Евгений Легкий, основатель RuTarget
Один из главных плюсов цифровой рекламы, недоступный при размещении рекламы на телевидении или в прессе, - это таргетинг и возможность автоматизации процессов.
Рекламные интернет-технологии постоянно модернизируются, и теперь на смену обычной digital-рекламе пришел искусственный интеллект programmatic-систем. Технология использует данные бизнеса и сторонних поставщиков для поиска в Сети наиболее перспективной аудитории и показа рекламы именно ей. Например, при рекламе банка мало найти человека, который хочет воспользоваться его услугами. Желательно, чтобы он также соответствовал ряду критериев - уровень дохода, семейное положение и т.д. Использование programmatic существенно снижает затраты на лидогенерацию (получение контактных данных потенциальных клиентов), поскольку в отличие от традиционных каналов размещения позволяет каждый раз обращаться именно к новой аудитории, а не платить за взаимодействие с одними и теми же пользователями снова и снова.
Programmatic-системы отбирают пользователей для показа рекламных объявлений не только на основе социально-демографических данных, но и с учетом поведения человека в Интернете. Система анализирует просмотренные сайты, поисковые запросы, совершенные покупки, профили в соцсетях. Таким образом, банки могут привлекать наиболее качественную аудиторию, не растрачивая рекламный бюджет на показы объявлений людям, которые не соответствуют необходимым критериям. Например, если человек ищет в Интернете информацию по условиям ипотеки различных банков и строительных компаний, то показ баннера с рекламой этой услуги именно ему будет перспективнее, чем массовый показ всем пользователям подряд. При этом информация в системе полностью анонимна: в процессе путешествия по Интернету на компьютере создаются специальные служебные файлы cookie, которые и передаются на серверы рекламной системы для дальнейшего анализа.
Одна из возможностей programmatic - построение "сегментов аудитории". На основе данных клиентов из CRM-системы банка создается профиль платежеспособного и надежного клиента. Затем programmatic ищет в Сети пользователей, которые соответствуют заданным критериям и недавно интересовались в Интернете банковскими услугами. Именно эти люди и увидят баннер соответствующего банковского продукта.
Банки с помощью технологий работы с данными могут анализировать потребности своих клиентов: отслеживать, какие банковские услуги они или похожие на них пользователи ищут в Сети, и вовремя предлагать им новые полезные продукты, чтобы они не обратились к конкурентам. Помимо этого programmatic экономит и ресурсы банка. Например, обзвон потенциальных клиентов специалистами колл-центра недешев, поэтому логично выделить наиболее перспективных людей и делать предложение только им. Сегментация при показе таргетированных сообщений позволяет значительно сэкономить рекламный бюджет и добиться более высокого отклика (минимум на 15% выше, чем при ее отсутствии).
Оценка потенциального клиента (скоринг) может включать в себя не только анализ традиционных данных (семейное положение, доход, возраст, должность, кредитная история), но и учитывать социальную информацию, которую человек сам оставляет о себе в Интернете. Условно говоря, если человек часто заходит на сайты казино, а недавно опубликовал в профиле Facebook информацию о смене места работы, то он будет не самым желанным заемщиком для банка, и риск невозврата при работе с ним скорее всего высок. Если в анкете сравнительно легко указать несоответствующую действительности информацию, то полностью изменить свое поведение в Интернете практически невозможно. Автоматизированная система не задает вопросов, поэтому узнает то, о чем потенциальный клиент не расскажет сотруднику банка. Соответственно, любителю азартных игр, если он заполнит анкету на кредит в банке, использующем онлайн-скоринг, система посоветует отказать.
Формула онлайн-скоринга рассчитывается отдельно для различных продуктов, поскольку критичные для претендента на ипотеку факторы могут не иметь веса для получателя потребительского кредита. Банки обладают огромным объемом информации о своих клиентах. Данные о транзакциях дают информацию о том, какие товары, в какое время, в каком месте предпочитают покупать представители определенного сегмента аудитории, а сами банковские карты могут быть задействованы в различных программах лояльности. Уже сейчас такие программы лояльности есть у самих банков и некоторых их крупных партнеров - при оплате определенных услуг картой банка начисляется бонус или частичный возврат на счет клиента. При помощи технологии работы с данными число таких партнеров может увеличиться, а предложения - стать более привлекательными. Но накопить значительный объем данных мало. Нужно суметь грамотно воспользоваться ими, а без технологий это невозможно.