Ну де ви ходите: як українські компанії шукають свого клієнта в офлайні
І як їм у цьому допомагає Big Data
Інтернет максимально спростив роботу з аудиторією: бізнесмен легко може відстежити, звідки прийшли покупці його продукції, чим захоплюються і що саме їх зацікавило на сайті компанії. Або знайти у мережі таких, які витрачають на подібні товари найбільше грошей, і провести кампанію з прицілом на цю ЦА.
З офлайном справи поки йдуть гірше. Для роботи з цією аудиторією зазвичай потрібно більше даних та інструментів, ніж бізнес може «накопати». Припустимо, вам відомо, що являють собою люди, які ходять до вашого магазину або на ваші заходи. Але хтозна, кому конкретно з них буде цікавий наступний захід або де ще варто відкрити нову точку, щоб бути ближче до споживача? Відповідь проста – про це знають телеком-оператори.
Mind у спецпроєкті з Kyivstar Big Data School 4.0 вивчає українські кейси про те, як телекомщики допомагають підприємцям «порозумітися» з цільовою аудиторією.
Як зібрати вболівальників на стадіон за допомогою даних
Раніше Mind уже розповідав про те, які інструменти для офлайн-аналітики є у операторів, зокрема, на прикладі Big Data підрозділу «Київстар». А також описував історії «Аптеки низьких цін», «Цитруса» та інших українських бізнесів, які вже встигли спробувати інструменти дата-аналітики. Але кейс ФК «Шахтар» показав: за допомогою Big Data ефективно можна не тільки залучити покупців знижками, але й зібрати фанатів на важливий матч.
Футбольний клуб «Шахтар» займається маркетингом не перший рік, використовуючи для цього різні інструменти, й уже має у своєму розпорядженні власну базу аудиторії. Але весною 2019 року вперше в Україні клуб вирішив заповнити трибуни стадіону «Металіст» у Харкові за допомогою великих даних. Проект був реалізований до матчу-дербі між ФК «Шахтар» і ФК «Динамо».
Аудиторія матчів – досить широка. Не можна сказати, що це люди з певним рівнем заможності чи ті, хто купує якісь конкретні товари. Інтерес до спортивної події у вболівальників різних команд у будь-якому випадку відрізнятиметься. І якщо просто вибрати всіх відвідувачів стадіону «Металіст» і прилеглих, то серед них виявиться багато людей, які не зацікавлені цією подією. Тому для пошуку відповідної аудиторії використовувалися дані і мобільного оператора, і футбольного клубу.
ФК «Шахтар» надав дані про релевантні стадіони та матчі за останні декілька місяців. Оператор знайшов абонентів, які їх відвідували, відсортував базу за кількістю відвідувань, за містом проживання, за інтересами та вподобаннями користувачів. Щоб звузити базу, відсіяли абонентів, які вже купили абонемент на всі матчі «Шахтаря», та тих, хто придбав квиток. Залишилася жива база, з якої було вибрано 30 000 номерів для СМС-розсилки за тиждень до матчу.
За оцінкою керівника служби маркетингу ФК «Шахтар» Олександра Мамалиги, конверсія виявилася високою для своєї категорії. Згідно з даними «Київстар», усього матч відвідало 3000 абонентів з вибірки після розсилки.
«Подібні інструменти добре працюють як одна зі складових маркетингового міксу. Також вони годяться для бізнесу, який бажає розширити цільову групу, що отримає пропозицію (крім своєї бази даних), водночас утримуючи високу ефективність комунікації, або ж не має своєї бази даних», – зазначає Олександр Мамалига. Big data актуальна не лише для тих, хто її ще не пробував використовувати, цей інструмент працює і є хорошим лідогенератором, якщо таргетинг добре налаштований. Таким компаніям експерт рекомендує починати з пілотних проектів для тестування Big Data на невеликому бюджеті, і залежно від конверсії робити висновки про ефективність цього інструменту. Потім інтерактивним шляхом покращувати сегментацію та таргетинг і тим самим оптимізувати конверсію та масштабувати продажі.
У цілому, якщо говорити про індустрію подій, то мають бути враховані різні чинники – і масштаб події (у ФК не бачать сенсу в розсилці на нерезонансні матчі), і умови (якщо на вулиці десятиградусний мороз, то інвестування в маркетинг-мікс для залучення цільової аудиторії на стадіон буде більшим). Якщо мета – зібрати аудиторію у 20 000–25 000 осіб і більше, то Big Data, швидше за все, буде корисною. Чим глибше аналітика та краще сегментування, тим вище буде конверсія, точна цифра залежить від ринку, на якому оперує компанія.
Як планувати стратегічний розвиток мережі за допомогою Heatmap
Heatmap – це досить популярний інструмент Big Data, який дозволяє планувати відкриття точок з урахуванням локації аудиторії. Наприклад, нові торгові центри – у зонах, де люди проводять дозвілля, нові магазини оператора – у місцях, де працюють або живуть користувачі, нові відділення банку або аптеки – у місцях скупчення людей.
На початку 2019-го мережа супермаркетів «Сільпо» підписала договір з «Київстар» про надання неперсональних аналітичних даних за 2018 рік у містах з населенням від 20 000 жителів. Компанія планувала їх враховувати при ухваленні стратегічного рішення про розвиток мережі магазинів.
Як розповів Mind керівник департамента стратегічного аналізу Володимир Коссе, «Сільпо» відкриває магазини у різних форматах, в тому числі в сегменті вище середнього та преміум, тому важливо правильно оцінювати потенціал майбутнього магазина. У компанії є власний масив даних, з яким вона активно працює. Але для вивчення нових для мережі територій цього не завжди достатньо. За словами Володимира Коссе, аналіз допомагає поліпшити агреговані статистичні дані. Тому компанія для таких досліджень використовує Big Data продукт «Київстар».
Також ринок потребує спеціалістів, які зможуть працювати з Big Data. Таких профі готує «Київстар» у Big Data School, про що ми розповідали раніше.
