Снизить аренду, получить больше от рекламы и не только
 
 
 
Оффлайн- и онлайн-магазины, торговые центры, рестораны и кафе, банки, автосалоны борются за аудиторию, инвестируя огромные суммы в рекламные кампании. Конкуренция становится все жестче, учитывая растущий вал информации, которая обрушивается на потенциальных клиентов.

Но большое количество данных может работать во благо. Big Data можно приручить и заставить работать на себя, оптимизируя бюджеты на аренду, рекламу, маркетинг и персонал. Кажется, что для этого требуется волшебный инструмент, но он вполне реальный и простой:
— это Wi-Fi-аналитика. Она позволяет знать все о своих клиентах и управлять их вниманием, опираясь на реальные сведения, а не гипотезы.
 
 
Путь данных или Data Journey
Чтобы принести пользу, данные должны проделать определенный путь. В случае описываемой технологии, в роли данных выступают зашифрованные mac-адреса мобильных телефонов ваших клиентов и других людей, которые ездят по городу, заходят в торговые центры, ужинают в ресторанах.

Еще 6 лет назад всего около 24% людей, заходящих в магазины, держали Wi-Fi на своем мобильном телефоне включенным. По данным НПО Аналитика, сегодня таких людей уже 45-50%, в городах-миллионниках — 55%. Это вполне репрезентативная выборка, чтобы судить о поведении всей аудитории той или иной компании в целом.

Для сбора данных мы применяем решение нашего технического партнера, компании НПО Аналитика. Чтобы собрать нужные данные, используются сенсоры, которые представляют собой «перепрошитые» роутеры, работающие в режиме пассивного Wi-Fi-мониторинга. Они «видят» людей с включенным на смартфоне Wi-Fi в радиусе примерно 80 метров.
 
Сенсоры считывают Wi-Fi сигналы с мобильных устройств в виде хэшированных mac-адресов — уникальных ID. Они обезличены и не являются персональными данными, поэтому переживать о нарушении закона не приходится. Некоторые смартфоны имеют динамические mac-адреса: для этого систему специально обучили распознавать множество марок телефонов и платформ, чтобы преодолеть рандомизацию.

Собранные данные передаются на рекламные площадки, такие как Яндекс.Аудитория и Mail.ru (My Target). Они связывают mac-адреса с профилями пользователей социальных сетей и приложений, где используются метрики, и выгружают данные уже в виде аудитории для таргетинга, со всей информацией о параметрах, поисковых запросах, посещениях и предпочтениях. Теперь эту информацию можно анализировать и использовать. Как?
 
 
Снизить арендные ставки
Торговые площадки предлагают помещения в аренду с учетом их проходимости. То есть, по сути, арендатору предлагают заплатить за аудиторию, а не за локацию. Заявленные цифры могут не совпадать с реальностью, но чтобы аргументированно снизить стоимость за аренду, нужны цифры. Wi-Fi-аналитика позволяет измерить поток посетителей в ТЦ и их профиль рядом с торговой точкой или магазином, и с полученным результатом на руках обсуждать условия аренды, если поток оказался сильно отличающимся от того, что заявлял арендодатель.
Если ритейлер, в сети которого 400 магазинов, снизит арендную ставку в 10% из них на 5%, он сможет окупить установленную систему Wi-Fi-аналитики на 50 лет вперед.
 
Интересно, что эти данные могут служить аргументом в переговорах для обеих сторон. Торговые центры также успешно могут применять систему и привести свои доводы в случае, если поток людей сохранился, а количество людей, заходящих в магазин, при этом снизилось. В этом случае становится ясно, что дело в чем-то другом – арендатор не виноват.
 
 
Повысить эффективность рекламы в интернете
Для компаний, стремящихся привести клиентов из онлайна в оффлайн, совершенно не важно, сколько кликов наберет рекламный баннер — смысл в том, чтобы как можно больше людей, его увидевших, дошли до магазина (банка, ресторана). Таргетирование рекламы на определенные половозрастные группы с приходом wi-fi-аналитики безнадежно устарело. Теперь рекламу можно направлять на конкретных людей, которые, например, часто бывают в определенном торговом центре. В этом случае, для них гораздо лучше сработает сообщение о том, что в их любимом торговом центре проходит акция на конкретный товар. Привычная локация сыграет здесь определяющую роль — эти люди скорее всего заглянут в магазин, так как им все равно по пути.
 
В мультизональных магазинах, например, торгующих строительной техникой, бытовой техникой или электроникой, можно сделать таргетирование еще более точным, разместив сенсоры в разных отделах, чтобы смотреть, как люди перемещаются между ними и где дольше задерживаются. Таким образом, можно направить соответствующее рекламное предложение человеку, который провел много времени в отделе с холодильниками.

Мониторинг общего потока вне магазина также позволяет проанализировать, где ещё в этом же городе (рядом с другими магазинами этой же сети) система «видела» ту же самую аудиторию. Сравнение пересечений общего потока разных локаций позволяет проследить возможную каннибализацию аудитории между близко расположенными магазинами.

Информация о том, в каких других магазинах и заведениях бывают клиенты, помогает устраивать удачные кросс-промо акции, когда, например, магазин женской одежды и магазин косметики создают совместное предложение. Для всех участников такая акция принесет синергетический эффект.

Система позволяет легко измерить реальный эффект любой маркетинговой кампании. Для этого нужно определить высокоценных посетителей — тех, которые бывают в магазинах часто и одновременно проводят много времени, и посмотреть, какая из кампаний принесла больше таких покупателей — ведь они с большей вероятностью совершают покупки.
 
 
Выжать максимум из рекламных конструкций и вывесок
Сенсоры можно устанавливать не только на торговых площадях, но и на билбордах, чтобы считать, сколько из видевших рекламу людей физически дошли до магазина. На основе этой информации легче принять решение о размещении вывесок именно там, где «обитает» ваша целевая аудитория.

Обычно при размещении наружной рекламы компания руководствуется информацией о количестве людей, проезжающих мимо одной локации в день. В реальности, эти цифры более чем относительны. Как они подсчитываются? Вот далеко не самый фантастический сценарий: человек с кликером, скорее всего, студент, один раз в год считает проезжающие авто в течение часа. А затем экстраполирует эти данные на весь день. Точность такого подсчета сравнима с точностью прогнозов Гидрометцентра на ближайшую неделю в Петербурге.
 
Сенсоры позволяют реально посчитать, сколько людей с включенным Wi-Fi на мобильном устройстве проехало мимо конкретного щита, куда они поехали дальше, какие рекламные конструкции конкурентов попались им на маршруте. Какие заведения эти люди посетили. На основе этих данных можно выстроить рекламную стратегию, благодаря которой вы сможете «вести» потенциального клиента в течение всего дня. Он может увидеть рекламный щит, затем наткнуться на бумажный каталог в любимом ресторане, увидеть контекстную рекламу во время интернет-серфинга. Так мы проникаем клиенту в голову — ведь это и есть наша главная цель.

Кроме близости магазинов, можно измерять, сколько людей, увидевших наружную рекламу, пришли на сайт. Это актуально, например, для девелоперов жилой недвижимости или интернет-банков.
 
 
Монетизировать аудиторию
Монетизировать собранную с помощью Wi-Fi-аналитики аудиторию можно разными способами неограниченное количество раз. Так, допустим, один раз собрав базу из посетителей мультфильма в кино, ее можно не единожды предлагать продавцам детских игрушек или одежды. База, собранная на автомобильной выставке, может пригодиться продавцам каких-либо премиальных продуктов, например, дорогих часов. Собранные с помощью сенсоров данные принадлежат нашим заказчикам, и они вольны поступать с ними сколь угодно креативно — на благо своего бизнеса.
 
 
Повысить эффективность персонала
Как понять, в каких торговых точках недостаточно квалифицированный персонал? Посмотреть данные о среднем чеке и времени, проведенном в магазине. Там, где посетители проводят меньше времени и оставляют высокий чек, скорее всего, работают более профессиональные продавцы. Где дела обстоят наоборот — люди ходят по магазину долго и покупают мало — скорее всего, требуется дополнительное обучение персонала.
 
 
Получить все и сразу
В идеале, данные Wi-Fi-аналитики должны одновременно применяться отделом развития компании (который отвечает за аренду), HR-отделом, отделом маркетинга при планировании диджитал- и наружной рекламы. Ведь если инструмент позволяет, почему бы не использовать его возможности по-максимуму?
 
 
Почему мы?
Система, которая работает с огромным количеством данных, должна быть легко масштабируема. То, что хорошо будет работать на трех магазинах, не всегда так же легко работает на 30 или 300. Экспертиза Orange и нашего партнера НПО Аналитика, в отличие от многих стартапов, гарантирует качество сбора данных при масштабировании.
 
 
Что для вас важнее?
 

Хотите узнать больше или протестировать наше решение? Напишите мне.

Юлия Бибишева
Редактор рассылки
 
 
Москва, 1-й Красногвардейский пр-д, 15,
Меркурий Сити Тауэр
Все адреса
Вы получили это письмо, потому что подписаны на рассылку Orange Business Services
Отписаться Веб-версия