Стартап анализирующий действия пользователя
Один из наиболее перспективных стартапов, представленных на конференции IDCEE –Personalization. Психологи из Днепропетровска разработали технологию, которая индексирует ресурсы интернета и предлагает пользователю именно ту информацию, которая ему необходима. Сервис может быть полезен площадкам для увеличения глубины просмотров, повышения лояльности к брендам и нового эффективного таргетинга медийной рекламы. Подробнее про Personalization мы расспросили у основателя и CEO компании Александра Пидодни.
Александр, добрый день! Расскажите, что такое Personalization? Кому и зачем будут полезны ваши разработки?
Здравствуйте! Изначально мы решали задачу для нужд психотерапии – формировали модель, которая поможет экономно и качественно воздействовать на клиента и быстро достичь результата. Позже мы увидели, что модель очень хорошо перекладывается на машинный язык. После этого мы сфокусировались на IT сфере и начали заниматься построением модели, которая дает возможность определять характеристики пользователя и прогнозировать реакцию человека на информацию. Эта модель позволяет повышать кликабельность, менять отношения к брендам, увеличивать глубину просмотров и пр.
Расскажите, пожалуйста, как это работает?
Рассмотрим на примере новостного ресурса: у каждой информационной единицы – в частности, статьи – присутствуют «идеи», которые вызывают определённые реакции у человека. Скажем, в среднем в статье от 3 до 7 таких «идей». Это может быть конкретный персонаж, «добрая» статья, упоминание о катастрофе, просто статья с хорошим финалом. Каждый из этих элементов вызывает отклик у каждого конкретного человека – кому-то по душе хорошее завершение истории, кто-то испытывает эмоции, относительно персонажа, катастрофа вызывает переживания. После «вычленения» идей, мы получаем базу реакций и выстраиваем определённую модель психики. А уже она позволяет нам решать задачи прогнозирования.
А как вы узнаёте, каким образом человек отреагировал на рекламу или на статью?
В широком смысле мы реакцию узнаём по действиям человека. В нашем продукте для новостных сайтов – по времени прочтения. Чем ближе это время к оптимальному времени прочтения статьи для данного человека, тем больше новость нравится. Есть ещё «лайки» и комментарии. Но в силу эксклюзивности подобных действий мы с ними работаем не часто. Когда мы увидим, что они распространены широко, то мы готовы использовать и такую реакцию – это для нас тоже информативно.
Как это можно применить на уже работающем новостном портале?
В первую очень это предоставляет большие возможности для собственников портала, которые смогут выстроить личный интерфейс для каждого пользователя. Ведь мы можем предсказать реакцию пользователей на единицу информации. Вторая задача, которую мы успешно решаем – это изменять отношение пользователя к брендам.
То есть, мы сможем «подбрасывать» пользователю информацию, которая ему заведомо понравится?
Да, и здесь есть несколько вариантов. Вы можете давать только заведомо интересные статьи. Также вы можете, в рамках вашего интерфейса, выстроить ранжированный список, где вверху будут самые интересные, а внизу – чтобы не лишать человека выбора – менее интересные. Можно также предложить читателю маркировать понравившуюся статью звёздочками – мы проверяли – сразу же начинают клацать на «5 звёздочек», зная, что там, скорее всего, что-то «вкусное».
Как можно совместить вашу технологию и медийную рекламу, чтобы повысить клики по баннерам?
Для нас баннеры – такая информационная единица, как и статья. И мы готовы среди имеющегося перечня данных говорить, какой человек отреагирует с большей вероятностью. Если для Вас важен вопрос кликов, то с одного человека кликов будет несомненно больше.
Вы уже тестировали реакцию юзера на медийную рекламу?
Да, тестировали. Мы разрабатывали специальные баннеры под профиль и фиксировали реакцию человека. Число кликов увеличивалось на порядок.
Насколько это будет сложно реализовать технически?
Мы провели предварительные переговоры с партнерами и у нас уже есть готовое API, адаптированное под их пожелания. Очевидно, что собственники площадок очень трепетно относятся к своим базам данных, поэтому мы разграничили права доступа. Пользователь идентифицируется на стороне площадки, которая присылает нам его ID и время пребывания на каждой из страниц своего сайта. Чтобы система работала, площадке надо решить 2 задачи – идентифицировать пользователя, зарегистрировать время прочтения статей и прислать это нам.
Какие ваши дальнейшие планы по развитию и продвижению сервиса?
С одной стороны нам хотелось бы увеличить процент тех людей, которых мы можем охватить. Во-вторых – обеспечить большую точность «попадания». Если сейчас мы правильно прогнозируем реакцию пользователя на контент в 80 % случаев, то в дальнейшем нам бы хотелось довести этот процент до 90. Также мы готовимся к выходу на западные рынки, сейчас мы делаем сервис как раз для американцев.