Vse večja priljubljenost preddražbe (ang. header bidding) med oglaševalci je močno povečala količino zajetih podatkov, ki jih ustvarjajo platforme za povpraševanje (DSP) po oglasnem prostoru na digitalnih medijih. Ob tem nastajajo sledi podatkov (ang. data exhaust), ki so odsev spletnih aktivnosti uporabnikov.
Preddražba ustvarja ogromne količine podatkov
Količina podatkov, ki jih ustvarja preddražba, ob njeni vse pogostejši uporabi močno narašča. Po podatkih podjetja Adzerk tri četrtine od tisoč najbolj priljubljenih spletni strani, ki oglašujejo programatično, uporabljajo preddražbo. Gre za način prodaje oglasnega prostora, pri katerem založnik ponudi svoj inventar različnim oglaševalcem hkrati, ti pa med seboj tekmujejo po načelu dražbe. Z istočasno licitacijo se skuša doseči najboljšo monetizacijo in rešiti pomanjkljivosti slapovnega modela.
Ob uporabi tega načina licitacije oglasnega prostora pa se ustvarijo podatkovne sledi (ang. data exhaust), ki se lahko uporabijo za kampanje za pridobivanje potencialnih strank (ang. lead generation), za bolj učinkovito ciljanje potrošnikov, določitev nakupne poti potrošnika in optimizacijo oglaševalskih kampanj, dajejo pa tudi vpogled v medijsko potrošnjo posameznika.
Izzivi pri zajemu podatkov na preddražbi
Tudi v primerih, ko oglaševalec ne uspe doseči želenih rezultatov na preddražbi, zajame podatke, ki jih lahko uporabi v svojih prihodnjih kampanjah. Vseeno pa je za oglaševalce izziv zajete podatke smiselno interpretirati, saj to zahteva večji finančni in časovni vložek. Prav zaradi tega izziva veliko oglaševalcev podatke preprosto zavrže. Raziskava podjetja Digital Element iz avgusta 2018 je pokazala, da 15 % vprašanih strokovnjakov za digitalni marketing zavrže vsaj polovico zajetih podatkov.
V agenciji Digilant vidijo izziv v interpretaciji množice podatkov (ang. big data) v pametne podatke (ang. smart data) v stroških, ki nastajajo ob tem. A glavni izziv, ki tu nastaja, je, da se mnoga podjetja ne zavedajo vrednosti zajetih podatkov oziroma zaradi pomanjkanja finančnih sredstev nimajo niti infrastrukture za dostopanje do teh podatkov niti visoko usposobljenega kadra, ki zna interpretirati zajete podatke.
Podatki, vpogledi in priporočeni ukrepi podjetjem oz. blagovnim znamkam omogočajo optimizacijo trenutnega poslovanja, njihova intenzivnejša interpretacija pa ponoven razmislek o splošnih ponudbah in poslovnem modelu ter možnost, da jih uporabite kot ključno konkurenčno prednost na trgu.
»Preddražbe vsako minuto vsak dan ustvarjajo veliko količino podatkov, ki jih lahko uporabimo za globlje vpoglede in analize,« pravi Simon Struna, specialist za programatični ekosistem. »Dokler oglaševalci pristopajo k oglaševalskim kampanjam z jasnim namenom in se osredotočajo na ustrezne metrike, imajo možnost vzpostaviti zanesljiv okvir za uporabo podatkov. Obstaja veliko razpoložljivih podatkovnih virov, ki so v pomoč blagovnim znamkam, a se mora vsaka blagovna znamka osredotočiti na tiste, za katere meni, da lahko zanjo ustvarijo največji vpliv,« dodaja Struna.