Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть
Несмотря на всю анонимность, доступ к таким данным имеет огромную важность. Например, розничная сеть может обратиться к данным панельного исследования и выявить каждого человека, пьющего спортивные напитки чаще обычного и живущего неподалеку от одного из ее супермаркетов. Это дает продавцу достаточно конкретную группу для дальнейшей работы. Затем он может передать «слепые» коды третьей нейтральной стороне, имеющей право использовать физическое имя и адрес для дальнейшей маркетинговой работы. Это позволяет компаниям, работающим с Kantar, нацеливаться на небольшие сегменты клиентов, сходных между собой с точки зрения покупательского поведения.
Цифровые сети
Мы уже показали, каким образом можно использовать внутренние и внешние базы данных для поиска потенциальных клиентов или выяснения того, на что тратят свое время в Сети крупные группы людей. Теперь же давайте посмотрим, каким образом вы можете выйти на индивидуального потребителя в Интернете.
Предположим, что некая фирма, занимающаяся брокерским обслуживанием в Сети, знает, что посетители сайта CNNMoney.com с большим вниманием относятся к их предложениям. Но при этом очевидно, что не каждый посетитель сайта CNNMoney является для фирмы целевой аудиторией. Так каким же образом она решает, кому показывать свою баннерную рекламу на сайте CNNMoney, а кому – нет? Поскольку за каждое появление баннера фирма платит CNNMoney определенную сумму, то подобный вопрос стоит довольно остро.
И здесь в игру вступает таргетирование в онлайне на индивидуальном уровне – пожалуй, самое интересное направление маркетинга нынешнего дня, ставшее доступным благодаря потрясающим технологическим инновациям. Для того чтобы разобраться с ним в деталях, давайте сделаем шаг назад.
Брокерская интернет-фирма может передавать свои баннеры CNNMoney двумя способами. Первый – компания выходит напрямую на CNN и просит разместить баннеры так, чтобы они появлялись при просмотре пользователями по нескольку раз. Второй вариант состоит в том, чтобы действовать через рекламную сеть (брокера), сопоставляющую спрос на размещение рекламы со стороны этого рекламодателя (и других рекламодателей, работающих в области финансовых услуг) с количеством места на рекламных площадках веб-сайта CNN (издателя).
Несмотря на прямолинейность этой схемы, она интереснее, чем может показаться поначалу. Рекламные сети отлично понимают ценность каждого посетителя сайта. Довольно быстро они начали фиксировать каждый случай отправки рекламы человеку, блуждающему по Интернету. В результате они знали, что определенный баннер показывался определенному человеку в определенном месте и в определенное время. Этот лог очень похож на логи баз данных веб-сайтов, описанные выше. Отправляя на компьютеры пользователей cookie, рекламные сети могли отслеживать, кто из них нажимает на рекламную ссылку. А это позволяет им следовать за посетителями с одного сайта на другой.
Предположим, вы зашли на первый сайт, использующий рекламные сети для размещения онлайновой рекламы на своих площадях. Допустим, рекламная сеть показывает рекламу джинсов. Сеть добавит на ваш компьютер cookie, в котором отмечено, на какой баннер вы смотрели и нажали ли вы на него.
На баннер вы нажали, но джинсы на этом сайте вам не понравились, и вы переключились на другой сайт, где принялись разглядывать свитеры. Если второй сайт принадлежит той же рекламной сети, что и первый, он распознает содержание cookie на вашем компьютере и сможет показать вам баннер с изображением джинсов другого покроя. Именно это и объясняет, почему порой при переходе с сайта на сайт вас сопровождает баннер одной и той же компании.
Не случайно, что у Google, Yahoo! и Microsoft, владельцев крупнейших сетей, – самые мощные поисковые системы. Этим компаниям удалось создать базы данных, в которых содержатся данные о каждом посетителе, о том, что они искали и какую рекламу видели. Насколько велика вероятность того, что человек нажмет на ваш рекламный баннер или даже купит ваш продукт? Вы правы – довольно большая. Когда потенциальные рекламодатели говорят, что хотят достучаться до людей, желающих получать от жизни только все лучшее (своих потенциальных клиентов), то рекламная сеть настраивает показ баннеров так, что их увидят наиболее подходящие люди. Чем больше рекламодатели тратят на работу с сетью, чем точнее рекламные сети проводят таргетирование, тем выше результативность рекламных объявлений. Вот почему наши столь привлекательные цифры делают большое дело по всему миру для таких компаний, как Google, Yahoo! и Microsoft.
И вот теперь – о самом интересном. Если я представляю брокерскую интернет-фирму, то, вполне очевидно, буду готов заплатить больше за то, чтобы мой баннер был показан компьютеру, пользователь которого с высокой вероятностью может стать моим клиентом. Дорого ли это стоит? Вы можете посчитать сами – расчеты в данном случае довольно просты:
A = (P(C) × MC) / ROI,где
A – допустимая цена, то есть максимальная цена, которую компания готова платить за показ своей рекламы определенной персоне;
P(C) – вероятность того, что простой зритель станет держателем карты;
MC – маржа в расчете на одну конверсию, то есть прибыль, которую получает компания от работы с человеком, ставшим держателем карты;
ROI – величина ожидаемой прибыли на инвестиции. Если компания ожидает, что ROI составит три к одному, то цена, которую она готова заплатить (A), будет ниже, чем в случае, если бы ROI составляла два к одному.
Обычно компании довольно хорошо представляют себе величины MC и ожидаемой ROI. Ключевой параметр в приведенном выше уравнении – это P(C), то есть шансы на то, что кто-то подвергнется конверсии.
Согласитесь, было бы здорово, если вы могли бы рассчитать P(C) и допустимую цену для каждого cookie, а затем заплатить лишь за те, которые стоят меньше допустимой цены. Это вполне возможно, и вот как лучше это сделать. Предположим, что и вы, и я завтра зайдем на сайт ESPN.com. Я люблю компьютерные игры, а вы нет. Компания EA Sports выпускает на рынок новый симулятор баскетбольного матча и планирует рекламировать его в онлайне. Эта компания видит, что вы заходите на сайт ESPN.com, и у нее есть возможность разместить свою рекламу в верхней части наиболее часто посещаемых страниц сайта. Это обойдется компании в 5 центов. В реальности цена будет равна примерно 0,003 цента, или около трех долларов за одну тысячу показов, то есть рекламных объявлений, но для упрощения математических расчетов давайте посчитаем цену равной 5 центам – это позволит вам обойтись без калькулятора. Кроме того, компания знает, что вы никогда не посещали сайты, посвященные компьютерными играм, видели рекламу игр, но не нажимали на нее и что на сайте ESPN вы заходите только на главную страницу и страницы, посвященные гольфу. Ваш показатель P(C) будет низким (значительно ниже 5 центов).
