DV Group создала набор инструментов для решения задач по электронному маркетингу для брендов. Разработанная CDP-платформа анализирует данные чеков и cookies в электронной коммерции, строит предиктивные модели и прогнозирует вероятность покупки для конкретных товаров брендов. За счет этого удается создавать и реализовывать стратегии продвижения для крупных брендов. О создании платформы и принципах ее работы рассказывает Ольга Вязовская, основатель DV Group и номинант на премию Data Award.

- Как появилась идея создания платформы?

Еще до появления DV Group часть нашей команды работала на стороне маркетплейсов. К нам часто приходили поставщики товаров с запросами увеличения продаж своего бренда. Зачастую задачи стояли весьма амбициозные: например, был необходим рост в 2–3 раза быстрее категории, что сложно сделать с соблюдением целевого возврата инвестиций и без ущерба в марже.

Есть три основные проблемы, с которыми сталкивается бизнес в привлечении трафика на маркетплейсы. Во-первых, сложность масштабирования только за счет внутренних инструментов площадки и низкая конверсия медийного внешнего трафика. Во-вторых, потери в атрибуции заказов, а как следствие – невозможность правильной оптимизации источников трафика. Наконец, перетекание аудитории и продаж с одного маркетплейса на другой, когда активная поддержка конкретной площадки приводит к снижению заказов на другой.

Было очевидно, что рынку нужен агрегатор данных, собирающий информацию со всех крупных маркетплейсов и интернет-магазинов, а брендам – единое окно входа, через которое они бы могли решить свою общую задачу в онлайн-канале, а не только в рамках конкретной площадки.

- Что представляет собой решение?

Мы предоставляем набор инструментов для решения задач брендов в электронной коммерции. Анализируем данные чеков и идентификаторы мобильных устройств (MAID), строим предиктивные модели и прогнозируем вероятность покупки для конкретных товаров брендов. На базе этого создаем и реализуем performance-стратегии для крупных международных и российских брендов.

В основе решения собственная CDP – DV Platform, позволяющая собирать, анализировать и сегментировать данные онлайн-транзакций и MAID. Данная технология помогает проводить рекламные кампании на любые кастомные сегменты покупателей категории, конкурентов, брендов или конкретных товаров, а также строить отчеты с оценкой эффективности проекта (Sales Lift) по используемому сегменту. В платформе собрано более 50 млн уникальных пользователей и 250 готовых вариантов таксономии.

- Какие данные используются и откуда они берутся?

Мы используем только анонимизированные данные, они попадают в систему от наших партнеров – ОФД и ПБД. Нам интересны именно онлайн-транзакции, так как оператор на своей стороне может видеть идентификатор пользователя для дальнейшего мэтчинга в рекламных сетях. Это те данные чеков, которые необходимы каждому магазину для соблюдения законодательства. Для нас же структура данных состоит из названия товара, суммы и даты. Категорию, подкатегорию, бренд и магазин мы определяем самостоятельно с помощью предиктивных моделей.

Именно для этого и нужна CDP, куда поступает изначальное «сырье» и проходит весь цикл обработки и обогащения. А еще она помогает собирать аудитории с наибольшей вероятностью покупки для конкретной категории или бренда, «склеивает» данные для построения Sales Lift от рекламных кампаний и аналитических выгрузок с конкурентным анализом, оценкой доли в категории и так далее. Все это было бы невозможно без собственной платформы.

Таким образом, для проведения рекламных кампаний и аналитических выгрузок мы используем данные онлайн-транзакций и идентификаторы мобильных устройств.

- Что платформа представляет собой с технической точки зрения?

CDP построена в виде микросервисной архитектуры. Ее основные компоненты: Provider-connector – сервис для обмена данными с провайдерами; Entities-manager – сервис для управления сущностями (чеки, транзакции, покупатели, продукты и т.п.) и построения витрин; Product-manager – сервис для обработки и обогащения продуктов, а также определения магазина; Categorizer – сервис для категоризации товара; Users-manager – сервис для идентификации уникального покупателя, формирования портрета покупателя; Monitoring – сенсоры поступления новых данных и их обработки; SSP-connector – коннектор для обмена данными с рекламными кабинетами.

- В чем ваша платформа уникальна?

Наша уникальность в разработке собственной технологии работы с данными онлайн-транзакций. Существует как минимум два метода работы с агрегированными данными транзакций любых магазинов без их согласия: с помощью данных контрольно-кассовой техники (ККТ) или ОФД, а также с помощью данных телеком-операторов, обогащенных данными ОФД. Мы нашли легальный метод использования этих данных с максимальной отдачей в результат для наших клиентов.

Помимо прочего, мы имеем патенты на самописные предиктивные модели, а также зарегистрированы в реестре российского ПО.

- В чем заключается каждый из методов?

Используя данные ККТ и ОФД, мы действуем следующим образом. Согласно ФЗ-54, все юридические лица, работающие с физическими лицами, обязаны выдавать им чеки с помощью контрольно-кассовой техники и передавать данную информацию в налоговую службу (через ОФД). Когда чек пробивается онлайн, а не выдается физически на руки, пользователь оставляет свои контактные данные, которые хранятся в ККТ и ОФД в обезличенном виде. Эти данные – в обезличенном и агрегированном виде – уже очень много лет продаются данными операторами для проведения рекламных кампаний и аналитики рынка. В составе этих данных имеется устойчивый идентификатор пользователя, сумма, время, геолокация транзакции и наименование купленного товара. Пользователь при покупке товара в онлайн-магазине дает согласие на передачу своих данных не только магазину, но и кассовой технике, и оператору фискальных данных.

Конечно, при этом есть ограничения. Нельзя продавать данные конкретного магазина без его согласия – данные продаются только в аргегированном виде, как сегмент. Кроме того, нельзя передавать данные пользователей и нарушать закон о персональных данных (152-ФЗ). И если чек выдан в офлайне (в ходе постоплаты у интернет-магазина), то данные для сегмента нельзя сформировать, так как нет устойчивого идентификатора.

Чтобы уйти от этих ограничений, мы покупаем агрегированные транзакции с покрытием более 50 онлайн-магазинов и сами распознаем магазин, бренд, категорию с вероятностью более 90%. Делаем это с помощью покупаемых данных ККТ и парсинга данных с онлайн-магазинов. Парсим только крупные магазины, а данные мелких интернет-магазинов складируем просто в сегменты без распознавания магазина.

Кроме того, нам не передают персональные данные пользователя – отгрузка происходит с заменой на синтетические ID (сгенерированные самим правообладателем данных). Их мы и обрабатываем, передавая обратно сигналы правообладателю данных, какие ID отгружать в рекламные кабинеты. Данные ходят через API-протокол: дата-провайдер заменяет на своей стороне хэш телефона на синтетический ID (ключ на стороне дата-провайдера), а после этого мы обрабатываем в CDP события транзакций по синтетическому ID через свои ML-модели и отдаем результат в виде сегмента ID обратно поставщику.

Многие онлайн-магазины работают только по системе предоплаты, что позволяет нам полностью покрывать их продажи.

Методология работы состоит из нескольких шагов. На первом из них мы формируем «ID-сегмент покупателей» бренда, категории, конкретных наименований товаров, согласно запросу из медиаплана. Внутри платформы есть self-service для таргетологов, где можно сформировать нужный сегмент. Далее отправляем сегмент с нашими ID в рекламный кабинет, при этом сначала данные с синтетическими ID пользователей попадают провайдеру данных, а затем в рекламный кабинет. На третьем шаге устанавливаем пиксель AdRiver или Weborama на клик и получаем cookies в связке с нашими ID пользователей, которые кликнули по ссылке. Наконец, получаем обратно в нашу систему список ID (пользователей), которые кликнули по нашей рекламной кампании, и смотрим, купили ли они в течение семи дней после клика товар рекламируемого бренда. Если да, то отражаем это в отчете.

Sales Lift можно построить только по нашему загруженному сегменту, так как только в этом случае у нас есть ID пользователя. Нельзя отследить покупку, если просто завести рекламную кампанию на общих данных "Яндекса" и Mail.ru.

- А как работает метод с помощью данных телекома и ОФД?

Сотовые операторы и провайдеры широкополосного доступа в Интернет обладают идентификаторами своих пользователей и могут их монетизировать. Для этого также не нужно согласие никого из магазинов.

Формируем сегменты с использованием обезличенных идентификаторов (Stable ID) телекома на посетителей мобильного приложения интернет-магазина. Накладываем дополнительные фильтры на выборку посетителей интернет-магазина в зависимости от нужной нам категории. Телеком-оператор отгружает итоговый сегмент в рекламные кабинеты. Проводим рекламную кампанию по выбранной аудитории. Делаем Sales Lift по итогам кампании – сколько было покупок от пользователей, которые кликнули по нашей кампании. Выгрузка продаж производится самим телеком-оператором в паре с ОФД (через мэтчинг MAID и Stable ID).

При этом наша уникальность при формировании сегментов и Sales Lift заключается в использовании таблицы соответствия собственных DV ID и Stable ID телекома, что позволяет нам формировать корректные сегменты.

- На какие результаты могут рассчитывать клиенты?

Конечно же, это рост продаж брендов в онлайне, увеличение рентабельности рекламных расходов (Return on Ad Spend, ROAS). Обеспечиваем высокий возврат маркетинговых инвестиций за счет использования собственных скриптов, выявляя пользователей с наибольшей вероятностью покупки в течение 21 дня. Измеряем полноценный Sales Lift по проведенной рекламной кампании.

Например, для бренда Lacalut мы увеличили продажи на Ozon и Wildberries в два раза с помощью внешнего трафика. Бренд Librederm увеличил продажи на 24% с помощью performance-рекламы. Nutrilon достиг показателя ROAS более 3,04.

- Каково значение проекта для отрасли интернет-маркетинга?

Благодаря кастомным сегментам мы совершенствуем рынок рекламной отрасли, предлагая точечные инструменты для работы, которые приносят положительный количественный и качественный результат.

- В каком направлении будет развиваться проект?

В марте 2025 года у нас запустился self-service нашей CDP. Теперь клиенты могут самостоятельно собирать сегменты покупателей и отгружать их в рекламные кабинеты. Мы планируем активно развивать данное направление как для рекламных агентств, так и прямых рекламодателей, имеющим собственный отдел закупки трафика.

Также в наших планах создание Supply-Side Platform с собственным инвентарем – платформы, позволяющей заказчикам управлять своими рекламными площадями.