Большие данные рассматриваются как следующая серьезная задача в области маркетинговых инноваций. Оцифровка индустрии маркетинга и рекламы приводит к накоплению огромных объемов данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать.
Компании могут извлечь выгоду из больших данных за счет принятия комплексных решений на основе данных в режиме реального времени, что позволяет им оптимизировать процессы и расширять возможности для адаптации и персонализации услуг. Разработка программного обеспечения для рекламы на заказ предоставляет эффективные решения, которые более рентабельны и лучше воспринимаются целевой аудиторией.
Большие данные = большие возможности
Возможность собирать и анализировать данные как из внутренних, так и из внешних источников имеет решающее значение для успешной цифровой рекламы.
Проблема возникает из-за того, что 80% данных неструктурированы. Фотографии, видео и сообщения в социальных сетях — это фрагменты информации, которые многое говорят о нас, но не могут быть обработаны обычными методами. Большие данные позволяют компаниям анализировать все собранные данные и получать ценную информацию.
Использование больших данных для оптимизации рекламы
Ориентация кампании на определенную аудиторию за счет использования имеющейся у вас информации об ее интересах и предпочтениях — это основная цель персонализации. Вот когда большие данные становятся чрезвычайно ценным источником справочной информации.
Ключевым преимуществом использования больших данных в рекламе является улучшенная коммуникация. Благодаря повышению точности данных реклама становится более актуальной и менее затратной.
Имя, адрес электронной почты, пол, возраст, местоположение, история платежей и поисковые запросы — это лишь небольшая часть, которая хранится в базе данных. Большие данные позволяют анализировать, систематизировать и систематизировать информацию для дальнейшего использования результатов для создания заметных рекламных алгоритмов и создания надлежащего персонализированного рекламного контента. В результате каждый пользователь получает персонализированное сообщение, основанное на его выборе, ранее посещенных веб-сайтах, связанных поисках и т. Д.
Поскольку реклама является неотъемлемой частью медиаиндустрии, исторически она проводилась исключительно на основе предположений. В настоящее время с помощью решений для больших данных рекламные компании могут лучше понять привычки потребителей и получить более подробное представление об их поведении. Решения для работы с большими данными не только предсказывают то, что клиенты хотят услышать от рекламы, но также предполагают эффективность высоконагруженных систем, что делает их важным компонентом рекламной системы, ориентированной на результат.
Большие данные и брендинг
Цель кампаний по брендингу — укрепить репутацию или узнаваемость бренда. Исторически это было областью телерекламы. В результате в онлайн-рекламе используются такие показатели телевизионной рекламы, как чистый охват и валовые рейтинговые баллы. Эффективность кампании по брендингу измеряется максимальным контактом с данной целевой аудиторией.
В некоторых случаях социальные и демографические факторы определяют, какие сегменты важны. Большие данные используются для точного прогнозирования этих характеристик для максимально возможного количества онлайн-пользователей.
При условии, что данные верны, рекламодатель может резко сократить свои расходы. Реклама достигает только заинтересованных пользователей, что приводит к существенному снижению затрат. Facebook — яркий пример такой формы использования данных. Facebook имеет доступ к хорошо проверенным данным о возрасте и поле благодаря данным для входа своих пользователей, и он имеет огромный охват на нескольких устройствах. Базовые данные идеально подходят для предоставления целевой рекламы нужным людям.
Прогнозы аудитории
Аналитика больших данных постепенно становится выбором многих медиа-организаций по всему миру. Он создает экосистему, которая привлекает внимание потребителей.
Большие данные помогают доставлять нужный контент нужным людям на нужной платформе в нужное время. Поскольку в настоящее время потребители могут выбирать форматы, такие как по запросу, с оплатой за просмотр, потоковое мультимедиа, на основе подписки и многие другие, контент теперь можно распространять по различным цифровым каналам, что позволяет медиа-компаниям собирать, обрабатывать, а также легко и эффективно анализировать пользовательские данные.
Объем данных, которые собираются каждый день, предоставляет широкие возможности для их анализа, чтобы узнать, какой контент хотят пользователи. Данные, собранные из социальных сетей, часто выявляют недооцененные закономерности, которые могут вызвать интерес пользователей.
Гиперлокальная реклама
Распространение мобильных устройств предоставляет специалистам по цифровому маркетингу и рекламодателям большие возможности предлагать рекламу для мобильных устройств, ориентированную на нужных клиентов. Например, магазины могут рассылать рекламные объявления, обещающие скидки или другие льготы клиентам, находящимся поблизости, и тем самым стимулировать их пройти через их двери.
Доказано, что гиперлокальная реклама увеличивает вовлеченность клиентов и коэффициент конверсии. Однако существует риск раздражения, поскольку некоторые потребители могут испугаться того факта, что рекламодатели знают, где они находятся, в режиме реального времени. Следовательно, маркетологам придется пойти на определенные компромиссы, чтобы сохранить рентабельность своей рекламы и минимизировать количество жалоб.
Наш опыт в проектировании и разработке рекламных систем
Переход на систему, которая работает при высокой нагрузке, обрабатывает тысячи запросов в секунду и максимально использует большие данные, определенно расширит возможности рекламной кампании. Среди решений, созданных СКЭНД, — высоконагруженная рекламная система. В нашу компанию пришел заказчик с целью создания системы, способной обрабатывать сотни миллионов запросов пользователей в день.
Решение довольно простое и элегантное, чтобы справиться с задачей, и достаточно масштабируемое для будущих задач. В настоящее время заказчик имеет в виду идею более частого использования больших данных, поэтому эту возможность нужно было изначально предусмотреть в дизайне системы.
Инженеры СКЭНД пришли к следующей схеме. Интерфейсный кластер с SSL и балансировщиком подключен к кластеру веб-серверов. Далее следует упомянуть СУБД в кластере, но в нашем случае путь к данным немного отличается.
Во-первых, данные появляются в кэше оперативной памяти Redis. Затем он передается в анализатор статистики до попадания в базу данных. Когда база данных должна возвращать данные, она направляет их через программу предварительной выборки, прежде чем достигнет Redis, веб-сервера и, наконец, внешнего интерфейса.
Такая схема позволяет заказчику получить следующие преимущества:
- Решение с высокой нагрузкой, которое может оставаться работоспособным при большом количестве запросов.
- Данные проходят через анализатор статистики, который помогает собирать важную статистику по рекламе.
- Решение легко справляется со сбором и анализом больших данных.
Последний вариант реализуется с помощью Hadoop, который добавляет новый уровень анализа к просмотрам и измерениям щелчков в структуре системы. Таким образом, всю рекламную систему можно легко перевести на Big Data в короткие сроки.
Тестирование под высокой нагрузкой
Решение прошло полевые испытания. При средней загрузке системы в миллионы запросов в час он работает стабильно и даже не достигает пиковой нагрузки.
Поскольку у клиента несколько миллионов уникальных пользователей в месяц, для реального набора данных требуются сотни гигабайт ОЗУ, даже в кеше, для подсчета действий пользователей.
Это задача настоящих больших данных, которые у нас есть. Соответствующие алгоритмы уже находятся в разработке и могут быть реализованы в кратчайшие сроки.
Заключение
Услуги по разработке больших данных для маркетинга и рекламы стали настоящей тенденцией в последние годы. Трудно представить точный таргетинг без надежных алгоритмов, использующих потоки больших данных. Хотя основы рекламы остаются неизменными, существующие концепции, продукты и услуги рекламных систем должны связывать продавцов с потенциальными покупателями совершенно новым и ориентированным на данные способом.
