Cистема анализа Big data для оценки эффективности рекламы офлайн-магазинов от Mail.Ru
Mail.Ru Group реализовала систему анализа Big data для оценки эффективности рекламы офлайн-магазинов. Ретейлерам стали доступны новые методы измерения эффективности онлайн-рекламы и способы ее повышения, а также дополнительная информация о поведении посетителей.
Платформа реализована совместно с НПО Аналитика и позволяет решать три основных задачи рекламодателя: активация или возврат офлайн-посетителей (например, таргетинг на посетителей, не приходивших в торговые точки более месяца), аттрибуция оффлайн-визитов по итогам онлайн-кампаний (сколько пользователей, видевших рекламу в Интернете, физически пришли в магазин), построение портрета посетителей торговых точек на основе онлайн-данных.
Система позволит рекламодателям лучше узнать свою офлайн-аудиторию и изучить ее реакцию на рекламные кампании. Кроме того, это позволит оптимизировать работу офлайн-магазинов и эффективнее управлять потоками посетителей. Агрегированная статистика позволяет выявить, как ведут себя покупатели: сколько проходит мимо, как долго они находятся в магазине, в каких отделах задерживаются дольше. Эта информация обогащается агрегированными данными о взаимодействии посетителей с рекламными кампаниями: таким образом, рекламодатель может измерить конверсию в офлайн-визиты.
«Дополнив оффлайн-данные информацией о взаимодействии с рекламой, представители традиционного ретейла и брендов, имеющих офлайн-магазины, получат гораздо более точное представление о своих потенциальных и реальных покупателях. Кроме того, рекламодатели смогут измерить то, что ранее не поддавалось оценке: офлайн-конверсию онлайн-кампаний. Мы только начали тестировать систему, но уже сейчас видим, что собранная информация позволяет абсолютно по-новому оценить эффективность рекламы», — говорит Элина Исагулова, коммерческий директор Mail.Ru Group.
Используя полученные данные, компания также сможет оценить, какие объявления и форматы привлекают больше всего реальных посетителей — и, соответственно, оптимизировать использование рекламного бюджета. Рекламодателям станут доступны новые показатели эффективности: количество пользователей, которые видели рекламную кампанию и после этого пришли в торговый центр, сколько из них дошли до магазина и до нужного отдела. Кроме того, ретейлер сможет таргетировать рекламу на посетителей, которые уже находятся рядом с магазином, но пока не зашли в него.
«Обогащение данных оффлайновых локаций онлайновыми данными и наоборот позволяет сделать абсолютно прозрачной любую рекламную кампанию, и даёт возможность понять полный цикл customerjourney, от показа на экране мобильного устройства и до физического визита в магазин. Фактически, это великолепная возможность для рекламодателя существенно оптимизировать рекламные бюджеты, и сделать рекламу действительно эффективной», — говорит Михаил Могилевский, генеральный директор “НПО Аналитика”.
По итогам процент посещений оффлайн торговых точек был в разы выше, чем процент кликов в онлайне, а в некоторых случаях разница доходила до нескольких десятков раз. Тесты также показали, что онлайн-кампании существенно влияют на поведение пользователей в офлайне — многие впервые посетили офлайн-магазины, увидев рекламу в Интернете.
Смотреть все статьи по теме "Большие данные (Big data)"
Источник: пресс-служба Mail.Ru