Теги:
12 ноября 2014 года стартовало мероприятие Russian Interactive Week. В рамках его большой конференционной программы прозвучали доклады о том, что такое большие данные (Big Data), чем они могут быть полезны и как с ними работать. Об этом — в обзоре докладов Алексея Каштанова (Video International) и Кристины Карпышевой (гостиничный портал HRS).
Доклад Алексея Каштанова назывался «Данные на продажу: какие, как, где и сколько» и был посвящен тому, какие данные необходимы рекламодателям, как подготовить данные к продаже, каковы модели ценообразования и продажи.
Для начала докладчик привел три вида данных, существующих сегодня на рынке:
Если рекламодатель покупает данные для проведения кампании, то он всегда должен знать, как эти данные были добыты. По словам докладчика, есть несколько характеристик получения информации о покупателях:
Эти и другие факторы учитываются в Video International при работе с данными о пользователях. В распоряжении VI находится около 280 млн профилей пользователей, причем срок жизни каждого профиля составляет 65 дней. Что касается сегментов данных, то их более трехсот. Это демография, география, интересы покупателей, совершаемые покупки.
Далее докладчик показал, как выглядит построение данных.
Первичная идентификация:
Применение алгоритмов:
Отгрузка профилей:
Специалисты Video International получают и обрабатывают следующие типы данных:
Пример «ингредиентов», из которых может состоять профиль пользователя, — потенциального покупателя нового автомобиля:
Докладчик также представил модель использования данных в Video International:
Попутно эксперт отметил, что для того, чтобы знать происхождение данных, всегда нужно поддерживать связь с их поставщиком.
Далее Алексей привел две модели продаж данных — CPM и фиксированная оплата за пользователя в месяц (в том числе основанная на Impression Pricing). В первом случае CRM составляет от 15 рублей, а во втором — от 15 копеек за профиль или за месяц.
Кристина Карпышева (гостиничный портал HRS) осветила «обратную сторону» — рекламодателя, который купил данные пользователей. В качестве примера работы с информацией она привела портал поиска и бронирования отелей HRS.
По словам докладчика, до решения купить данные о пользователях целевых действий на сайте HRS почти не совершалось. Проблема заключалась в том, что портал:
Для повышения эффективности рекламной кампании были подключены внешние данные о пользователях. A/B-тестирование кампании показало, что шаг был сделан в правильном направлении.
Рост стандартной конверсии без подключения данных о пользователях, составил 8-10%. С подключенными данными показатель вырос до 23%. С помощью информации о пользователях также удалось найти людей, которые:
Для улучшения работы гостиничного портала была проведена разбивка потоков аудитории, для каждого из которых были созданы отдельные лендинги. Всего получилось три сегмента пользователей:
«Яппи» — для этой аудитории было создано 10 лендингов по наиболее популярным городам Европы. Подключены аудиторные сегменты со следующими параметрами:
В результате принятых мер процент переходов с лендинга на страницу бронирования отеля вырос:
«Хиппи» — для представителей этой страты была запущена отдельная версия сайта со специальными предложениями — скидками от 50%. Подключенные аудиторные сегменты:
Процент переходов с лэндинга на страницу букирования отеля со специальным предложением составил 78,36%.
«Бизнес-путешественники» — для них была создана B2B-страница со специальным бизнес-тарифом.
Процент переходов с лэндинга на страницу букирования отеля со специальным предложением составил 37,72%.
Общий прирост конверсий по итогам двух месяцев работы с данными составил 23%. При этом бюджет на продвижение сайта был сокращен в 2 раза, что не оказало негативного влияния на состояние портала.