Чому це важливо 

Реклама не завжди працює миттєво і споживач не завжди діє негайно: він може побачити рекламу сьогодні, не клікнути на неї, але запам’ятати бренд і зайти на сайт або в застосунок самостійно через кілька днів. У результаті частина впливу реклами залишається «за кадром», якщо фіксувати лише перші реакції. 

Саме тому для точного розуміння ефективності комунікацій важливо оцінювати не лише миттєві кліки, а й відкладену реакцію — тобто дії, які користувач здійснює через певний час після перегляду реклами. Новий продукт «Аналітика відкладеного попиту» вирішує цю проблему. Він дозволяє аналізувати поведінку споживачів протягом двох тижнів після взаємодії з рекламою — навіть без жодного кліку на рекламу (банер або відео тощо). 

Як це працює 

Технологія базується на технології Big Data: 

Система аналізує непрямі візити — переходи на сайт або в застосунок, які відбулися не через клік, а самостійно, але після контакту з рекламою. Завдяки співставленню мільярдів точок даних, інструмент встановлює зв’язок між рекламним показом і наступними діями користувача. 

Інструмент працює з усіма джерелами трафіку — локальними та міжнародними DSP, сейлз-хаусами, паблішерами. Винятком наразі є Meta. 

Які дані отримує бізнес  

Після завершення рекламної кампанії замовник отримує детальний, зручний у користуванні звіт, який показує знеособлені аналітичні дані у таких розрізах : 

  1. Сегментацію аудиторії: 
    • Лояльні клієнти (користувалися сайтом/застосунком 2+ рази за 2 місяці); 
    • Тепла аудиторія (1 взаємодія за 2 місяці); 
    • Галузева аудиторія (система виокремлює користувачів, які відвідували галузеві сайти або застосунки, але не взаємодіяли з вашим брендом); 
    • Холодна аудиторія. 
  1. Відкладений попит: 
    • Загальне число користувачів, які повернулися на сайт чи в застосунок без кліку на банер; 
    • З якої рекламної кампанії вони прийшли; 
    • Динаміка їхньої поведінки по днях, платформах. 
  1. Кросплатформову взаємодію:
    • Як аудиторія, що побачила рекламу у вебі, згодом завантажила мобільний застосунок; 
    • Поведінкові патерни різних аудиторій на різних платформах.  
  1. Офлайн-аналітику: За наявності програми лояльності можна зрозуміти, як digital-реклама вплинула на покупки у фізичних точках продажу (магазини, АЗС тощо). 

Навіщо це бізнесу 

Інструмент дає відповіді на ключові питання маркетологів: 

Завдяки новому типу сегментації Nexinsight допомагає бізнесу побачити різні групи своєї аудиторії і їхні поведінкові моделі — тих, хто лише вперше взаємодіє з брендом, постійних клієнтів або споживачів галузевих сайтів/застосунків. На основі цих аналітичних даних компанії можуть самостійно адаптувати свої рекламні стратегії: знайомити холодну аудиторію з продуктом, активізувати лояльних клієнтів або працювати з тими, хто раніше обирав інші бренди. 

У підсумку інструмент «Аналітика відкладеного попиту» знімає залежність даних рекламної кампанії від того, чи клікає аудиторія на рекламу, оскільки аналізує її поведінку без жодного кліку.  

Дивіться виступ Nexinsight на Data & Programmatic IAB Ukraine: тут ми крок за кроком розбираємо, як працює аналітика відкладеного попиту та як ці дані допомагають оптимізувати рекламні розміщення і “читати” аудиторію значно точніше.

Важливо 

У процесі аналізу інтернет-користувачі не персоналізуються.  

Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних» і не передає третім особам персональні дані абонентів, записи розмов, тексти SMS/MMS, історію браузера тощо. Усі аналітичні моделі будуються на основі зашифрованих і деперсоніфікованих даних.  

Мобільний оператор надає тільки узагальнену аналітику в потрібних розрізах, що з однієї сторони дозволяє бізнесу закрити свої потреби, і з іншої сторони зберегти приватність інтернет-користувачів. 

Ідея продукту виникла з простої гіпотези: користувач не завжди клікає на рекламу, але побачене впливає на його подальшу поведінку. Наше дослідження дозволяє виміряти цей відкладений ефект у цифрах — і це, фактично, наше ноу-хау. А «вишенькою на торті» є те, що аналітика включає галузеві дані. Вона допомагає зрозуміти — хто саме бачив рекламу у межах певної категорії, і як ці контакти реально відобразилися на поведінці споживачів
Світлана Могилевська

CEO & Founder Nexinsight