Mobile DMP – co w praktyce kryje się pod tym skrótem?

Zakres i jakość danych pochodzących od użytkowników mobilnych jest nieporównywalna do żadnego innego kanału reklamowego. Aby w pełni wykorzystać ten potencjał, marketerzy potrzebują narzędzia, które pomoże im zbierać, analizować oraz profilować dane. Taką rolę pełnią mobilne platformy DMP.

„Mobile” umożliwia markom tworzenie i utrzymywanie spersonalizowanych relacji z konsumentami na skalę globalną. Wpływa na to rosnąca liczba użytkowników smartfonów, bardzo osobisty charakter samego urządzenia, a także dostępne rozwiązania targetowania reklam w oparciu o zaawansowane profile behawioralne czy dane geolokalizacyjne. Każde działanie internauty przekłada się na dziesiątki atrybutów, które firmy mogą wykorzystywać później w różnych procesach – reklamie, sprzedaży czy obsłudze klienta. Wiemy na przykład, jakie aplikacje mobilne użytkownik uruchomił, jakie strony przeglądał ostatnio, z jakiego urządzenia mobilnego korzysta, a nawet gdzie się znajduje. Same dane są jednak małowartościowe, o ile pozostają w rozproszeniu lub są złej jakości. Z pomocą marketerom przychodzą mobilne DMP.  DMP, czyli Data Management Platform, to nic innego jak platformy do zarządzania danymi lub inaczej ogromne hurtownie danych. DMP gromadzą i porządkują dane z różnych źródeł, a następnie udostępniają je innym platformom, takim jak DSP i SSP, do wykorzystania w precyzyjnie targetowanych kampaniach digitalowych.

W zakresie zbierania danych platformy DMP są wyposażone w rozwiązania umożliwiające import dużych wolumenów danych oraz zarządzanie nimi, w tym integrację i klasyfikację danych według wybranego klucza (segmentacja użytkowników). Agregowane dane pochodzą zazwyczaj z różnych źródeł. W ogólnej klasyfikacji wyróżnia się 1st party data (dane  własne, np. z aplikacji mobilnej, CRM, strony internetowej),  2nd party data (dane otrzymane od partnerów, np. wydawcy) oraz  3rd party data (dane pozyskane od zewnętrznych dostawców). Dzięki łączeniu danych 1st, 2nd i 3rd party możliwe jest uzyskanie precyzyjnych segmentów konsumentów, które dalej można rozbudować dzięki modelowaniu look-alike.

Wraz ze wzrostem liczby danych pochodzących z mobile’a pojawiły się mobilne platformy do zarządzania danymi. Umożliwiają one efektywniejsze zbieranie i zarządzanie danymi pochodzącymi od użytkowników mobilnych. Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Z pomocą mobilnych platform DMP marki mogą wykorzystać i przeanalizować ogromną ilość danych konsumenckich generowanych przez urządzenia przenośne. Są to dane demograficzne, kontekstowe, geolokalizacyjne, dotyczące zachowań użytkowników na urządzeniach mobilnych czy finalnie samego urządzenia. Pochodzą z aplikacji mobilnych, mobilnych stron www oraz mobilnych wyszukiwań. Na szczególną uwagę zasługują zwłaszcza dane pochodzące z pierwszego z tych źródeł. Pobierając aplikację, użytkownicy udostępniają ogromne ilości danych. Niektóre z nich są bardziej wrażliwe pod względem ochrony niż inne, ale wszystkie są cenną walutą dla reklamodawców.

Dzięki DMP otrzymujemy centralną i ustrukturyzowaną kontrolę nad procesami przetwarzania i analizy danych różnego rodzaju pod kątem ich dalszego wykorzystania. To z kolei przekłada się na bardziej efektywne wykorzystanie budżetów marketingowych i lepsze zrozumienie preferencji konsumentów. Jak tylko firmy skonsolidują swoje dane w DMP, mogą zacząć na nich zarabiać – od dotarcia w angażujący sposób do nowych i obecnych klientów (personalizacja działań reklamowych), po optymalizację doświadczeń na linii marka-konsument (personalizacja stron mobilnych i aplikacji na podstawie segmentacji odbiorców, ich kontaktów z marką, preferencji konsumenckich, itd.). Wciąż jednak wiele pozostaje do zrobienia – jak pokazuje raport Jaywing, aż 65% marketerów nie stosuje żadnych lub jedynie podstawowe działania personalizacyjne oparte na prostych segmentach, a tylko 8% zapewnia swoim klientom w pełni spersonalizowaną komunikację we wszystkich kanałach[1].

Tymczasem konsumenci korzystają z różnych kanałów, urządzeń i ekranów, pozostawiając niezliczoną ilość wskazówek, kim są oraz czego oczekują od marek, produktów i usług. To jest ogrom informacji, które każda firma będzie musiała wykorzystać w celu zabezpieczenia swojej przyszłości. Największym wyzwaniem dla rynku jest integracja danych od użytkowników mobilnych z tymi, które pochodzą z innych kanałów cyfrowych i offline, co umożliwi retargetowanie i śledzenie procesu konwersji między różnymi kanałami. Nie wchodząc w szczegóły, z punktu widzenia platformy DSP ten sam użytkownik korzystający z komputera czy smartfona jest rozpoznawalny jako dwa różne urządzenia. Funkcjonujące obecnie modele łączenia użytkowników, czyli deterministyczny (identyfikacja następuje na podstawie danych osobowych i logowania) i probabilistyczny  (identyfikacja następuje na podstawie analizy danych o wzorcach korzystania z urządzeń), są wykorzystywane wciąż na niewielką skalę.

Nieumiejętność  integracji  danych  z  różnych  punktów styku z klientem i nieumiejętność atrybucji danych są jednymi z głównych barier dla rozwoju automatyzacji i personalizacji działań reklamowych na dużą skalę. Przyszłość, z punktu widzenia zarządzania i integracji danych, będzie należeć do tych, którzy nie tylko dotrą do właściwego użytkownika, ale przede wszystkim dotrą do niego w najbardziej właściwym pod względem finalizacji zakupu momencie, bez względu na to, w jakim miejscu on się aktualnie znajduje i z jakiego ekranu korzysta.

Kolejnym istotnym elementem będzie zapewnienie jakości danych. Marketerzy chcą płacić za reklamę obejrzaną przez prawdziwego człowieka o określonej demografii i w bezpiecznym kontekście. Tymczasem, jak wynika z analiz, około 52% globalnego ruchu internetowego generują boty[2]. Non-human traffic jest szalenie kosztowny dla reklamodawców, których budżet pochłaniają fałszywe kliknięcia, impresje czy konwersje.

Korzystając z usług zewnętrznych platform DMP, reklamodawcy muszą być świadomi licznych uwarunkowań wpływających na jakość danych oraz efektywne wydatkowanie budżetów reklamowych. Pytanie dotyczące jakości 3rd party data i konieczności ich walidacji poprzez badania panelowe nigdy nie było bardziej aktualne. Podobnie jak pytanie o sposób zbierania i przetwarzania danych zgodnie z obowiązującymi regulacjami prawnymi.

W tym miejscu warto podkreślić, że dane to też duża odpowiedzialność. Urządzenia mobilne mają dostęp do różnych danych osobistych i wrażliwych (np. dotyczących zdrowia czy kwestii religijnych) dostarczanych przez użytkowników za pośrednictwem różnorakich aplikacji. Nie możemy też pominąć danych, które są pobierane za pomocą urządzeń, w które wyposażony jest smartfon (mikrofon, kamera, akcelerometr, GPS, Wi-Fi). Użytkownicy mogą być na przykład łatwo zidentyfikowani i uwierzytelnieni z sygnałów ruchowych pozyskanych przez smartfony, takich jak akcelerometr i żyroskop (sygnały inercyjne).

Jak wykazano wyżej, wybór platformy DMP („stwórz” lub „kup”) powinien być poprzedzony szczegółową analizą. Musimy pamiętać, że decyzje, które podejmujemy teraz, a które to dotyczą zbieranych danych, sposobu ich pozyskania, bezpieczeństwa, zakresu i jakości, mają strategiczne znaczenie dla dalszych działań marketingowych i sprzedażowych jeszcze przez długi czas. Potrzeby w zakresie gromadzenia danych powinny być uzależnione od konkretnych celów marki. Samo posiadanie DMP i danych generuje dla przedsiębiorstwa duże koszty. Wartością jest umiejętność patrzenia na dane, dostrzeżenie w nich korzyści dla biznesu i wyciągnięcie właściwych wniosków.

***

Artykuł pochodzi z raportu "Big Data & Mobile" przygotowanego przez agencję Spicy Mobile pod honorowym patronatem IAB, w wyniku współpracy branżowej ponad 20. firm. W gronie ekspertów pojawili się przedstawiciele wielu podmiotów branży internetowej ze strony wydawców, agencji digital, instytutów badawczych, reklamodawców czy też firm zajmujących się analityką i przetwarzaniem danych. Na łamach raportu podzieli się oni wiedzą i doświadczeniem w zakresie bezpieczeństwa i jakości danych, wymagań jakie stawia RODO, integracji danych pochodzących z różnych źródeł czy możliwości analitycznych w reklamie mobilnej, m-commerce oraz bankowości mobilnej. 

 

[1]Jaywing, „The 2017 data-driven marketing report”

[2] Incapsula, „Bot Traffic Report 2016”