Как технологии Big Data помогли выиграть президентские выборы Дональду Трампу?

12439
5
0
7 декабря
17:31
декабрь
2016

Правильнее будет говорить, как использование Big Data помогло продать Трампа Америке. Ничего кардинального нового Трамп не придумал, эти технологии давно используются в рекламе. И просто фантастика на самом деле то, что политики до сих пор, занимаясь фактически той же рекламой, — использовали технологии коммуникации и аналитики 70х годов — в отличие от бизнеса!

Big Data — это огромный объем неструктурированной информации о пользователях: история посещений сайтов, интересы, покупки и другое. Информация деперсонализирована и полностью анонимна, но для эффективной рекламы, большего и не требуется. Достаточно знать, что браузер или устройство с ID ХХХХХХ, судя по визитам на рекрутинговые сайты, потерял работу и, судя по IP, живет в штате Техас, чтобы показывать ему ролики с обещанием вернуть производство в США.

Задача любого рекламодателя, используя современные способы обработки данных, проанализировать аудиторию, разделить ее на сегменты по интересам, увлечениям, любимым потребляемым материалам, и показать каждому желаемое. На основе реакции пользователя и его дальнейших действий, система (а не аналитики и медиапланёры) сама сможет «учиться» на результате: улучшать знание о пользователе, предлагать материалы, всё более точно персонализировать их! В маркетинге такая технология называется Programmatic, и в США это уже более 60% рекламы в интернете.

Именно в сегментации и заключается успех рекламы Трампа: его команда смогла правильно разделить аудитории, понять их желания и показывать именно то сообщение, которое они хотят видеть и слышать. Республиканцы объединили разрозненные данные из разных источников, это большая и сложная работа. Статья про их работу, конечно, очень драматизирована, но по сути это самые обычные методы сегментации и таргетирования, которые последние 5 лет также используют все крупные бренды и онлайн-магазины.

Сейчас многие высказывают опасения о Big Data, но для специалистов это звучит как минимум странно. Мощности никакой системы не хватит, чтобы проанализировать всю жизнь миллионов людей и заставить их сделать то, чего они не хотят. Пришлось бы учитывать миллионы факторов: от культурных особенностей, до традиций в данной конкретной семье и того, что с утра сказала соседка. Современные решения могут повлиять на выбор модели автомобиля, но никак не заставить его купить. С другой стороны, большие компании, которые обладают данными, справедливо переживают за отношение к ним своих клиентов и очень тщательно соблюдают процессы деперсонализации и анонимизации, чтобы можно было «подстраивать Интернет» под ваш браузер, но не под вас как личность. Ну и наконец, напомним про простое решение: в углу каждого рекламного баннера в сети вы можете легко «выключить» себя из трекинга и видеть рекламу памперсов, даже если вы мужчина-студент.

66
2
декабрь
2016

Победа Трампа во многом стала возможна благодаря нестандартному подходу к интернет-маркетингу, в основу которого легли Big Data, психолого-поведенческий анализ и персонализированная реклама.

Маркетологи Трампа использовали специально разработанную математическую модель, которая позволила глубже проанализировать аудиторные данные всех избирателей США и построить на их основе суперточный таргетинг не только по гео, намерениям и интересам избирателей, но и по их психотипу и поведенческим характеристикам. Затем, с учетом полученных знаний, маркетологи выстроили тонко персонализированную коммуникацию с каждой из групп граждан в зависимости от её нужд, настроений, политических взглядов, психологических особенностей и даже цвета кожи, как в оффлайн, так и в онлайн-среде, используя практически для каждого отдельного избирателя свой месседж.

Хиллари Клинтон, напротив, строила свою предвыборную кампанию, опираясь на социологические данные и стандартный маркетинг, разделив общество на лишь формально гомогенные группы (женщины, мужчины, афроамериканцы, латиноамериканцы, богатые, бедные и так далее).

В итоге в выигрыше оказался тот, кто использовал новейшие методы.

Сам по себе такой подход не нов, а рекламщики всегда стремились точнее таргетировать свои сообщения на более узкие сегменты. Когда-то эти группы определялись социологами на основе опросов и анкетирований, а результаты экстраполировались на всю совокупность. Сегодня их роль все чаще выполняет аналитика цифровых данных, математические модели и искусственный интеллект, что в совокупности позволяет сегментировать аудиторию на совсем ином уровне точности.

В мире рекламы за сбор и сегментирование данных сегодня отвечают DMP-платформы (Data Management Platform), позволяющие видеть пользователей интернета в разрезе сотен (и даже тысяч) сегментов, компоновать их с разной логикой, для определения наиболее эффективных для бренда комбинаций. 

65
3
декабрь
2016

Одни воспринимают Big Data как большую опасность для человечества, другие – как достижение. На самом деле Big Data открывает новые возможности для маркетинга. Это возможность общаться с пользователями на разных шагах принятия решения, оперативно получать обратную связь и в конечном счете предлагать то, что нужно конкретному человеку в конкретный момент времени в подходящей форме, зачастую даже предвосхищая запрос пользователя. И успех ждет тех, кто, как и команда Трампа, правильно соберет, обработает и применит эти данные. И это не технологии будущего, уже сейчас маркетологи каждый день работают с данными. Вопрос только в том, насколько правильно они обрабатывают и используют информацию. Точечная и эффективная работа с доступными таргетингами, аудиторными данными, которые на эти таргетинги можно наложить, плюс индивидуальная коммуникация/сообщение для этих микросегментов – все это дает фантастический результат. И это тот вектор, по которому движется современный маркетинг.

14
0
показать ещё 3 ответа
Если вы знаете ответ на этот вопрос и можете аргументированно его обосновать, не стесняйтесь высказаться
Ответить самому
Выбрать эксперта