Как измерять эффективность медийных кампаний в офлайне
Все больше международных брендов уходит из России, полностью прекращая свою деятельность в стране. Для российских производителей сейчас самое время активно выстраивать коммуникацию с аудиторией бывших конкурентов, повышать узнаваемость и увеличивать продажи. Привлечь конкретный сегмент аудитории в онлайне оказывается намного проще, чем в традиционных точках продаж. Для офлайна нужен гибридный подход, включающий в себя аналитику больших данных, медийную рекламу и работу в торговых точках. Об этих инструментах сооснователь компании First Data Александр Старостин рассказал Sostav.
Как с помощью онлайн-рекламы увеличить продажи в офлайн
Аналитика и данные третьих сторон — это те инструменты, которые помогут оценить эффективность медийных кампаний в моменте: измерить продажи в офлайне и оперативно скорректировать стратегию, повышая результат. Рост продаж в офлайн-точках в период охватных РК может быть связан не только с самой рекламой, но и с различными внешними факторами — от перемен в погоде до влияния экономической или политический ситуации.
Поскольку мы говорим о работе с целевой аудиторией ушедших с конкурентов, то для начала стоит определить этот сегмент. Для этого понадобятся данные третьих сторон, а точнее — транзакционные данные, которые предоставляют ОФД, крупные ритейлеры или сотовые операторы. Из них мы выбираем тех, кто в течение определённого периода покупал товары конкурентов.
Период и частота зависят от товара. Если мы говорим о продуктах питания, можно ограничиться несколькими месяцами или годом — важно, чтобы покупки были регулярными, непрерывными. Для фармпрепаратов, которые обычно выписываются курсами, стоит брать больший период времени и меньшую частоту — лекарства или витамины обычно покупают курсами на срок от недели до нескольких месяцев. В любом случае, бренду стоит опираться на собственную аналитику потребления.
Технически бренд получает от поставщиков данных обезличенные идентификаторы пользователей (Hard ID), затем полученная база делится на тестовую и контрольную группы. Реклама будет показана тестовой группе, а замеры по контрольной будут вестись для сравнения.
Замеры продаж
Самый простой способ оценки — замер продаж после проведения РК. Он проводится по тем же транзакционным данным ОФД. Мы сопоставляем покупки выбранного сегмента до начала кампании и после, понимая, насколько чаще рекламируемый товар купили в тестовой группе по сравнению с контрольной.
В нашем случае с рекламой на аудиторию ушедших брендов мы сможем понять примерное количество тех, кто проявил интерес к новому бренду.
Гораздо эффективнее замеры в реальном времени. Эта процедура несколько сложнее. Отобранная ранее ЦА (а точнее, Hard ID тестовой и контрольных групп) передаётся торговой сети, например, «Ленте», «Метро», «Магниту» или аптечной сети, если мы продвигаем фармпрепараты. Ритейлер сопоставляет полученные данные со своей базой покупателей и отслеживает их покупки с момента старта РК.
С оговорённой частотой, раз в неделю, ритейлер передаёт данные о покупках в каждой группе, а также в разрезах геолокации, пола и возраста. Эти данные анализируются, а затем корректируется стратегия РК — бюджет перераспределяется в наиболее эффективные сегменты, показавшие высокий уровень продаж.
Таким образом, бренд получает не только охваты, но и повышает офлайн-продажи в ходе рекламной кампании.
Опыт First Data показывает, что таким образом можно захватить значительную часть аудитории бывших конкурентов. В кейсе с брендом российских витаминов более 30% аудитории покупателей конкурентов, которые ушли с рынка, после просмотра рекламы бренда, купили товар. Sales lift составил более 37% (при средних значениях 10−12% для этой категории), а конверсия в покупку — 7,25%.
Реклама, основанная на данных, в точках продаж
Использовать данные о покупках и таргетинг на ЦА бывших конкурентов можно не только в онлайн-рекламе, но в самих точках продаж. Бренд может стимулировать свои продажи в торговых точках, используя пуши в мобильных приложениях ритейлеров.
Например, новому бренду подгузников нужно поднять офлайн-продажи, ориентируясь на аудиторию международного бренда, который объявил о своем уходе. Или в целом на покупателей подгузников. В первом случае мы работаем с сегментом, сформированным по данным Hard ID и передаём их ритейлеру, а во втором — непосредственно с его клиентской базой.
Точно так же, как и в случае с real-time замерами, по нужным признакам формируется сегмент пользователей, он делится на тестовую и контрольную аудитории. Покупатели из тестового сегмента при входе в магазин получают push-уведомление о новом товаре или акции бренда.
В реальном кейсе с рекламой подгузников в магазинах «Детский мир» sales lift составил 20,32% для тех, кто и ранее покупал рекламируемый бренд. А в сегменте тех, кто приобретал подгузники, рост продаж составил 20,5%.
В некоторых сегментах результаты могут быть и выше. Так, в рекламной кампании бренда безалкогольного пива в магазинах «Метро» пуши отправляли тем, кто покупал такие напитки в течение года и тем, кто не интересовался ими.
В первом случае после получения пуша на 38% людей приобрели рекламируемый товар. А среди тех, кто не покупал такие напитки в течение года sales lift составил более 40%. При этом конверсия в покупку у тех, кто получал уведомление об акции бренда, составила 25%.
Чтобы занять освободившееся место на полке, а затем и в корзине покупателя, производителям нужны новые подходы. Одними охватными кампаниями в интернете или традиционными инструментами трейд-маркетинга этого не добиться. Тщательное сегментирование целевой аудитории с медийной рекламой и рекламой в точке продаж помогут превратить охватную рекламу в перфоманс-кампанию и получить высокий, а главное — измеримый и управляемый результат, выраженный в росте продаж.
Автор: Александр Старостин, сооснователь First Data
Источник: Sostav.ru
