Big Data? Nie, to już Hellabytes, czyli piekielnie dużo bajtów

Przeczytaj także: Marketing szeptany a spam-marketing

Według niej nie wystarczy tylko docierać na podstawie danych do konkretnej grupy docelowej. Warto przede wszystkim optymalizować dane, tzn. analizować zachowania użytkowników na naszej witrynie, szacować potencjał konwersji, a następnie wykorzystywać te dane do optymalizacji całych kampanii reklamowych. W optymalizacji danych pomocne okazują się nie tylko informacje zawarte w plikach cookies, ale przede wszystkim różne sygnały dostarczane przez platformy typu DSP (Demand Side Platforms).

– W przypadku optymalizacji konwersji całej kampanii reklamowej warto wspomnieć o trendzie zwanym „look alike modeling”. Ta strategia jest opłacalna zwłaszcza wówczas, gdy mamy niski wolumen cookiesów, tzn. gdy targetujemy na cookiesy, których mamy bardzo mało. Problemem jest wyrobienie budżetu czy ilości zaplanowanych odsłon. Dzięki „look alike modeling” możemy znacząco rozszerzyć target kampanii. Wyszukujemy bowiem dodatkowych użytkowników, którzy zachowują się w Sieci podobnie do tych z naszej grupy docelowej, mających dodatkowo żądaną przez nas intencję zakupową. Wówczas nie tylko rozbudowujemy target, lecz także zwiększamy szansę na wzrost współczynnika konwersji – tłumaczy Piotr Prajsnar.

Big Data otwiera oczy reklamodawcom

Dane to nie tylko nitka do kłębka, jakim jest użytkownik. Pozwalają nie tylko go odnaleźć i dotrzeć do niego, lecz także zweryfikować, czy grupa docelowa została zdefiniowana przez reklamodawcę w sposób prawidłowy. Często bowiem okazuje się, że reklamodawcy mylnie określili swój target.

– Czasami może się zdarzyć, że nasz klient wychodzi od bardzo sztywnych ram kampanii, np. definiuje swój target w sposób sztywny, nie zdając sobie sprawy z tego, że robi błąd. Wtedy warto mu wcześniej przedstawić symulację, coś w rodzaju kampanii testowej, powołując się dodatkowo np. na poprzedni case i powiedzieć: „Słuchaj, to się nie sprawdzi. Trzeba albo zastanowić się nad rozszerzeniem grupy docelowej, albo nad jej całkowitą zmianą. Być może warto byłoby przeznaczyć część budżetu na przeszukanie nowych segmentów użytkowników po to, by znaleźć ten, który „zaskoczy”. Wówczas Big Data okazuje się również skutecznym narzędziem retargetingowym – przekonuje Bartłomiej Malinowski, Business Development Director w Adform.

Pierwsze efekty popularyzacji zastosowań Big Data powoli stają się widoczne. Coraz więcej witryn korzysta z danych personalizując i targetując reklamy pod konkretnych użytkowników, czyli konkretne pliki cookies.

– Do tej pory zrealizowaliśmy przy użyciu danych około 500 kampanii reklamowych. Aktualnie mamy aktywnych 80 kampanii reklamowych. W przypadku zastosowania Big Data w kampaniach wzrosty oscylują w granicach od 20 proc. do nawet 120 proc. Otwieramy nową epokę, jeśli chodzi o reklamę w Internecie: Big Data Marketing. Kończy się era masowych ataków reklamowych i strzelania na oślep, gdzie popadnie, a nóż widelec przypadkiem trafi się jakiegoś internautę – tłumaczy Łukasz Kapuśniak, Big Data Chief Officer w Cloud Technologies.

Michał Anioł Big Data

Big Data jest w stanie posprzątać śmietnik w internecie, tworzony przez reklamy masowe. Reklama wykorzystująca dane jest też mniej inwazyjna, a bardziej dyskretna i pomocna. Trzeba jednak pamiętać o tym, że Big Data nie jest źródłem wszelkiego dobra w marketingu internetowym, nie jest też rozwiązaniem wszelkich jego problemów. Na pewno jednak jest odpowiedzią na te, które trapią go najbardziej.

Nie jest istotne to, czy będziemy mieli do czynienia z zetta-, yotta- czy nawet hellabajtami, póki nie będziemy dysponować odpowiednimi narzędziami analitycznymi, które pozwolą z tych danych zrobić jakiś użytek, gdy ilość danych przełoży się na ich jakość. Wszystko jest zatem kwestią pewnego specyficznego spojrzenia rozłączającego i łączącego zarazem, spojrzenia analityczno-holistycznego. Niektórzy w nieociosanej, kamiennej bryle nie zobaczą nic, poza zimną i nieforemną fakturą. Ale artysta-rzeźbiarz, obdarzony takim spojrzeniem i wyposażony w odpowiednie narzędzia, będzie w stanie zobaczyć w tej bryle coś innego – i przekuje ją w dzieło sztuki. Big Data jest takim kamieniem.
Najwyższa pora wyrzeźbić z niego coś więcej.