30
Николай Киселев IMHO Vi Август 2016 В поисках эффективности

Big Data & Big Image_Николай Киселев

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Николай Киселев IMHO ViАвгуст 2016

В поисках эффективности

Page 2: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Смещение фокуса внимания

Эффективность Возможность

Стратегия Инструмент

Продукт Нэйминг

Page 3: Big Data & Big Image_Николай Киселев

или

А.Создание

потребности

Работа со сформированной

потребностью

Б.А Б≠

Типы рекламных стратегий

Page 4: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Работа при сформированной потребностиУсловие: 100 человек хотят удовлетворить свою потребность

Задача: ПродажиKPI: Кол-во покупок, Средний чек и т.д. обобщенно Конверсии

Основные инструменты: • Поисковая реклама + SEO

• Programmatic (CRM-retargeting) с целями напомнить, порекомендовать

• CRM

Стейтмент: Интернету нет равных и нет конкурентов среди других медиа по конверсиям. Лучшие кейсы от он-лайн ритейлеров!

Б = Performance! где KPI = Conversion и ROI!

Б.

Page 5: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Неожиданный вопрос

Что такое эффективность?

Page 6: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Воронка оценки эффективности рекламыЧто можно посчитать

Кликнул

Просмотрел товар

Положил в корзину

Оформил заказ

Купил

Увидел рекламуCPM

CPT

CPC

CPA

CPA

CPA

CPS

CPS

Пос

т-кл

ик а

нали

з

Page 7: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Воронка оценки эффективности рекламыОценка веса кампаний А / Б

Page 8: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Неожиданный ответ

«Мы перестарались с таргетингом», —директор по маркетингу P&G

Марк Причард. Август 2016 год.

Page 9: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Неожиданный ответ был не единственным

«Конкретные примеры показывают, что компании могут ускорить рост продаж, если они увеличат охват

аудитории».

Джеймс Дуглас, глава агентства Society (Interpublic Group).

Page 10: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №1

А Били

Ограниченное кол-во инструментов, поддающихся

простой классификации.

Четкие требования к материалам.

Большое кол-во типовых технологических решений.

Возможность в режиме реального времени

управлять бюджетом.

Неограниченное кол-во возможностей и каналов

коммуникации с аудиторией.

Бескрайние возможности рекламных форматов.

Минимальные возможности оперативного

управления бюджетом.

Создание потребности – самый сложный этап. На фоне информационного шума, нужно докричаться эмоцией до аудитории.

Page 11: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Возведенный в абсолют, его величество Соц-Дем

Только лишь представители ЦА из брифа, берут товар с полки и кладут

его в тележку в супермаркете?

Page 12: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Маркетинг готовит продукт и оценивает поведение потребителя

Встретились две гипотезы

Делается математическая гипотеза, что поведение типично для

#пол + #возраст,отрезая смежные и влияющие группы

Гипотезы измерителя

TNS оценивает поведение домохозяйств городов 100+, «хорошо

перемешивая суп».

Делается математическая гипотеза, что поведение выборки типично для всех

городов 100+.

Варианты ошибок: Клиент потерял аудиторию, которая влияет на решение.Клиент потерял стареющую, но молодящуюся аудиторию старшего возраста.

Клиент не учел изменяющуюся соц-среду и новые семейные форматы и связи.Клиент ошибся с объемом продаж, так как взял в расчет данные «супа».

Гипотезы маркетинга

Page 13: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Социальные графыПосещение форумов (читатель/постер)

Частота публикацийКлючевые слова в запросахПоведение на сайте клиента

Подписка на группыТематика и профили лайков

Общее поведение в интернете / посещение групп сайтов

Грамотность составления запросовГео-локация текущая

Гео-локация преимущественнаяИспользуемые устройства

Установленные приложенияи т.д.

Освободите от гипотез место для фактов

Факт поведения – есть основа для определения принадлежности к ЦА

покупателей.Работают и модели LAL.

это круто, но это ≠ A

Хлебные крошки

Page 14: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №2

А Били

При планировании А-кампаний, ставьте во главу угла - контекст

потребителя. Выбирайте тематику,

качество и содержание контента. Учитывайте время потребления,

устройство и даже погоду на улице.

Измеряйте соц-дем, для проверки маркетинговых

гипотез, но не используйте для планирования и

таргетирования.

Избыточные таргетинги –

снижают эффективность

рекламной стратегии.

Page 15: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №3

• Стратегия =• Канал+• Инструмент +• Сообщение +• Ответ

Выбор инструментов начинаетсяНЕ с инструментов

Список метрик диктует стратегия!

Разделите в оценке, рассматривайте отдельнометрики эффективности предложения,

метрики эффективности креатива и метрики эффективности инвентаря.

Page 16: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №4 Измеряйте с умом, без подмены понятий

Промежуточные, косвенные показатели, напрямую не связанные с бренд характеристиками:

• CTR• Досмотры• Интеракции с материалом• Глубина просмотра сайта

Важно контролировать важнейшие бренд-параметры:

• Окружение рекламы и плеера• Viewability• Запоминаемость бренда• Желание купить

Поставив эти KPI в цели РК, можно

прятать ошибки

маркетинга

КачествоинвентаряКачествостратегии

Page 17: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Удивительный мир PROGRAMMATIC

Результаты кампаний типа А, ложатся в основу кампаний типа Б и др. CRM

активности.

Применяются LAL модели для расширения аудитории на инвентаре продавца (DEAL ID).

Внешние данные(а вот тут вопрос!)

ИЛИСобраны на каком-то инвентаре, который

не имеет отношения ни к данным клиента, ни к данным аудитории

рекламных премиальных площадок.

ИЛИ Это данные крупнейших порталов,

которые обладают достаточным знанием почти 100% РФ аудитории интернета. И предлагают собственный инвентарь, на

котором эти данные были собраны.

Стейтмент: Все DSP примерно одинаковы и зависят от умения оператора!Конкуренция развивается среди математиков DMP – чьё древо решений лучше.

Необходимость использования внешних данных третьих сторон не доказана практикой.Большая часть программатик РК без DEAL ID проходит на инвентаре сомнительного свойства.

Собственные данные(работают!)

С большой осторожностью и подозрительностью применяется

скрещивание собственных данных с данными внешних источников.

ХО

К

Page 18: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Идеальный мир

А.

DMPCRM

крутилка

Б.оффлайн

Б.

Page 19: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №5

Идеальный мир = результат воли человека. Избавьтесь от иллюзий, что программатик – это

панацея от необходимости думать, искать, анализировать информацию, принимать решения и нести за них ответственность!

Программатик в кампаниях типа А должен работать на сбор данных и не должен

сокращать целевой охват.

Page 20: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №6 – Naive Native

Native – это спец.проекты.Native – это редакционные рубрики.

Native – интеграция в механику.Native – это рекомендации.Native – это проекты 360.

Инриды – это не нэйтив.Маскировка под контент – это не нэйтив, а фэйк.

Хороший нэйтив-программатик – это качественная интеграция в контент с анализом не вчерашних, а уже

сегодняшних и будущих интересов пользователя!

Page 21: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Немного о мире традиционных иллюзийДля Интернета нет конкурентов на рынке медиа – есть только партнеры!

Множество названий для best practice: кросс-медийные РК, дополненный охват, стратегия 360 и т.д.

TNS Marketing Index 2015/2,

Россия (города 100 тыс.+), 16-64 года, недельный охват медиа, % от населения

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Телепередачи

Интернет

Радио

Газеты

Журналы

Page 22: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Все 12+ лет

Муж. 12-17

Муж. 18-24

Муж. 25-34

Муж. 35-44

Муж. 45-54

Муж. 55-64

Муж. 65+

Жен. 12-17

Жен. 18-24

Жен. 25-34

Жен. 35-44

Жен. 45-54

Жен. 55-64

Жен. 65+

74%

99% 99% 96%90%

76%

52%

26%

99% 99% 96%88%

75%

47%

18%

0.679

0.956 0.9620.916

0.813

0.629

0.459

0.274

0.9070.953 0.935

0.837

0.663

0.442

0.177

дек.14 дек.15

22 TNS Web Index Установочное исследование, Россия (города 100 тыс.+), декабрь 2015 года, 12+. Аудитория за месяц, % от соц-дем группы

Интернет лидер по качеству охвата в сегменте до35 лет

Page 23: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №7

Интернет – владеет экстра качественной аудиторией!

Проникновение позволяет ставить интернет в центр коммуникации 360.

Задача планера правильно выбрать тематический контекст, окружение рекламы

и эффективный инвентарь для кампаний.

Page 24: Big Data & Big Image_Николай Киселев

НЕЛИЦЕНЗИОННЫЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ЛИЦЕНЗИОННЫЙ

СОБСТВЕННЫЙ ЭКСКЛЮЗИВНЫЙ

Непрофессиональный Профессиональный

Низкое качествоМалоизвестный – 4 крупнейших онлайн-кинотеатра

– Сайты телеканалов– Качественный и известный контент

– только профессиональный контент высокого качества на всех платформах

ВИ

ДЕО

Выбор поставщика видео-инвентаря

Page 25: Big Data & Big Image_Николай Киселев

– особенности рекламы в длинном премиальном контенте

ВИ

ДЕО

53%в среднем по рынку

Viewability—метрика качестварекламного инвентаря

92%на сайтах онлайн-кинотеатров

Weborama исследование «Влияние качества трафика на бренд метрики», декабрь 2015

=+39%

Общая запоминаемость

+35%Запоминаемость бренда

+75%

Выбор поставщика видео-инвентаря

Page 26: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Работа на эмоции – кликабельные элементы в роликах, специальные эффекты и многое другое, что создаст фантазия

ВИ

ДЕО

Данные Weborama

Wow-roll – элементы ролика выходят за границы плеера

Высокий CTR – от 6%

Мини сайты и интерактивы: дополнительные элементы (кнопки и ссылки)

Высокий engagement rate – до 10%CTR – от 5%

Page 27: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №8

Безопасность данных

Безопасность личной информации

Навязчивая реклама

Агрессивная реклама

Экономика: затраты на интернет-

траффик

Потеря информации

Его святейшество

adblock

Экология:затраты на

электричество

Признайте персональную ответственность за нарушение границ частного пространства интернет-людей и развитие Adblock.

6 из 7ми основных причин блокировки – некачественная реклама!

Page 28: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Планирование без учета типа устройства, места,

времени и контекста

Шаг №9 – Закрепление пройденных ошибок

2.

Использование модных таргетингов, сокращающих

эффект от рекламы

Подмена целей или ошибка выбора инструментов

Отказ принять доминирующую роль

рационального выбора человека в интернете

1.

3.Подмена стратегии

возможностями метрик оценки

4.

Использование метрик оценки из других медиа

5.

«Всегда так делали»7.

6.

Page 29: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Шаг №10 – ИМХО Vi

Только лицензионный, профессиональный контент и только качественные и премиальные площадки.

Собственные сетевые продукты на премиум инвентаре: VideoNativeMobile

Programmatic

Мы готовы помогать всем, кто заинтересован в проведении качественных рекламных кампаний!

Page 30: Big Data & Big Image_Николай Киселев

Спасибо за внимание!Москва, ул. Горбунова, д.2БЦ «Гранд Сетунь Плаза»

[email protected]Телефон +7 (495) 234 44 27