Nyugaton már ez a menő: a big data

Bár ezek egy része nem minden vállalkozás számára érdekesek, összességében mégis fontos ismernünk néhány kifejezést, mert megjósolhatjuk, hogy az idei szakmai konferenciákon időről időre elő fognak bukkanni mint nagy újdonságok.

A legnagyobb újdonság a natív reklámozás, melyről egy korábbi cikkünkben írtunk már. Leegyszerűsítve ez olyan fizetett tartalmat jelent, mely a hirdetésmegjelenítő felületébe tökéletesen beleilleszkedik (például a Twitter vagy a Facebook szponzorált megjelenései). Ez egy jogilag is ingoványos, pontosabban nem túl jól szabályozott terület, olyan, mint a hagyományos advertorial megjelenés. Utóbbi főleg a nyomtatott lapokban elterjedt, a köznyelvben PR-cikknek nevezett hirdetési formula (szakmai szempontból az ilyen fizetett hirdetések nem PR-cikkek, hiszen a public relations-tartalmak egyik lényegi eleme, hogy nem fizetünk értük, nem hagyományos reklámok).

A szakmai érdeklődés középpontjába került big datáról itthon nem sokat lehet olvasni. A Google vagy éppen a Facebook birtokában nem egyszerűen sok adat, hanem nagyon-nagyon sok adat van. Ha az interneten fellelhető rengeteg adatot sikerülne jól összehangolni és kezelni, akkor minden látogatóról, vásárlóról olyan részletes profil lenne összeállítható, amelyhez hasonló még sosem volt.

A probléma azonban nem csupán az, hogy itt gyakorlatilag több exabájtnyi adatról lehet szó, hanem az is, hogy többféle forrásból, különböző formátumban érhetők el az adatok. Ezek összerendezése és kezelése a különleges feladat. Gondoljuk át: tavaly közel 31 milliárd dolláros büdzséjük 40%-át online hirdetésre költötték az autógyártók. Természetes, hogy nem csupán arra kíváncsiak ilyen összegek elköltésekor, hogy hányan látogatják az oldalakat, amelyeken hirdetnek, hanem minden adatot pontosan meg kell tudniuk, akár azt is, hogy mennyit gondolkodott a vásárlás előtt valaki.

Ahogyan arról a jövő marketingjének víziójáról szóló cikkben is említettük: a teljesen perszonalizált ajánlatoké a jövő. Bőven elképzelhető, hogy a big data szerű masszív mennyiségű adatok birtokában már pontosan meg tudjuk majd határozni valakiről, hogy milyen árig lehet elmenni a vele való alkuban, illetve olyan pontosan analizálhatjuk majd a vásárlási szokásokat, mint még soha.

Egy pénzügyi szolgáltató kutatásából például az derült ki, hogy azok az emberek, akik kedden látták az új hitelkártya hirdetését, leginkább vasárnap este küldték el rá a jelentkezési lapot. Gondoljunk bele, hogy egy ilyen pontos vásárlói profil mennyi lehetőséget rejteget: tudjuk, hogy mikor és mivel kell megszólítani az embereket, ha többet tudunk róluk, mint akár ők maguk. A nagy mennyiségű adatot különböző célszoftverekkel kell kezelni.

Éppen ezért várható a DMP-k, azaz adatkezelő platformok terjedése. Ezzel együtt várható, hogy az online médiaértékesítésben előtérbe kerül az RTB-nek nevezett valós idejű licitálás a display (banner, szponzoráció stb., tehát nem PPC alapú keresőhirdetés) piacon. Ez azt jelenti, hogy az aukció alapú automatizált adásvétel kerül majd a központba, amelyet a Google eddig is képviselt: eszerint a rendszer mindig az éppen aktuális állapot szerint határozza meg, hogy milyen hirdetés jelenik meg és mennyi pénzért.

A hirdetők egymásra licitálhatnak egy-egy kattintásért, de alapvetően ezzel nyernek is, hiszen a rendszer lényege, hogy ne jelenítsen meg olyanok előtt hirdetést, akik nem kattintanak, így a hirdető megspórolja a meddőszórás és duplikáció költségeit.

A hirdetéseknél már nem csupán a célcsoport életkora és más demográfiai adatok fontosak, hiszen már a viselkedésüket is elemezhetjük (például a re-marketing eszköze is erre épül: ha valaki körülnézett a webboltunkban, de végül nem vásárolt, perszonalizált hirdetésekkel szólíthatjuk meg, amelyekben mondjuk ingyen kiszállítást ígérünk neki abban a reményben, hogy így visszatér).

Cikkünk összeállításához segítséget nyújtott Ihász Ingrid (Rabbit), Brian Gentile (Mashable) és Julie Ginches (Econsultancy) néhány írása.