Раньше, если рекламодатели включали в медиасплит наружную рекламу, зачастую было сложно рассчитать эффективность этого медиаканала. Теперь использование Big Data в наружной рекламе напрямую сказывается в том числе и на повышении эффективности размещений. Валентин Ельцов, директор по продукту компании 
Gallery , рассказал Sostav о рекламной кампании одного из самых больших торговых центров Москвы. В ее рамках с помощью данных аналитики удалось измерить дошедших в точку продаж, привести к рекламодателям нехарактерную аудиторию и оценить влияние DOOH.
Задача
С февраля по март 2021 года на 82 цифровых конструкциях Gallery в Москве была размещена рекламная кампания известного торгового центра. Учитывая, что использовалось сразу несколько медиаканалов, клиенту было принципиально важно понять, насколько эффективно было размещение в каждом из них, включая и наружную рекламу.
Посчитать исключительно эффективность наружной рекламы еще недавно представлялось серьезной проблемой. Прежде всего это было связано с отсутствием технических возможностей для аналитики. Но серьезное развитие сегмента DOOH в последние три года резко изменило ситуацию на рынке. Несмотря на продолжающийся поиск альтернативных источников данных, MAC-адреса все еще актуальны для расчета эффективности рекламных активаций.
Но что делать с собранными данными? Как отделить от других участников медиасплита конверсию как результат использования DOOH? И как в дальнейшем использовать этот массив данных?
Решение
В рамках рекламной кампании было собрано более полумиллиона MAC-адресов, саккумулированных конструкциями Gallery, которые вошли в адресную программу. Далее аналитики выделили две группы аудитории: сегмент MAC-адресов, видевших рекламу, и сегмент, гарантированно не видевших ее. Первый сегмент стал тестовым, второй — контрольным. Разумеется, использовались данные с одних и тех же поверхностей и за одни те же дни.
Клиент предоставил данные со своих вайфай-ловушек за аналогичный период. Используя собственную DMP (data management platform), Gallery проанализировала пересечение каждой из групп с сегментом торгового центра. Таким образом, были замерены дошедшие в тестовой и контрольной группах. Кроме того, такую же процедуру проделали и по каждой поверхности, что позволило понять, какие из них наиболее эффективны.
Результат
После сопоставления данных стало понятно, что 0,36% людей, видевших рекламную кампанию в наружке, пришли в торговый центр. При этом 0,26% людей, точно не видевших рекламу, также пришли в торговый центр. Это фактически означает, что прирост конверсии в число дошедших до торговой точки составил 28%. Цифра очень внушительная, а главное, абсолютно транспарентная.
Кроме того, анализ данных из обеих тестовых групп с помощью «Яндекс.Аудиторий» позволил сделать вывод, что в рамках кампании была привлечена нестандартная для торгового центра аудитория. Социально-демографические характеристики потока и адресов, зафиксированных на территории центра, отличаются. Пришедшие были как раз ближе к потоку автомобилистов.
Новые данные — серьезное подспорье в формировании адресной программы. Для наружной рекламы это является одним из главных показателей эффективности.
Благодаря этим инсайтам выбор клиента в пользу тех или иных поверхностей становится еще проще и точнее. А это, естественно, напрямую положительно сказывается на оптимизации маркетинговых бюджетов.