×
Анализ «больших данных» выводит персонализированную рекламу на новый уровень

Компания Struq готовится представить инновационную систему показа персонализированных рекламных объявлений. Она будет точно идентифицировать пользователей независимо от того, где именно они выходят в интернет и под каким аккаунтом зарегистрированы. Если идея окажется успешной, то вскоре вся реклама будет носить индивидуальный характер. При её автоматическом выборе будут учитываться известные предпочтения пользователя, его предыдущие покупки, текущее местоположение, характеристики экрана и то, чем он занят в данный момент.

 

По словам генерального директора компании Struq Сэма Барнетта (Sam Barnett), сегодняшние альтернативы, обходящиеся без технологий анализа «больших данных», выглядят крайне неубедительно: «Самые передовые системы персонализации рекламы стабильно достигают пятидесятипроцентной точности результата. Это всё равно что стрелять в темноте: половина выстрелов не достигнет цели».

 

Сэм Барнетт (фото: Hugo Greenhalgh / ft.com)

Сэм Барнетт (фото: Hugo Greenhalgh / ft.com).

Компания Struq занимается рекламными технологиями с 2008 года. На сегодня у неё есть дополнительный офис в Германии, открыты филиалы в Нью-Йорке, Сан-Паулу, Стамбуле и Лондоне. Фирма работает с крупными брендами, такими как Boss, Levis и Uniqlo. Только за последние два года компания смогла сгенерировать 35 трлн персонализированных объявлений.

Разработка системы целенаправленной рекламы была окружена покровом тайны. Долгое время она велась в статусе закрытой бета-версии, многие детали не разглашаются до сих пор. Возможно, её выход в виде коммерческого продукта полностью преобразит маркетинг. 

Как поясняет Барнетт, ключом к успеху в современной рекламе служит точная идентификация людей. Чем больше рекламодатель знает о человеке, тем точнее сможет подобрать интересное ему предложение. Никто не хочет оплачивать рекламу, которую большинство посетителей даже не захотели смотреть.

Сегодня интернет-пользователь вовсе не обязательно сидит перед монитором настольного компьютера, как это было несколько лет назад. Он может увлечённо работать за ноутбуком в интернет-кафе, посетить веб-ресурс на минутку со смартфона, пока ждёт в очереди, или лежать дома на диване с планшетом. 

В каждый из этих моментов один и тот же человек находится в разных психологических состояниях. В одном случае его внимание привлечёт определённое изображение, в другом — тщательно подобранный текст. Так можно работать с пользователем лишь часть времени. Как минимум в трети случаев люди категорически не желают видеть вообще никакую рекламу. Тогда показывать её вовсе нет смысла, как бы хороша и тщательно подобрана она ни была.

Пока показатель эффективности Struq оценивается на уровне 60–70%, но для бета-версии это уже очень внушительный результат. Барнетт считает, что после выхода коммерческого релиза точность работы с аудиторией будет близкой к ста процентам. За счёт этого компания сможет увеличить эффективность рекламы в розничной торговле в несколько раз.

Команда Struq насчитывает более 50 человек (фото: struq.com)

Команда Struq насчитывает более 50 человек (фото: struq.com)

Подробностей Барнетт пока не раскрывает. Очевидно, что данные о пользователях и их предпочтениях формируются из журнала посещённых сайтов, истории поиска и других следов интернет-активности, которые Struq каким-то образом получает напрямую или приобретает у разных компаний. «Я не имею права называть их, – говорит Барнетт, – иначе на меня подадут иск, а вся история проекта закончится судом».

 

В качестве намёка он лишь поясняет, что привычки выдают человека сильнее всего. Например, каждый пользователь посещает определённый набор веб-страниц, и обычно он не превышает десятка–двух сайтов. Уже эта подборка весьма точно позволяет отличить людей друг от друга.

 

Среди конкурентов Struq сегодня можно отметить Drawbridge и Tapad, однако Барнетт считает, что их технологии устарели, поскольку используют вероятностные подходы. В этом случае высокий процент попаданий всё равно не гарантирован.

 

Вице-президент по маркетингу компании Drawbridge Дэрил Макнатт (Daryl McNutt) соглашается с такой оценкой лишь отчасти. В свою очередь, он указывает на слабые стороны Struq: «Да, мы применяем вероятностный подход, но не ограничиваемся им, а точная идентификация пользователей — слишком грубое вмешательство в частную жизнь. Все данные у нас обрабатываются как анонимные сведения, и мы всё равно достигаем цели в 85% случаев».

 

Выбирая между приватностью и повышением эффективности рекламы, Барнетт делает ставку на второе. Релиз новой платформы станет доступным для коммерческого использования в ближайшие дни. Он уже был предварительно протестирован среди трёхсот пятидесяти крупнейших компаний, осуществляющих розничные продажи в девятнадцати странах мира.

Источник: http://www.computerra.ru/95238/struq-bigdata/