Успеть в ОТТ
Какие возможности в развитии и продвижении OTT-сервисов открывают технологии big data и NoSQL, корреспонденту "Стандарта" Дмитрию Петровскому рассказал партнер AT Consulting Андрей Нугманов.
– Рынок OTT активно развивается, конкуренция на нем ужесточается. Какие шансы на выживание в борьбе между собой есть у OTT-провайдеров?
– AT Consulting имеет большой опыт разработки и поддержки ПО для управления кампаниями целевого маркетинга крупнейших провайдеров. И мы ясно видим, как с развитием OTT-сервисов усиливается борьба за пользователя, для которого разница между провайдерами неочевидна: контент в целом схож, цены примерно одинаковы. Поэтому у большинства пользователей нет существенной мотивации для смены провайдера. Когда все клиенты будут поделены, то переманить кого-то будет очень сложно (как это сейчас происходит на рынке мобильной связи). За 2014 год возможностью смены мобильного оператора воспользовались в сумме лишь 0,5% общей абонентской базы в стране. Игрок, который за ближайшие несколько лет не успеет набрать базу лояльных пользователей OTT-сервисов, останется ни с чем.
Нужно сделать всего две вещи: привлечь клиентов и их удержать. Последнее и труднее, и важнее. Ведь пользователь, однажды разочаровавшись в сервисе, вряд ли захочет вернуться к нему в будущем.
Для решения первой задачи отлично подходит традиционная массовая реклама на всевозможных площадках: на ТВ, радио, рекламных щитах, в Интернете и так далее. За десятилетия технологии массовой рекламы отработаны великолепно. Существуют и персонифицированные способы привлечения клиентов: бонусы за подписку на услугу друга, разнообразные акции в социальных сетях и прочее.
В удержании клиентов также есть традиционные подходы. Но за последние лет 10, с развитием Интернета и технологий big data и NoSQL (not only SQL – ряд новых подходов к реализации хранилищ баз данных), появились новые тенденции. Современные средства позволяют при небольших финансовых издержках собирать текущую информацию (по тратам, истории просмотра контента, поведению пользователей) онлайн, легко оперировать и обрабатывать гигантские объемы данных, а затем эффективно использовать эти сведения в маркетинговых целях.
– Какие возможности перед маркетологами открывают новые технологии?
– Big data и NoSQL предоставляют возможности на трех направлениях. Первое – целевой маркетинг: для привлечения новых пользователей, развития аудитории (cross/upsell, промоакции) и снижения оттока пользователей. Абоненты получают таргетированные предложения со скидкой или дополнительными бонусами, затем переходят к потреблению услуг в полном объеме, принося компании все большую прибыль. Второе – рекомендательные сервисы, на основе предпочтений абонента автоматически предлагающие персонально подобранный контент. Такие системы могут приносить постоянную дополнительную прибыль сразу после запуска. И наконец, третье – технология RTB (Real Time Bidding), позволяющая наподобие "Яндекс.Директ" в автоматизированном режиме продавать рекламные места на собственных площадках сторонним рекламодателям на аукционе. Эта технология возникла в США в 2009 году и быстро набирает популярность. Она повышает долю откликов на рекламу, давая возможность получать дополнительные деньги рекламодателей. Так, Netflix уже давно продает рекламу с помощью RTB.
– Каковы преимущества целевого маркетинга? Как новые технологии увеличивают прибыль компании?
– Массовый маркетинг предполагает продвижение товаров и услуг для всех потребителей сразу. Часто такой подход неоправдан, дает невысокий отклик и снижение лояльности пользователей, уставших от навязчивой ненужной рекламы. Целевой маркетинг направлен исключительно на определенные группы потребителей (существующие или потенциальные), которые по характеристикам (возраст, уровень доходов, пол) полностью отвечают заданным критериям. Такая стратегия выгодна всем игрокам рынка: рекламодатели дают востребованную аудиторией эффективную рекламу, потребители получают релевантные предложения, компания, предоставляющая рекламную площадку, увеличивает доходы от рекламодателей и лояльность пользователей.
Восьмилетний опыт AT Consulting во внедрении и развитии систем Campaign Management у мобильных операторов, в банках, розничных сетях позволяет с уверенностью говорить, что целевой маркетинг способен давать дополнительный доход в 2-3% от общей B2C-выручки и рост рекламных закупок почти на 40%.
– Целевой маркетинг предполагает самостоятельную настройку многих параметров сервиса. А как работает рекомендательный сервис?
– В рекомендательных сервисах подбор предложений максимально автоматизирован. То есть система выбирает подходящее предложение для пользователя. Часто рекомендательные сервисы строятся на основе метода коллаборативной фильтрации данных о симпатиях и антипатиях пользователя. Я выделяю два основных типа рекомендаций: по предметной области, а также по пользователю и контенту. В первом случае система находит похожих пользователей или товары, предлагая отсутствующий у зрителя контент. Например, группа пользователей любит яблоки, груши и апельсины, а новый клиент любит яблоки и груши – значит, ему с большой вероятностью должны понравиться апельсины. Во втором случае пользователю предлагаются продукты в комплекте с интересующими его в данный момент. Скажем, чехол или наушники рекомендуются при покупке телефона. Технологии big data позволяют быстро подобрать наиболее подходящее предложение в любой момент времени.
Яркий пример рекомендательного сервиса – разработанная AT Consulting маркетинговая акция для ведущего российского оператора мобильной связи. При звонке на короткий номер абоненту предлагают подключить автоматически подобранную оптимальную услугу. Проект имел широкий резонанс, клиент признал его одним из самых успешных в маркетинговой практике.
– Что собой представляет рекламная платформа RTB?
– Это современная технология продажи и покупки рекламных показов на аукционе. Ввиду эффективности она стремительно набирает популярность по всему миру. Современные технологии позволяют проводить RTB-аукцион в режиме реального времени. Пока пользователь загружает контент, система проводит торги на показ рекламы, отправляя запрос всем участникам аукциона и выбирая самое выгодное предложение. Автоматизированная система покупки DSP (Demand Side Platform) мгновенно определяет ценность показа и делает ставку от рекламодателя. Взаимодействие RTB и DSP идет по универсальным стандартам и протоколам.
Это позволяет монетизировать контент, гибко настроить демонстрацию рекламы, минимизировав риски неэффективных показов.
– Видимо, ключ – во взаимодействии названных решений?
– Для продуктивного взаимодействия и синхронной работы решений необходим единый профиль пользователя, единая политика контактов для защиты от спама и единое цифровое пространство для коммуникации с абонентом по различным каналам, которое решает задачи кросс-канальности. Оператор может воздействовать на абонента с помощью мобильного приложения, SMS, e-mail, личного кабинета, рекомендательного сервиса. Все каналы информирования должны быть связаны, иначе один и тот же товар может быть предложен всеми доступными способами. Или, наоборот, предложения будут осуществляться непопулярным способом с минимумом эффекта. Единая политика контактов позволяет максимально продуктивно и ненавязчиво информировать клиента всеми доступными методами.
– C помощью каких технологий и инструментов AT Consulting создает пользовательский профиль, фильтрует абонентов и формирует целевую аудиторию?
– Разработка единого профиля абонента ставит несколько задач. Во-первых, огромное количество данных из разных источников должно обрабатываться за короткое время и представляться в едином агрегированном формате. Во-вторых, профиль должен быть доступен для внешних приложений и пользователей. Для решения первой проблемы нужно было построить архитектуру, которая бы эффективно распределяла нагрузку на систему. Поэтому была выбрана технология распараллеливания и обработки большого объема данных на базе ПО Apache Hadoop. Благодаря этой технологии система непрерывно синхронизируется со множеством источников данных (число их неограниченно) и при помощи алгоритмов машинного обучения в условиях непрерывного прироста исходных данных рассчитывает более 600 показателей по каждому абоненту.
Чтобы обеспечить доступность профиля, решено было хранить информацию в оперативной памяти сервера с помощью базы данных NoSQL. Это дало высокую производительность – обработку миллионов запросов в секунду. Теперь показатели в базе данных изменяются непрерывно и отражают информацию по абонентам в режиме реального времени.Использование обеих технологий позволило создать веб-приложение, способное за несколько секунд отфильтровать десятки миллионов пользователей по сотням показателей, включая текущее географическое положение. Это приложение позволяет максимально оперативно сформировать и проанализировать выборку для проведения эффективных маркетинговых кампаний.
– Почему три упомянутых направления подходят для OTT?
– Провайдеры имеют обширную информацию о каждом пользователе. Поэтому OTT – идеальная площадка и для обычной рекламы, и для целевого маркетинга, и для рекомендательной платформы. Сведения об истории просмотров и увлечениях пользователя могут стать фундаментом рекомендательного сервиса. Возраст, пол, статус, хобби позволяют разбить абонентов на множество сегментов, создать базу рекламной платформы. Но чтобы сделать персональное предложение в целевом маркетинге, нужно использовать всю информацию о пользователях.
Пока реализация и поддержка ОТТ-платформ – весьма дорогостоящее занятие. Но использование трех базовых методов целевого маркетинга – один из самых эффективных способов монетизации контента. Особенно большой эффект это даст провайдерам именно сейчас, пока рынок ОТТ-сервисов в России только формируется, пока идет борьба за новых клиентов.
