить конкурентное преимущество.

С другой стороны, развитие новых технологий открывает новые возможности перед компаниями, позволяя им лучше понимать своих клиентов, эффективно адаптировать стратегии и находить уникальные преимущества для роста бизнеса – от оптимизации расходов на рекламу и автоматизации маркетинга до прогнозирования поведения потенциальных клиентов, динамического ценообразования и создания новых продуктов.

Давайте остановимся на основных тенденциях в области предсказательной аналитики в рекламе, наиболее актуальных на данный момент:

• Дальнейшее развитие области искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) — направления ИИ, которое сфокусировано на разработке алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться на основе данных. Как мы осветили в кейсах выше, ML-модели позволяют предиктивной аналитике обучаться на исторических данных и делать точные предсказания, актуальные для маркетологов. C каждым годом в области ИИ появляются всё новые тенденции и инновации, которые меняют правила игры, так что маркетологам стоит пристально следить за этим направлением.
• Компании будут вкладываться в инфраструктуру для обработки больших данных в режиме реального времени – чтобы мгновенно адаптировать рекламные кампании для наиболее персонализированного предложения и эффективного расходования бюджетов.
• Использование предсказательной аналитики позволит бизнесу не только привлекать новых клиентов, но и удерживать существующих, создавая для них уникальный пользовательский опыт и увеличивая такие показатели, как средний чек, процент повторных продаж и апсейлы.
• Автоматизация рекламных кампаний — вместо ручной настройки рекламных кампаний, маркетологи все больше будут опираться на алгоритмы ИИ внутри рекламных систем. Уже сейчас Яндекс Директ и Google предлагают целый ряд настроек автоматизации – от автостратегий управления ставками до адаптивных объявлений.

Однако, чтобы извлечь максимальную пользу из новых инструментов, маркетологи должны быть готовы к постоянной адаптации и обучению. Предиктивная аналитика – это не статичный процесс, а динамическая дисциплина, требующая глубокого понимания как технологий, так и потребительского поведения. Компаниям необходимо инвестировать в обучение своих сотрудников и обновление инфраструктуры для успешного внедрения ИИ и анализа данных в реальном времени. Важно помнить, что те, кто не адаптируется к изменениям, рискуют остаться позади в конкурентной борьбе.

В заключение, использование больших данных и предиктивной аналитики в digital-рекламе открывает новые горизонты для бизнеса, позволяя достигать значительных результатов и конкурентных преимуществ.

Компании, внедряющие предсказательную аналитику, могут получить более точный портрет своей аудитории, персонализировать рекламные кампании, улучшить таргетинг, оптимизировать рекламные бюджеты и создавать более продвинутую аналитику с прогнозированием поведения пользователей.

Кейсы успешных компаний на российском рынке, таких как «Детский мир», inDrive и «ВОИН», демонстрируют, как предиктивная аналитика способствует увеличению возврата инвестиций и увеличению продаж при снижении стоимости рекламных кампаний.

Внедрение предсказательной аналитики требует от компаний не только инвестиций в IT-инфраструктуру и профессионалов, но и внимательного отношения к этическим аспектам обработки данных. С учетом ужесточения законодательства о защите персональных данных, важно строить прозрачные и доверительные отношения с клиентами.

Ожидается, что предиктивная аналитика и технологии машинного обучения будут продолжать развиваться, а компании будут инвестировать в инфраструктуру для реального времени обработки данных, что позволит им мгновенно адаптировать рекламные кампании и повышать уровень персонализации.

Для бизнеса, стремящегося к росту и устойчивому развитию, внедрение предиктивной аналитики и работа с большими данными становятся не просто модным трендом, а необходимостью. Компании и их сотрудники должны быть готовы к постоянной адаптации и обучению новым технологиям, чтобы оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся среде.