Технологии предвидения

Рекламный мир, изображенный в сериале Mad Man, просуществовал несколько десятилетий без изменений в принципах работы медианосителей, в структуре рекламных агентств и в сути рекламных профессий. Переворот в индустрии произошел с появлением интернет-рекламы.

С 1997 по 2007 г. интернет-реклама прошла фазу экспериментальных бизнес-применений, а с 2007 по 2017 г. ее оборот в России вырос в 5,7 раза – и в итоге рынок интернет-рекламы обогнал рынок рекламы телевизионной.

Благодаря интернету рекламный рынок становится все более фрагментированным. Интернет-реклама не является монолитной областью знания. В нашем агентстве мы насчитываем 62 различные специализации и специальности, связанные с интернет-рекламой, – от классических креативных, медийных, performance-профессий до специализаций в создании контента и во все более увеличивающей свою роль data science. Новые технологии и, соответственно, специализации появляются ежегодно, ставя перед нами новые вызовы по их изучению и принятию решения о включении их в сервисное портфолио агентства.

3 мега-тренда

Из-за растущей фрагментации рынка одним из основных вопросов долгосрочной стратегии развития рекламных агентств становится технологическое предвидение. Что станет The Next Big Thing в рекламе и маркетинге, а что останется нишевой историей? Исходя из этого, мы определяем, в какие новые технологии и направления стоит инвестировать, из каких областей привлекать таланты, как менять собственные продукты и процессы.

Принимать решения в этой области нам помогают как индустриальные исследования, так и собственные методики оценки перспектив развития различных технологий.

Глубокий анализ развития уже существующих технологий предоставляет исследовательская компания Gartner. Она прогнозирует, что в ближайшее десятилетие миром будут управлять три мегатренда: искусственный интеллект, эволюция интерфейсов и эволюция цифровых платформ (в частности, интернет вещей и блокчейн).

Но чтобы применить прогноз в реальной бизнес-стратегии, понимать векторы технологического развития недостаточно. Необходимо предвидеть скорость развития технологий и время их массового внедрения.

В нашем внутреннем анализе мы выделяем четыре основные фазы развития технологии: фазу научных исследований и первых технологических проб, фазу экспериментальных бизнес-применений, фазу масштабирования и, наконец, фазу рыночного доминирования.

Путь интернет-рекламы до фазы рыночного доминирования (более 50% рынка) составил около 50 лет, если считать с момента создания ARPANet в 60-х (фаза научных исследований), около 30 лет, если считать с момента создания первого веб-сайта в 1990 г. (фаза экспериментальных бизнес-применений), и около 15 лет с момента запуска Google AdWords и появления контекстной рекламы на Яндексе (фаза масштабирования).

Скорость изменений растет, и каждая фаза проходит быстрее. Так, мобильная реклама прошла путь от фазы масштабирования (создание магазинов приложений AppStore и Google Market) до рыночного доминирования (более 50% оборота диджитал-рекламы в США в 2015 г.) уже за восемь лет, а programmatic – всего за четыре года.

За гигантами

Ускорению во многом способствует включение в игру IT-гигантов, способных покупать и масштабировать успешные стартапы, быстро вести собственную разработку и дистрибутировать рекламные продукты на национальном и глобальном уровнях. Мобильная реклама долгое время была уделом энтузиастов и стала основным видом рекламы в интернете только после того, как магазины мобильных приложений запустили Google и Apple. Быстрое развитие programmatic произошло также не без помощи Google, купившей в 2010 г. RTB-разработчика Invite Media.

Сегодня крупнейшие мировые игроки проявляют интерес к распознаванию голоса и изображений, дополненной и виртуальной реальности. Это позволяет сделать вывод, что на маркетинг и рекламу в ближайшие годы сильнее всего будет влиять эволюция интерфейсов. Своих голосовых помощников создали Amazon, Apple, Google, «Яндекс», Samsung, поэтому в перспективе двух лет мы ожидаем появления рынка рекламы продуктов и услуг на этих платформах. Летом 2017 г. Google и Apple практически одновременно выпустили инструментарий для разработчиков по созданию функций дополненной реальности в мобильных приложениях. Массовое применение можно ожидать уже в ближайший год, причем не только в мобильных играх, но и в электронной коммерции. Фокус Facebook на развитие виртуальной реальности дает основания предполагать вероятный скорый прорыв и в этой области.

В фокусе IT-гигантов также искусственный интеллект и эволюция цифровых платформ – во всех их технологических направлениях, за исключением, пожалуй, блокчейна. Отношение IT-гигантов к блокчейну можно пока назвать пессимистичным или осторожным. Возможно, во многом поэтому блокчейн довольно долго находится в фазе экспериментальных бизнес-применений и не дорос еще даже до фазы масштабирования.

Определив, в какой фазе сейчас находится конкретная технология и рекламные продукты, проанализировав с учетом исторических примеров и ускоряющих факторов, с какой скоростью она может пройти следующие фазы, можно предвидеть сроки выхода новых продуктов на рынок. А отталкиваясь от сроков – создавать дорожную карту по их внедрению и соответствующему изменению процессов и организационной структуры в рекламном агентстве.

В чем Россия впереди

Работая в России, при создании такой карты мы учитываем не только глобальные тренды, но и, конечно, страновые реалии. Как правило, взросление новых рекламных сегментов, основанных на новых технологиях и продуктах, в России происходит на 2–3 года позже, чем на рынках США и Западной Европы. Это не дает российским компаниям преимущества лидера в глобальном масштабе, но дает запас времени для анализа и внедрения зарубежного опыта. Но есть и исключения – области, в которых технологии и продукты могут в России развиваться с той же скоростью, что и за рубежом, и даже быстрее.

Две области, в которых российский опыт является передовым, – это работа с большими данными и автоматизация рекламы и маркетинга. Обе они находятся в высоком приоритете в бизнес-стратегии нашей группы.

Развитию бизнесов, основанных на использовании big data, в России способствует достаточно либеральное пока еще законодательство по работе с персональными данными, а также ряд индустриальных и государственных инициатив – таких, например, как переход на онлайн-передачу фискальных данных. Аналогов внедрения технологий онлайн-передачи фискальных данных в масштабе страны в мире практически нет. От внедрения этой технологии выигрывают не только налоговые органы, но и маркетологи. У Dentsu Aegis Network Russia сейчас заключены контракты с четырьмя крупнейшими российскими ОФД, которые позволяют нам видеть около 58% транзакций, проходящих через подключенные к ОФД кассы по всей России. И, следовательно, предоставлять рекламодателям глубокую аналитику по продажам в разрезах производителей, брендов, точек продаж, а также анализировать влияние рекламы в каждом медиа на продажи в физическом и электронном ритейле. А также, пересекая данные ОФД с данными операторов WiFi и телеком-операторов, осуществлять ретаргетинг рекламы по покупательским предпочтениям реальных людей.

Российские разработки в области автоматизации рекламы и маркетинга находятся на уровне мировых стандартов во многом благодаря уникальной экосистеме и особенностям российского рынка – необходимости на уровне ПО учитывать требования российского законодательства и бухгалтерского учета, а также интегрировать решения с локальными поставщиками данных и локальными площадками, где размещается реклама.

Автоматизация рекламы и маркетинга всегда начинается как неизбежное зло. Имея 62 специализации одного только диджитал-маркетинга, рекламное агентство не может быть эффективным и прибыльным без автоматизации. Бурному развитию programmatic-рекламы в мире помогла возможность не только получить более низкую цену для рекламодателя, но и сократить число людей, планирующих и закупающих онлайн-рекламу. И интернет-programmatic – это только начало пути по автоматизации работы с медийной рекламой. Процесс автоматизации движется и в офлайновые медиа. В 2016 г. мы в Dentsu Aegis запустили programmatic-закупку ТВ-рекламы, в этом году алгоритмизировали и автоматизировали ее планирование. Внедрения в других медиа – на очереди, и машинное обучение и другие элементы AI должны ускорить этот процесс и сделать его более эффективным.