НПО Аналитика

Давайте сделаем шаг назад и представим, какие две основные мечты есть у любого рекламодателя.

Первая мечта – это получить возможность таргетировать рекламу не только на тех, кто искал, например, холодильник в интернете, но и «попасть» рекламой в тех, кто физически пришел в отдел холодильников в магазине и провел там больше двух минут, то есть проявил реальный интерес к товару. Таким образом, рекламодателю хотелось бы собрать аудиторию в офлайне, а затем на этот сегмент запустить определенную рекламу в онлайне. Местами концентрации целевой аудитории могут быть отделы холодильников или памперсов, фудкорты торговых центров, автодилеры, концерты, марафоны или любые другие офлайновые мероприятия – в каждом из этих мест в физическом мире в определенный момент времени появляются те люди, которые являются целевой аудиторией для производителей детского питания или стиральных машин, фастфуда или автозапчастей, любителей бега и т.д.

Вторая мечта рекламодателя более очевидна – ему хочется понять, сколько человек из тех, кому реклама была показана в интернете, дошли до рекламируемого магазина, ресторана, автодилера или отдела бренда, то есть измерить эффективность онлайн-рекламы. Это то, что мы называем O2OC – Online To Offline Conversion (конверсия из онлайна в офлайн).

Для воплощения в жизнь двух этих желаний необходим единый ID, который действует и в виртуальном, и в реальном мире, и, с одной стороны, пригоден для размещения рекламы, а с другой – позволяет идентифицировать смартфон в физической локации. Некоторые компании используют МАС-адрес Wi-Fi для построения связки онлайн-офлайн, но есть и несколько альтернативных методов и технологий, основанных на видеоаналитике, анализе транзакций по картам и т.д. Ни одна из технологий не дает 100% охвата посетительской аудитории – кого-то нет в соцсетях, кто-то ходит с кнопочным телефоном вместо смартфона, кто-то платит наличными. Работать с МАС-адресом Wi-Fi выгодно, так как, с одной стороны, проникновение Wi-Fi уже достаточно велико, что дает неплохой охват, а с другой – МАС-адрес не является частью персональных данных, и это сильно облегчает задачу. В Европе отношение к тому, входит ли МАС-адрес в сегмент персональных данных или нет, сейчас двоякое – в зависимости от страны, но все идет в сторону ужесточения законодательства, если размышлять в терминах GDPR (General Data Protection Regulation – новый европейский регламент по защите данных). Многие компании к этому готовы, и не только «хэшируют» все МАC-адреса прямо на оборудовании, но и применяют несколько специальных механик и алгоритмов для дальнейшего обезличивания данных, что позволяет работать даже в Германии, наверное, одной из самых регулируемых с точки зрения работы с данными стран.

Различные правительства, комиссии по ПД, организации и производители смартфонов возводят разнообразные ограничения как в правовом поле, так и в технологическом, якобы для улучшения privacy (неприкосновенности частной жизни), строя на самом деле собственные экосистемы. Все «гранды» не просто разрабатывают инструменты самостоятельно, но и активно скупают те компании, технологии которых так или иначе можно использовать для связки онлайн и офлайн-активностей.

Так, Snap купил компанию Placed с целью усиления собственного продукта Snap To Store, единственная декларируемая цель которого – измерить, сколько из видевших рекламу человек затем дошли до рекламируемого ресторана или магазина. Решением для измерения конверсии из онлайна в офлайн с помощью анализа транзакций по кредитным картам пользуется и Google, прикрываясь обычными утверждениями о том, что он «не мониторит» конкретные покупки и все как всегда агрегированное. Какое бы название не поставить, но смысл опять тот же – какие клики и на какой рекламе привели людей в рекламируемый магазин. Разумеется, есть и Facebook, преследующий ровно теже цели измеримости путешествий из онлайна в офлайн.

Вводится новое понятие – offline-to-online retargeting, которое станет стандартом в индустрии. Примеров покупок компаний и создания собственных продуктов множество, но смысл один – любому рекламодателю важна физическая доходимость от показов в визиты в магазин. Эта прозрачность, безусловно, может вызывать страх почти у всей цепочки игроков, создающих и размещающих рекламу, – платформ, агентств и т.д. Многие продолжают считать, что мир digital-коммуникаций еще долго будет оставаться плохо измеримым или вообще не измеримым и можно будет все так же продолжать рассказывать брендам об охватах и кликах, а вовсе не о конверсии и истинной эффективности, но, к счастью, это лишь обычное сопротивление изменениям, которое неизбежно уходит в прошлое.

Приведем несколько примеров рекламодателей, которые смогли преодолеть этот страх и действительно стремятся к эффективности использования рекламных бюджетов в онлайне.

Невозможно не упомянуть кейс американской сети ресторанов Wendy’s, когда Wendy’s с помощью геофильтров Snapchat насчитали 42 тыс. пользователей, которые просмотрели рекламу и затем пришли за гамбургерами в ресторан.

Приятно отметить, что обычного отставания от Запада в этой области в России не наблюдается, наоборот, примеров у нас даже больше. Так, компания Yves Rocher совместно с «НПО Аналитика» и digital-агентством Da!Skipper для привлечения трафика в физические магазины использует аудитории, собранные в офлайне, и затем мониторит, сколько людей дошли до магазинов с помощью инструментов myTarget. Для каждого из магазинов Yves Rocher в Москве и Санкт-Петербурге была создана специальная рекламная кампания, учитывающая название того торгового центра, в котором расположен магазин. «НПО Аналитика» предоставила для таргетирования аудитории постоянных посетителей этих торговых центров: тех, кто был зафиксирован в них сенсорами, но никогда не заходил в магазин Yves Rocher. По этим аудиториям DA!skipper размещало рекламу с информацией о конкретном магазине Yves Rocher .

«Мы наконец-то можем получить картину того, какой реальный эффект оказывают рекламные интернет-кампании на поведение в офлайн, – говорит Елена Слебода, директор по бренд-маркетингу и e-commerce Yves Rocher в России. – Результаты оказались совершенно новыми и, безусловно, дают новую почву для размышлений. Также появляется реальная возможность измерять происходящее, а значит, влиять на эффективность. Оказалось, что по некоторым рекламным кампаниям О2ОС (Online to Offline Conversion, то есть физическая «доходимость» в магазины среди тех, кому была показана реклама) в 7,5 раз выше CTR (click-through rate — показатель кликабельности). Крайне интересной метрикой оказалась доля зашедших в магазин среди тех, кто видел рекламу. Она выше обычной доли зашедших в четыре раза по некоторым магазинам. Фактически увеличение конверсии витрины среди тех, кто уже видел рекламу, по сравнению с конверсией витрины среди вообще всех посетителей и проходящих мимонапрямую говорит о том, что эта интернет-реклама сработала эффективно».

Активно использует возможности связки онлайн и офлайн также Brandshop – популярный интернет-магазин одежды, имеющий также одну физическую точку продаж. Будучи вне мощных потоков посетителей торговых центров, Brandshop тем не менее нашел возможность с помощью связки онлайн и офлайн привлекать постоянных посетителей тех ТЦ, где есть их целевая аудитория. Постоянное измерение «физической доходимости» до магазина тех, кто просмотрел рекламу, позволяет достаточно оперативно «подкручивать» рекламные месседжи, увеличивая их эффективность.

«Для нас очень важно измерять доходимость пользователя до нашей офлайн-точки, она у нас одна, в центре города, – говорит Антон Ушахин, директор по маркетингу Brandshop. – Мы стараемся использовать все возможности и технологии для погружения онлайн-пользователя в офлайн-магазин. Очень жаль, что не все крупные поставщики трафика быстро и оперативно реагируют на такие вещи и предоставляют возможность потестировать технологию – и если MyTarget давно уже в автоматическом режиме принимает DMP и тут все замечательно, то «Яндекс» в этом плане работает несколько медленнее. Хотелось бы больше данных, ибо MyTarget – это только часть трафика – чем больше данных, тем больше цифры.

Если говорить о тех данных, которые мы уже получили, то мы, скорее, подтвердили свою теорию о том, что все наши клиенты в магазине – это не проходящий трафик, а пользователи нашего сайта – мы в этом убедились и теперь понимаем, в каком направлении будем двигаться».

В ноябре 2016 года Mail.Ru официально объявила о возможности измерения офлайн-конверсии, ну а за последние пару месяцев в игру с внешними данными включились и «Яндекс». Сначала «Яндекс» объявил о возможности создавать сегменты на основе данных от внешних провайдеров (DMP) и использовать эти сегменты для таргетинга в «Яндекс.Дисплее», затем сервис myTarget также открыл рекламодателям доступ к маркетплейсу внешних аудиторных сегментов, предоставляемых провайдерами данных.

Строго говоря, накапливается огромное количество данных, аудиторных сегментов, которые почти никем не контролируются и их создание никак не регулируется, и зачастую непросто понять, как именно эти сегменты создавались. Мы видим, что в общем доступе на данный момент находится массив информации, которая, если все же следовать неким общим этическим нормам, в общий доступ попадать никак не должна. Рынок онлайн/офлайн достаточно новый, и риск того, что одна «паршивая овца» испортит все пока еще небольшое стадо компаний, поставляющих внешние сегменты, слишком велик. Попробуем обозначить основные моменты при формировании аудиторных сегментов из офлайновых данных, которые, на наш взгляд, разрешены, и которые категорически запрещены.

Очевидно, если поставщик внешних данных собирает офлайн-данные, например, в одной сети элитных фитнес-клубов, то публиковать их в открытом доступе в сегменте с названием «Посетители элитных фитнес-клубов» нельзя. Также вызывает непонимание, если поставщик внешних данных собирает офлайновые данные в трех сетях элитных фитнес-клубов и все же размещает сегмент с названием «Посетители элитных фитнес-клубов», объясняя, что это сборная солянка из нескольких компаний, что это обезличенные данные и т.д. В отличие от первого случая такой поставщик данных обманывает не одну сеть элитных фитнес-клубов, а все три, и, по ощущениям, плохо понимает значение термина «обезличенные данные».

Другой пример – торговый центр премиального уровня, за аудиторией которого выстраивается очередь, так как она интересна для таргетирования рекламы премиальным ресторанам, автомобильным брендам, фэшн-сегменту и многим другим. Для любого поставщика внешних данных соблазн быстро заработать на предоставлении таких данных кому угодно достаточно велик, и, к сожалению, единственный контроль, который можно осуществить, – это если такой ТЦ будет сам периодически интересоваться, из чего же состоит загадочный сегмент «аудитория люкс», выставленный в общий доступ.

Если играть вдолгую, а не пытаться заработать много и сейчас, как это делает большинство стартапов, то, безусловно, единственный легальный и этичный метод в такой ситуации – получить разрешение от такого премиального ТЦ на использование его данных, причем не для общего доступа, а под конкретные рекламные кампании сторонних рекламодателей, согласовать это, сделать прозрачным для всех участников процесса и не забыть поделиться доходом от этого сегмента с владельцем данных – тем самым премиальным ТЦ. Не соблюдающие этого простого правила, пожалуй, лишь напоминают о том, что жадность – предтеча бедности.

При использовании аудиторных сегментов поставщиков внешних данных нужно убедиться не только в качестве данных, которые вы собираетесь использовать, но и в легальности получения поставщиком потребляемого вами сегмента. Потреблять краденые сегменты (давайте уже называть вещи своими именами) не только неэтично, но и может повлечь за собой серьезные риски. Если поставщик данных не может дать потенциальному заказчику-рекламодателю четкого и однозначного ответа о происхождении данных, скорее всего, этот сегмент из «серой» зоны, и истинный владелец данных даже не подозревает, что по его данным откручивается реклама.

Здесь, кстати, есть еще одна достаточно важная сторона вопроса. Компании часто спрашивают, как они обращаются с персональными данными, как их хранят, обрабатывают и т.д. В случае работы с МАC-адресами, не являющимися персональными данными по 152-ФЗ, это слегка нерелевантно, но те аудиторные сегменты, которые можно создавать в обезличенном виде, зачастую намного важнее для рекламодателей, чем обычные персональные данные. Именно возможность «нарезать» сколь угодно малые (и точные) сегменты, таргетированная реклама по которым способна очень точно попасть в требуемую целевую аудиторию, интересна рекламодателям.

Если говорить о privacy, то для частных лиц необходимо создать возможность вообще не попадать ни в какие сегменты и оградить себя от рекламы, какой бы таргетированной и релевантной она не была. С этой целью обычно предоставляется возможность opt-out (возможность исключить себя из статистики) по МАC-адресу, и данный МАC-адрес просто будет стираться из всех создаваемых сегментов автоматически (своего рода ad blocker).

Рынок связки онлайн и офлайн стремительно развивается, и этим начинают пользоваться рекламодатели из совершенно непредсказуемых областей – от книжных приложений и до производителей энергетических напитков, от совсем небольших магазинов автозапчастей и до автопроизводителей из топ-10, от выставочных центров и до интернет-магазинов товаров для беременных. Сейчас мы видим только крупицу процента тех, кто уже начал этим пользоваться и уже увидел первые результаты, сильно меняющие представление о рекламе в интернете и ее эффективности. Будущее, видимо, за совмещением технологий (видео, Wi-Fi, BLE, приложения, данные мобильных операторов и т.д.), то есть за омниканальностью получения данных, и связкой различных идентификаторов воедино.

«Все давно понимают, что эффект от интернет-рекламы заходит глубоко в офлайн – осталось только доказать это и измерить, – отмечает Митя Горелик, руководитель агентства MGCom. – Еще лишь пара рывков и заслуженная digital доля в 50% рекламных бюджетов будет достигнута».

«Для программ лояльности использование подобных технологий открывает широкие возможности. – говорит Максим Захир, генеральный директор «Ланит ОМНИ». – Можно получить более глубокую аналитику о поведении в момент посещения магазина или охватить ту часть лояльной аудитории, которая отказалась от маркетинговых рассылок. Не секрет, что порядка 20% участников программ лояльности изначально отказываются от маркетинговых коммуникаций или отписываются впоследствии, особенно если ритейлер ведет себя слишком уж навязчиво. И мы получаем возможность проинформировать покупателей через другие каналы – например, через рекламную сеть «Яндекса» или Mail.Ru донести до них информацию о готовящихся акциях, открытии магазина рядом с домом и т.д.

Для розничной сети принципиально важным моментом становится получение максимально возможного количества информации о своем покупателе, и технология WI-FI аналитики является великолепным источником данных для этого. Причем это данные не просто ради данных, а данные, которые могут быть посылом для действия. Это и гиперлокальная коммуникация – рекламное сообщение, доставленное в момент нахождения покупателя в магазине или поблизости, это и таргетированная реклама в интернете. Интересно, что эта технология позволяет работать не только с той аудиторией, которую ты уже знаешь, но и рекрутировать новых покупателей. И это неоспоримое преимущество.

Требованием времениявляется омниканальное построение розничной сети, и достижению этой цели служат и современные программы лояльности – единые условия сервиса, списания и начисления бонусов, других условий покупки в любой точке продаж, будь то розничная торговая точка, интернет-магазин или заказ товара через колл-центр.

Объединенные программой лояльности разные каналы продаж перестают конкурировать и начинают «бить в одну цель» – увеличивают общие продажи, предлагая покупателю максимальное удобство выбора, сравнения товаров и использования логистической цепочки».

«Мы активно занимаемся направлением О2О еще с 2015 года, когда внедрили механики на дилерской сети одного из наших крупных автомобильных клиентов, – рассказывает Михаил Шкляев, руководитель Data Lab Dentsu Aegis Network Russia. – Подобная атрибуция (на эффективность конкретных площадок и форматов на физический трафик в точки продаж клиента) позволяет существенно иначе оптимизировать размещения, принимая решения не по вторичным признакам типа пост-клика, а напрямую связывая показ рекламы и набранную каждым клиентом частоту с результатами в визитах и их конечном качестве (от времени в точке до продаж).

С нашей точки зрения, при условии относительно стабильного регулирования, подобные механики в течение следующих трех-пяти лет коренным образом изменят не только то, как работает и оптимизируется реклама (включая офлайн), но и то, как будет выглядеть опыт клиента внутри торговой точки».

«Я думаю, что мечты у рекламодателей чуть другие, нежели указано в статье, даже если сузить все «души прекрасные порывы» до маркетинга, – считает Вадим Мельников, управляющий директор OMD Resolution. – Рекламодателю хочется показывать рекламу именно целевой аудитории, и – обратная сторона медали – не показывать нецелевой. В значительной степени в этом, действительно, помогает возможность связки местоположения телефона с чем-то еще, что мы знаем о пользователе. При этом, конечно же, понимание местоположения телефона не является панацеей, но это серьезный источник данных, который в умелых руках может существенно улучшить рекламный процесс. На наш взгляд, независимость поставщика таких данных является крайне важным фактором, так как никому из рекламодателей не захочется и здесь попадать в ловушку walled garden, как не хочется допустить и утечки данных о своих пользователях к конкуренту.

Также существенной важностью обладает и упомянутая в статье измеримость онлайн-рекламы. Это все еще не ответ на любимый мой вопрос по результатам посткампейна «И что?», но это серьезный шаг. И ждать метрику «покупка после просмотра рекламы» мы уже имеем все основания.

Пока бесшовных механик связки онлайн с офлайн-рекламой и измерений в этой связке все еще нет, да и пользователи не все ходят с включенным Wi-Fi или Bluetooth, но первые пилотные проекты в этом направлении обнадеживают».