От качества трафика к качеству данных: как fintech- и retail-медиа повышают маркетинговую эффективность

Рассказывает Александр Фролов, исполнительный директор TargetADS.

Даже формально чистый трафик не гарантирует бизнес-результат. Поэтому разговор про эффективность закономерно смещается: от оценки объёма и валидности трафика — к качеству данных, на которых строится вся маркетинговая логика.

Если упростить, эффективность сегодня складывается как пазл из четырёх элементов.

Первый — объём трафика. Масштаб по-прежнему критичен: без него невозможно устойчиво наращивать охват, получать статистически значимые результаты.

Второй — качество трафика. Насколько он валиден, прозрачен и пригоден для работы.

Третий — качество аудитории. Даже чистый трафик не даёт ответа на главный вопрос: понимаем ли мы, кто находится по ту сторону экрана.

И четвёртый — измеримость. Бизнесу важно не просто купить показ, а понять, как он влияет на нижние этапы воронки и на реальный результат.

Почему даже «хороший» трафик не гарантирует результат

На верхнем уровне всё упирается в добычу качественного трафика в достаточном количестве. И здесь рынок сталкивается сразу с несколькими ограничениями.

Фрод никуда не исчез, несмотря на то, что его объем в некоторых категориях снижается. Да, индустрия взрослеет: появляются стандарты, метрики, верификация вошла в статус базового минимума. В зрелых сегментах большинство показателей становится управляемым. 

Но, к сожалению, фрод как часть рекламного рынка развивается и эволюционирует вслед за ним: фокус мошенников смещается в менее прозрачные и понятные среды, развитие ИИ расширяет их возможности и инвентарь, новые и растущие каналы, например CTV-трафик, становятся лакомой добычей. 


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Второй барьер — подписки и блокировщики рекламы. Они напрямую ограничивают возможность контакта с аудиторией и усложняют построение устойчивой коммуникации.

Еще один немаловажный фактор — инфраструктурные изменения. Нестабильный мобильный интернет в ряде регионов, рост использования VPN, фрагментация потребления контента — всё это снижает предсказуемость.

И, разумеется, напрямую влияет на измеримость.

Атрибуция в новой реальности

Возрастающий запрос рынка на большую прозрачность и измеримость переосмысливает роль классических моделей атрибуции. 

Даже если скорректировать фрод, учесть инфраструктурные ограничения и очистить трафик, сама по себе атрибуция уже не даёт той точности, на которую рассчитывал рынок несколько лет назад.

С учетом обозначенных выше проблем привычные post-click или post-view дают неполную картину. Факт того, что после показа произошла конверсия, — это безусловно стойкая база для выводов. Но он не раскрывает контекст: на решение пользователя почти всегда влияет несколько касаний, плюс внешний фон.

Собственно, в этом и произошёл сдвиг.

Сейчас рынок смотрит на атрибуцию шире — как на систему, которая требует дополнительных слоёв данных и проверки. Уже недостаточно просто связать показ и действие. Нужны дополнительные уровни проверки:

● attention-метрики, которые отвечают на вопрос о качестве контакта: была ли реклама вообще замечена пользователем;

● конверсионные и sales lift-исследования, которые оценивают инкрементальный эффект

И здесь логично возникает следующий вопрос: достаточно ли у нас данных, чтобы эту точность обеспечить?


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Проблема полноты данных

Даже при развитых инструментах измерений остаётся фундаментальное ограничение — качество исходных данных.

Большая часть сегментации до сих пор строится на косвенных сигналах: cookies, device-данные, вероятностные модели. Это неизбежно означает допущения и экстраполяции.

Параллельно усиливаются технические ограничения:

● iOS сокращает доступ к идентификаторам,

● браузеры ограничивают работу с third-party cookies,

● растёт доля закрытых экосистем.

В результате снижается точность: сегментов, атрибуции и всех производных измерений, включая различные лифты.

Именно поэтому рынок закономерно разворачивается в сторону first-party data.

Почему именно retail и fintech становятся ключевыми источниками данных

First-party data перестала быть модным термином — это практический ответ на проблему неточности внешних сигналов.

И здесь особенно важны два сегмента: ритейл и финтех.

Оба работают с данными, а значит, становятся ключами к реальному поведению и действиям пользователя.

Простой пример.

Если мы продаём корм для кошек и строим сегмент на основе поведенческих сигналов, в него попадут люди, которые читают статьи про животных, смотрят мемы или лайкают тематический контент. Это вероятностная модель.

Если же у нас есть retail-данные, мы видим факт покупки: какой корм, в каком объёме, с какой регулярностью. Разница принципиальная.

Ритейл даёт глубину: детализацию покупок, частоту, категории, вплоть до SKU.

Финтех — ширину: общий контур потребления, финансовое поведение, категории расходов, косвенные признаки образа жизни.

Вместе они формируют точный портрет пользователя.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Данные сами по себе — не панацея 

Даже самые качественные данные — это ещё не залог успешных измерений.

Бренду нужен не просто доступ к аудитории. Задача — превратить данные сперва в рабочую медиамеханику, а затем — в измеримый бизнес-результат.

И здесь возникает новая роль платформ.

Системы аналитики становятся мостом между сырыми данными финтех-/ритейл-медиа и потребностями рекламодателя. 

---

Читайте также: Не просто транзакция: как анализ платежных данных превращает ритейл в предсказуемую машину роста

---

Какие исследования можно провести, обладая данными

Во-первых, перевод цифровых метрик в реальных людей. Охват в cookies и устройствах — всё ещё не равно человек. Большие панели позволяют минимизировать экстраполяцию и точнее понимать структуру аудитории: строить социально-демографическое профилирование, оценивать фактические охваты и частоту контакта ближе к реальному пользователю, а не на уровне абстрактных идентификаторов.

Во-вторых, более точная O2O-аналитика. За счёт глубокой интеграции и высокого уровня мэтчинга данных сокращаются потери и искажения между онлайн- и офлайн-сценариями. А использование транзакционных данных финтеха позволяет точнее понимать, как digital-активность связана с последующими офлайн-действиями пользователя.

В-третьих, измерение sales lift на транзакционных данных. Такие исследования можно строить как на данных финтеха, так и ритейла. При этом в случае retail-медиа детализация возможна вплоть до SKU, что позволяет анализировать влияние кампании не только на категорию в целом, но и на конкретные товары.

Отдельный блок — геоаналитика. Она помогает установить, где сосредоточена основная часть потребителей, как распределяется спрос по территориям и как меняется поведение аудитории в зависимости от региона или конкретной точки продаж.

Кроме того, данные всё чаще используются для CRM-обогащения и LTV-анализа. Это позволяет лучше понимать жизненный цикл клиента, оценивать ценность разных сегментов и точнее работать с удержанием.

И, наконец, персонализация. Чем точнее понимание поведения и потребительских паттернов пользователя, тем прицельнее можно адаптировать коммуникацию, предложения и медиасценарии под конкретные сегменты.

Переход к работе с first-party-данными в маркетинговой аналитике — это путь, скорость преодоления которого напрямую зависит от заинтересованности в этом игроков рынка. Объем данных, их полнота, качество обработки и безопасность должны стать основными фокусами для дальнейшего развития технологий. Все это несомненно приведет к более осознанному и эффективному распределению бюджетов и высоким бизнес-результатам. 

Александр Фролов, 
исполнительный директор TargetADS.

Для NEW RETAIL