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:
Биржа данных работает по модели marketplace в соответствии со следующими принципами.
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.
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:
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:
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.
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.
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.). |
Наши вакансии