Что ждет DMP-платформы в мобильном маркетинге
Говорят, что рынок DMP к 2030 году покажет рост с годовым темпом в 12-19%. Как агентство мобильного маркетинга, Adsup ежедневно сталкивается с вопросами эффективного использования данных в рекламных кампаниях. Давайте разберемся, как работают DMP и какую несут пользу в продвижении мобильных приложений.
Что такое DMP?
DMP — это платформа, которая собирает, анализирует и систематизирует данные о поведении пользователей в интернете.
DMP работает исключительно с обезличенными данными. Это технологическое требование — вся информация анонимизируется еще на этапе сбора и может использоваться только внутри рекламных, аналитических систем. Выгрузить персональные данные пользователей нельзя.
После сбора, информация систематизируется, сегментируется и становится доступной для использования в рекламных кампаниях.
DMP в мобильном маркетинге
Практически любая современная рекламная платформа уже включает DMP. Без него невозможно говорить ни о таргетинге, ни об оптимизации РК. Например, на российском рынке, DMP есть у VK и «Яндекс».
Несмотря на растущий тренд использования данных в рекламе, сторонние DMP-платформы так и не стали популярным инструментом в мобильном маркетинге.
Наш опыт показывает, что при работе со сторонними DMP в контексте мобильного продвижения возникает ряд вопросов:
- Отсутствие Device ID во многих DMP. Это уникальный код мобильного устройства, который нужен для отслеживания действий пользователей в приложении. В iOS это IDFA, в Android — GAID. Многие DMP-платформы либо не поддерживают работу с Device ID, либо имеют ограниченный функционал для их обработки.
- Актуальность и релевантность собранных данных. DMP часто собирает данные в очень ограниченном количестве и редко их обновляет. В отличие от ML-моделей крупных рекламных платформ, которые обрабатывают данные в реальном времени и постоянно обучаются на новой информации.
- Отсутствие прозрачности в методологии. Качество, собранной информации, вызывает сомнения, а также затрудняет оценку ее релевантности для конкретных рекламных задач.
- Отсутствие гарантий эффективного использования рекламного бюджета и высокая стоимость данных — часто с дополнительной наценкой по CPM.
Как использование DMP влияет на метрики эффективности кампаний?
Все зависит от данных. Если вы получили качественный список аудитории, который объединен по какому-то глубокому событию, то это поможет вам использовать данное событие для создания креативов. Например, у вас есть список пользователей, которые интересовались кроссовками какой-то фирмы за последнюю неделю. Поставьте эти кроссовки на объявление, запустите кампанию, на полученный список, и вы, наиболее вероятно, получите высокие перфоманс-показатели.
Основные препятствия при работе с данными в DMP
- Сложности в сборе данных. Из-за постепенного отказа от IDFA и cookie, растущей фродовой активности и ужесточения законодательства о защите персональных данных.
- Сложности в применении данных. Например, недоверие к качеству информации, технические проблемы интеграции и нехватка квалифицированных специалистов.
- Сложности в интеграции. DMP работает вместе с CRM-системами, рекламными кабинетами и аналитическими инструментами, интеграция требует айтишные руки.
Но ключевой вызов при работе с DMP — это проблема фрода
Поскольку базовой сущностью для DMP является идентификатор пользователя, а такими идентификаторами обладают и боты, качество данных напрямую зависит от того, как конкретные платформы собирают, маркируют и верифицируют информацию.
Как бизнесу понять, что пришло время создавать свою DMP?
Вопрос создания собственной DMP часто возникает у растущего бизнеса. Наш ответ однозначен: начинать собирать и структурировать данные о пользователях нужно сразу.
В обязательном порядке хранить списки пользователей, которые взаимодействовали с объявлениями, лендингами, приложениями, продуктами, бизнесом. Это ваша аудитория, ваше время, силы, а главное — деньги. При грамотном ведении можно будет использовать эти аудитории и для ретаргетинга, и для look-alike.
Перспективы развития DMP-платформ
Несмотря на существующие сложности, мы видим потенциал в развитии DMP-платформ, особенно в контексте интеграции с CDP (Customer Data Platform). Такой симбиоз может предоставить более широкие возможности для построения эффективных омниканальных коммуникаций.
Вывод
DMP остается неплохим инструментом для работы с данными, но требует взвешенного подхода к внедрению и использованию. Ключом к успеху является качественная верификация данных, грамотная стратегия их применения и мониторинг эффективности.