Zostań członkiem

Otrzymuj najlepsze oferty i aktualizacje dotyczące Magazynu LBQ.

― Reklama ―

spot_img

Anonimowość w sieci – mit, który warto obalić

W erze wszechobecnego Internetu wielu użytkowników ulega złudzeniu, że są anonimowi w sieci. To poczucie bycia niewidzialnym często skłania do działań, które w realnym...
Strona głównaRozmaitościAnalityka Big Data ma się coraz lepiej. Tak korzystają z niej twoje...

Analityka Big Data ma się coraz lepiej. Tak korzystają z niej twoje ulubione marki

Obserwatorzy rynku nowych technologii przywykli już do tego, że największym rozgłosem cieszą się one we wczesnym okresie dojrzewania, kiedy ze świeczką w ręku należy szukać udanych implementacji i przemyślanych zastosowań. Podobny los spotkał analitykę Big Data, która doczekawszy się wielu udanych projektów zniknęła z nagłówków gazet, jednak w naszym życiu obecna jest jak nigdy dotąd – dyskretna i niezwykle skuteczna.

 

Analityka danych ma się dobrze pomimo RODO – nowych unijnych regulacji w obszarze danych osobowych, które miały zadać jej bolesny cios. O tym, że zostanie z nami na dobre świadczą chociażby wyniki badania przeprowadzonego niedawno przez WARC na grupie specjalistów ds. reklamy i marketingu z całego świata. W 2018 r. analityka wielkich, nieustrukturyzowanych zbiorów ma być priorytetem dla 59 proc. agencji i 55 proc. dużych przedsiębiorstw. Zdaniem Grzegorza Kosińskiego, prezesa Audience Network, firmy specjalizującej się w data consultingu, przyczyn takiego stanu rzeczy należy szukać patrząc na rynek z szerokiej perspektywy.

To, że RODO nie zatrzyma rozwoju Big Data, nikogo w zasadzie nie powinno dziwić. Wokół RODO jest wiele niedopowiedzeń, a przecież nowe prawo ma pomóc ujednolicić oraz doprecyzować przepisy dotyczące ochrony danych osobowych w Unii Europejskiej. Dane leżą u podstaw cyfrowej gospodarki, i żadne prawo, nawet najbardziej restrykcyjne, tego nie zmieni. Zarówno internauci, jak i firmy generują ich coraz więcej. Cyfrowe Informacje spływają na serwery ze wszystkich możliwych działów – od sprzedaży, przez obsługę klienta po transport i logistykę. Nieokiełznanie tych cyfrowych zasobów to poważne zaniechanie, podczas gdy ich monetyzacja dla współczesnych przedsiębiorstw jest jak wiatr w żagle tłumaczy Kosiński. Jego słowa znajdują pokrycie w działaniach znanych marek, które czerpią z Big Data pełnymi garściami.

Sztuczna inteligencja nakręca sprzedaż kawy
Weźmy na przekład międzynarodową sieć kawiarni Starbucks, która łącznie posiada ponad 25 000 tysięcy lokali i obsługuje tygodniowo około 90 milionów transakcji. Za sprawą aplikacji mobilnej, z której korzysta już ponad 17 milionów właścicieli smartfonów i programu lojalnościowego obejmującego 13 mln aktywnych użytkowników, korporacja zaczęła gromadzić spore wolumeny jakościowych danych. Cała sztuka polega na ich umiejętnym wykorzystaniu i zdaje się, że Starbucks całkiem sprawnie ją opanował. Dzięki dwóm wspominanym wyżej kanałom przepływu cyfrowych informacji – programowi lojalnościowemu i aplikacji mobilnej – amerykański gigant zyskał wiedzę o preferencjach zakupowych swoich klientów, od ulubionych napojów po porę dnia, w której najczęściej składają zamówienia. Gdy taka osoba odwiedza dowolny lokal uzbrojony w nowoczesny point-of-sale system, już na wstępie jest ona identyfikowana poprzez smartfona tylko po to, by barista mógł zaproponować jej ulubioną kawę.

Takiego poziomu personalizacji nie doświadczymy w innych kawiarniach, podczas gdy w sieci Starbucks to zaledwie wierzchołek góry ludowej. Analizując historię zakupów, pogodę, porę dnia czy też ważne wydarzenia, takie jak np. urodziny lub święta publiczne, aplikacja mobilna zaproponuje użytkownikowi odpowiednie pozycje z menu. Nad całym procesem czuwa działający w chmurze obliczeniowej silnik sztucznej inteligencji, który w czasie rzeczywistym analizuje dziesiątki zmiennych. Te same dane wykorzystywane są przez Starbucks w komunikacji marketingowej. Na ich podstawie generowane są spersonalizowane oferty i mailingi reklamowe. Tymczasem, z punktu widzenia konsumenta, największym hitem jest wirtualny barista – nowa funkcja w aplikacji mobilnej, która pozwala na dokonywanie zamówienia poprzez komendy głosowe lub wiadomości tekstowe – za ich interpretację również odpowiada sztuczna inteligencja.

Zarząd sieci Starbucks pokłada ufność w danych do tego stopnia, że kieruje się nimi nawet w doborze lokalizacji dla nowych kawiarni. Działanie w oparciu o przeczucie musiało ustąpić logicznym kalkulacjom, a te dokonywane są poprzez Atlas – narzędzie do mapowania i analityki biznesowej opracowane przez firmę Esri. Przetwarza ono ogromne ilości danych, w tym położenie innych kawiarni, demografię czy natężenie ruchu, by ocenić potencjał lokalizacji i wpływ otwarcia w niej oddziału na okoliczne placówki Starbucksa.

Wrocław z patentem na zwyciężanie
Nadzieję w Big Data położył również Wrocław i szybko okazało się, że był to strzał w dziesiątkę. Miasto stu mostów otrzymało prestiżowy tytuł European Best Destination 2018 zostawiając w tyle Pragę, Paryż, Barcelonę i Amsterdam. Zwycięstwo umożliwiła mu internetowa kampania reklamowa oparta o profile behawioralne internautów i zaawansowaną analitykę danych. Efekty mówią same za siebie – za Wrocławiem opowiedziało się ponad 27,5 tys. osób, co stanowi 67 proc. wszystkich głosów oddanych w konkursie.

Zespół Audience Network, który odpowiadał za kompleksowy zakup mediów i targetowanie reklam, przeprowadził dokładną analizę profili osób odwiedzających serwisy wroclaw.pl oraz visitwroclaw.eu. Zdiagnozowano w ten sposób najlepiej konwertujących internautów i na podstawie utworzonych profili behawioralnych precyzyjnie określono grupę docelową, do której skierowano internetową kampanię reklamową.

Jeśli firma chce poznać, kim naprawdę są jej klienci, przygotowanie w ten sposób profili behawioralnych jest ku temu najlepszym sposobem. Na podstawie takich analiz można nie tylko docierać z reklamą internetową do osób o zbliżonej charakterystyce, lecz również tworzyć lub optymalizować całe strategie marketingowe marek – tłumaczy Marcin Filipowicz, wiceprezes Audience Network.

Aby rozszerzyć grono odbiorców, zespół Audience Network skorzystał z OnAudience.com, należącej do Cloud Technologies hurtowni anonimowych danych o internautach, która obserwuje kilkanaście miliardów urządzeń z całego świata, dokładnie analizując aktywność internetową ich użytkowników. Na podstawie opracowanej wcześniej analizy utworzono specjalny segment look-alike. Zawierał on profile osób o cechach najbardziej zbliżonych do określonej grupy docelowej, którym następnie wyświetlano reklamę w modelu programmatic buying. Obrana przez Audience Network strategia okazała się wyjątkowo skuteczna, o czym świadczy współczynnik konwersji przekraczający 60 proc. W kampanii wykorzystano również geotrapping, czyli kierowanie reklam do osób przebywających w konkretnej lokalizacji. Bannery wyświetlano internautom, którzy w danej chwili znajdowali się w konkretnych punktach użyteczności publicznej we Wrocławiu: na rynku miasta, dworcu, lotnisku lub galeriach handlowych.

Doskonałym rozwiązaniem okazało się objęcie komunikacją marketingową Polaków przebywających za granicą. Polscy emigranci chętnie oddawali głosy na bliskie ich sercu miasto, przez co wskaźnik konwersji sięgnął w tej grupie 51 proc. Dotarcie do nich było możliwie dzięki zaawansowanym narzędziom do Big Data marketingu i jakościowym danym, które w kampaniach programmatic buying są nie do zastąpienia.

Nietypowe propozycje w kampanii Toyoty
Ciekawym wykorzystaniem nierozłącznego duetu – analityki Big Data i sztucznej inteligencji – może pochwalić się Toyota. Japoński producent samochodów wspólnie z agencją Saatchi & Saatchi zrealizował nietypową kampanię, w której podjął próbę zestawienia modelu Rav4 z ulubionymi zajęciami indywidualnych konsumentów. W tym celu nakarmiono Watsona, superkomputer stworzony przez IBM, tysiącem najpopularniejszych aktywności świata. Na liście znalazło się np. bieganie, gotowanie czy taniec. Przed sztuczną inteligencją postawiono niebanalne zadania – miała ona sparować najmniej pasujące do siebie zajęcia. Na podstawie utworzonych w ten sposób par powstało 300 unikalnych filmów, które marketerzy wykorzystali w działaniach reklamowych.

“Built to take your activities further” – brzmiało główne hasło kampanii, której celem było przedstawienie Toyoty Rav4, jako modelu skrojonego pod ludzi aktywnych. Jako element wspólny dla wszystkich spotów miało zachęcać odbiorców do rozwijania swoich zainteresowań i podejmowania nowych wyzwań. Kreacje poświęcone popularnym aktywnościom wyświetlano w oparciu o zainteresowania internatów. I tak na przykład oczom osób, których cyfrowe ślady w sieci wskazywały na zamiłowanie do pilatesu, ukazał się spot namawiający do osobliwego połączenia tej formy gimnastyki z cosplay (z ang. costume playing – zabawa w przebieranie za postaci z mangi, anime, komiksów, gier komputerowych i filmów): „Przebierz się za swoją ulubioną postać fikcyjną, a następnie wykonaj podstawowe ćwiczenia nie uraniając kropli potu tak, by nie zniszczyć makijażu i nie zdradzić swojej prawdziwej tożsamości”. Z kolei fanom sztuk walki przedstawiono kreację łączącą ich ulubioną aktywność z grillowaniem. „Przygotuj mięso na ogródkowego grilla używając technik walki wręcz. Zmiękcz kotlety schabowe ciosami karate” – brzmiało wyzwanie umieszczone w końcowej części klipu.

Chris Pierantozzi, dyrektor kreatywny w Saatchi & Saatchi uważa, że stworzeniem nietypowych kombinacji aktywności mógłby równie dobrze zająć się człowiek, jednak Watson popisał się nowym poziomem kreatywności, co pomogło zespołowi podejść do sprawy nieszablonowo.

Sztuczna inteligencja pomogła nam również w skalowaniu, ponieważ w krótkim czasie potrafi wymyśleć tysiące rozwiązań, podczas gdy człowiekowi zajęłoby to dużo dłużej. W przyszłości SI pozwoli nam na jeszcze większą personalizację. Na razie jesteśmy dopiero na początku tej drogi – stwierdził Pierantozzi.

Marcel Płoszczyński, Account Executive w inPlus Media