Profiling: Smart Data – инструмент анализа кросскультурных и потребительских предпочтений пользователей

    Любители кроссовок Lacoste смотрят артхаусное кино, «Амели» и «Танцующую в темноте», а поклонники Adidas – советские «Мимино» и «Гараж» —

    Такие данные были получены с помощью инновационной интернет-технологии Profiling: Smart Data, которая была разработана российским сервисом Имхонет, и является одним из самых эффективных инструментов анализа кросскультурных и потребительских предпочтений людей на сегодняшний день.

    Технология Profiling: Smart Data создана командой сайта Имхонет (1,3 миллиона зарегистрированных пользователей) – пионера универсальных рекомендательных сервисов, собравшего за годы работы внушительную статистику пользовательской активности в области потребления и оценки контента. В середине 2012 года с целью улучшения качества рекомендаций на сайте были введены тестовые вопросы на отвлеченные темы, которые быстро стали популярными среди посетителей. Всего Имхонет собрал и проанализировал более 30 миллионов взаимосвязанных ответов от более чем 200.000 пользователей сайта.

    Так выяснилось, что любители автомобилей марки Subaru охотнее всего смотрят классические фильмы Спилберга, Линча, Тарковского и Кустурицы. А поклонники автомобилей Audi предпочитают современные сериалы – «Теория Большого Взрыва», «Друзья» или «Интерны». Любителей Nike и Lacoste объединяет любовь к фильму «Амели», который стоит первым в списке предпочтений, однако первые также любят «Вечное Сияние Чистого Разума», а вторые – «Танцующая в Темноте». Но обе группы очень отличаются от поклонников Adidas, ядром предпочтений которых является советская классика.

    Целью разработки механизма было улучшение качества рекомендуемого Имхонетом контента – книг, фильмов, игр и других продуктов. В итоге положительный результат рекомендаций составляет около 86%.Однако, у этой технологии обнаружилось и второе ценное преимущество. На основе разработок исследовательской лаборатории Имхонет был создан новый инструмент, который способен быстро и эффективно рассказать о потенциальной аудитории бренда, а также в будущем оценить эффективность взаимодействия с ней.

    «Для существенной части аудитории проще отвечать на вопросы о себе, чем ставить оценки контенту. Имхонет умеет формировать точные рекомендации на основании таких данных, – рассказывает Сергей Орехов, управляющий партнер Имхонета. – О том, что у аудитории каждого бренда свои вкусовые предпочтения, догадаться было нетрудно, но теперь мы точно знаем – какие”.

    На настоящий момент аналитический комплекс Profiling: Smart Data обрабатывает за неделю около 100.000 ответов на специализированные вопросы и прогнозирует на их основе модели поведения посетителей Имхонета. Это позволяет выявлять даже неявные потребности аудитории с высокой степенью вероятности.

    «Преимущество для рекламодателей и маркетинга очевидно – анализ поможет очень эффективно понять аудиторию бренда, чтобы впоследствии разговаривать с ней на языке объединяющих интересов и предпочтений. Допустим, компания хочет провести конкурс с турпоездкой в качестве приза. Так вот, анализ Profiling: Smart Data быстро выявит направление, которое интересно целевой аудитории и привлечет наибольшее количество участников – Париж или, скажем, Карелия», – сообщает Павел Симонов, директор по продукту Имхонет.

    Основатель Имхонета, профессор ГУ ВШЭ Александр Долгин считает, что новая технология откроет дорогу к более современной бизнес-модели для рекомендательных сервисов. «Сегодня рекомендательные сервисы зарабатывают на традиционной модели интернет-рекламы, примитивной и устаревшей. Куда более продвинутая модель — тонко таргетированная реклама. Поскольку сервис видит оценки своих пользователей, он «догадывается» о том, кому и что стоит рекламировать, и продает это знание рекламодателям. Тем это выгодно, поскольку эффективность размещения рекламы увеличивается на порядок, при этом для пользователя такие сообщения становятся продолжением индивидуальной программы рекомендаций качественного контента».

    Журналист, новостной редактор, работает на сайте с 2009 года. Специализация: интернет-маркетинг, SEO, поисковые системы, обзоры профильных мероприятий, отраслевые новости рунета. Языки: румынский, испанский. Кредо: Арфы нет, возьмите бубен.