Zaczynali w garażu, teraz są jedną z największych firm w Europie w swojej dziedzinie. "Droga nie była usłana różami"

To silnik behawioralny, który gromadzi i przetwarza anonimowe dane o internautach, pozwalając w efekcie personalizować i targetować reklamy w internecie. O drodze do sukcesu, wyzwaniach stojących zarówno przed firmą, jak i rynkiem, a także co dobrego płynie z narzędzia dla zwykłych internautów, rozmawiamy z Piotrem Prajsnarem, CEO Cloud Technologies.

Piotr Prajsnar: Może już na początku rozwieję wątpliwości co poniektórych, spodziewających się historii w stylu „American Dream” i sukcesu z dnia na dzień. Nasza droga wcale nie była usłana różami. Pokonaliśmy ją chyba „klasycznie”, jak każdy startupowiec: był pomysł, laptop, garaż, ciężka praca, hektolitry kawy i zarwane noce. Tak to się toczyło przez jakiś czas.

Najważniejsze było jednak to, że znaleźliśmy swoją niszę. Rynek Big Data marketingu jeszcze kilka lat temu był u nas obszarem dziewiczym, wszystko należało zbudować w zasadzie od podstaw. Dlatego pierwsze trzy lata funkcjonowania firmy były naprawdę trudne i obliczone co do dnia, choć oczywiście wszystkiego zaplanować się nie dało. Dlatego sukces Cloud Technologies wiąże się z serią wyjątkowo fortunnych zdarzeń.

Może raczej jakieś przeczucie, wyczucie rynku. Prędko okazało się, że Big Data marketing na polskim rynku był strzałem w dziesiątkę. Nasz pomysł „zaskoczył” – wsparły nas fundusze unijne oraz zewnętrzni inwestorzy. Z garażu przeszliśmy do biura, a potem do jeszcze większego biura. W międzyczasie, w maju 2012 roku, zadebiutowaliśmy na giełdzie NewConnect. Po trzech latach świętowaliśmy fakt, że nasza spółka okazała się najlepszą inwestycją dla inwestorów, kończąc rok z kursem +726,7 proc. Nie spoczywamy na laurach – teraz również rozważamy przenosiny. Mam na myśli nie tyle konieczność zmiany biura na większe, co zmianę parkietu giełdowego. Zastanawiamy się nad transferem Cloud Technologies na Giełdę Papierów Wartościowych. Dojrzewamy do tej decyzji i jest ona jeszcze kwestią dyskutowaną, ale powraca na naszym firmowym horyzoncie coraz częściej.

W tym temacie raczej nie będę odkrywczy. Przede wszystkim silna wiara w powodzenie swojego przedsięwzięcia i upór w jego realizacji. Nawet jeśli nie stać nas na innowacyjność, to można być technologicznym „copycatem” czy „followersem”, ale nawet naśladować trzeba z głową i po swojemu. Poza tym tradycyjna receptura: dużo ciężkiej pracy i… jeszcze więcej szczęścia. A może raczej jakiejś intuicji związanej ze znalezieniem swojego miejsca na rynku, które nie było wcześniej przez nikogo eksplorowane.

Nic dziwnego, że taka reklama doprowadzała do szału. Czara się przelała i frustracja internautów eksplodowała w dzienniku Daily Art. Pojawił się tam rysunek abstrakcyjnego, internetowego everymana, który zmęczony całym zgiełkiem reklamowym w Sieci krzyczy w końcu: „Nie jestem twoim targetem, mendo”. Reklama nie tyle reklamowała, co wręcz biła po oczach, krzyczała, a raczej błagała: „kliknij tutaj!”

Uznaliśmy, że najwyższa pora skończyć te wojny reklamodawców o powierzchnię i przestawić reklamę online na nowe, o wiele bardziej finezyjne i dyskretne tory. Tymi torami była analityka Big Data, dzięki której możliwa stała się reklama targetowana z uwzględnieniem anonimowych danych pozyskiwanych z wielu źródeł. Są to dane o preferencjach i zainteresowaniach internautów, odwiedzanych przez nich stronach i czasie na nich spędzonym, wyszukiwanych przez internautów treściach, intencjach zakupowych etc. Słowem – wszystko co zapisane jest np. w plikach cookies, na których śledzenie wyrażamy zgodę podczas ładowania witryny. Opracowaliśmy algorytmy, które w formie skryptów umieszczaliśmy na stronach (oczywiście w porozumieniu z ich właścicielami), gromadząc w ten sposób automatycznie informacje od użytkowników, wyrażających zgodę na analizę cookiesów. Następnie zaczęliśmy te dane składać w większe całości i uzyskiwać cyfrowe tożsamości internautów. Oczywiście mówimy tu o tożsamościach w pełni anonimowych, ponieważ nie mamy dostępu do tzw. „danych wrażliwych” jak np. adres czy imię i nazwisko. Dysponujemy „tylko i aż” pewnymi „wzorcami zachowań”. Tak właśnie narodził się nasz silnik behawioralny, który gromadzi i przetwarza te dane już w autonomiczny sposób.

BehavioralEngine.com dziennie przetwarza dane z ponad pół miliona witryn www. W ciągu 24 godzin przetwarza ponad 5 TB danych. Póki co składa się na niego ponad 40 mln indywidualnych profili behawioralnych użytkowników, podzielonych na ponad 100 segmentów i 3 000 atrybutów. To czyni go największą platformą Big Data i największym narzędziem służącym do analityki danych w tej części Europy.

Na początku naszej działalności na rynku wiało pustkami. Sami musieliśmy przecierać szlaki Big Data Marketingu i uczyć się na własnych błędach. Teraz analityka Big Data oraz marketing z użyciem danych stały się w zasadzie trendami mainstreamowymi. Dziś już nikt nie ma wątpliwości, że reklama masowa jest passé i należy do jakiejś prehistorii reklamy online. Dlatego na scenie pojawia się coraz więcej młodych startupów, które szukają swojego miejsca czy szczęścia w obszarze wykorzystania danych w reklamie internetowej. Można nawet powiedzieć, że wyrastają jak grzyby po deszczu. Taka konkurencja jest jednak dla mnie dobrym sygnałem, ponieważ wyznaję strategię błękitnego oceanu. Dlatego pojawienie się naśladowców może być tylko potwierdzeniem, że zmierzamy w dobrym kierunku.

Jeśli mówimy o wzrostach klikalności (CTR) czy konwersji (CR) po zastosowaniu reklamy targetowanej na podstawie danych, to w tym pierwszym przypadku współczynniki CTR są nawet kilkukrotnie wyższe niż w kampaniach tradycyjnych. W przypadku konwersji sprawa ma się równie dobrze. Może przytoczę jeden z naszych najświeższych przykładów, związany z wykorzystaniem Big Data do optymalizacji kampanii w Liberty Ubezpieczenia. Jeśli ktoś zastanawia się nad tym, czy można osiągnąć lepsze wyniki w kampanii efektywnościowej, optymalizując tylko i wyłącznie na podstawie danych, to odpowiedź brzmi: tak, można.

Jeśli uznamy, że szklaną kulą będą dla nas aktualne statystyki i prognozy, to ta przyszłość jawi się nad wyraz optymistycznie. Statystyka pozwala zdać sprawę ze skali zjawiska. Według IDC rynek Big Data już dziś rozwija się w tempie sześciokrotnie szybszym niż cała branża IT, a z badań Oracle wynika wolumen danych rośnie z roku na rok w tempie ponad 40 proc. Mamy zatem do czynienia z prawdziwą eksplozją danych w Sieci, zarówno w internecie dekstopowym, jak i mobilnym. W Cloud Technologies analizujemy dane z obu tych obszarów. Obecnie Internet liczy ponad 5,2 ZB (zettabajtów) danych, ale już w 2020 roku globalna sieć będzie dziewięciokrotnie większa niż obecnie: będzie liczyć około 45 ZB. To już nawet nie tyle „Big”, co wręcz „Huge” Data.

Dołóżmy do tego jeszcze dane generowane przez smart-przedmioty oraz cały sektor Internet of Things i mamy pełny obrazek: Big Data jest kluczem do cyfrowego biznesu i największym wyzwaniem, jakie przed nim stoi. Według raport CapGemini „Big & Fast Data: The Rise of Insight-Driven Business” na ponad 1 000 przebadanych przedsiębiorstw aż 2/3 z nich zdaje sobie sprawę, że jeśli zaniedba wdrożenie nowych narzędzi biznesowych, służących analityce danych, to przestanie być konkurencyjne na rynku. Nie bez znaczenia Hal Varian, główny ekonomista Google, mówi dziś, że to właśnie badacz danych (Big Data Scientist) jest najseksowniejszym zawodem tej dekady.

Jedno jest więc pewne: to dopiero początek ery Big Data. Jeśli miałbym pokusić się o najbliższy horyzont czasowy rozwoju tej technologii, to powiedziałby, że reklama internetowa w perspektywie najbliższych trzech lat to ewolucja w kierunku Programmatic Buying & Mobile. Z kolei Internet w perspektywie najbliższych pięciu lat to ruch w kierunku Internet of Things, a także – po raz kolejny – Mobile.

Zauważył Pan słuszną rzecz, której mimo wszystko dzisiejszy biznes często niestety nie dostrzega. Big Data faktycznie niesie ze sobą korzyści przede wszystkim dla sektora biznesowego, ponieważ pozwala zmonetyzować dane zgromadzone przez firmę. Dane są już nie tylko zasobem przedsiębiorstwa, lecz jego cyfrowym kapitałem, który można przekształcić w całkiem „analogowy” kapitał. Podkreśla to zwłaszcza ostatni raport Deloitte „Analytics Trends 2015”, który wymienia monetyzację danych jako jeden z najważniejszych trendów rozwijanych w biznesie w najbliższych latach.

Co się zaś tyczy korzyści po stronie konsumenta, to dzięki Big Data w reklamie zminimalizowane zostaje ciśnienie podnoszone dotychczas przez reklamę internetową. Ideałem jest sytuacja, w której przekaz reklamowy, zamiast wciskać coś konsumentowi na siłę, staje się raczej jego personalnym doradcą zakupowym, który pozwala mu spokojnie rozeznać się w produktach czy usługach oferowanych na rynku i odpowiada jego potrzebom. To oczywiste, że chętniej klikamy i sięgamy po treści, które w jakimś stopniu dotyczą nas i naszych zainteresowań. Dzięki Big Data w reklamie konsument otrzyma przeglądarkę posprzątaną z nachalnych i masowych reklam, które kompletnie go nie interesują. W zamian za to dowie się o ofertach, które mają dużą szansę spotkać się z jego zainteresowaniem. Reklama behawioralna jest po prostu „mądrzejsza” od masowej, ponieważ „wie”, co jej wolno, a czego nie wolno wyświetlić. Według badań instytutu Research Now aż 70 proc. internautów, którzy mieli styczność z reklamami spersonalizowanymi twierdzi, że nie tylko nie są one inwazyjne, ale często pomagają w zakupie.

Najkrócej rzecz ujmując – to wina zbyt szerokiego targetowania. Znalazł się Pan w grupie internautów, których profile behawioralne zawierają najbardziej pożądaną przez e-sklepy intencję zakupową: czyli „X, który chce kupić klocki”. Natomiast e-sklep najpewniej nie nałożył na siebie danych z wielu źródeł i nie targetował do węższych grup docelowych. Zabrakło u niego dalszego podziału w obrębie wspomnianej grupy „X, który chce kupić klocki”, np. na podgrupy.: „X, który chce kupić klocki LEGO” albo „X, który chce kupić klocki Duplo”. Oczywiście pytanie czy e-sklep w ogóle decydował się na targetowanie do wąskich grup docelowych (co wiąże się oczywiście z nieco większym wydatkiem), czy też zadowolił się profilami behawioralnymi internautów poszukujących klocków „po prostu”, bez rozróżnienia na konkretne marki. Trudno tu rozstrzygać o czyjejś winie. W tym przypadku to kwestia stopnia implementacji narzędzi analitycznych i użytku z danych. Danych w Sieci jest wystarczająco dużo, aby móc pozwolić sobie na targetowanie przekazu reklamowego do naprawdę wąskich grup użytkowników.

W tym temacie trzeba być ostrożnym, ponieważ mylili się nawet tacy geniusze IT jak choćby Bill Gates. Szef Microsoftu ponad 10 lat temu zapowiedział, że spam będzie martwy w ciągu najbliższych dwóch lat. Jak widać nieco się pomylił, ale wierzę, że jest to tylko pomyłka co do przedziału czasowego, nie zaś co do głównej tezy. Według szacunków spam w sieci stanowi dziś od około 70 do nawet 90 proc. całego ruchu mailowego na świecie.

Najsmutniejsze jest jednak to, że niektórzy „reklamodawcy” nadal korzystają z „usług” spamerów, wysyłając wiadomości-śmieci na miliony skrzynek mailowych. Według badań CEB zaledwie co dziesiąta firma (11 proc.) wykorzystuje w kampaniach mailingowych Big Data, czyli przeanalizowane i posegmentowane dane o preferencjach i zachowaniach internautów. To one są paliwem pozwalającym personalizować treści reklamowe, w tym również maile, pod konkretnych użytkowników. To wciąż mało, ale ten odsetek w najbliższych latach będzie rósł, ponieważ mailing jest dziś główną drogą podtrzymywania kontaktu z konsumentem. A dobrze wytargetowany mail pełni funkcję wizytówki firmy czy reklamodawcy. Wysyłanie tych samych komunikatów reklamowych do różnych użytkowników jest dziś anachroniczne i przypomina strzelanie z armaty do wróbla. W ten sposób nie tylko nie ustrzelimy osobnika na którym nam najbardziej zależy, ale wypłoszymy całe stado.

Zanim zacznie się mailować należy przede wszystkim poznać osobę po drugiej stronie internetowego kabla: jej potrzeby i zainteresowania. Zamiast bombardować rzesze internautów tym samym komunikatem i wydawać pieniądze na tysiące maili – wystarczy poinformować konkretnych internautów. Nawet raz, ale o tym, co naprawdę ich interesuje. Temu właśnie służy mailing behawioralny. Dokładamy do tej walki ze spamem swoją cegiełkę. Stworzyliśmy mailingexchange, największą w tej części Europy platformę do wieloaspektowego targetowania maili w modelu RTB, która łączy reklamodawców i wydawców przy pomocy technologii określanych jako programmatic buying. Pozwala na precyzyjne targetowanie maili w trzech modelach: Audience Targeting, Live Targeting i Retargeting. Wierzę w to, że coraz większa część reklamodawców uprawiających e-mail marketing będzie interesowała się takimi rozwiązaniami. Pozwolę sobie na koniec sięgnąć po bardziej obrazowy przykład: czy warto wysyłać krzepkim miłośnikom kulturystyki ofertę mailingową z najnowszymi hitami sukienek na sezon wiosna/lato 2015? Osobiście raczej nie zaryzykowałbym takiego posunięcia…

Obecnie nasz czas wypełniają głównie rozmowy z inwestorami. Tak jak wcześniej wspominałem – rozważamy też transfer spółki na główny parkiet giełdowy. Ponadto rozwijamy mobilną analitykę danych oraz uruchomiliśmy w ramach naszych struktur studio developerskie, projektujące darmowe gry na urządzenia mobilne. Pierwszy sukces mamy za sobą – nasza gra zręcznościowa Bouncing Ball stała się numerem jeden w App Store w USA, bijąc na głowę konkurencyjne produkcje. Zyskała ponad 4 mln pobrań w niespełna 4 tygodnie i tytuł „polecane przez Apple”. Oprócz tradycyjnej analityki Big Data, wykorzystywanej głównie (choć nie tylko) w reklamie online, która pozostaje dla nas głównym wyzwaniem i zadaniem, będziemy zatem rozwijać również ten segment.