Закажите услуги фрилансеров для вашего проекта прямо сейчас!

Размещение заказа на фриланс бирже бесплатно.

Маркетинг – №23

Цифровой ген: как брать покупателей “тепленькими”
Вы никогда не задумывались о том, почему некоторые товары в интернете вам так дешево обходятся? Может в ходе такой “выгодной” сделки вас тоже покупают... В некотором смысле - да.
В мире digital-маркетинга существует такое понятие, как цифровой ген - данные, которые собираются о пользователе при совершении им любых действий в сети: от регистрация на сайте до заказа еды. Позже эти сведения формируются в огромное виртуальное облако BigData, после чего благополучно продаются за сравнительно небольшие деньги всем заинтересованным лицам - от сотрудников спецслужб до владельцев бизнеса, которые ищут “своего” покупателя. Вопрос лишь в том, действительно ли эта схема так безотказно работает.

Как добывается цифровой ген
Сами того не подозревая, мы становимся объектом изучения со стороны всего, что имеет доступ к Wi-Fi.
К примеру, Яндекс собирает данные о пользователях, при помощи более чем триста фильтров, а Google мониторит информацию которая в основном касается:

  • Личных сведений (ФИО, номер телефона, пароли, место проживания и т.д.).
  • Данных об активностях (что искали в поиске, какое видео предпочитают, на каких сайтах проводят время и т.д.).
  • Создаваемого контента (отснятые фото, отправленные месседжи, контакты и т.д.).
    Практически каждый сайт, на котором вам посчастливилось побывать так или иначе оставляет в своей базе информацию о вашей личности, привычках и наклонностях. Но это далеко не все - порой дело доходит до смешного и вклад в BigData вносит даже ваш собственный пылесос, который способен передать через вай-фай точную площадь дома или месторасположение всей мебели. Смарт-кровать анализирует качество сна или выявляет болезни позвоночника, а чайник, который включается через смартфон, укажет на время, когда вас предположительно не бывает дома. И таких примеров тысячи.
    Так, пара журналистов, работающих в сфере информационной безопасности, Кашмир Хилл и Сурия Матью, в целях эксперимента сделали из однокомнатной квартиры Кашмир в Сан-Франциско “умный” дом. В общей сложности в помещении было установлено восемнадцать смарт-девайсов, и даже кровать девушка подключила к интернету. В свою очередь ее коллега, Сурия, создал специальный маршрутизатор, с помощью которого он отслеживал сетевую активность всей находящейся в доме техники. Говоря простым языком, устройство регистрировало всю информацию, которая поступала или покидала помещение.
    Два месяца Хилл и Мэтью следили за тем, какие данные выходят за порог квартиры и, главное, какие из них продаются. Так вот, за этот период цифровой тишины в доме не было и часа - даже, когда квартира пустовала всю неделю.

    Как цифровой ген помогает узнать своего потребителя
    Но журналистское расследование Кашмир и Сурия - это лишь вершина айсберга. Цифровой ген уже давно используется и монетизируется на гораздо более высоких уровнях - явный тому пример известная всем компания Netflix. Несмотря на то, что этот стриминговый сервис самый крупный среди своих аналогов, его ежегодные миллиардные вложения, требуют максимальной окупаемости.
    Именно Netflix стал одним из пионеров, использующих цифровой ген для повышения качества своей продукции - с помощью аналитики BigData компания стала получать более достоверную информацию о желаниях и предпочтениях своих подписчиков и, как следствие, начала создавать лучшую продукцию. Работает все предельно просто - сервис регулярно изучает:

    • Как просматривается сериал (когда приостанавливается, перематывается вперед или назад).
    • Когда зрители пользуются сервисом (по каким дням недели, в какое время суток).
    • Местонахождение подписчика в момент просмотра шоу (у себя дома, у родственников или друзей).
    • Через какие устройства происходит трансляция (стационарный компьютер, TV, планшет, смартфон).
    • Когда зритель прекращает просмотр (на первых минутах, ближе к середине, досматривает до конца).
    • Личные рейтинги, отзывы или поисковые запросы подписчика.
      Эти показатели позволяют Netflix получить от зрителей максимально подробную обратную связь, что значительно повышается уровень вовлечекаемости для любого проекта сервиса.
      Так, один из эпизодов нашумевшего сериала “Черное зеркало”, Брандашмыг, компания решила преподнести в качестве интерактивного шоу, и позволила зрителям самостоятельно выбирать, какие действия они хотят видеть от персонажей на протяжении всего экранного времени. Этот позволило сценаристам Netflix лучше понять свою аудиторию, а также повысить рейтинги всего последующего сезона шоу.
      Другой не менее популярный сериал сервиса “Карточный домик”, в который компания вложила беспрецедентные 100 миллионов долларов, также не обошелся без вездесущей BigData. Дело в том, что американская версия “Карточного домика” была ремейком одноимённого английского сериала, зрители которого оказались ярыми поклонниками Кевина Спейси. Netflix учел пожелания своей потенциальной аудитории и назначил на главную роль именно этого актера, и как позже показал опыт - выбор был очень удачным.

      Как повысить прибыльность бизнеса с помощью цифрового гена
      Конечно, на свою ЦА можно воздействовать и без помощи BigData, например, подключив таргетинговую рекламу в социальных сетях. Этот канал позволит найти потенциальных покупателей, опираясь исключительно на базовые параметры,например, пол, возраст, геолокация, интересы и т.к.
      Также в маркетинге существует такой инструмент, как Look-alike, который поможет связаться с новыми клиентами, имеющими общие ценности и предпочтения с постоянными заказчиками компании.
      Все перечисленное работает очень даже неплохо. Однако маркетологи более высокого уровня понимают, что “неплохие” результаты - совершенно не то, что нужно их клиентам: крупным международным компаниям и корпорациям. Серьезный доход требует соответствующего подхода, а значит без сведений BigData обойтись не получится.
      Более того, польза от цифрового гена окажется значительной даже для обыкновенного магазина с детскими товарами. К примеру, таргетинг, основанный на интересах, возрасте и месте проживания ЦА детского магазина (предпочтительно молодых мам), будет слишком обобщенным -  предложения станут направляться незаинтересованным пользователям и, как следствие, рекламный бюджет потерпит убытки.
      Другое дело - информация о цифровом гене из BigData. С его помощью можно раздобыть сведения о мамах, которые:

      • воспитывают детей возрастом 5-6 лет (преимущественно девочек);
      • зарабатывают не меньше 300 000 рублей;
      • совершают в интернете около трех покупок в месяц.
        При этом, таких “мам” по все России, можно насобирать сотни тысяч - главное выбрать правильную геолокацию.
        Обладая этими данным маркетологи станут работать намного эффективнее, т.к.  будут знать, где найти клиента, которого предложение магазина заинтересует практически со 100% вероятностью.                                                                                                                

        Во сколько обойдется цифровой ген
        Цифрой ген - это не бесплатная информация, кому-то она даже покажется необоснованно дорогой. Смотря с какой стороны посмотреть. Если одна единица товара компании стоит минимум 100 тысяч долларов, то даже 2-3, удачно подобранных с помощью BigData, клиента с лихвой отобьют все вложения. Как правило, расценки на цифровой ген варьируются в следующих пределах:

        • Пол, возраст, география человека - 3 копейки.
        • Логин, пароль, адрес доставки с какого-либо тематического сайта - 10 копеек.
        • Информация о каких-либо заболеваниях человека - 18 копеек.
        • Данные о банковских операциях - 1,5 рубля.
        • Номер карты или номер телефона пользователя - 2 рубля.
          Сведения о цифровом гене человека невозможно найти на сайте-однодневке или в Телеграм-канале - потеряете свои деньги на мошенниках. Доступ к BigData имеют только крупные и уважаемые компании, например:
          1. Splunk. У организации более пяти тысяч заказчиков в девяноста странах. Среди них — создатели онлайн-игр Zynga, LinkedIn и даже Федеральное бюро расследований США.
          2. Gnip. Компания фильтрует информацию из соцсетей и позволяет клиентам самостоятельно настраивать поисковые запросы.
          3. RetailNext. Организация пособствует сбору данных о покупателях для простых магазинов: чем они занимаются в повседневности и на основании чего выбирают те или иные товары.
          4. ZestFinance. Сервис изучает множественные факторы и указывает на кредитные риски в отношении возможных заемщиков.
          5. BlueKai. Компания показывает демографические данные и покупательские привычки пользователей, помогает измерить эффективность онлайн-кампании и смоделировать целевую аудиторию.

          Заключение (Прим. авт. - сюда вошел блок “как с помощью цифрового гена воздействовать на пользователя”)
          В повседневной жизни работа с цифровым геном человека идет полным ходом - мы к этому либо привыкли, либо просто этого не замечаем. К примеру, девушка, которая записалась на прием к гинекологу, а позже через интернет заказала тест на беременность, витамины и одежду для новорожденного ребенка, уже через несколько часов увидит на своем дисплее десятки реклам курсов для молодых мам. BigData считал ее цифровой ген и направил нужному продавцу - дальше дело за условиями оффера.
          При этом, цифровой ген - это далеко не панацея от убыточного бизнеса. В любом случае никто не будет покупать слишком дорогой или сомнительный продукт. Но если вложить этот инструмент в правильные руки и позволить ему показывать только качественный товар, то дело останется за малым - следить за тем, как отдел продаж суткам разрывается от бесконечных заявок.