Ну где вы ходите: как украинские компании ищут своего клиента в офлайне
И как им в этом помогает Big Data
Интернет максимально упростил работу с аудиторией: бизнесмен легко может отследить, откуда пришли покупатели его продукции, чем увлекаются и что именно их интересовало на сайте компании. Либо найти в сети тех, кто тратит на подобные товары больше всего денег, и провести кампанию с прицелом на эту ЦА.
С офлайном дела пока обстоят хуже. Для работы с этой аудиторией зачастую нужно больше данных и инструментов, чем бизнес может «раздобыть». Допустим, вам известно, что собой представляют люди, которые ходят в ваш магазин или на ваши мероприятия. Но кто знает, кому конкретно из них будет интересно следующее мероприятие или где еще стоит открыть новую точку, чтобы стать ближе к потребителю? Ответ прост – телеком-операторы.
Mind в спецпроекте с Kyivstar Big Data School 4.0 изучает украинские кейсы, как телекомщики помогают предпринимателям «подружиться» с целевой аудиторией.
Как собрать болельщиков на стадион с помощью данных
Ранее Mind уже рассказывал о том, какие инструменты для офлайн-аналитики есть у операторов, в частности, на примере Big Data подразделения «Киевстар». А также описывал истории «Аптеки низких цен», «Цитруса» и других украинских бизнесов, которые уже успели попробовать инструменты дата-аналитики. Но кейс ФК «Шахтер» показал: с помощью Big Data эффективно можно не только привлечь покупателей скидками, но и собрать фанатов на важный матч.
Футбольный клуб «Шахтер» занимается маркетингом не первый год, используя для этого разные инструменты, и уже располагает собственной базой аудитории. Но весной 2019 года впервые в Украине клуб решил заполнить трибуны стадиона «Металлист» в Харькове с помощью больших данных. Проект был реализован к матчу-дерби между ФК «Шахтер» и ФК «Динамо».
Аудитория матчей – достаточно широкая. Нельзя сказать, что это люди с определенным достатком или те, кто покупает какие-то конкретные товары. Интерес к спортивному событию у болельщиков разных команд в любом случае будет отличаться. И если просто выбрать всех посетителей стадиона «Металлист» и близлежащих, то среди них окажется много людей, не заинтересованных событием. Поэтому для поиска подходящей аудитории использовались данные и мобильного оператора, и футбольного клуба.
ФК «Шахтер» предоставил данные о релевантных стадионах и матчах за последние несколько месяцев. Оператор нашел абонентов, которые их посещали, отсортировал базу по количеству посещений, городу проживания, интересам и предпочтениям пользователей. Чтобы сузить аудиторию, отсеяли абонентов, уже купивших абонемент на все матчи «Шахтера», и тех, кто приобрел билет. Осталась живая база, из которой было выбрано 30 000 номеров для СМС-рассылки за неделю до матча.
По оценкам руководителя службы маркетинга ФК «Шахтер» Александра Мамалыги, конверсия оказалась высокой для своей категории. Согласно данным «Киевстар», всего матч посетило 3000 абонентов из выборки после рассылки.
«Подобные инструменты хорошо работают как одна из составляющих маркетингового микса. В том числе они подходят для бизнеса, который желает расширить целевую группу получателей предложения (помимо своей базы данных), удерживая высокую эффективность коммуникации, или же не имеет своей базы данных», – отмечает Александр Мамалыга. Big Data актуальна не только для тех, кто ее еще не пробовал использовать, этот инструмент работает и является хорошим лидогенератором, если таргетинг хорошо настроен. Таким компаниям эксперт рекомендует начинать с пилотных проектов для тестирования Big Data на небольшом бюджете, и в зависимости от конверсии судить об эффективности этого инструмента. Потом интерактивным путем улучшать сегментацию и таргетинг и тем самым оптимизировать конверсию и масштабировать продажи.
В целом, если говорить об индустрии событий, учитываться должны разные факторы – и масштаб события (в ФК не видят смысла в рассылке на нерезонансные матчи), и условия (если на улице десятиградусный мороз, то инвестирование в маркетинг микс для привлечения целевой аудитории на стадион будет большим). Если цель – собрать аудиторию в 20 000–25 000 человек и более, то Big Data, скорее всего, принесет пользу. Чем глубже аналитика и лучше сегментирование, тем выше будет конверсия, точная цифра зависит от рынка, на котором оперирует компания.
Как планировать стратегическое развитие сети с помощью Heatmap
Heatmap – это достаточно популярный инструмент Big Data, который позволяет планировать открытие точек с учетом локации аудитории. Например, новые торговые центры – в зонах, где люди проводят досуг, новые магазины оператора – в местах, где работают или живут пользователи, новые отделения банка или аптеки – в местах скопления людей.
В начале 2019-го сеть супермаркетов «Сiльпо» подписала договор с «Киевстар» на предоставление неперсональных аналитических данных за 2018 год по городам с населением от 20 000 жителей. Компания планировала их учитывать при принятии стратегического решения о развитии сети магазинов.
Как рассказал Mind руководитель департамента стратегического анализа Владимир Коссе, «Сiльпо» открывает магазины в разных форматах, в том числе в сегменте выше среднего и премиум, поэтому важно правильно оценивать потенциал будущего магазина. У компании есть собственный массив данных, с которым она активно работает. Но для изучения новых для сети территорий этого не всегда достаточно. По словам Владимира Коссе, анализ помогает улучшить агрегированные статистические данные. Поэтому компания для таких исследований использует Big Data продукт «Киевстар».
Также рынок нуждается и в специалистах, которые смогут работать с Big Data. Таких профи готовит «Киевстар» в Big Data School, о чем мы рассказывали ранее.
