Британский измеритель Route Research Ltd решил отказаться от включения данных мобильных операторов в исследование аудитории наружной рекламы и разработал собственную методику. Почему компания приняла такое решение, рассказал ее генеральный директор Юэн Маккей на конференции MRG (Media Research Group).
По словам представителя Route Research Ltd, главным фактором для успешной продажи OOH-рекламы является измерение того, кто и как долго видит рекламу. В рамках сотрудничества с Ipsos британский измеритель решил развить, обновить и усовершенствовать методологию, чтобы соответствовать поставленной цели и предоставлять индустрии самые достоверные данные. Route остановился на выборе методологии, включающей в себя лучшие в своем роде технологии и передовой трекинг аудитории.
Компания не отрицает, что мобильные данные потенциально полезный источник информации о том, кто, что и когда делает вне дома, так как теперь многие сенсоры, использующиеся для измерения аудитории, встроены в мобильные телефоны. Однако Route приняли решение собирать данные самостоятельно, так как считают, что данные операторов мобильной связи — это побочно сгенерированная информация в результате более успешных проектов, как, например, контракты с iPhone X. Кроме этого, как в случае со многими big data, данные операторов мобильной связи не были специально разработаны для определенных исследований и не совсем подходят для измерения аудитории.
Компания выделила четыре основные причины не использовать данные мобильных операторов:
Невысокая точность данных
Мобильные операторы используют триангуляцию вышек сотовой связи для того, чтобы определить местоположение устройства. Несмотря на то, что это эффективно для подключения к мобильной сети и может использоваться для определения того, находятся ли устройства рядом с рекламой, сведения, которые были нам представлены, показали, что погрешность этих данных может достигать 150 метров. (Например, в России погрешность может составлять до 500 метров).
Исследователи должны иметь возможность определить, достаточно ли близко люди находятся к рекламе, чтобы увидеть её, и им нужно решение, которое одинаково работает как для огромного цифрового экрана, так и для бумажного плаката на фонарном столбе. Данные оператора мобильной связи также не могут регистрировать местоположение так часто, как хотелось бы. Если бы при мониторинге GPS местоположение проверялось каждую секунду, аккумулятор телефона быстро бы разрядился. Это означает, что в мобильных данных есть «слепые пятна» и отсутствует непрерывная отчетность, поэтому опять-таки пришлось бы снизить качество наших данных, чего бы нам совсем не хотелось.
Несоответствие данных целям
Самостоятельный сбор данных означает меньшую зависимость от доступности сторонних данных. Собирая данные самостоятельно, можно узнавать более точную информацию, которая предпочтительнее для конкретных целей. А можно разработать стратегии их сбора под специальные цели, а не видоизменять критерии, чтобы соответствовать данным, которые уже существуют. Это позволяет вносить изменения без обязательств перед владельцами данных и следованию их формату.
Реклама нужна для продажи товаров людям
Важно помнить, что покупки совершают не гаджеты и устройства, а живые люди. Поэтому измеритель должен точно знать, с кем он ведёт диалог. В то время как данные мобильных операторов не соответствуют этим требованиям, так как они измеряют то, где находятся устройства, а не люди.
Проблема прозрачности мобильных данных
Происходящие процессы моделирования демографические показатели на основе устройств не всегда понятны и открыты. Сбор собственных данных и разговор с реальными людьми избавляет от необходимости иметь дело с «черными ящиками» с зашифрованной информацией. Измерители, собирающие данные самостоятельно, точно знают, как получены оценочные показатели аудитории.
Есть ли альтернатива мобильным данным?
Route усовершенствовали пиплметры (специальные GPS-устройства производства чешской компании «MGE Data»), использовав преимущества технологий наподобие киновселенной «Бегущего по лезвию». Пусть они и выглядят, как пейджеры образца 1992 года, но они снабжены самыми современными датчиками, каждый из которых собирает данные ежесекундно.
Route собирает данные о том, где находятся люди, когда они передают сигналы по Bluetooth или Wi-Fi. Таким образом компании удается узнать направление, в котором они стоят: скорость, с которой они движутся, когда они поворачиваются, температуру воздуха, чтобы определить, когда они находятся в помещении или на улице, мы знаем давление воздуха, чтобы определить их высоту, и мы собираем это непрерывно, секунду за секундой.
Что полезнее знать об аудитории?
Самостоятельно изучив данные для станции Паддингтон, Route выяснили:
· 19 минут 14 секунд — среднее время, проведенное на станции
· 8% этого времени люди целенаправленно идут от пункта, А до пункта Б, 29% времени у них уходит на ожидание (рассматривание наружной рекламы) и оставшиеся 63% они бесцельно прогуливаются или совершают покупки
· 71% посещений станции включает в себя спуск в метро или подъем на уровень, где находятся магазины
Илья Шершуков, генеральный директор AdMetrix:
Измерения на основе данных мобильных операторов имеют огромную базу «респондентов», очень грубо — по 25% населения на каждого из оператора «большой четверки». Охват — да, вся Россия. Но низкая точность определения местоположения телефона, трудоемкость вычисления направления движения абонента, не говоря уж о факторах обзора для каждой из отдельно взятых рекламных конструкций в стране, делают мобильные данные и продукты на их основе слабо применимыми для целей определения аудиторий рекламоносителей. Отсюда природа очень сильно завышенных рейтингов, которые по огромному множеству носителей превышают наши рейтинги кратно.
Андрей Березкин, генеральный директор «ЭСПАР-Аналитик»:
Может быть, и мы можем начать всё с «чистого листа» и построить всё на новых технологиях, которые, действительно, способны решать многие задачи. Американским измерителям аудиторий наружной рекламы повезло. У них на рынке появились информационные продукты, такие как Streetlytics, которые с большим эффектом и удовольствием стала использовать сфера наружной рекламы для оценки аудиторий OOH.
Данные об объемах трафика по улицам (по направлениям, с учетом сезонных и суточных вариаций, соцдем профиля перемещающихся и множество других характеристик аудитории) в США доступны для всех видов бизнеса, которому важен «выбор места». И за разумные деньги. Компания Citylabs, международный эксперт в области транспортного планирования, моделирования и картографии успешно интегрирует данные традиционных измерений трафика, автонавигации, предиктивного моделирования и сотовых операторов (компания Airsage). Именно комплексный подход позволил разработать востребованный рынком продукт.
Я более 10 лет говорю о том, что информация сотовиков может быть очень полезной. Но, опираясь исключительно на этот источник, наружная реклама получит данные, точность которых, скорее всего, будет далека от той, к которой привыкли пользователи. Там, где речь идёт о сложной конфигурации улично-дорожной сети, перекрестки, «дублёры», эстакады
Алексей Кудинов, представитель компании oneFactor, входящей в Ассоциацию больших данных РФ:
Презентация компании Route, которую перевели коллеги из AdMetrix, заслуживает внимания. Во-первых, статья вышла в 2017 году. Достаточно любопытно сейчас анализировать, как далеко шагнули технологии всего за пару лет: от счетчиков до решений, основанных на Больших Данных и Искусственном Интеллекте. За прошедшее время в России появились разные решения по медиаизмерениям, некоторые из них используют данные мобильных операторов. Во-вторых, сам Route не отрицает преимуществ мобильных данных, сомнения вызывает использование сырых телеком-данных, которые мало пригодны для измерений. На рынке есть решения, которые работают на основе таких данных, распределяя их по сетке 500 на 500 метров. Имея такие квадраты, безусловно, невозможно рассчитать реальный охват на целевую частоту рекламной кампании, который является неаддитивной метрикой, либо измерить конверсию рекламной кампании. В-третьих, на рынке наружной рекламы в США использование мобильных данных уже давно стало признанным стандартом благодаря компании Geopath, которая объединяет данные мобильных операторов, мобильных приложений (SDK) и прочие источники. oneFactor пошел по этому же пути. Мы изначально несколько лет назад сделали упор на разработку специальной технологии геотрекинга, которая позволяет достичь высокой точности (средняя погрешность менее 50 м) за счет Больших Данных: результатов объединения данных мобильных операторов, интернет-компаний, мобильных приложений, Wi-Fi провайдеров и пр. Большие Данные позволяют достичь 100% охвата как по конструкциям, так и по населению в 1108 городах и 154 тыс. прочих населенных пунктах РФ. В-четвертых, отказ от использования мобильных данных таким игроком как Route вызывает целый ряд вопросов. И даже простой поиск по публикациям показывает, что участники рынка наружной рекламы Великобритании вынуждены искать дополнительные источники данных, поскольку рекламодатели хотят пользоваться качественными, достоверными и многофункциональными сервисами.
Валерий Гылка, основатель исследовательского агентства Motion Logic:
Да, коллеги из Route правы, сложно делать выводы об эффективности рекламных поверхностей в наружной рекламе, основываясь лишь на «сырых» данных сотовых операторов.
Нужно понимать, что все исследовательские агентства в области наружной рекламы на рынке, использующие такие данные, ими не ограничиваются — данные сотовых операторов служат лишь первичным источником аудиторных показателей при расчете.
Объем данных, собранных с помощью пиплметров, которые предлагается использовать, не сравнятся с теми данными, которые дают операторы.
Я бы не согласился, что данные сотовых операторов, которые используются сейчас на рынке медиаизмерений, не созданы для гео-маркетинговых исследований. Как раз наоборот, первые попытки использовать данные, делались именно для гео-маркетинговых исследований.
Если говорить о моделировании социально-демографических характеристик, то в России они не делаются на основе информации о держателе устройств, они формируются на основе искусственного интеллекта, который анализирует поведенческие факторы конкретного абонента. Кроме того, мы работаем только с данными, где зафиксированы голосовые услуги, отсекая тем самым модемы и другие устройства, использующие сим-карты.