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».
Справка:
Рекомендательный сервис Имхонет помогает пользователям отбирать контент (фильмы, книги, игры и прочее) с помощью системы коллаборативной фильтрации. При помощи запатентованной технологии положительный результат рекомендаций составляет около 86%.
По состоянию на апрель 2013 года на Имхонете зарегистрировано более 1,3 миллиона пользователей, а месячная аудитория составила более 10 миллионов уникальных посетителей.
Сайт был создан в 2006 году профессором НИУ ВШЭ Александром Долгиным.
