Про развитие Big Data на российском рынке наружной рекламы рассказал Александр Дмитренко, управляющий партнер рекламного холдинга DMA.
Что такое Big Data
Как известно, сам термин Big Data появился в 2008 году, чтобы обозначить объемы цифровых данных весом более 100 Гб. Как правило, эти различные данные поступают из открытых источников в Интернет (соцсетей, форумов, блогов, СМИ и др. сайтов), а также из закрытых — корпоративных архивов и документов.
Компания Cisco подсчитала, что мировой интернет-трафик в 2017 году составит 1,1 зеттабайт (около 1,1 трлн. Гб), а аналитический центр IDC предсказал рост объема данных к 2020 году до 40 зеттабайт. Только представьте, какие это гигантские объемы информации, чтобы их обработать, проанализировать и сохранить нужны невероятные мощности, сервера, хранилища и т.д.
Как в США, так и в России первыми, кто начал собирать и обрабатывать большие данные стали поисковые системы. Изначально, поисковики представляли собой электронные каталоги сайтов, разбитые по категориям. Сегодня — это набор программ, в рамках которых роботы ежесекундно собирают, индексируют и сохраняют в базе данных информацию о параметрах всех просмотренных открытых ресурсов.
Именно открытых, так как закрытые для индексации страницы в сети не отображаются в поисковике. Уловив спрос на сервисы по работе с большими закрытыми данными, Яндекс запустил в 2014 году коммерческий проект Yandex Data Factory, который позволяет собирать и анализировать данные крупных компаний, таких как “Газпром нефть”, договор с которой был подписан в этом году. Вслед за Yandex Data Factory появились и другие сервисы, направленные на крупный и средний бизнес — «Алгомост», Glowbyte Consulting, CleverData, но стоимость услуг датамайнеров остается по-прежнему крайне высокой.
Работа с Big Data в рекламной сфере
В рекламной сфере работа с Big Data позволяет выстроить прицельную коммуникационную стратегию для взаимодействия с аудиторией того или иного бренда. За неимением возможности самостоятельно собирать и анализировать данные, рекламные агентства обращаются за информацией к мобильным операторам и банкам.
С 2016 года Сбербанк начал продавать обезличенные данные о своих клиентах коммерческим организациям. А в июне этого года банк обвинили в предоставлении данных о транзакциях клиентов рекламному агентству Segmento для проведения рекламной кампании McDonald’s.
Ответственность перед законом за испольнование персональных данных
Работа с Big Data, особенно с персональными данными клиентов — это всегда большая ответственность и большое искушение для компаний, которые ими владеют. Закон о персональных данных жестко штрафует тех, кто собирает, хранит и использует данные без разрешения их владельцев и принуждает “сборщиков” обезличивать информацию для их передачи третьим лицам.
Обезличенные данные представляют собой набор социально-демографических характеристик, таких как: пол, возраст, место проживания. Их зачастую бывает недостаточно для целевой работы с аудиторией бренда, поэтому рекламные агентства осваивают все новые и новые технологии для получения расширенных данных о потенциальных клиентах.
Примеры использования Big Data в наружной рекламе
DOOH-programmatic
Интересным примером может служить рекламный DOOH-programmatic (digital out of home) проект Jaguar. Наружная реклама этого автомобильного бренда в ноябре прошлого года появилась на дорогах Москвы.
Главная особенность проекта состояла в том, что реклама демонстрировалась персонально целевой аудитории — водителям конкурентных марок BMW X5, BMW X6 и Volvo XC60. Благодаря камерам российского стартапа Synaps Labs, установленным перед рекламными щитами, рекламное агентство смогло отслеживать и фиксировать все проезжающие машины этих марок. Камера автоматически отправляла сигнал датчику, установленному на рекламном щите, и в зависимости от погоды, Jaguar показывал водителям одно из четырех рекламных сообщений. Таким образом, компания смогла максимально точно таргетировать рекламу и в интерактивной форме донести свое послание аудитории.
Совместно с оператором наружной рекламы Russ Outdoor, компания Synaps объявила о подключении к таким камерам от 20 до 50 рекламных щитов в этом году. Однако, информации о новых проектах на основе DООН-programmatic так и не поступило. По сути, возможности Synaps Lab ограничены рекламными кампаниями автомобильных брендов, что очень сужает возможности рынка DOOH.
Clear Channel Outdoor RADAR
Еще один хороший пример — проект уже американской компании Clear Channel Outdoor, оператора наружной рекламы, который запустил в прошлом году программу «Clear Channel Outdoor RADAR», позволяющую при помощи данных с мобильных GPS составлять схемы перемещений целевой аудитории и отслеживать, какой магазин или ресторан они посетили, по какой улице шли и т.д. Затем “радар” объединяет данные с телефонов с обезличенными данными, полученными от мобильных операторов и создает подробную картину того, какая аудитория пройдет мимо рекламного щита и в какое время. За счет этого рекламодатели могут ориентироваться на будущие объявления, а также отслеживать, какие потребители видели их текущую рекламу.
Некоторые рекламные агентства также стараются избежать покупки данных у мобильных операторов, так как это увеличивает стоимость проекта в разы, но Закон о персональных данных не позволяет собирать данные с мобильных устройств пользователей напрямую, а запрос разрешения на сбор данных не даст результата, если отправлять его проезжающим мимо рекламного щита водителям.
Нам есть чему поучиться у создателей интернет-рекламы московского Метрополитена. Сбор данных пользователей бесплатным wifi в метро происходит во время регистрации, и рекламные сообщения таргетируются на конкретную аудиторию, нужную рекламодателю.
Повторить этот опыт с наружной рекламой пока никому не удалось, но мы знаем, к чему стремиться и активно тестируем новые технологические возможности в поисках идеального формата наружной рекламы. Идеального для всех, как для рекламодателя, так и для потребителя рекламного контента. Не зря 2017 год объявлен в рекламной индустрии годом наружной рекламы.
