Big Data: od kodu DNA po nieociosany kamień - NowyMarketing

Big Data – to termin, który w minionym roku był chyba na ustach wszystkich marketerów i analityków internetowych. Jak mantrę powtarzano konieczność analizy i konwersji wielkich zbiorów danych, pozostawianych w Sieci przez internautów, upatrując w tym rozwiązania wielu kłopotów branży marketingowej oraz sektora e-commerce. W międzyczasie rosły zarówno wydatki na reklamę personalizowaną, jak i technologię sprzedaży RTB. Dane rosną w błyskawicznym tempie, więc należy podejrzewać, że kolejne lata upłyną pod znakiem Huge Data – przekonywali uczestnicy konferencji 3rd party Party!, zorganizowanej przez Cloud Technologies. Patronat nad konferencją objął portal Nowy Marketing.

Zetta, Yotta, Hella – czyli Sieć w bajtach danych

Ile waży Big Data? Sporo. Według analityków internetowych licząc od samego początku istnienia Sieci, wygenerowaliśmy już blisko 2.7 zettabajtów danych. Żeby uzmysłowić sobie wielkość tej liczby należałoby dopisać do niej 21 zer. Big Data nie jest już „big” – dzisiaj powinniśmy raczej mówić już o „Huge Data”. Tym bardziej, że ilość danych w Sieci zbliża się do nowej jednostki – yottabajta (1 YB to 10²⁴ bajtów). Całkiem zabawnie oddali to brytyjscy analitycy internetowi, którzy piszą o „hellabytes”, czyli: „hell of a lot of bytes”, sugerując, że danych w Sieci jest po prostu za dużo.

Zobacz również

– W ciągu minuty w Sieci wysyłanych jest blisko 200 mln maili. W wyszukiwarce Google’a wpisywanych jest 4 mln zapytań. Na Facebooku udostępniamy 2,5 mln różnych treści. Sieć multiplikuje się w tempie 5 terabajtów surowych danych na dobę. Ilość informacji jest olbrzymia. Na jednego internautę przypada dziś mniej więcej tyle danych, ile mieści się w ludzkim DNA. – przedstawiał obrazowo wymiary Sieci podczas 3rd party Party! Piotr Prajsnar, CEO Cloud Technologies, największej hurtowni Big Data w Polsce, organizator konferencji.

Metafora kodu DNA nie jest tu przypadkowa. Trudno bowiem wyobrazić sobie lepszy profil behawioralny niż DNA. W tej helisie krzyżujących się ze sobą kodów, zawarte są informacje nadające unikatowość i indywidualność każdemu człowiekowi. Podobnie rzecz ma się z kodem danych, na który składają się pliki cookies. Każdy użytkownik Sieci posiada swój profil behawioralny, czyli pewien wzorzec zachowań, osobiste internetowe DNA, wyróżniające go spośród tłumu innych internautów.

Look alike modeling

Jeszcze 30 lat temu, w 1986 roku, gdy nikt nie słyszał o czymś takim jak „Big Data”, jedynie 6 proc. materiałów światowej kultury występowało w postaci cyfrowej. Dzisiaj już niemal 99 proc. całej naszej kultury i naszego życia ma (również) postać cyfrową. Czy danych używamy w takim stopniu, w jakim moglibyśmy ich używać? Uczestnicy spotkania 3rd party Party nie mieli złudzeń, że nie do końca wykorzystujemy wszystkie ich możliwości. – Najczęściej używamy danych wtedy, kiedy trzeba zrealizować kampanię lub dotrzeć do konkretnej grupy docelowej. To oczywiście nie jest zła strategia, bo ograniczamy stratę mediową i efektywniej docieramy do naszego targetu. Pytanie jednak brzmi: czy to jest wszystko, co możemy z nimi zrobić? – zastanawia się Dorota Bigo z DoubleClick. Według niej nie wystarczy tylko docierać na podstawie danych do konkretnej grupy docelowej. Warto przede wszystkim optymalizować dane, tzn. analizować zachowania użytkowników na naszej witrynie, szacować potencjał konwersji, a następnie wykorzystywać te dane do optymalizacji całych kampanii reklamowych. W optymalizacji danych pomocne okazują się nie tylko informacje zawarte w plikach cookies, ale przede wszystkim różne sygnały dostarczane przez platformy typu DSP (Demand Side Platforms).

#PrzeglądTygodnia [30.03-05.04]: marki na prima aprilis, prozwierzęce kampanie, moda kolejny raz spotkała się z kinem

– W przypadku optymalizacji konwersji całej kampanii reklamowej warto wspomnieć o trendzie zwanym „look alike modeling”. Ta strategia jest opłacalna zwłaszcza wówczas, gdy mamy niski wolumen cookiesów, tzn. gdy targetujemy na cookiesy, których mamy bardzo mało. Problemem jest wyrobienie budżetu czy ilości zaplanowanych odsłon. Dzięki „look alike modeling” możemy znacząco rozszerzyć target kampanii. Wyszukujemy bowiem dodatkowych użytkowników, którzy zachowują się w Sieci podobnie do tych z naszej grupy docelowej, mających dodatkowo żądaną przez nas intencję zakupową. Wówczas nie tylko rozbudowujemy target, lecz także zwiększamy szansę na wzrost współczynnika konwersji – tłumaczy Dorota Bigo.

Słuchaj podcastu NowyMarketing

Big Data otwiera oczy reklamodawcom

Dane to nie tylko nitka do kłębka, jakim jest użytkownik. Pozwalają nie tylko go odnaleźć i dotrzeć do niego, lecz także zweryfikować, czy grupa docelowa została zdefiniowana przez reklamodawcę w sposób prawidłowy. Często bowiem okazuje się, że reklamodawcy mylnie określili swój target.

– Czasami może się zdarzyć, że nasz klient wychodzi od bardzo sztywnych ram kampanii, np. definiuje swój target w sposób sztywny, nie zdając sobie sprawy z tego, że robi błąd. Wtedy warto mu wcześniej przedstawić symulację, coś w rodzaju kampanii testowej, powołując się dodatkowo np. na poprzedni case i powiedzieć: „Słuchaj, to się nie sprawdzi. Trzeba albo zastanowić się nad rozszerzeniem grupy docelowej, albo nad jej całkowitą zmianą. Być może warto byłoby przeznaczyć część budżetu na przeszukanie nowych segmentów użytkowników po to, by znaleźć ten, który „zaskoczy”. Wówczas Big Data okazuje się również skutecznym narzędziem retargetingowym – przekonuje Bartek Malinowski, Business Development Director w Adform.

Pierwsze efekty popularyzacji zastosowań Big Data powoli stają się widoczne: coraz więcej witryn korzysta z danych personalizując i targetując reklamy pod konkretnych użytkowników (konkretne pliki cookies).

– Do tej pory zrealizowaliśmy przy użyciu danych około 500 kampanii reklamowych. Aktualnie mamy aktywnych 80 kampanii reklamowych. W przypadku zastosowania Big Data w kampaniach wzrosty oscylują w granicach od 20 proc. do nawet 120 proc.. Otwieramy nową epokę, jeśli chodzi o reklamę w Internecie: Big Data Marketing. Kończy się era masowych ataków reklamowych i strzelania na oślep, gdzie popadnie, a nóż widelec przypadkiem trafi się jakiegoś internautę – tłumaczy Łukasz Kapuśniak, analityk marketingu internetowego w Cloud Technologies.

Michał Anioł Big Data

Uczestnicy debaty 3rd Party party! przekonywali jednogłośnie: Big Data jest w stanie posprzątać śmietnik w internecie, tworzony przez reklamy masowe. Reklama wykorzystująca dane jest też mniej inwazyjna, a bardziej dyskretna i pomocna. Trzeba jednak pamiętać o tym, że Big Data nie jest źródłem wszelkiego dobra w marketingu internetowym, nie jest też rozwiązaniem wszelkich jego problemów. Nie jest istotne to, czy będziemy mieli do czynienia z zetta-, yotta- czy nawet hellabajtami, póki nie będziemy dysponować odpowiednimi narzędziami analitycznymi, które pozwolą z tych danych zrobić jakiś użytek, gdy ilość danych przełoży się na ich jakość. Wszystko jest zatem kwestią pewnego specyficznego spojrzenia rozkładającego i łączącego zarazem, spojrzenia analityczno-holistycznego. Niektórzy w nieociosanej, kamiennej bryle nie zobaczą nic, poza zimną i nieforemną fakturą. Ale artysta-rzeźbiarz, obdarzony takim spojrzeniem i wyposażony w odpowiednie narzędzia, będzie w stanie zobaczyć w tej bryle coś innego – i przekuje ją w dzieło sztuki. Big Data jest takim kamieniem. Najwyższa pora wyrzeźbić z niego coś więcej.