Анжела Федорченко: Data Clean Room, или кто следующий герой индустрии

Очень Большие Данные 

Согласно недавней публикации Fortune Business Insights, глобальный рынок больших данных ежегодно растет в среднем на 13,6%, что означает, что с 2023 до 2030 года он вырастет с 345 до 842 миллиардов долларов. Если же говорить об объеме рынка в единицах измерения хранения, в настоящий момент человечество накопило около 97 зеттабайт данных, то есть 97 миллиардов терабайт, и в течение ближайших двух лет эксперты ожидают рост этого объема почти в два раза. В России же, по прогнозам Ассоциации Больших Данных, к 2024 году рынок данных достигнет 319 млрд рублей с темпом роста почти 30% в год.

Эти невероятные цифры свидетельствуют о том, что Big Data действительно имеет ценность. Однако существуют определенные сложности: более 80% компаний не используют собранные данные в полной мере. Среди причин можно отметить как недостаток навыков работы с данными и экспертизы при интерпретации результатов, так и отсутствие должной инфраструктуры, позволяющей выявлять максимум полезных инсайтов из имеющихся активов.

Отказ от 3d party cookies - новые возможности

Мы находимся на пороге глобальных изменений. Последние 30 лет в вопросах таргетинга, аналитики и формирования портрета потребителя индустрия рекламы полностью полагалась на cookie-файлы.

На сегодняшний день уже 48% cookie-файлов недоступны для использования, и это именно та причина, по которой необходимо как можно быстрее работать с новыми инструментами, базирующимися на твердых идентификаторах. Они становятся ключевым элементом в новом контексте таргетированной рекламы, равно как и создание партнерств между владельцами данных .

Сейчас тестирование больших данных от телеком-операторов, ритейл, e-com доступно только в рамках коллабораций таких компаний с закрытыми экосистемами. Однако существует решение, способное открыть коридор возможностей в сфере аналитики и таргетингов. При этом самым главным аргументом в пользу его применения является соблюдение конфиденциальности за счет безопасного способа обмена информацией, ограничивающего риск утечки и неправомерного использования данных. Это решение - Data Clean Room (DCR).

Основополагающие принципы работы DCR

Использование этого решения сподвигает к сотрудничеству заинтересованные в такого рода работе с данными компании, предоставляя пространство, в котором участники могут делиться своими данными, не раскрывая напрямую их содержание или источник. 

DCR гарантирует защиту конфиденциальных данных, которые анонимизированы, псевдонимизированы или агрегированы, предотвращая любой несанкционированный доступ или неправильное использование информации, снижая таким образом риск нарушения конфиденциальности и поддерживая доверие пользователей.

Иными словами, DCR предлагает безопасную среду для обмена данными.

Зачем бизнесам DCR

Во-первых, аналитика и измерения, при этом данные поступают, но не передаются никуда вовне.

Во-вторых, активация полученных сегментов, что позволяет реализовывать стратегии таргетинга и direct-маркетинга.

Безусловно, сохранение конфиденциальности данных способствует обмену информацией и совместному анализу.

От теории к практике

Объяснение основных принципов работы, безусловно, важный этап внедрения любой технологии, но особый интерес вызывают примеры практического применения нового инструментария. Приведу несколько кейсов использования DCR клиентами Weborama.

Кейс №1: Монетизация first-party данных игроком автомобильного рынка

Производитель автомобилей хотел монетизировать собственные данные, предоставляя их своим партнерам. Бренд сегментировал данные в DCR, где они были анонимизированы, а затем перекрестно сопоставлены с данными других игроков. После этого бренд смог предложить партнерам, услуги, кастомизированные в соответствии с их бизнес-задачами, путем активации в медиа-каналах. Например, компания, занимающаяся банковским страхованием, предложила потребительский кредит клиентам, которые хотели купить новый автомобиль.

Кейс №2: Обогащение CRM с целью оптимизации direct-маркетинга для игрока банковского рынка

У банковской группы стояла задача обогатить свою CRM данными, чтобы персонализировать маркетинговые коммуникации и построить customer journey. Данные крупного игрока офлайн и онлайн рынка из сегмента недвижимости (посетители, клиенты, арендаторы, покупатели, продавцы и т.д.) были деидентифицированы и загружены в DCR. Результат пересечения с данными CRM банка был предоставлен банку в виде обогащенных сегментов, созданных в DCR. Эти специфические аудиторные сегменты далее были активированы на площадках и использованы в маркетинговых стратегиях банка. Банк смог идентифицировать конкретных клиентов, которые интересовались объектами недвижимости, и их готовность к совершению покупки, и персонализировать отправленные сообщения посредством e-mail, SMS и других каналов.

Кейс №3: Кросс-канальное измерение для игрока рынка FMCG

Перед FMCG компанией стояла задача оценить влияние своей in-store и display кампании на офлайн и онлайн продажи в одной из сетей распространения.В DCR были загружены и агрегированы данные ритейлера об онлайн и офлайн продажах бренда и рекламные данные, полученные из display и in-store кампаний. Сверив эти данные, бренд получил инсайты о трех главных бизнес-результатах: полученной выручке, офлайн-продажах категории товара в целом и удержании клиентов. 

Во всех случаях решения, разработанные  Weborama, помогли брендам в рамках пилотных проектов решить поставленные бизнес-задачи путем реализации стратегии совместной работы с другими игроками рынка с сохранением контроля над собственными данными. 

DCR могут быть представлены как автономное решение, и работа с ним, безусловно требует определенных навыков и экспертизы, в том числе углубленного знания SQL.

DCR Weborama интегрирован в платформу нового класса Data Intelligence Platform (DIP), объединяющую martech и adtech инструменты Weborama, и будет доступен в следующем году в качестве одного из модулей платформы. Помимо организации безопасного пространства для работы с данными для всех игроков индустрии особенностью решения является максимальная адаптация функционала для работы с данными в user-friendly интерфейсе.