Практически любой рекламодатель использует сразу несколько каналов коммуникации с целевой аудиторией. При этом четко сказать, что в маркетинг-миксе сработало лучше что-то одно, а не другое, иногда крайне сложно, а когда онлайн-коммуникации перетекают в офлайн или наоборот, то понять эффективность зачастую вообще невозможно. В эпоху больших данных появляется все больше поставщиков технологий, которые предлагают посчитать охват, GRP, конверсию на основе big data, но насколько им можно доверять? Попробуем разобраться в вопросе.
Мобильные и Wi-Fi данные при планировании и оценке эффективности рекламных кампаний — за чем будущее?
Для одного из наших клиентов — крупного ритейлера, имеющего торговые точки в Москве и регионах, — мы решали задачу по запуску федеральной кампании, ее омниканальному планированию, размещениям и PR-сопровождению.
Если с оценкой эффективности PR-коммуникаций было все понятно и с клиентом была достигнута договоренность, то с единой методологией для омниканального планирования были расхождения.
Мы хотели:
- определить целевую аудиторию рекламируемого бренда
- провести таргетированную омниканальную кампанию на эту аудиторию
- посчитать ее эффективность: измерить конверсию из офлайн-каналов и иметь возможность повлиять на ее увеличение
- по результатам кампании найти новую аудиторию, которой с большой долей вероятности понравится продвигаемое предложение
- проанализировать, достаточно ли хорошо бренд понимает портрет своей ЦА — насколько желаемый для привлечения портрет совпадает с действительным
В качестве базового канала коммуникаций заказчик решил использовать наружную рекламу, включая indoor outdoor, а затем подключить digital-каналы. Мы задались вопросом про таргетирование наружки.
Сейчас на рынке используются следующие технологии для анализа аудитории наружной рекламы:
1) Ручные замеры — исторически распространенный метод, определяющий число увидевших рекламу с помощью ручных замеров по некоторым конструкциям пару раз в год.
2) Датчики подсчета количества посетителей — это релевантно, в первую очередь, для indoor-рекламы, в данном случае есть возможность узнать только количество вошедших/вышедших в торговую точку людей, но ничего больше про них не узнать. При этом, если человек выходил/заходил несколько раз, счетчик посчитает его точно так же, несколько раз.
3) Wi-Fi аналитика — подсчет производится с помощью специально установленных Wi-Fi-датчиков, которые тоже помогают понять количество аудитории и некоторую информацию о портрете потребителя.
4) Данные мобильных операторов — замер производится с помощью геопозиционирования на сетях мобильных операторов с уточнением с помощью GPS и специальных алгоритмов.
Первую и вторую технологию мы рассматривать не стали, поскольку они не дают возможности выделить целевую аудиторию нашего заказчика. Вместо этого мы совместно с клиентом решили провести тестирование технологий на основе Wi-Fi данных и мобильных операторов, чтобы на практике получить результаты для последующего запуска федеральной кампании. В задачи теста входило составление портрета целевой аудитории, ее профилирование по различным параметрам и ряд других показателей, о которых расскажем ниже.
Первое, с чем мы столкнулись — достаточно большое число компаний предлагает сервисы, позволяющие анализировать и таргетировать ЦА, и, естественно, все заявляют о своей эффективности. Чтобы выбрать по-настоящему стоящее решение, мы инициировали эксперимент, в ходе которого сравнили две основные технологии, представленные сегодня на рынке — Wi-Fi-аналитику и технологию на основе данных мобильных операторов.
Ключевыми параметрами выбора определили:
- точность измерений
- покрытие
- глубину анализа
- стоимость использования технологии
Эксперимент
Местом проведения эксперимента мы выбрали площадь Савеловского вокзала, где клиент рассматривал возможность открытия новой точки сети. Изучили и поговорили с несколькими компаниями, работающими с big data от мобильных операторов и Wi-Fi данными. В итоге выбрали по представителю каждой из технологий — одних из лидеров в своих сегментах. В течение месяца они должны были проводить измерения аудитории и ее различных параметров.
Для того, чтобы удостовериться в корректности данных, хотя бы количественно, мы перестраховались и в эксперименте также использовали технологию на основе ручного замера — привлекли сотрудников, которые при помощи «кликеров» подсчитывали проходящих людей и приблизительно оценивали количество пассажиров в проезжающем транспорте. В принципе, ручной замер можно легко автоматизировать и заменить на счетчики, по аналогии с теми, что мы используем. В ходе нашего эксперимента негде было установить счетчики на площади Савеловского вокзала и на Савеловской эстакаде таким образом, чтобы они учитывали все проходящие или проезжающие потоки.
Задачи
Компаниям было необходимо продемонстрировать возможности своей технологии для использования полученных данных в целях таргетирования и персонализации коммуникаций с аудиторией:
- Определить численность потока рядом с конкретной локацией
- Понять количество уникальной аудитории
- Сегментировать аудиторию по полу/возрасту и прочим параметрам
| Параметры измерений | Технологии | Результаты | ||
|---|---|---|---|---|
| Ручной замер/Датчики | Данные мобильных операторов | Wi-Fi-аналитика | ||
| Определение общей численности пешеходов и людей, проезжающих в транспорте | 187 тыс. человек в день. | 179 тыс. человек в день. | 70 тыс. человек в день. | «Счетчики» проводили замеры на глаз и давали экспертную оценку. Мы увидели сильное расхождение в полученных данных, но склонны больше верить данным сотовых операторов, поскольку их измерения оказались ближе всего к результату ручного замера. Подобная технология учитывает не только современные смартфоны, но и старые кнопочные телефоны. Wi-Fi аналитика показала охват всего порядка 37%, что логично, учитывая, что Wi-Fi-датчики фиксируют MAC-адреса только мобильных устройств, подключенных к Wi-Fi. |
| Определение числа уникальных пешеходов и людей, проезжающих в транспорте | Не определяет | 112 тыс. уникальных человек в день. | 56 тыс. уникальных человек в день. | Полученные результаты измерений можно объяснить тем, что один и тот же человек может проехать мимо одной точки несколько раз. Такой разброс в цифрах в случае с Wi-Fi-аналитикой связан с ограничениями в самой технологии. Датчики фиксируют проходящего/проезжающего мимо далеко не каждый раз. |
| Возможность для таргетирования ЦА | Отсутствует | Технология позволяет посчитать конверсию и проводить омниканальные рекламные кампании с охватом близким к 100%. Мы запустили кампанию в одном из DSP, с которым интегрирован поставщик технологии, и получили охват нашей аудитории в размере около 80%. | Технология позволяет посчитать конверсию и проводить омниканальные рекламные кампании с охватом менее 10%. В потоке данных были обнаружены рандомизированные MAC-адреса, по которым невозможно замерить конверсию или произвести коммуникацию в Интернет-канале. Доля таких рандомизированных MAC-адресов в эксперименте составила 78%. Попытка запустить кампанию за счет идентификации в Wi-Fi дала нам охват менее 10%. | Здесь Wi-Fi аналитика прилично уступает данным мобильных операторов, поскольку реальная идентификация и профилирование с помощью Wi-Fi датчиков произведены менее чем по 10% устройств. |
| Определение доли смартфонов среди пешеходов и людей в транспорте (для проведения омниканальных рекламных кампаний и таргетирования ЦА) | Не определяет | 75% | 92% | Логично что данные с Wi-Fi датчиков смещены: технология на данных сотовых операторов учитывает все мобильные устройства, включая и старые кнопочные, которые присоединяются к базовым станциям. А датчики фиксируют MAC-адреса мобильных устройств, имеющих Wi-Fi модули и подключенных к Wi-Fi. Поэтому доля смартфонов в аналитике Wi-Fi датчиков получается выше. |
| Сегментирование по полу мужчины/женщины | Не определяет | 55/45 | 62/38 | Обе технологии показывают численное преимущество мужчин, это логично, ведь основную массу потока составляют автомобилисты, а доля водителей мужчин выше. |
| Распределение по возрасту 0-18 19-25 26-35 36-45 46-55 56-100 | Не определяет | 4% 9% 30% 24% 20% 13% | 3% 8% 39% 27% 15% 8% | Wi-Fi-аналитика сильно теряет в охвате, начиная с возраста 46 лет. Лично я могу это объяснить тем, что несмотря на то, что это вполне трудоспособное население, среди них большое проникновение людей, которые не пользуются всеми прелестями смартфонов, в частности Wi-Fi, и доля пользователей кнопочных телефонов существенно выше. Если есть идеи, как еще это можно объяснить – пишите в комментариях. |
| Определение городов проживания аудитории (для формирования адресного плана для проведения наружной рекламной кампании) | Не определяет | Москва – 65%, Московская область - 25% (Красногорск – 3%, Химки – 2%, Балашиха – 2%), прочие регионы – 10% | Москва – 84%, далее Химки – 1%, Санкт-Петербург – 0,8% | Точность определения места проживания на данных Wi-Fi достаточно сомнительна и результаты нашего теста это подтвердили. Чем меньше город, тем меньше проникновение Wi-Fi. Мобильные операторы знают место проживания покупателей гораздо лучше, чем провайдеры Wi-Fi-аналитики, поскольку технология обеспечивает охват всех городов и населенных пунктов. |
| Измерение посещений торговых центров (для формирование адресного плана по размещению Indoor рекламы и использованию промо-персонала) | Не определяет | ТРЦ "Атриум" - 31,13% ТРЦ "Европейский" - 28,09% ТРЦ "МЕГА БЕЛАЯ ДАЧА" - 13% | ТРЦ "АТРИУМ" - 39% ТРЦ "ЕВРОПЕЙСКИЙ" - 30.22% ТРЦ "МЕГА БЕЛАЯ ДАЧА" - 29.24% | В целом цифры, полученные в ходе измерений двумя технологиями, близки между собой. Расхождения незначительные. |
| Стоимость | Оборудование: - счетчики (в случае автоматизации для установки в ТРЦ) – порядка 15–50 тыс. руб. за точку - Разовые расходы на специалиста для ручного замера с использованием кликера – 15 тыс. руб. в месяц на человека. | Оборудование: нет расходов на оборудование Ежемесячная стоимость за использование сервиса: от 5 тыс. руб. в месяц за одну точку. | Оборудование: Wi-Fi датчики – 40 тыс. руб. для замеров на одной точке. Ежемесячная стоимость за использование сервиса: от 8 тыс. руб. в месяц за одну точку. | При ручном замере нужно учесть расходы на работу специалиста, а при использовании счетчиков и Wi-Fi-датчиков требуется установка оборудования. В случае с технологией на основе данных мобильных операторов ни оборудование, ни расходы на специалиста не понадобятся, а за представленный в ходе эксперимента набор опций мы заплатили всего 5 тыс. руб. Однако в зависимости от глубины анализа, стоимость может увеличиваться до нескольких сот тысяч. |
Вывод
Ключевое значение в работе с аудиторией имеет точность измерений и возможности ее профилирования. В зависимости от выбранной технологии и используемого для анализа типа данных высчитывается реальный охват рекламной кампании, количество контактов, возможности для таргетинга, отслеживания конверсии и прочее.
В ходе эксперимента мы попытались определить, какая из двух основных технологий, представленных сегодня на рынке, наиболее точно измеряет аудиторию, составляет ее портрет, может использоваться для таргетинга и персонализации коммуникаций с клиентом, служить платформой для кросс-медийной рекламы.
Результаты исследований показали, что ручной замер и счетчики хороши только для определения численности потока, когда не требуется выделять уникальную аудиторию и профилировать ее. А вот технологии на основе данных мобильных операторов и Wi-Fi-аналитики могут использоваться для персонализации коммуникаций с ЦА, таргетирования, расчета конверсий, например, в посещения. При этом данные сотовых операторов имеют неоспоримые преимущества для outdoor-позиционирования в части охвата, определения мест проживания, работы, постоянных маршрутов аудитории, их интересов, которые усиливаются благодаря возможности подключить сервис без капитальных затрат для любой точки в РФ.
Однако в случае необходимости indoor-позиционирования, например, когда нужно определить зашедших в конкретную дверь, а не в соседнюю к конкурентам, лидерство за Wi-Fi-аналитикой.