Следить в офлайне и догонять в онлайне: как работает wi-fi аналитика

Как отследить, сколько клиентов физически пришли в магазин, увидев вашу рекламу в интернете? А как, наоборот, «догнать» интернет-рекламой потенциального покупателя, который интересовался продуктом в стационарной торговой точке, но ушел без покупки? Это позволяет сделать wi-fi аналитика. Что это такое и в каких сферах можно применить, рассказал руководитель проекта adver_data_ Игорь Жукевич.

— Wi-fi аналитика — технология сбора, обработки и анализа данных с помощью wi-fi сенсоров. 

Все мобильные устройства с включенным wi-fi (а по статистике это 50−60% всех устройств) передают в пространство сигнал с MAC-адресом — уникальным идентификатором мобильного телефона. К слову, он не относится к персональным данным. Специальные сенсоры улавливают сигнал, обрабатывают и передают в закодированном виде на облачные серверы. Собранная информация упорядочивается и анализируется. Таким образом вы получаете развернутую информацию о своих посетителях, их количестве и потраченном в магазине времени, частоте визитов, новых/лояльных клиентах, прохожих, об ушедших без покупки, о проходимости точки и т.д. 

Беспроводная аналитика также может совмещать офлайн- и онлайн-данные и помогает увидеть реальный портрет (профиль) аудитории: пол, возраст, интересы в интернете, тип/марку мобильного устройства и пр. Собранные аудитории (МАС-адреса) загружаются в DMP Яндекса и MyTarget (Mail.ru) для таргетирования на них интернет-рекламы. Клиент может выбрать разные сегменты, например, «регулярно проходящие мимо моего магазина» и «зашедшие и пробывшие в магазине менее 2-х минут», и показывать им разные, максимально персонифицированные рекламные сообщения.

Основные сферы применения технологии — ритейл, ТРЦ, фаст-фуды, рестораны, кафе, автоценты, банки, e-commerce, реклама, BTL.

Что может wi-fi аналитика

 Можно выделить три важные возможности wi-fi аналитики:

1. Догонять нужную аудиторию в онлайне и офлайне. Все знают, как работает ремаркетинг в поисковых системах в интернете — вы вводите запрос «как отпраздновать день рождения ребенка в Минске» и потом вас целый месяц преследуют баннеры детских развлекательных центров. Точно такую же возможность «догонять нужную аудиторию» wi-fi аналитика предоставляет и в офлайне. Например, потенциальный клиент зашел в магазин бытовой техники в поиске холодильника. Походил по отделу, посмотрел разные модели и ушел, ничего не купив (не нашел подходящий вариант, решил поискать дешевле, не было необходимой суммы). И тут его начинает «преследовать» реклама холодильников — в интернете или в digital indoor (внутренняя, интерьерная реклама на экранах).

2. Определять/считать, кто из увидевших рекламу физически пришел в магазин. Как обычно оценивается эффективность рекламы? В интернете — просмотрами, кликами, звонками, лидами, онлайн-покупками. В наружной и внутренней рекламе — убойным вопросом «откуда вы про нас узнали?» и промокодами. А если вы рекламируете товар, который можно купить только в офлайн-магазине? Новые технологии позволяют связать рекламу в интернете с офлайн-бизнесом клиента. Благодаря им вы можете определить и посчитать, кто из увидевших рекламу, пришел в обычный магазин.

3. Таргетировать рекламу в интернете на офлайн-аудиторию. Маркетологи хорошо знают, как искать целевую аудиторию в интернете: таргетинг по интересам, социально-демографическим показателям, геолокации и т.д. И многие из них знают, что несмотря на все эти инструменты, эффективность подобной рекламы каждый год снижается, а ее стоимость, наоборот, растет. Как зацепить аудиторию, которая регулярно проходит мимо нашего магазина и не заходит в него?

Или как «догнать» рекламой тех, кто зашел, но в итоге ушел без покупки? Один из дедовских способов — поставить возле магазина промоутера или ростовую куклу с рекламными листовками или рекламный указатель. Можно написать на витрине «скидки 200%». Но все это уже не цепляет. Теперь можно таргетировать рекламу в интернете на офлайн-аудиторию. Например, на тех, кто участвовал в Минском полумарафоне и любит бег. И это все тоже позволяет сделать wi-fi аналитика.

На самом деле такими возможностями уже вовсю пользуются во всем мире, в том числе в России. Несколько месяцев назад мы запустили в Беларуси первый проект по wi-fi аналитике — расскажу о том, как это работает на практике и о первых результатах.

Как это работает

Пример 1. Белорусский автодилер (премиум сегмент) проводил «выездной» 3-дневный тест-драйв в районе Парка высоких технологий. В зоне экспонирования авто был установлен wi-fi сенсор, который собирал информацию о проходящих мимо в радиусе 20 метров, а также тех, кто видел рекламу и/или участвовал в тест-драйве. Также wi-fi сенсоры были установлены в самом дилерском центре. Данные собирались с несколькими целями: оценить эффективность мероприятия — определить сколько в итоге человек приедет в дилерский центр, использовать собранные данные для последующего таргетирования рекламы в интернете.

Результаты кампании:

• Собрано 4866 уникальных mac-адресов
• 13 человек пришли в дилерский центр в течение 1,5 месяцев после мероприятия

Пример 2. Крупный ритейлер бытовой техники и электроники, магазины которого находятся в торговых центрах Минска, собирал данные с целью:

• Получить развернутую статистику и аналитику по посетителям магазинов (включая прохожих)
• Использовать собранные аудиторные сегменты для последующей коммуникации в интернете
• Оценить эффективность интернет-рекламы — посчитать сколько людей, ее увидевших, пришло в магазины клиента

До начала рекламной кампании в интернете wi-fi сенсоры собирали данные в магазинах несколько месяцев. За это время из всех собранных мас-адресов были отобраны те, кто проходил мимо магазина более двух раз в месяц, но ни разу в него не зашел. Для каждого магазина было разработано 5 баннеров с разными товарами и указанием адреса торгового центра, где находится магазин. Баннеры размещались в интернете с таргетированием на посетителей торгового центра, которые проходили мимо «наших» магазинов. Т.е. люди видели баннеры с адресами торговых центров, в которых регулярно бывают. Параллельно с рекламой в интернете сенсоры собирали мас-адреса посетителей «наших» магазинов и определяли тех, кто пришел сюда благодаря увиденной рекламе.

Результаты кампании:

• 7% увидевших интернет-рекламу физически пришли в магазины в период рекламной кампании + 2 недели
• Количество новых посетителей в этот период выросло на 6,5% по сравнению с аналогичным периодом прошлого месяца
• Около 50% новых посетителей в этот период пришли благодаря рекламе (или как минимум видели рекламу)
• Доля зашедших в магазины из общего потока проходящих мимо среди тех, кто видел рекламу, почти в 2 раза выше аналогичного показателя по общей аудитории

Хочу отметить, что не стоит критично относится к цифрам, оценивать их с точки зрения много/мало, эффективно/неэффективно. Эта информация дает поле для того, что и как нужно улучшать.