Sólyom Balázzsal az Internet Hungary konferencián is találkozhatnak 2017. szeptember 26-án.

Előadása: 13:15–13:25 Felforgatók szekció

– Néhány éve úgy tekintettek az online hirdetési területre, hogy milyen jó dolog, hogy egyre több dolog mérhető, ezért foglalkozzunk ezzel is! Az evolúció következő fázisa az volt, amikor már olyan sok volt az adatunk , hogy csak kapkodtuk a fejünket, azon tűnődvén, hogy az információ mely részét mire használjuk. Szerintem most értük el azt a fejlődési szakaszt, amikor már ki tudjuk ebből az adattengerből szűrni azokat az információkat, amikre a leginkább szükségünk van, és amikkel már érdemben tudunk foglalkozni. Meg kellett tehát először találnunk, hogy melyik az az adat, ami hozzátesz a működésünkhöz, nem csak erőforrásokat köt le kinyerése és értelmezése. Ezeket már elkezdtük a folyamatokba beépíteni, használjuk a mindennapos munka során.

– Attól függ mi a cél. Értékesítési perspektívából az első szint talán a „last click” modell használata, ami megmutatja számunkra, hogy melyik hirdetés/csatorna hozta a vásárlót az oldalunkra. Ennél már előremutatóbb, amikor bonyolultabb attribúciós modellek segítségével próbálják feltérképezni a hirdetések teljesítményét. Kimutatható már az is, hogy egy konverzió előtt a vásárló hányszor találkozott reklámunkkal vagy üzenetünkkel. Találkozás gyanánt lehet szó akár csak arról, hogy megjelent nála a hirdetésünk, vagy akár kattintott is rá! Ezek tudatában akár azt is ki lehet számolni, hogy átlagosan hányszor kell hirdetést megmutatnunk egy-egy potenciális vásárlónak, vagy azt, hogy egy-egy felület az értékesítési útvonalon hol helyezkedik el. A vásárlói út ma már jóval hosszabb annál, hogy egy kulcsszóra keresés után kattint a vásárló, majd vásárol a honlapon. Akár 20-30 interakció is eltelhet a vásárlásig, de időben is jelentősen elválhat az első hirdetés megjelenése és a vásárlás időpontja, erre például számolhatunk 10-15 napot is.

– Az idő előrehaladtával egyre jobban megtanuljuk mi is használni a rendelkezésre álló szoftvereket, illetve kerülnek ki újabb és újabb megoldások is. A hatékony kezeléshez elengedhetetlen a rendszerek konszolidációja. Az attribúciós modellhez például fontos, hogy  hirdetéseinket egy helyről szolgáljuk ki, vagy legalább legyen egy olyan pont, ahol „átcsorog” minden hirdetésünk. Ellenkező esetben előfordulhat, hogy eltérő rendszerek különböző módon számolnak bizonyos elemeket – például, ha valakinek megjelent egy hirdetés, majd másnap rákeresett egy kulcsszavunkra, ami után konvertált, akkor elképzelhető, hogy a rendszereinkben összesen 2 konverziót látunk, hiszen az adserver is mutat egyet és az adwords is. Mi erre a célra jelenleg a Google hirdetéskiszolgáló rendszerét használjuk – ennek köszönhetően látjuk, hogy hányszor töltődtek be illetve jelentek meg hirdetéseink, hányszor kattintottak rájuk, hány vásárlást eredményeztek. Az attribúciós modellezéshez fontos eszköz számunkra a „Path to conversion” riport, ami képes a vásárlást megelőző interakciók visszafejtésére. Úgy is fogalmazhatnék, hogy megmutatja nekünk, hogy a gólt milyen támadásnak/összjátéknak köszönhetően szereztük. Fontos megemlíteni, hogy ahhoz, hogy az egész megfelelően működjön, a honlapunkat is el kell látni a szükséges kódokkal és paraméterekkel!

Az alapelemzésekhez segítséget nyújtanak a különböző analitikus rendszerek, de előfordul, hogy egy-egy komolyabb kimutatás végett átsétálunk a „BI” részlegre egy kis segítségért – amit ez úton is köszönök nekik. Még van hová fejlődnünk ahhoz, hogy komplexebb dolgokat meg tudjunk fejteni, vagy ennyi adattal legyünk képesek egyszerre dolgozni, illetve esetleg meg is tudjuk őket értelmezhetően jeleníteni.

– Vannak még megoldandó kihívások, ezek közül a legnagyobb az úgynevezett cross device effekt. A felhasználó például munkába menet lát az okostelefonján egy hirdetést, majd később olvasni kezd a termékről a munkahelyi számítógépén, és este az otthoni laptopján vásárolja meg. Amíg az emberek több különböző eszközön végzik online tevékenységüket, addig sok esetben az adatbázisok, statisztikai rendszerek számára külön-külön felhasználóként jelentkeznek. Számunkra is nagy kihívást jelent az, hogy hogyan lehet ezeket az információkat összekötni. De említhetném még akár a videohirdetéseket is, ott sem minden triviális még.

– A Google és a Facebook képes leginkább a számunkra ilyen jellegű érdekes információk összegyűjtésére, az viszont már kérdéses, hogy ebből mit osztanak majd meg velünk. De megteheti minden cég azt is, hogy a saját honlapján ösztönzi belépésre az embereket, és akkor már lesz megfelelő információ, „csak” össze kell tudnunk kötni őket. Viszont a belépésre jellemzően nem a honlapra érve kattint a felhasználó, hanem akkor regisztrál vagy lép be, ha már eldöntötte, hogy vásárol – így pont a hirdetések szempontjából fontos időszak adatai nem állnak rendelkezésre.

– Már most is ezek a cégek vannak domináns helyzetben az online költések terén, hiszen hozzájuk vándorol a hirdetési összegek jelentős és egyre nagyobb része. A felhasználói viselkedésről szerzett információk tovább segítik majd őket abban, hogy tovább erősítsék pozícióikat. Különösen fontos az adatok egy helyen történő elérhetősége, hiszen egy nemzetközi cég estében nem életszerű, hogy minden egyes országban más-más platformról szerezze be a hirdetéseiről az adatokat. De minden cég – köztük mi is – igyekszik saját adatokhoz jutni, ezek a legértékesebb és legbiztonságosabb adatforrások. Még ha a Facebook tudja is, hogy más-más eszközökön, de egy felhasználóhoz szól, addig ez a tudás csak a saját univerzumán belül elérhető, mi viszont jóval több felületet használunk, és ha szeretnénk ezt a megoldást mindenhol kiterjeszteni, akkor azt csak a saját adataink megfelelő használatával tudjuk megtenni.

– Az adatok gyűjtéséhez és elemzéséhez a DMP (data management platform – adatkezelő platform) nevű rendszerre van szükség, ahol a különböző forrásokból származó információkat lehet kezelni. Ami a sütiket illeti, már most vannak brókereik, akik hatalmas számú sütit adnak-vesznek, illetve elképzelhető, hogy hamarosan egyre több médium is rálép erre az útra, és bizonyos felhasználói adatokat átad a hirdetők számára, ezzel is elősegítve azt, hogy minél relevánsabb reklámok jelenhessenek meg olvasóik számára. Ezt a fejlődést azonban keresztülhúzhatja a GDPR (európai uniós adatvédelmi irányelv – a szerk.) jövő évi bevezetése, ami a jelenleginél jobban fogja szabályozni az adatok és a sütik kezelését is.

– Vannak már kezdetleges lépések az offline média hatásának mérésére. A múltban láthattunk olyan tanulmányt, amiben azt vizsgálták, hogyan hatott az online keresésekre és honlap-megtekintésekre egy tévéreklám a vetítését követő néhány percben. Egyelőre lehet ilyen közvetett hatásokat mérni, de nem nagyon van olyan egzakt módszer, amivel össze lehetne kapcsolni a különböző felületeket. De szerintem ez nem is olyan égetően sürgős megoldás. Számunkra az nagyobb prioritást élvez, hogy egy adott felhasználó minden felületen azt az üzenetet lássa, ami számára releváns. Ennek megoldása sokkal fontosabb lenne, ezután kellene azzal foglalkozni, hogy minél több platformon ezt juttassuk el a felhasználókhoz.

– Ez lesz mindenképpen a jövő, de nagyon sok erőforrást igényel, hogy ilyen szintre tudjuk hangolni kampányainkat. De már az is nagy előrelépés, ha nem minden ügyfelünknek az internetet, tévét és telefont tartalmazó csomagunkat tudjuk hirdetni, hanem azoknak, akik a honlapunkon csak az internetes ajánlatokat böngészték, a keresőben is csak internet-előfizetések után érdeklődtek, akkor nekik a másik két terméket felesleges lesz ajánlanunk. A következő lépés már az lesz, hogyha valaki az 500 Mbit/sec sebességű internetcsomagokat kereste, akkor őróla tudjuk, hogy internetes „nagyfogyasztó”, neki már csak az ezzel kapcsolatos üzeneteket fontos kommunikálnunk.

– Elővigyázatosan érdemes a rendelkezésre álló információkat használni. A mi esetünkben például az időnek is fontos szerepe van. Nem feltétlenül ott használják az internetet az emberek, ahol szolgáltatásainkat igénybe szeretnék venni. Munkaidőben például elképzelhető, hogy nem érdemes geotargetálni, hiszen ilyenkor sok esetben az emberek nem a lakhelyükön vannak, nem elképzelhetetlen akár az eltérő város sem. Ez is jól mutatja, hogy hiába van rengeteg adat és eszköz előttünk, gyakran meg kell állnunk egy kis időre és átgondolni, hogy is lehet ezeket hatékonyan felhasználni!

– 2017. januártól irányítja a UPC online divízióját online igazgatóként.

– A felelősségi körébe tartozó területekkel biztosítják és felügyelik a teljes magyarországi vállalat digitális jelenlétét.

– Pályafutása 2009-ben kezdődött az Invitelnél, ahol előbb gyakornokként, majd 2010-től online marketing tanácsadóként tevékenykedett.

– 2013-ban kérték fel az online terület vezetésére, amit 2017 januárjáig látott el.

– Munkáját az elmúlt években Content Marketing Award, Effie és az Év Honlapja szakmai díjakkal ismerték el.

– A Metropolitan Egyetemen digitális hatékonyságmérést oktat.

Sólyom Balázs - UPC online divízió igazgató