Data Mining в медиабаинге

Data Mining – процесс анализа данных для получения информативных инсайтов, которые могут помочь эффективнее запускать рекламные кампании. Многие специалисты получают подобные данные, например, от Facebook или Google. При этом еще эффективнее совмещать инсайты из предыдущих рекламных кампаний и других источников, чтобы формировать стратегии на основе своего опыта и дополнительных знаний.

Такой персонализированный маркетинг эффективен, но, так сказать, "с ним мы ходим по тонкому льду". Некоторым пользователям может и понравиться подобный подход, когда видно, что их предпочтения предвидены и учтены. Но другим же может показаться, что их приватность сильно нарушают. Часто покупатели высказывают опасения относительно того, как именно их данные собираются и анализируются.

Первый шаг в Data Mining – это Data Harvesting. Цель этого процесса – извлечение данных из различных источников для последующего анализа. Только после сбора всей информации вы анализируете их для выявления тренды.

Если эти процессы проводятся в эффективной связке, они могут быть очень полезными. Однако без соблюдения законов этики подобные практики могут нарушать права пользователей на конфиденциальность.

Как проводить Data Harvesting для рекламной кампании

Рекламодатели, предоставляющие оффер, обычно хорошо знают свою целевую аудиторию и ее интересы. Партнерские сети также могут дать информацию о том, какие продукты или услуги популярны среди определенных сегментов аудитории. Однако часто информации, которую вы можете получить от них, недостаточно. И чтобы использовать техники рекламных кампаний на основе данных, которые позволяют получить конкурентное преимущество, улучшить свою стратегию и снизить затраты и риски с помощью предиктивного анализа, вам нужно больше данных. Но откуда их взять?

Новые нормы защиты данных заставляют специалитов фокусироваться на данных первой стороны. Вы можете использовать их с помощью инструментов аналитики веб-сайтов, таких как Google Analytics, который предоставляет информацию о посетителях, включая демографические данные, поведение и интересы. Информацию, такую как геолокация и время совершения действий и другую, можно получить через ваш трекер. Также не забывайте использовать тепловые карты и карты кликов на вашем сайте, чтобы отследить путь клиента и узнать, какие элементы вашего сайта более привлекательны для посетителей. Если вы используете мобильные приложения, инструменты вроде Firebase могут предоставить вам информацию о поведении пользователей.

Несмотря на то, что данные третьих сторон имеют плохую репутацию из-за множества скандалов, связанных с конфиденциальностью, они все еще доступны, и такие данные вполне возможно купить через брокеров данных, таких как Experian или Acxiom. Некоторые паблишеры предоставляют детализированные данные о своей аудитории, включая интересы, типичное время просмотра и типы устройств. Данные такого типа по-прежнему являются ценным источником информации, которые могут дополнить ваши уже имеющиеся сведения. Обратите внимание, что Google собирается начать отказываться от данных третьей стороны уже в 2024, за ним скорее всего последуют многие другие.

Если вы работаете с соцсетями, то можете узнать больше о своих подписчиках и о том, как они взаимодействуют с вашим контентом через Ads Manager, который предоставляет доступ к данным о потенциальном охвате и демографии аудитории.

Ещё делимся прекрасным способом проведения анализа конкурентов – с помощью SimilarWeb или SEMrush. Через них вы можете получать данные о трафике конкурентов и их аудитории. Те же инструменты, среди многих других, можно использовать для анализа ключевых слов, чтобы понимать, какие из них популярны в вашей вертикали.

DSP позволяют рекламодателям использовать ставки в реальном времени в программатик медиа баинге, предоставляя данные в реальном времени о том, какие объявления хорошо работают. DMP позволяют объединять огромные наборы данных из различных источников, предоставляя готовые выводы, например аудитория и возможности для сегментации.

Процесс Data Mining

Data Mining может показаться сложной задачей, доступной только для крупных компаний. Однако, если подходить к вопросу структурировано, то каждый может использовать его возможности, поверьте.

Попробуйте CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) – систематический метод с шестью четко определенными этапами:

1. Понимание цели

На этом начальном этапе основная задача ответить на вопрос "Чего мы хотим получить от Data Mining? Что нам это даст?". Цель должна быть конкретной и поддающейся анализу, будь то увеличение продаж, определение потенциальных клиентов или уточнение маркетинговых стратегий.

2. Знакомство с данными

Теперь вы определяете наборы данных, необходимые для вашей цели. Соберите эти данные высокого качества в доступном формате. Новичкам может подойти Google Sheets в качестве инструмента. Более продвинутые пользователи могут воспользоваться инструментами синхронизации данных HubSpot. А решения вроде Tableau могут подойти тем, кто уже хорошо разбирается в Data Mining.

3. Подготовка данных

На этом этапе вы уточняете свои данные, удаляя дубликаты, исправляя неточности. Рекомендуется, чтобы эту задачу выполнял один человек.

4. Создание модели

Специализированное программное обеспечение помогает преобразовывать данные с помощью алгоритмов, искусственного интеллекта и машинного обучения для создания ассоциаций, классификаций, прогнозов и группировок. Если вы новичок, вы можете использовать сводные таблицы, фильтрацию и инструменты визуализации данных в вашей программе для работы с таблицами.

5. Оценка результата

После моделирования важно тщательно изучить результаты. Отвечают полученные выводы ли на вопрос, поставленный на первом этапе? Если результаты не удовлетворяют вас, то надо вернуться к этапу моделирования.

6. Внедрение

На этом заключительном этапе суммируйте результаты в подробный отчет и разработайте конкретные стратегии на основе анализа данных.

Седьмой дополнительный этап в этом процессе для медиабайеров - это провести A/B-тестирование ваших выводов перед полным запуском кампании.

Видите, все не так уж сложно. Нужно просто собрать информацию и проанализировать тренды и закономерности, а потом действовать на их основе!

И знаете, друзья, кажется , что сегодня почти все используют Data Mining в своих кампаниях. Маркетплейсы, такие как Amazon, предоставляют персонализированные рекомендации на основе истории просмотров и покупок пользователя. Замечали, да? Кредитные компании используют этот метод для идентификации потенциальных клиентов, индивидуализации кредитных предложений или выявления мошеннических действий. Авиакомпании и отели используют Data Mining для предоставления персонализированных пакетов или акционных предложений на основе истории путешествий пользователя.

Data Mining позволяет медиабайеру принимать более обоснованные решения, гарантируя, что их кампании будут откликаться у целевой аудитории и приносить больший ROI. Выявить значимые закономерности из больших наборов данных сегодня реально благодаря тщательному Data Harvesting и структурированному подходу, такому как CRISP-DM. При стратегическом использовании эти данные могут значительно улучшить эффективность кампании.