Рынок аудиторных данных сегмента Интернет-рекламы и маркетинга. Часть. 2. Статистика

    Мы продолжаем публикацию результатов исследования рынка аудиторных данных в сегменте интернет-рекламы и маркетинга за 2019 год, подготовленного нашей компанией CleverDATA и Ассоциацией развития финансовых технологий

    Ранее мы рассказали, как изменилось законодательство в сфере аудиторных данных в России и за рубежом, а в этой статье  — представим статистику рынка. Отчет базируется на профессиональном опыте наших экспертов и статистике работы площадки 1DMC, разработчиком и оператором которой мы являемся. Он не претендует на всеобъемлющий обзор и создан для распространения доступной нам информации, которая может быть интересна участникам рынка.

    Источник

    Статистика, которую мы приводим ниже, подготовлена на базе работы площадки 1dmc.io, потому что статистики по всему рынку, к сожалению, нет в принципе.

    При интерпретации наших данных следует учитывать следующие особенности:

    • значения относятся исключительно к динамике работы сценариев монетизации данных, в которых аудиторные данные передаются от поставщика в рекламную платформу или конечному потребителю с использованием площадки 1dmc.io;
    • используется статистика работы только участников площадки 1dmc.io;
    • бизнес-модель и история развития площадки 1dmc.io, ее технические и функциональные особенности оказывают существенное влияние на данные показатели.

    Биржа данных работает по модели marketplace в соответствии со следующими принципами. 

    • Обработка данных производится в распределенном режиме, сырые данные обрабатываются в контуре поставщиков и обмен идет только аналитическими данными.
    • Каждый обмен данными оформляется в виде «сделки» на платформе 1dmc.io.
    • Поставщики полностью контролируют процесс обмена в рамках каждой сделки, управляют ценой и прочими параметрами обмена.
    • Биржа осуществляет только доставку данных, учет статистики, биллинг, защиту данных, контролирует соблюдение законодательства и ведет договорную работу.

    Задача приведенного исследования – выявить и отметить ключевые тенденции рынка. С этой точки зрения, приведенная статистика вполне репрезентативна и отражает рыночные тренды и его динамику в целом.

    Статистика сделок


    За 2019 год общий поток обмена данными между поставщиками и потребителями на площадке 1dmc.io вырос на 135% по общему объему. Общая динамика роста площадки с момента ее открытия в 2016 году выглядит следующим образом:


    Доли каждого инструмента доставки данных в 2019 году:
     

    • LaL – сегмент, построенный по технологии Look-alike.
    • Доставка – доставка собственных 1st party данных.
    • Профили – обогащение собственной аудитории внешними данными поставщиков.
    • Сегменты – покупка аудиторных сегментов у внешних поставщиков.

    Динамика по рекламным платформам


    Основные каналы монетизации аудиторных данных – крупнейшие рекламные платформы последних лет: Google, Yandex, Mail.ru.

    В 2019 году по доле доставленных данных лидирует Mail.ru:


    По сравнению с 2018 годом, доля Mail.ru увеличилась практически в два раза за счет сокращения долей платформ Yandex и Google:


    В разрезе инструментов доставки данных внешних поставщиков (3rd part data) можно отметить, что в myTarget в основном доставляют конечные сегменты, тогда как у других платформ доминирует LaL-сегмент.


    По доле доставки собственных данных (1st party data) для ретаргетинга лидируют GetIntent и Yandex:


    Динамика по инструментам


    По сравнению с 2018 годом, в 2019 году произошло следующее перераспределение долей инструментов:


    Значительный прирост инструмента «Профили» связан с увеличением количества поставщиков/покупателей данных, работающих по «устойчивым» аудиторным идентификаторам.

    Динамика участников обмена


    В 2019 году объем базы поставщиков данных увеличился на 67%.


    При этом в разрезе типов поставщиков данных наблюдались следующие изменения:


    Большее количество поставщиков стали продавать свои данные напрямую и самостоятельно, появились новые поставщики в секторах eCommerce и ОФД, а также немного увеличилось количество поставщиков из сектора Publishers.

     Количество потребителей данных за год увеличилось на 17%.


    В общем разделении доли потребления данных (с учетом объема потребления) по типам потребителей значительно выросла доля агентств, которые активно наращивают у себя компетенции работы с данными и формируют отдельные команды:


    Если оценить интенсивность обмена данных между поставщиками и потребителями по объему поток данных, можно получить «матрицу потребления данных», которая за 2018 год выглядела следующим образом:


    Видно, что в 2018 году агентства в основном использовали данные «Корзины», рекламные платформы – данные издателей и медийных площадок, а игроки сектора электронной коммерции вели обмен данными внутри своего сегмента.

    Под Basket здесь понимается объединение данных нескольких поставщиков, в случае если в рамках «сделки» идет объединение данных нескольких поставщиков для расширения сегмента.

    В 2019 году картина несколько изменилась:


    У агентств сильно возросла доля потребления брендированных данных внешних DMP-платформ и доля использования данных ОФД, а потребление данных игроков eCommerce перераспределилось между их коллегами и агрегированными данными «Корзины».

    Готовы обсудить с вами представленные данные. Надеемся, что они были вам интересны, и готовы ответить на вопросы.
    Будет здорово, если и другие участники рынка поделятся своей статистикой. Приглашаем к совместной работе.

    Термины и определения
    Термин Определение
    1st party data Данные, принадлежащие клиенту: информация о посещении пользователями сайта или мобильного приложения компании, а также данные, полученные в ходе рекламных активностей бренда: e-mail, display, video, mobile и др. Дополнительно под собственными данными могут пониматься данные о транзакциях или любые другие CRM-данные о пользовательской активности. E-mail адреса, телефонные номера пользователей или идентификаторы пользователей в социальных сетях – также разновидность собственных данных. Собранные воедино собственные данные представляют собой большой массив маркетинговой информации, которая может быть использована для анализа и более четкого понимания портрета клиента. Рекламные кампании с использованием собственных данных показывают, как правило, наивысшие результаты, но имеют ограниченный охват по сравнению с кампаниями, основанными на других типах данных.
    2nd party data Уникальное стратегическое партнерство участников экосистемы digital для постоянного или одноразового обмена аудиторными данными. Мы говорим о second-party data, когда один участник предоставляет свои собственные данные (first-party data) другому участнику. Например, когда производитель авто отдает автодилерам данные о пользователях, взаимодействовавших на его сайте с конфигуратором или скачавших цены; или когда площадка делится своими сегментами с рекламодателем для обогащения CRM (дополнительные инсайды о клиентах).
    3rd party data Любые аудиторные данные, полученные или купленные у игроков, специализирующихся на предоставлении сырых или обработанных данных. Сторонние данные помогают расширить имеющийся пользовательский профиль и предоставить доступ к ранее недоступной информации. К примеру, площадка, у которой есть поведенческие данные, но нет социально-демографических, может подключить соответствующего поставщика соцдема. В этом случае социально-демографические данные и будут являться third-party data.
    Demand-side platform (DSP) Платформа (технология) для автоматизированной закупки рекламы. Позволяет рекламодателям и агентствам централизованно управлять и оптимизировать рекламные кампании, в том числе облегчая процесс закупки на основе аукционной модели ценообразования для баннерного, видео-, мобильного и нативного инвентаря с возможностью использования любых аудиторных данных для охвата релевантной аудитории.
    Device ID Уникальный идентификатор устройства.
    IDFA Мобильный рекламный идентификатор, позволяющий разработчикам приложений определить, кто использует их приложение. Apple предоставляет рекламный идентификатор (IDFA) как часть iOS в своих стандартах рекламы.
    Look-alike (LaL) Алгоритм поиска похожей аудитории. На основании определенного сегмента собственных данных (к примеру, пользователи, совершившие целевое действие) и алгоритмов машинного обучения осуществляется поиск наиболее аффинитивной аудитории внутри базы, состоящей из 1st, 2nd или 3rd party данных для расширения искомого (анализируемого) аудиторного сегмента.
    MAC-адрес Уникальный идентификатор, присваиваемый каждой единице активного оборудования (компьютеру, мобильному телефону) для реализации коммуникации устройств в сети Интернет (от англ. media access control, MAC).
    Match rate Показатель пересечения одного набора данных о пользователях с другим набором данных (по одному и/или нескольким идентификаторам).
    Offline data Данные, которые собираются и хранятся в офлайн-системах (CRM, процессинг, колл-центр), обладают характеристиками персональных данных, например: телефон, номер банковской карты, e-mail, Ф. И. О., номера документов пользователя и т. п. Часто собираются участником в офлайн-режиме при помощи физического контакта с пользователем.
    Online data Данные, которые собираются и хранятся в онлайн-системах (DMP, DSP, SSP), не обладают характеристиками персональных данных, например: cookie, device ID и подобные. Всегда собираются в режиме онлайн без физического контакта с пользователем
    Programmatic Автоматизированная закупка, анализ и оптимизация рекламного онлайн-инвентаря с принятием в режиме реального времени решений по стоимости, месту и времени размещения.
    Анонимизация данных Процесс удаления персональной информации из собранных данных.
    Атрибут пользователя / Признак пользователя Единица данных о пользователе, содержащая конкретный вид знаний о нем (например, демография, lifestyle и т. п.).
    Аудитория / Аудитория участника Совокупность всех пользователей, вступавших в различные виды взаимодействия с конкретным участником: получение рекламного сообщения, посещение ресурса, регистрацию, покупку и т. п.
    Аудиторные данные Совокупность характеристик аудитории интернет-пользователей.
    Биржа данных Посредник между поставщиком данных и покупателем, с агентской схемой вознаграждения. Такие игроки, с одной стороны, помогают поставщикам монетизировать данные, а с другой – позволяют покупателю получить доступ к широкому ассортименту данных/сегментов различных поставщиков в «одном окне».
    Куки (cookies) Данные, которыми веб-сервер помечает посетителя при посещении веб-страницы. Представляют собой небольшие файлы служебного типа с текстовой информацией, которые хранятся в браузере компьютера.
    Медиаагентство Поставщик маркетинговых услуг рекламодателям через любые маркетинговые каналы: как цифровые, так и нецифровые (ТВ, радио, наружная реклама). Предоставляет весь комплекс услуг, в том числе планирование рекламных кампаний, создание креативов и контента и т. п.
    Персональные данные Определенные типы идентификаторов или их набор, позволяющие однозначно идентифицировать физическое лицо (Ф. И. О., номера документов) и обеспечить владельцу таких данных персональный контакт.
    Платформа управления данными (DMP) Платформы управления данными, обладающие набором аппаратных средств для сбора, хранения и обработки любых типов аудиторных данных (1st, 2nd, 3rd), а также возможностью их активации (использования) через привычные медиаканалы. DMP осуществляет централизованную работу с аудиторными данными рекламодателя или площадки и позволяет превратить потоки разрозненной информации в структурированные аудиторные знания. Формирование эффективных аудиторных сегментов происходит в режиме реального времени, что позволяет выстраивать непрерывную коммуникацию с потенциальными потребителями. Аудиторные данные из DMP могут быть использованы в DSP, SSP, CRM (обогащение), CMS (динамическая адаптация контента сайта), DCO (динамическая адаптация креативов), а также на площадках прямого размещения за счет прямых интеграций с системами управления рекламой на стороне площадки (Ad Server).
    Пользователь Физическое лицо, пользователь сети Интернет. Вступает в различные виды взаимодействия с участниками экосистемы данных: заходит на ресурсы участников, регистрируется на ресурсах, делает покупки и т. п.
    Пользовательские данные / Данные Любая информация о человеке, привязанная к уникальным идентификаторам, позволяющим однозначно выделить его в рамках конкретной организации.
    Поставщик данных Участники рынка, которые имеют доступ к большому объему данных, могут их накапливать и обрабатывать. Их разделяют на две категории: тех, кто поставляет необработанные (или сырые) данные – Raw Data Suppliers, и тех, кто поставляет готовые аудиторные сегменты – Processed Data Suppliers. В первом случае поставщики предлагают информацию об истории посещения сайтов и страниц, перед использованием которой покупателю, как правило, требуется ее дополнительно обработать для формирования конечного списка сегментов. Во втором случае на рынок поступают уже сформированные по определенным критериям сегменты (соцдем, интересы к различным категориям, намерения).
    Потребитель данных Компании, заинтересованные в приобретении, хранении и использовании не только собственных данных, но и данных третьих лиц для достижения маркетинговых или любых других бизнес-целей и задач.
    Рекламодатель Участник, продающий товары, услуги, предлагающий B2C-сервисы собственной аудитории. Не обладает собственным рекламным инвентарем и использует издателей для показа своих объявлений.
    Сегмент / Сегмент участника Подмножество аудитории конкретного участника, выбранное на основании заданных правил (например, по социально-демографическим признакам и т. п.).
    Таргетирование аудитории Показ рекламных объявлений только аудитории с заранее определенными атрибутами (демография, интересы и т. п.).

    ГК ЛАНИТ
    Ведущая многопрофильная группа ИТ-компаний в РФ

    Комментарии 0

    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

    Самое читаемое