Где у них густо, у нас пусто: AdTech в России

Где у них густо, у нас пусто: AdTech в России

Существует большая разница между российскими технологиями и теми технологиями, которые есть в Штатах. Она заключается в том, что у нас гораздо больше универсальных систем, а на зарубежном рынке много технологий очень узкоспециализированных.

Компания Data Insight провела исследование, целью которого являлось выявление пустых технологических ниш в России. Для анализа была взята LUMA-вская эко-система маркетинговых технологий, которая значительно шире, чем AdTech.

Virin_1

Из этой системы нас интересует только верхняя часть (выделенная оранжевым), так как именно этих блоков у нас нет. То есть, в России нет 7 блоков из 18.

Безусловно, есть некоторый уровень допущений. В России есть компании, которые залезают на территорию блоков, отмеченных, как отсутствующие, это происходит в силу уже обозначенной выше универсальности. То есть, ниши не совсем пустые, есть компании, которые частично используют те или иные технологии,

Итак, на российском рынке отсутствуют:

1. Email-optimization – это специализированные компании, которые занимаются оптимизацией и управлением рассылками на основе знаний предыдущей статистики выпусков. Сами по себе рассылки они не производят.

В отличие от сервисов рассылки, фокус делается на оптимизации содержания и параметров писем, а не на инструментах рассылки непосредственно. Это автоматическая оптимизация содержания рассылки, внешнего вида писем, времени отправки, персонализация и сегментация рассылки.

У нас есть те, кто занимается зачатками email-optimization, но у нас нет такого списка компаний, которые занимались бы только прокачкой рассылок.

Virin_2

И это лишь 6 компаний из примерно 20-25-ти, которые регулярно участвуют в выставках больше посвященных e-commerce, чем AdTech. Это самые топовые из них, которые специализируются только на оптимизации рассылок, не специализируясь на самих рассылках.

2. Marketing modeling/ Attribution – это аналитика, которая нацелена на разбор конкретных действий и извлечении драйверов из того, что происходит с клиентами. Выясняется, какое именно маркетинговое воздействие, на каком канале, с какими параметрами и условиями, привело к конверсии (покупке, подписке, инсталляции). А так же аналитика последовательности действий клиента перед покупкой с целью моделирования наиболее эффективного маркетингового воздействия.

Такого в России пока вообще нет. Это узкий раздел аналитики, позволяющий всему перфомансу показывать гораздо более высокие результаты, чем еще 3-4 года назад. Иногда это делается в некоторых наших хороших агентствах вручную, но автоматического инструментария для такого рода аналитики у нас в таком количестве нет.

Virin_3

Это софт, анализирующий маркетинговые данные и в них разыскивающий заданные атрибуты. Большая часть из перечисленного на слайде, имеет несколько таких инструментов, годных для подобного рода узконаправленной аналитики.

3. Database Marketing — платформы и технологии для работы с базами данных клиентов: интеграция данных различных каналов, подключение различных источников данных, сегментация баз, обработка данных, в том числе и в режиме реального времени.

Несколько примеров работы с такого рода данными в России есть, но собственно инструментов, которые умеют интерпретировать и интегрировать различные каналы, загружая данные в облако и на выходе давая нужный результат, пока нет. Причем, на западе этот инструментарий уже есть с шаблонами, с готовыми системами анализа и не требует ни от аналитиков компаний, ни от маркетологов никаких глубоких знаний систем анализа.

4. Visualization – анализ и визуализация существующих данных, построение дашбордов, собирающих в единой системе абсолютно все данные под клиента, включая внешние данные.

Это стандартный инструментарий, который предлагает готовые решения: сценарии для аналитиков, готовые модели, позволяющие сократить время настройки аналитических инструментов. В России в таком виде его пока нет, есть компании, которые собирают дашборды под клиентов руками.

5. Marketing Automation — платформы и технологии, направленные на автоматизацию маркетинга: автоматизацию работы с различными каналами и повторяющимися задачами, а также на автоматизацию измерения результатов такой автоматизации.

В России этим занимаются всего две или три компании.

6. Customer Relationship Intellegence — специализированные решения анализа CRM-систем.

Это не CRM-ки, это надстройки, производящие глубокий анализ с существующими клиентами. Они могут использовать в качестве источника данные CRM, биллинговые системы, контракты, емейлы, календари. Эти решения могут быть как встроенными в CRM, так и самостоятельными – интегрированными в сторонние CRM. Возможен поиск предсказуемых паттернов поведения пользователей и рекомендации действий.

Такого в России пока тоже еще нет.

7. Marketing Data – источник маркетинговых данных о пользователях, домохозяйствах в режиме реального времени. Это не данные для таргетированной рекламы, а данные, включающие в себя данные исследований, переписей, опросов, а также данные из различного рода баз, операторов, сенсоров.

Это может использоваться, например, для проверки заемщиков и скоринга по ним, то же самое и в медицине. Компаний, которые бы предоставляли такого рода данные, сейчас в России нет.

Новые тренды AdTech

Геопозиционирование – соединение онлайн и оффлайн-технологий, определение эффективности онлайн рекламной компании в оффлайне. Это просто необходимо тем, рекламодателям, для которых фактическая эффективность рекламной компании не может быть точно оценена в онлайне. Например, оффлайновый или смешанный ритейл – на покупке оффлайн до сих пор приходится более 90%.

Геопозиционирование может быть реализовано следующим методом: установкой связи рекламы с фактическим посещением оффлайновых магазинов через определение местоположения пользователей, просмотревших рекламу, через развитие технологий позиционирования внутри помещений при помощи сенсоров и маячков – точнее чем через GPS и Wi-Fi.

Главные драйверы на Западе это, конечно, Google и Facebook, но есть UberMedia, например, или Kontakt.io, которые тоже это делают, и делают это хорошо.

Носимые девайсы (Wearables) – реклама на носимых девайсах и реклама с помощью носимых девайсов. Это история о том, что скоро наши фитнесс-браслеты будут за нас покупать еду.

Virin_4

Компаний, занимающихся этим пока не очень много, но они есть.

Кроссплатформенная идентификация пользователей — этого много и на Западе, есть и в России, об этом много говорят, но этого все равно нет. Задача одна и она стоит очень остро – как можно понять, что какой-то конкретный пользователь сети это тот или иной конкретный человек оффлайн? Эту задачу довольно просто решать, когда пользователь находится в сети, и очень сложно, когда его в сети нет.

Virin_5

Мобильный программатик — доступ к аудитории в момент принятия ею ключевых решений (часто вне доступа онлайн-рекламы).

Здесь используются те же самые методы, что и в уже привычном программатике, с доступом к данным и моделям поиска аудитории, но с учетом показа рекламы не в вебе, а в приложениях, с учетом идентификации потребителя и его активности через приложения, с учетом текущего местоположения и занятия пользователя (например, взаимодействие с потребителем в момент, когда он находится в ожидании в аэропорту).

Достаточное количество компаний на Западе уже занимается этим вплотную, но в России пока еще не очень

В ближайшее время аналитики Data Insight планируют также пристально изучить и проанализировать эко-систему мобильного маркетинга, а также выделить те технологии, которых в России пока недостает.

Доклад прозвучал в рамках конференции YaC/m 2016 29 июня 2016 года.

Источник