Чернобровов АлексейАналитик

Монетизация Big Data: как бизнесу заработать на данных?

Популяризация Data Science привела к появлению выражений «Большие данные – большие деньги» и «Big Data – это нефть XXI-го века». В этой статье я расскажу о способах монетизации данных для компаний и физических лиц, а также поясню, насколько выгодной и легальной является купля-продажа информации.

 

3 способа заработка на данных

Как известно, прибыль растет при повышении доходов и сокращении расходов. В обоих случаях данные можно использовать следующими способами:

  • оптимизация текущих бизнес-процессов и центров затрат. Например, предиктивная аналитика параметров технологического оборудования позволит заранее составить график его профилактических ремонтов, предупреждая поломки и простои техники. А, проанализировав отдачу от инвестиций в рекламные каналы по различным сегментам целевой аудитории, можно существенно улучшить маркетинговую стратегию, отказавшись от неэффективных инструментов продвижения. В частности, именно таким образом, с помощью сбора и последующей аналитики данных о пользовательском поведении, были оптимизированы веб-сайт и мобильное приложение одного из отечественных банков. Об этом я подробно рассказывал здесь.
  • увеличение выручки через привлечение новых клиентов и/или кросс-продажи. Здесь необходимы подробные сведения о текущих или потенциальных потребностях своего покупателя, чтобы предложить ему нужный товар или услугу в подходящее время. В частности, персональные маркетинговые предложения для пользователей интернет-магазина в виде информации о сопутствующих продуктах, ремаркетинг и выход на новые рынки с тартегированной рекламой. Подробные данные об особенностях и поведении каждого сегмента целевой аудитории позволят максимально детализировать маркетинговую стратегию, сосредоточив усилия на наиболее эффективных каналах коммуникации с клиентом. Например, так работают рекомендательные системы и программы лояльности крупных ритейлеров: Amazon, Wallmart, Лента и других онлайн- и офлайн-магазинов [1]. Пример практического использования такой информации в задаче динамического ценообразования интернет-магазина описан в этой моей статье.
  • продажа информации о своих пользователях внешней стороне. Несмотря на достаточно угрожающую формулировку, этот способ вполне легален. Далее я расскажу, как можно заработать, продавая данные и не нарушая законы.

 

Какие данные можно продать?

Прежде всего, стоит отметить, что некоторая информация является тайной (личной или производственной) и охраняется законом. Статья 24 Конституции РФ считает недопустимым распространение информации о частной жизни человека [2]. Требования к защите персональных данных (ПД) – любых сведений о физическом лице (субъекту персональных данных), предоставляемых другому физическому или юридическому лицу, на основании которых можно прямо или косвенно определить субъекта ПД (ФИО, дата и место рождения, адрес места регистрации и проживания, семейное, социальное, имущественное положение, образование, профессия, доходы, паспортные данные, телефон и email), регламентируются в Федеральном законе № 152-ФЗ «О персональных данных» [3], постановлениях правительства, методических материалах ФСБ, Роскомнадзора и ФСТЭК [4]. Нарушение этих ФЗ регулируется статьей 13.11 КоАП РФ, которая предписывает предупреждение или административный штраф, а также статьями 137, 140 и 272 УК РФ, которые предполагают уголовная ответственность при нарушении закона о ПД с наказанием в виде штрафа, принудительных работ, отзывом лицензии, лишением свободы до 2-х лет с лишением права заниматься определенной деятельностью и занимать определенные должности [5].

Однако, несмотря на столь суровые наказания, ПД продолжают использоваться «не по назначению» даже крупными и, казалось бы, очень надежными компаниями. Например, Facebook на протяжении 3-х лет платил $20 в месяц пользователям за сбор их личных данных (истории браузера, фотографий, видео, геолокации, сообщений в соцсетях и мессенджерах), чтобы затем использовать эту информацию в маркетинговых целях. А телекоммуникационные компании T-Mobile и AT&T продавали доступ к геолокациям своих клиентов «агрегаторам местоположения», которые, в свою очередь, перепродавали их другим рекламодателям [6]. Для легализации использования поведенческих сведений в январе 2019 отечественный Фонд развития интернет-инициатив (ФРИИ) предложил внести изменения в закон «Об информации», чтобы позволить россиянам продавать собственные онлайн-данные, получая за это денежное вознаграждение (не более 60 тысяч рублей в год). В проекте предполагается обезличивание ПД, их деперсонализация, поскольку рекламодателю более важны сведения о поведении потребителя, чем его ФИО и адрес прописки [7].

Идея о монетизации личных деперсонализованных данных уже практикуется за рубежом, например, платформы Digi.me, DataCoup. В России подобные сведения о потребительском поведении и мнениях о продуктах/брендах и других значимых для маркетологов сущностях активно собираются и обрабатываются популярными сайтами интернет-опросов: https://www.anketka.ru, https://onlineopros.com/, https://www.mobrog.com и другие подобные сервисы, в т.ч. аффилированные с зарубежными компаниями маркетинговых исследований. В таких онлайн-платформах индивидуальный пользователь получает вознаграждение за участие в опросе, шаблон которого заранее составлен маркетологом. Таким образом, физическое лицо, фактически продает информацию о себе, но не персональные данные. Бизнес тоже может легально заработать на продаже сведений о своих клиентах, выступая в качестве поставщика данных (Data Supplier) для специальных сторонних сервисов – DSP-платформ [8].

 

Кто и зачем покупает данные?

DSP-платформа (Demand Side Platform автоматизированная система покупки) — это технологическая система организации аукциона для рекламодателей, которая торгуется с площадками объявлений онлайн-рекламы в реальном времени (Real Time Bidding, RTB), управляет несколькими рекламными сетями (Ad Networks) и рекламными биржами (Ad Exchanges), а также обменивается прочими данными в интересах рекламодателя в цифровой экосистеме RTB. С помощью DSP рекламодатели управляют заявками на размещение рекламных баннеров и расценками на демонстрацию объявлений таргетированной рекламы отдельным сегментам своей целевой аудитории [9].

Принято выделять 2 категории поставщиков данных: тех, кто поставляет готовые аудиторные сегменты (Processed Data Suppliers), и тех, кто поставляет необработанные (сырые) данные (Raw Data Suppliers). Как правило, поставщики данных продают DSP-компаниям историю посещений пользователем сайтов и страниц (кликстрим), информацию о лайках, share-действиях (нажатия кнопки «поделиться») и анонимную анкетную информацию своих пользователей (рис. 1) [8].

Рис. 1. Продажа данных DSP-платформе [8]
Рис. 1. Продажа данных DSP-платформе [8]

 

Отметим, что в случае сотрудничества с DSP-платформами речь идет о продаже именно анонимных, деперсонализованных данных о пользовательском поведении, а не о ФИО, адресах, контактных телефонах и прочих сведениях о частной жизни своих клиентов. В частности, пользователи идентифицируются по обезличенным номерам, а информация, которая позволяет каким-то образом соотнести данные с реальной персоной, например, email-адрес, хранится в хешированном виде [10].

 

Как происходит купля-продажа обезличенных данных?

Источниками информации о поведении пользователей могут быть [8]:

  • счетчики посещений, социальные кнопки (например, Pluso), рекламные сети и SSP-платформы, через которые рекламные сети или сайты продают свои рекламные площади, онлайн-чаты, виджеты;
  • плагины в браузерах;
  • логи хостинг-провайдеров;
  • DPI-пакеты интернет-провайдеров (Deep Packet Inspection), когда статистические данные об истории посещения сайтов (сетевые пакеты по открытому HTTP-протоколу) накапливаются, проверяются и фильтруются по их содержимому. В этот сегмент данных не попадает секретная информация о финансовых платежах, поскольку находится под защитой HTTPS-протокола.
  • приложения и игры в социальных сетях, собирающие данные из профиля пользователей (пол, возраст и пр).

Таким образом, источники «сырых данных» вполне легальны, т.к. анонимизированные данные о пользовательском поведении не попадают под действия 152-ФЗ. Однако, чтобы избежать претензий Роскомнадзора и обвинений в нарушении генерального регламента о защите персональных данных граждан ЕС (GDPR, General Data Protection Regulation), действующего во всех странах, включая РФ, с 25.05.2018 [11], следует предупредить пользователя о сборе пользовательских данных и cookie. При этом следует получить согласие пользователя на сбор и обработку такой информации [12]. Для создания таких уведомлений используются предупреждающие баннеры, которые генерируются с помощью сервисов, например, Cookiebot, CookiePro, OneTrust [13] (рис. 2).

Рис.2. Пример уведомления о сборе и обработке пользовательских данных [13]
Рис.2. Пример уведомления о сборе и обработке пользовательских данных [13]

 

Получив согласие пользователя на сбор и обработку его данных, можно предложить их DSP-компаниям или биржам данных (Data Exchange). Продавая данные о пользовательском поведении другим рекламодателям через биржу или DSP-платформу (рис. 3), бизнес получает фиксированное вознаграждение или процент от покупок, совершенных пользователем.

Рис.3. Продажа данных о пользовательском поведении DSP-компании через биржу данных [8]
Рис.3. Продажа данных о пользовательском поведении DSP-компании через биржу данных [8]

 

При этом на стороне DSP-платформы выполняется агрегация «сырых данных» о пользователе с целью предложения подходящих ему рекламных объявлений. В частности, определяются потребительские интересы и намерения. Все страницы, посещаемые пользователем, индексируются на предмет содержания ключевых слов, отражающих определенную тематику. Каждый сайт и его разделы тоже классифицируются по тематической принадлежности. Затем каждый сегмент в таксономии описывается ключевыми словами, тематикой сайта и частотой посещения. К примеру, если пользователь посещал тематические сайты и задавал поисковые запросы с ключевыми словами «продажа авто», «покупка Ford» и т.п., то он попадает в аудиторный сегмент, нужный рекламодателю (рис. 4) [8].

Рис. 4. Пример определение интересов пользователя на основе его истории посещения сайтов [8]
Рис. 4. Пример определение интересов пользователя на основе его истории посещения сайтов [8]

 

Технически поставка данных о пользовательском поведении осуществляется следующим образом: поставщик получает от DSP-компании или биржи специальный код, который при загрузке страницы сохраняет в браузере пользователя cookie, с помощью которых отслеживаются его дальнейшие передвижения по сайту и между сайтами. Как правило, для этого используется javascript или невидимая пиксельная картинка. Так создаётся виртуальный «образ» пользователя, т.е. портрет его потребительского поведения. Собранные таким образом данные размечаются по максимально доступному количеству параметров. При этом также возможна интеграция информации с данными из других систем, например, сведений о клиентах из CRM, чтобы связать их с виртуальными профилями. В маркетинге это может использоваться для рекламных кампаний по возврату клиентов. Например, рассылка email-писем клиентам определенной категории с приглашением-ссылкой на конкретную веб-страницу или картинкой-пикселем в самом письме. Когда пользователь откроет письмо в браузере или пройдёт по ссылке, добавленные таким образом cookie позволят отслеживать его профиль, чтобы показывать целевую рекламу в соответствии с интересами клиента и рекламодателя [10].

 

Кто продает пользовательские данные?

Выступать поставщиком данных о различных потребительских сегментах могут интернет-магазины, профессиональные соцсети и рекрутинговые сервисы, сервисы по бронированию отелей и продаже билетов, а также другие онлайн-ресурсы, владеющие информацией о пользовательских интересах и намерениях. За такие сведения потребители данных (DSP-компании и биржи данных) готовы платить от 100 тысяч рублей в месяц за «сырые данные» и от 300 тысяч за структурированные по определенным целевым сегментам. Сегодня наиболее крупными поставщиками данных на российском рынке можно назвать следующие компании: Aidata.me, tBh (партнер RTB-компании Auditorius), Amberdata, Adriver, Facetz, Pluso, Usefuldata [8]. За рубежом рынок поставки данных развит гораздо активнее и наиболее популярными Data Supplier’ами считаются следующие организации: BlueKai, eXelate, eyeota, Brilig, Lotame, nugg.ad, Weborama Adatus [10].

 

Резюме

Итак, зарабатывать на пользовательских данных может фактически любой бизнес, используя их в своих маркетинговых целях или предлагая стороннему рекламодателю. Однако, законом разрешено оперировать только с обезличенной информаций, которая содержит анонимные сведения о потребительском поведении, но не о частной жизни пользователя. Для сбора таких данных необходимо получить информированное согласие пользователя, предупредив его об этом с помощью соответствующего баннера. Стать поставщиком данных имеет смысл для крупного веб-ресурса с высокой посещаемостью (от нескольких тысяч уникальных пользователей в день). Другие, более «традиционные» способы монетизации данных (оптимизация собственных бизнес-процессов и маркетинговых кампаний) актуальны для бизнеса любого масштаба и могут быть успешно реализованы с привлечением штатного аналитика или внешнего консультанта по Data Science.

 

Источники

    1. Как заработать на персональных данных
    2. Продажа персональных данных
    3. Приведение деятельности организации в соответствии с №152-ФЗ «О персональных данных» и GDPR
    4. Персональные данные
    5. Продажа и покупка персональных данных
    6. Смогут ли россияне заработать на продаже своих персональных данных
    7. «Персональные данные — это нефть XXI века»: смогут ли пользователи зарабатывать на личных данных в России
    8. Рынок данных в России: Стоимость, поставщики, аудиторные сегменты
    9. Demand-Side Platform
    10. Data — переворот в таргетировании медийной рекламы
    11. GDPR
    12. Согласие, куки и запросы - что такое персональные данные для сайта
    13. Как грамотно предупредить о файлах cookie на сайте

 

Контакты