PaaS и платформы
Платформа – это бизнес-модель, которая позволяет нескольким участникам (производителям и потребителям) подключаться к ней, взаимодействовать друг с другом, создавать и обменивать стоимость.
Примеры успешных компаний, реализовавших платформенную модель – Alibaba, Amazon и Facebook.
Что такое DMP-платформа?
При работе с цифровым маркетингом возникает вопрос: как сделать так, чтобы предложение максимально соответствовало потребностям клиента? Продать случайному человеку случайный товар из ассортимента гипермаркета сложно. Это как стрелять в небо. Но если мы знаем, что человеку необходимо или понадобится в ближайшем будущем, шансы на успешную продажу значительно вырастают.
Например, продать автомобилисту зимой после снегопада новую щетку для снега – труда не составит. Но как узнать, у кого есть машина, а кто из владельцев автомобилей давно не покупал новую щетку?
Где взять такие данные? Каким образом их обработать?
На помощь приходят технологии сбора и анализа Больших данных.
А происходит это так.
Любое действие в Интернете оставляет в сети след. У каждого пользователя (на самом деле у браузера пользователя) есть свой уникальный идентификатор – cookie. Он позволяет отслеживать действия пользователя на сайте (или нескольких) в течение ограниченного количества времени. Затем идентификатор меняется.
Если пользователь находится на сайте или заходит на него через разные браузеры, то у него будет много разных идентификаторов. Cookie также могут устанавливать внешние серверы, не имеющие срока окончания. Это позволяет отследить сессии пользователя при повторном появлении в Интернете. При этом, cookie не всегда точно определяют тип пользователя, потому что за компьютером могут находиться попеременно разные люди.
Многие сайты устанавливают специальный код, который называется «пиксель». Назван он так потому, что загружается в виде изображения с минимальными размерами один пиксель на один пиксель. Его задача – собирать данные о посетителях сайта, включая их cookie.
Что происходит дальше?
Пиксель передает данные об аудитории в единую платформу. Так, данные с пикселя Facebook, который установлен на сайте, передаются в единую платформу обработки данных Facebook. Платформа определяет, к каким частям (сегментам) аудитории относится клиент, и таким образом запоминает его характеристики.
Сегментировать аудиторию можно по интересам, возрасту и так далее. Для этого используются самые разные методы. Самый простой метод – «если – то»: если пользователь пришел с сайта о спиннингах, то ему может нравиться рыбалка. Метод сложнее – машинное обучение.
Так вот, такие платформы, которые собирают данные с сайта и позволяют обогатить их дополнительной информацией, называются DMP (Data Management Platform или «платформа для управления данными»).
Данные, собранные с пользователей, можно использовать. Например, сделать маркетинговую кампанию точечной, коммуницировать только с подходящей под нее группой пользователей:
– предложить существующим клиентам какой-то продукт в дополнение к действующим продуктам.
– предложить новым пользователям уникальные условия, чтобы они стали новыми клиентами.
Таким образом, данные, получаемые из DMP через пиксель, направлены на повышение эффективности конверсии, то есть на превращение новых пользователей в клиентов, клиентов в лояльных клиентов и так до бесконечности.
DMP1.0
История DMP начинается с ростом популярности цифрового data-driven маркетинга. В нем предложения строятся на основе анализа данных о продажах, клиентах и, часто, не связанных с ними напрямую данных.
Цифровой маркетинг был представлен несколькими уровнями, на каждом из которых работают соответствующие платформы:
– DMP (Data Management Platform) – цифровая платформа, которая собирает, агрегирует различные данные о пользователях, чтобы получить информацию о сегментах аудитории.
– DSP (Demand Side Platform) – цифровая платформа для покупки баннерной, видео, мобильной или поисковой рекламы. Данная платформа исполняет код и предлагает пользователям те или иные товары на основании подготовленного ранее профиля со стороны DMP, то есть она управляет кампаниями. DSP представляет покупателя рекламного контента.
– SSP (Supply Side Platform) – инструмент измерения монетизации посещений цифровых ресурсов (веб-сайта или мобильного приложения), которые он оптимизирует для издателей (publisher) предложения по рекламным позициям для рекламных бирж (AdExchange), подкрепленные результатами по анализу эффективности конверсии. SSP представляет продавца рекламного контента.
– AdExchange – рекламные биржи, которые подобно фондовым биржам обрабатывают, размещают рекламные объявления и устанавливают взаимоотношения покупателей и продавцов (рекламодателей – advertisers, тех, кто публикует рекламу).
Например, если компания Coca-Cola захочет запустить кампанию в Интернете, то она обратится к соответствующим медиа-агентствам, те, в свою очередь, разместят заявку на проведение кампании на соответствующей рекламной бирже, а ее уже увидят сервера рекламных агрегаторов и покупателей.
Одна из таких первых бирж была открыта в США в 1996 и называлась DoubleClick. Вначале она работала как application service provider, то есть предоставляла сервисы и приложения для пользователей в виде рекламы. В 1999–2001 годах DoubleClick, обслуживающая и предоставляющая рекламу на тот момент для 11,5 тысяч веб-сайтов, провела серию поглощений компаний, став крупнейшей онлайн-биржей по рекламе. Были куплены несколько быстрорастущих компаний NetGravity и Abacus Direct. Позднее, в 2007 году, Google купил DoubleClick за 3,1 миллиарда долларов, организовав на ее основе полноценную маркетинговую платформу.
В реальном времени покупатели и продавцы взаимодействуют друг с другом для покупки и размещения рекламы в digital-каналах – на сайтах, в мобильных приложениях и поисковых запросах. Основу этого взаимодействия выстраивают как раз данные, собирать которые помогают DMP-платформы. Но DMP-платформы обычно только представляют сторону покупателя (рекламодателя).
Они собирают три типа данных:
– Собственные данные (First party data) – данные пользователя, в том числе персональные и контактные, а также информация о его действиях в digital-канале (мобильное приложение, сайт, поиск и так далее), все это компания собирает сама.
– Данные о маркетинговых активностях (Second party data) – результаты проведения кампаний, информация по откликам, конверсии, а также поведенческих факторах, которая компания может купить у других источников, где был пользователь. Этакий аналог собственных данных, которые купили у другой компании.
– Данные третьих лиц (Third party data) – сегменты и аналитика, которую предоставляют специальные провайдеры данных, благодаря синхронизации через cookie с различными поставщиками данных.
Отличие DMP от CRM-систем
Часто маркетинговые кампании проводятся с участием CRM (Customer Relationship Management – системы управления взаимоотношениями с клиентами). Поэтому DMP и CRM иногда путают. Однако, DMP и CRM не равны. Маркетинговая компания InBrief выделила ключевые отличия платформ друг от друга:
DMP используется в основном для привлечения новых клиентов и расширения уже существующей клиентской базы за счет look-alike моделирования (то есть поиска групп клиентов, похожих на существующие).
На DMP могут собираться все типы данных.
Персональные данные внутри системы максимально отделяются от остальных. Это делается из-за законодательных ограничений.
DMP разрабатываются по большей части для взаимодействия с рекламными сетями.
Принцип работы заключается в поддержании большой cookie-базы с анализом уже «встроенных» аудиторий, чтобы найти максимальное соответствие для рекламной или маркетинговой кампании.
CRM используется преимущественно для удержания потребителей и развития уже существующей базы клиентов (например, для увеличения активности во время промо-акций, числа покупок в чеке и так далее).
Собираются преимущественно first- и second party данные.
Потребителям присваивается уникальный ID, создается и дополняется персональный профиль на основе множества каналов (известных и анонимных), доступ к которому можно использовать для различных целей.
Разрабатывается преимущественно для сбора данных за счет интеграции маркетинговых каналов.
Принцип работы заключается в механизме персонализации с анализом поведения, вовлечения в контент и так далее, в целях дальнейшей предиктивной аналитики (например, где вероятнее «отток» клиентов) и еще большей персонализации.
DMP 2.0 – Траектория развития
Согласно данным компании IDC, ежегодный объем прироста мировых данных составляет 16.3 зеттабайта (триллион гигабайтов). К 2025 году этот прирост достигнет отметки в 163 зеттабайта. Тогда будут доступны новые данные для анализа, управления и расчета наиболее подходящего предложения.
Среди новых групп данных есть, например, психографика, нейрофизиология, данные с бытовых устройств (умные холодильники и прочие приборы). Психографика позволит делать умную персонализацию – например, в письме от интернет-магазина будет не только ваше имя, но и привычные вам стиль и лексика.
Умные устройства смогут поставлять много (относительно) честной информации о поведении пользователей. Если ваш умный горшок для цветов уже полгода подает сигналы о том, что цветы в нем засохли, и сайты про садоводство вы больше не посещаете, то рекламу с новыми товарами на эту тему вам, вероятно, могут больше не присылать.
Все это сильно повлияет на существующий ландшафт решений по предоставлению цифровых товаров.
Для определения существующих векторов развития следует разобраться с развитием платформ, управляющих клиентскими данными:
– Эволюция CRM → ACRM → CDP (Customer Data Platform)
– Эволюция DMP → DXP (Data Exchange Platform)
Эволюция CRM
Большинство бизнес-приложений имеют внутри встроенную, либо подключенную извне (как например Salesforce.com) платформу CRM для управления данными о своем клиенте.
Следующим этапом идут платформы автоматизации предложений под те или иные сегменты аудитории. Несмотря на то, что инструментов на рынке много, примеров успешной интеграции платформ Marketing Automation (они же ACRM) мало. Но все же компаниям требовалось научиться объединять данные пользователя о его действиях в сети, его учетной записи и, например, информации о его взаимодействии с call-центром компании.
В этом смысле CDP является большой базой, которая объединяет как данные, получаемые из фронт-офисных систем (CRM), так и данные из третьих сторонних источников (DMP), но, в отличии от DMP, CDP работает с профилем, а не только с cookie.
Сегодня в основе успешного CRM лежит CDI (Customer Data Integration). Это категория платформ работы с персональными данными, которая позволяет унифицировать профиль клиента, работая на уровне контроля качества данных и объединяя похожие образы следов или профилей клиента.
Но, в отличии от CDP, CDI работает со внутренними системы компании, получая единый профиль клиента.
Если работать над объединением offline-online данных за пределами систем компании, то в таком случае CDI может эволюционировать в CDP для решения задач по получению единого профиля.
Отличительная особенность CDP – это поддержка автоматизации маркетинговых кампаний.
Эволюция DMP
Первые DMP были созданы до того, как Google/Facebook открыли свои API для работы с аудиторией (устанавливать пиксель, работать с сегментами и другие вещи, о которых было рассказано выше).
С появлением этих больших игроков система устоялась и стала основной инфраструктурой для развития цифрового маркетинга. Но в ней есть недочет: возможность продавать рекламные объявления есть, а вот возможности продавать и покупать данные на уровне сервиса – нет.
Именно поэтому в качестве следующего шага развития DMP-платформы будут превращаться в DXP (Data Exchange Platform), в так называемые биржи по обмену данными, где можно разместить свои данные или купить необходимые, заключив прямой контракт с их владельцем.
Data Exchange Platform еще не имеет устоявшегося определения.
Например, по версии исследовательской компании Gartner, такие платформы называются Digital Marketing Hub.
Известный эксперт в области цифрового маркетинга Джонатан Бистон разобрал магический квадрант Gartner для DMP-платформ. На нем были указаны сразу и DSP-платформы, и DMP, и SSP, и это сильно сбивало всех с толку. Используя свой уникальный опыт по работе как в AdTech, так и в компании Adobe, он переделал этот магический квадрант в более подходящую форму, способную раскрыть суть Digital Marketing Hub, объединившего сразу несколько направлений.
Основная мысль, которую хотел донести Бистон складывается так:
«Взгляд на то, что такое Digital Marketing Hub, зависит от перспективы, с которой смотрит основной потребитель, входящий в одну из четырех групп. Каждый из четырех потребителей видит конечную цель исключительно в своей плоскости, но при этом инфраструктура может быть общей и совмещать миллиарды новых данных о пользователях, устройствах и используемом контенте».
Экосистемы
Экосистема представляет собой набор услуг, который объединяет пользовательский опыт.
Потребительские экосистемы, как правило, сосредоточены на таких потребностях как путешествия, здравоохранение и жилье. Системы B2B обычно вращаются вокруг определенного лица, принимающего решения, например, маркетинга и продаж, операций, закупок или профессионалов в области финансов.
В чем преимущества экосистем?
– Они действуют как шлюзы и снижают затраты клиентов на переключение на связанные услуги. Например, мессенджеры WeChat и Line позволяют пользователям совершать покупки, регистрироваться на мероприятиях, читать новости и общаться с врачами через один интерфейс. Пользователям не нужно переключаться между порталами, управлять множеством паролей и вообще помнить про несколько сервисов.
– Они используют сетевые эффекты. Google Nest стал основой для экосистемы смарт-домашних продуктов и, например, присылает своим клиентам ежемесячную карточку отчета по использованию энергии и сравнивает этот расход с показателями соседей (и это дает контекст). Одновременно с этим компания передает агрегированные данные поставщиков коммунальных услуг. Эта информация может помочь им оптимизировать свои процессы.
– Они объединяют данные по ряду услуг. Одна медицинская компания извлекает данные высокой точности из системы здравоохранения и применяет ее к жизни пациентов для улучшения здоровья человека. Другой пример: сервис Dash берет данные по отзывам и сервисным компаниям у автопроизводителей, а потом делает персонифицированные рассылки своим клиентам.
Консалтинговая компания McKinsey прогнозирует появление двенадцати глобальных экосистем, относящихся к различным сферам бизнеса, к 2025 году.