Клиенты из ЖК в ТЦ. Просто

Наш клиент, торговый центр на МКАД, заказал поиск и разработку нескольких стабильных каналов привлечения посетителей, которые можно будет сравнить по эффективности для дальнейшего масштабирования.

Из всех изученных источников трафика для ТЦ клиента мы выделили 3 самых перспективных:

Мы собрали все эти аудитории при помощи WiFi-радаров и показали им рекламу ТЦ нашего клиента. Кейсы по аудиториям 1 и 2 мы публиковали в предыдущих кейсах, а здесь расскажем о работе с третьей аудиторией – жителями ближайших ЖК.

Мы собрали МАС-адреса жителей 5 ближайших ЖК и показали 4-м из них рекламу через Яндекс.Директ. Около 5-го жилищного комплекса был установлен билборд с оффлайн-рекламой ТЦ клиента, его эффективность и конверсию мы подсчитывали наряду с онлайн рекламой.

Конверсия считалась еще одним WiFi-радаром, расположенном в самом ТЦ. Этот радар считывает посетителей и сравнивает свою базу с базами, собранными в ближайших ЖК.

В итоге месячной рекламной кампании мы привели 235 посетителей из выбранных ЖК (в среднем 59 человек из каждого ЖК). Мы также подсчитали, сколько человек пришло из 5-го ЖК, где мы не показывали онлайн рекламу, а поставили билборд.WiFi-радар зафиксировал 14 человек, что в 4+ раза хуже, чем показатели онлайн рекламы с использованием WiFi-радара.

АУДИТОРИЯ

РЕКЛАМА

САЙТ

WiFi-Радар собирает идентификаторы телефонов, на которых включен Wi-Fi. В результате вы получаете аудиторию для таргетированной рекламы на онлайн-площадках, например Яндекс.Директ. Можно собирать данные у себя в заведении, у конкурента, на мероприятии и др.

Для сбора целевой аудитории из определенных ЖК мы предлагаем ряд стратегий. В данном проекте мы использовали стратегию прямого сбора в интересующих ЖК.

Мы создали стратегию сбора данных, на которой выделили зону, где мог перемещаться скаут с WiFi-радаром. За пределами указанной зоны WiFi-радар мог захватить дорогу, а значит нецелевой трафик. Скаут находился в отмеченной зоне в течение 8 часов.

Мы собрали 12 672 MAC-адреса за 2 недели.

Неплохой результат, хотя нам хотелось собрать больше. Следующий сбор данных в ЖК будет проходить согласно иной стратегии сбора – сбор в крупных продуктовых магазинах поблизости. Наши кейсы показали, что магазины продуктов – это точки скопления местных жителей и тех, кому удобна данная локация. Также магазины делятся по ценовым категориям, а значит можно выбрать аудиторию по достатку.

Скаут – наш агент по сбору данных, но за ним всегда стоит менеджер, который контролирует перемещение скаута по GPS, работоспособность радара и решает организационные вопросы.

К слову сказать, у нас есть своя собственная система контроля за скаутами:

Все это для того, чтобы потом мы могли показать наибольшую эффективность в рекламных кампаниях.

Мы показывали рекламу через Яндекс.Директ РСЯ, поэтому именно туда мы выгрузили получившуюся базу.

Мы сегментировали аудиторию на мужчин и женщин, а также по возрастным группам для точечного попадания в нужды потенциальных клиентов.

Все сегменты видят (реклама продолжается и сейчас) рекламу с подходящими сезонными предложениями, которые ведут на выделенные лендинги (сайты). Каждый лендинг раскрывал свою группу сезонных предложений, подходящих под соответствующую целевую аудиторию.

ТЦ нашего клиента специализируется на строительных материалах и товарах для ремонта. На его территории расположено 500+ магазинов.

Для анализа сезонного спроса мы изучили тенденции поисковых запросов по тематикам товаров клиента.

Использовали:

Мы выделили 6 лидирующих направлений, которыми больше всего интересуются люди в Московском регионе в период рекламной кампании. Для каждого были созданы рекламные объявления и лендинги. Направления расположены по убыванию от самого успешного:

Основными конкурентами нашего клиента являются крупные строительные гипермаркеты. Мы провели сравнительный анализ конкурентов и нашего клиента и выявили основные конкурентные преимущества.

Мы сыграли на том, что у конкурентов — централизованные магазины с несколькими экспертами в каждой области.

А у нашего клиента более 500 арендаторов-экспертов.

Также единый магазин дает ограниченное количество скидок или вовсе не склонен их давать. У нашего клиента более 500 арендаторов, которые предложат любые скидки, чтобы клиент купил у них, а не у соседа.

Выделили следующие УТП:

Еще раз напомню, как считалась конверсия. Мы выгрузили базу данных радара, который собирал на территориях ближайших ЖК, и сравнили с базой радара, который стоял в ТЦ клиента.

Мы получили 235 посещений в ТЦ клиента людьми, которые живут в ближайших ЖК. Это стоило 10 741 ₽ на бюджете Яндекс.Директ. Из чего вытекает цена посетителя, физически дошедшего человека, — 46 ₽.

Также мы зафиксировали показатели доходимости из пятого ЖК, в котором WiFi-радар также собирал MAC-адреса, но онлайн-реклама жителям этого ЖК не показывалась. Вместо этого на выезде из ЖК установили билборд.

Wi-Fi-радар в ТЦ зафиксировал лишь 14 человек из данного ЖК против 59 человек в среднем из 4 ЖК, которые видели нашу рекламу. Это не точный подсчет результативности билборда, однако эффективность обеих рекламных кампаний, онлайн (наша реклама) и офлайн (билборд), отслеживалась одним и тем же инструментом, WiFi-радаром. Его данные можно использовать для относительного сравнения эффективности рекламных каналов.

Таким образом, онлайн реклама с использованием WiFi-радара показала 420% эффективности относительно наружной рекламы.

Обсудим ваш проект? Тык!