Big Data в e-commerce: онлайн-лекция от Российского общества «Знание» и Молодёжных акселераторов Сбера

етьим лицам» и так далее. Обычно никто не читает соглашение, хочется поскорее убрать это назойливое окошечко, а потому пользователь просто закрывает его или нажимает на «ОК». Но, сделав это, вы соглашаетесь на передачу данных из ваших аккаунтов в Одноклассниках, ВКонтакте, в Инстаграме и Фейсбуке рекламным платформам и сайтам. Вы могли и не нажимать никуда, а просто зарегистрироваться на сайте какого-либо интернет-магазина и оставить там свои данные. И они тоже останутся в интернете и будут использованы. Они станут частью тех самых big data.

И все же big data — что это такое простыми словами? Термин в 2008 году придумал главный редактор журнала Nature Клиффорд Линч. Биг дата технологии — это не только множество данных, что оставляют за собой пользователи, но и набор методов и инструментов для их обработки. От обычных данных биг дата отличается тем, что данных не просто много, а очень много, и их объем постоянно растет. Такие объемы данных обычными способами не проанализировать, на это уйдут годы. Необходим особый подход и набор инструментов. Цели, с которыми данные обрабатываются, могут быть самыми разными, но в основном применяют big data в рекламе и аналитике.

Перед началом анализа данные собирают. Когда накопленных данных становится много, их легко разделять на сегменты и сортировать пользователей по группам. Допустим, один сегмент – мужчины 20-25 лет, которые интересуются автозапчастями. Другой сегмент – девушки 20-30 лет, которых интересуют туфли, духи, косметика. Также сегменты разделяются по покупательской способности клиентов. Эти и другие сегменты собираются в отдельные кластеры, и их можно загонять в так называемые srm-системы. После этого маркетологам становится проще рассылать промо-материалы по электронной почте, составлять маркетинговую стратегию, определять бюджеты и многое другое. Также cookies помогают подстроить рекламу под каждого пользователя так, что ему будет высвечиваться именно то, что ему интересно. Так становится выше вероятность, что пользователь кликнет на объявление, перейдет по ссылке, купит интересующий его товар.

Многие наверняка видели, как после того, как вы смотрите какой-то товар, вам начинает высвечиваться реклама с ним.  Вот к какому результату приводит применение нейронных сетей. На основе истории ваших поисковых данных подобная нейросеть может угадывать, что вам нужно в тот или иной момент, и подбирать для вас соответствующую рекламу.

Скажи мне, кто твой друг…

Большой брат следит за тобой!

Если так подумать, то фраза не так уж далека от истины. Едва вы заходите в интернет, как тут же оказываетесь у всех на виду.

Когда вы подключаетесь к публичному Wi-Fi, ваш MAC-адрес тоже остается в системе. На основании MAC-адресов других людей, которые были в том же месте, он определяет, какую рекламу вам показывать. Как это выглядит в жизни? Допустим, вы пришли в офис, подключились к wi-fi, и вдруг сайт показывает вам рекламу офисного стула. Почему так? Всё просто – раньше здесь были люди, которые искали технику для офиса либо офисные стулья. Как думает нейросеть: вы новый пользователь, вы находитесь в этом офисе, и потому вам, скорее всего, понадобится этот стул. На основании этого вывода большая нейронная сеть показывает вам рекламу стульев.

Вас не только видят, но и слышат. Когда вы произносите различные слова-триггеры, то ваш телефон цепляет их. Яндекс, Инстаграм, Фейсбук – подобным грешат все компании. Они подцепляют эти данные, и на их основе вам потом начинает показываться соответствующая реклама. Например, если вы обсуждали велосипеды, то скоро вам высветится реклама велосипеда, обсуждали еду или какие-то блюда – скоро вам покажут рекламу расположенного поблизости ресторана. Все, что вы скажете, тоже становится частью Big Data.

Все эти сервисы также могут отслеживать и вашу геолокацию. И показывать вам рекламу в зависимости от того региона, в котором вы находитесь или в который вы планируете отправиться.

Даже если вы покупаете что-то офлайн, то ваши покупки все равно можно отследить. Все мы посещаем магазины и видим там экраны, на которых видны клиенты, берущие с полок товары и идущие на кассу. Видеокамеры могут отслеживать действия клиентов. Такое тоже возможно.  Но почему? Да потому, что у вас в кармане лежит телефон с MAC-адресом, который передает системе ваши данные.  Когда вы подходите на кассу и покупаете тот или иной продукт, кассир пробивает его и выдает вам чек. Это технология называется ОФД. Она устроена так, что сразу после каждой совершенной покупки ваши данные передаются в налоговый орган. Данные включают в себя не только номер телефона, но и многое другое. Эти данные тоже можно забирать и показывать людям рекламу в определенных соцсетях.

Информация от сотового оператора и ОФД – уже по одним этим данным мы можем понять, что человек полностью находится внутри экосистемы, внутри этого мира, и никуда оттуда не денется. Мы раз за разом будем показывать ему рекламу, стимулировать его остаться внутри этой экосистемы. Мы можем его отправить на посадочную страницу (landing page или лендинг, так мы ее называем). Мы можем высветить рекламу в TikTok и отправить пользователя на лендинг, либо наоборот, отправить его с лендинга на TikTok. Имея на руках информацию о предпочтениях клиента, о его покупках, мы просто так его не отпустим.

Скорее всего, у вас возникает вопрос: «Законно ли это?». Как бы странно это не звучало, но да – абсолютно законно. Ведь, принимая cookies, вы сами соглашаетесь на обработку своих персональных данных. Если же говорить об ОФД, то все эти данные в любом случае идут в налоговую службу. Данные о ваших покупках, о посещенных вами страницах свободно продаются, потом сегментируются и отправляются в рабочую историю. Вашу переписку не взломают, но будут знать все о ваших предпочтениях и вкусах. И исходя из них начнут предлагать то, что вам по душе.

Как работает Big Data

Итак, допустим, у рекламщиков в руках оказались cookies и не только они. Огромный массив данных с информацией о десятках тысяч пользователей. Когда все будет проанализировано и рассортировано, что с ними случится? Как эти данные могут быть использованы?

Приведу один хороший пример того, как это работает на практике.

На Ленинградском проспекте установлен большой мультимедийный экран. Как-то Samsung выкупил это место на достаточно длительный период. Экран это не простой, а «умный», на нем установлены специальные вай-фай ловушки для рекламы, которые могут видеть устройства в радиусе километра-полутора. Билборд понимает, кто едет мимо него в определенный момент. Если вы, допустим, проезжая мимо этого билборда, заинтересовались продукцией Samsung, открыли телефон и принялись искать о ней информацию, то он это увидит. Потом, приехав после рабочего дня домой, вы зайдете в интернет – полезете на развлекательные сайты, на YouTube. А рекламная нейросеть подставит вам рекламу товаров Samsung.

Или вот ситуация. Представим, что в определенное время едет одна группа людей, в другое – другая. Билборд будет знать это и показывать соответствующую рекламу на основании того, кто едет в машинах. Так, если в определенный час по дороге едет больше мужчин, то в это время будет показана реклама, которая ориентирована на мужскую аудиторию. И наоборот, для женщин будет выводиться реклама, ориентированная на женскую аудиторию.

Звучит довольно просто, но эта хитрость работает! Был реальный случай, когда прибыль с продаж превысила изначальный рекламный бюджет в 7 раз. Это показало, что люди, проезжая мимо умных билбордов на машине, смотрят на них, и потом вечером, сидя дома, листая планшет, телефон, сидя за ноутбуком, покупают товары из рекламы и переходят по рекламным ссылкам.

Приведу еще один реальный пример. Производитель газированных напитков столкнулся с проблемой. Продажи начали стагнировать – они стабилизировались, но не было прироста или убыли. Была поставлена задача как-то их повысить.

Поскольку сейчас технологии позволяют связать офлайн- и онлайн-истории, мы пошли несколькими путями. Мы взяли Big Data, оценили целевую аудиторию, поняли, кто она – возраст, гендерный состав, доход и прочее. Изучили, как они совершают покупки онлайн. Мы поняли, что надо будет запустить рекламную кампанию по всем соцсетям, так как целевая аудитория – это молодёжь, которая покупает эти газированные напитки. Изучили историю офлайн-покупок, и на основе этого выстраивали новую маркетинговую стратегию. И довольно скоро это принесло неплохие результаты.

Чем Big Data полезна для бизнеса

Как видите, самое ценное для маркетолога, агентств, заказчика – то, что в рамках этой технологии и в рамках этой экосистемы можно замерять статистические данные и предсказывать, что будет потом. Мы способны максимально точно понять, кто наши пользователи, что они предпочитают, какой у них доход и так далее. Инструменты big data в бизнесе становятся все более незаменимыми – ведь построенная с помощью них аналитика наиболее точна. С помощью этих инструментов можно построить, например, brand-lift – узнаваемость бренда на момент старта работ и на момент окончания рекламной кампании.

Или sales-lift – это то же самое, но с продажами, мы знаем точку отсчёта, когда мы начали продажи и знаем, насколько выросли продажи в рамках проведённой рекламной кампании. Анализируя big data, мы можем точнее определить ситуацию на рынке и потом в будущем действовать оптимальнее.

Big data – это технологии даже не будущего, а настоящего. Онлайн-реклама незаметно встроилась в нашу жизнь и стала куда умнее, чем раньше. Когда вы сидите в соцсетях, смотрите ролики на YouTube или на каких-то других сервисах, вы незаметно обогащаете big data. Интернет узнает о вас все больше и больше информации. Бизнес может закупать эти данные и всячески их использовать. А агентства, которые оказывают те или иные услуги в маркетинге, могут использовать эти данные для показа рекламы потенциальным покупателям.

Специалисты по big data сейчас нарасхват, и у этой технологии огромные перспективы. Я же считаю, что эта технология может быть полезной еще и в других областях – не только в маркетинге. Не бойтесь экспериментировать со своими профессиями и возможностями, потому что за цифровыми технологиями будущее. Пробуйте и не останавливайтесь на достигнутом – дорогу осилит идущий!