Big Data в digital-маркетинге: как использовать данные для повышения эффективности

Big Data сегодня — это не просто модный термин, это важнейший инструмент для digital-маркетологов. Как эффективно использовать огромные объёмы данных для повышения эффективности рекламных кампаний, лучше понимать свою целевую аудиторию и увеличивать продажи? Об этом нам расскажет Кирилл Барышков, Global Business Partner L’oreal с 17-летним опытом работы в сфере маркетинга и рекламы.

Источник изображения: Шедеврум

Digital-маркетинг сегодня немыслим без Big Data. Огромные объёмы данных, генерируемые пользователями в сети, открывают перед маркетологами невиданные ранее возможности для анализа, прогнозирования и персонализации. Эффективное использование Big Data позволяет компаниям повысить эффективность рекламных кампаний, лучше понимать свою целевую аудиторию и, как следствие, добиваться значительного роста продаж и укрепления позиций на рынке.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Но что же такое Big Data в контексте digital-маркетинга? Это совокупность больших объёмов структурированных и неструктурированных данных, которые невозможно обработать традиционными методами*.

*Наянзин А. А. Роль больших данных в цифровом маркетинге: от персонализации до предсказательной аналитики//Холодная наука. 2024. №5).

Эти данные включают информацию о поведении пользователей в сети, их демографических характеристиках, интересах, предпочтениях, истории покупок, взаимодействии с сайтами и приложениями, реакциях на рекламные кампании и многом другом.

Применение Big Data в digital-маркетинге позволяет компаниям решать целый ряд задач. Сегментация аудитории на основе детального анализа данных позволяет выделять целевые группы с высокой точностью и разрабатывать индивидуальные маркетинговые стратегии для каждой из них.

Персонализация контента и предложений на основе Big Data помогает создавать релевантный и привлекательный контент для каждого пользователя, повышая вовлечённость и конверсию. Оптимизация рекламных кампаний в режиме реального времени с помощью анализа Big Data позволяет компаниям эффективно распределять рекламный бюджет, выбирать наиболее эффективные каналы размещения и форматы рекламы. А прогнозирование поведения потребителей на основе данных открывает компаниям возможность предвидеть будущие тренды, ожидания и потребности своей аудитории, что позволяет им заранее адаптировать свои продукты, услуги и маркетинговые стратегии**.

**Симакина М. А. Особенности использования технологий Big Data в маркетинге//Бюллетень науки и практики. 2018. №6.

Data Management Platform (DMP) и Customer Data Platform (CDP): инструменты для работы с Big Data

Для эффективной работы с Big Data в digital-маркетинге используются специализированные платформы. Data Management Platform (DMP) предназначена для сбора, хранения и анализа анонимных данных о пользователях, полученных из различных источников, таких как веб-сайты, мобильные приложения и рекламные платформы. DMP используется преимущественно для таргетирования рекламы, повышения её эффективности и оптимизации рекламных бюджетов.

Источник изображения: Шедеврум

С помощью DMP маркетологи могут создавать детальные профили пользователей, основанные на их поведении в сети, и использовать эту информацию для более точного таргетирования рекламных кампаний. Например, DMP может быть использована для того, чтобы показывать рекламу товаров для дома тем пользователям, которые часто посещают сайты с товарами для ремонта и интерьера.

Customer Data Platform (CDP) в отличие от DMP фокусируется на сборе и анализе данных о клиентах компании. CDP объединяет данные из различных источников, таких как CRM-системы, веб-аналитика, email-маркетинг, социальные сети, чтобы создать единый профиль клиента с подробной информацией о его демографических характеристиках, поведении, предпочтениях и истории взаимодействия с компанией. CDP позволяет компаниям персонализировать коммуникации с клиентами на основе их индивидуальных потребностей и предпочтений, повышать их лояльность и стимулировать повторные продажи. Например, с помощью CDP компания может отправлять персонализированные email-рассылки с предложениями товаров и услуг, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретного клиента.

Стандарты и рекомендации для работы с Big Data

В эпоху цифровизации Big Data стал неотъемлемой частью digital-маркетинга, предоставляя беспрецедентные возможности для оптимизации кампаний, персонализации взаимодействия с клиентами и повышения конверсии. Однако, бесконтрольное использование этой мощной технологии может привести к негативным последствиям, нарушая принципы безопасности, конфиденциальности, прозрачности и этики. Для того, чтобы максимально использовать потенциал Big Data, не нарушая принципы ответственного использования данных, необходимо руководствоваться чёткими стандартами и рекомендациями.

В первую очередь, компании должны гарантировать безопасность и конфиденциальность данных о пользователях, соблюдая законодательные нормы о защите персональных данных. В России этот вопрос регулируется Федеральным законом «О персональных данных» (ФЗ-152). Компания должна обеспечить полное соответствие требованиям закона, включая получение согласия на обработку данных, соблюдение принципов законности, добросовестности и разумности, а также обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности персональных данных. Важно внедрить системы шифрования для защиты данных в хранилищах и при передаче, а также использовать методы анонимизации, чтобы обезличить данные и предотвратить их использование для идентификации пользователей. Обучение сотрудников принципам работы с Big Data и законодательным нормам в сфере персональных данных имеет решающее значение для предотвращения утечек информации и несанкционированного доступа. Регулярные аудиты систем хранения и обработки данных, а также тестирование на уязвимости позволят своевременно выявлять и устранять риски.

Вторым важным аспектом является прозрачность и доверие. Компания должна быть прозрачной в отношении того, какие данные она собирает и как она их использует. Необходимо получить согласие пользователей на сбор и использование их данных. Это можно сделать с помощью чётких соглашений, cookie-баннеров или иных инструментов, позволяющих пользователям контролировать передачу информации. На сайте компании также должна быть опубликована чёткая и понятная политика конфиденциальности, которая раскрывает, какие данные собираются, как они используются, кому они могут быть переданы и как пользователи могут управлять своей информацией. Такая открытость и доступность информации является важным фактором повышения доверия пользователей.

Также необходимо обращать внимание на точность и актуальность данных. Компании должны стремиться к тому, чтобы данные, которые они используют, были точными и актуальными. Для этого необходимо регулярно обновлять информацию и проверять её на наличие ошибок.

И, наконец, компании должны использовать данные ответственно и этично, не допуская дискриминации и манипулирования пользователями. Например, нельзя использовать данные для того, чтобы показывать разную рекламу или предлагать разные цены на товары и услуги в зависимости от расы, пола, возраста или других личных характеристик пользователей.

Будущее Big Data в digital-маркетинге

Big Data уже сейчас является ключевым компонентом digital-маркетинга, и в ближайшие годы её роль будет только увеличиваться. С каждым днём объём данных, генерируемых пользователями в различных цифровых платформах и устройствах, возрастает экспоненциально. Это создаёт у маркетинговых команд потребность в эффективных инструментах для обработки и анализа массивов информации, чтобы извлекать ценные инсайты и направлять свои стратегии развития.

Источник изображения: Шедеврум

Внедрение технологий искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) кардинально изменит подход к анализу данных и автоматизации процессов маркетинга. Эти технологии предоставят маркетологам возможности для более глубокого понимания потребительского поведения и предпочтений, что, в свою очередь, позволит улучшить целевые рекламные кампании и максимизировать возврат на инвестиции. AI и ML не только ускорят обработку данных, но и облегчат автоматизацию рутинных задач, которые раньше требовали значительных человеческих ресурсов.

Одной из самых заметных тенденций станет акцент на персонализацию в реальном времени. С учётом всё более доступных данных компании будут сосредотачиваться на создании индивидуально адаптированных продуктов и услуг, обеспечивая уникальный пользовательский опыт. Большие данные также окажут значительное влияние на прогнозирование и предотвращение потенциальных проблем, таких как отток клиентов или падение продаж, позволяя компаниям действовать проактивно и применять стратегии, основанные на анализе предшествующих трендов и потребительских паттернов.

Big Data — это мощный инструмент, который может быть использован для повышения эффективности digital-маркетинга и достижения бизнес-целей. Однако важно помнить, что данные — это не панацея, и для достижения успеха необходимо разрабатывать эффективные маркетинговые стратегии, основанные на глубоком понимании целевой аудитории и её потребностей. Ответственное и этичное использование данных является ключевым фактором для создания долгосрочных и успешных отношений с клиентами.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.