Чёрная пума, новогодние влюблённые и «Варежка»

Арт-директор «Яндекс.Такси» о поиске идей для креатива в данных о поездках.

За год мы в «Яндекс.Такси» запустили четыре рекламных проекта, идеи для которых нашли в данных о поездках: отзывах, маршрутах, статистике. Рассказываем, как мы придавали данным цвет, форму и характер — чтобы они рассказывали историю.

Медиафасады и костеры

Наш сервис запускается в новых городах, и хочется в каждом быть близкими, привычными и удобными. Данные о поездках помогают изучить город: узнать о популярных местах и любимых маршрутах жителей. Мы подумали, что здорово бы построить коммуникацию на этих наблюдениях — чтобы как будто перекинуться с горожанами фразой, которую поймут только они.

Хотелось придумать что-то цепляющее, особенное для города, но не слишком фамильярное, чтобы не вторгнуться в личное пространство людей.

Сложно было понять, за что именно зацепиться в данных. Из базы можно вытащить много разрозненных фактов и по-разному их соотнести друг с другом. Например:

Искали необычные случаи среди статистики: например, пассажир 99 раз за месяц ездил в роддом. Кажется, интересно. Но причина поездок может быть очень грустной, поэтому лучше не рисковать.

Искали необычные отзывы. Мы опасались писать на рекламных щитах дословные цитаты из отзывов. Так мы выставим напоказ личные слова человека — вдруг он этого не хотел бы. Поэтому мы старались не столько зацепиться за конкретный отзыв, сколько найти закономерности. Например, между временем суток и тем, что люди писали о поездке:

От этой идеи отказались: получалось тускло, да и утренних отзывов мы нашли не так много.

В итоге подсчитали, сколько раз люди заказывали такси к самым значимым для города местам: паркам, театрам, музеям, памятникам. Эти данные не такие персональные — они никого не задевают, не обижают. Но они показывают, как город живёт и что в нём происходит.

Мы нашли места с необычными названиями: их можно превратить в игру слов.

Тут же пришла идея искать городские сленговые словечки. Например, в Казани загс называют «Чаша», набережную в Екатеринбурге — «Драма». Этих слов нет на картах: мы не используем сленг в приложении. Но обратиться к людям на их разговорном языке в рекламной коммуникации можно.

Мы искали местные слова в городских пабликах и форумах. Уточняли у знакомых из других городов, наших региональных менеджеров и краеведов, действительно ли так говорят. Важно было убедиться, что название знают многие, а не узкая городская тусовка. И что оно ещё не устарело.

Мы продолжили идею личного общения с городом в дизайне: оформили текст как сообщения чата. Как будто пишешь другу. Хотелось, чтобы сообщения выглядели дружелюбными и наполненным любовью.

Первый медиафасад мы запустили в Екатеринбурге, а потом придумали сообщения для других городов. Идея одна, но для каждого города сообщение личное.

Так это смотрелось в жизни:

С точки зрения маркетинга, креативы должны повысить узнаваемость «Яндекс.Такси» в городе. В рамках эксперимента мы запустили только один медиафасад на город: для роста узнаваемости этого недостаточно. Нужно, чтобы одно и то же сообщение доносилось через разные каналы: и в онлайне, и офлайн-форматах. Поэтому сейчас мы запускаем более комплексную кампанию. Результат замерим через несколько месяцев.

Позже мы использовали тот же приём для костеров — подставок под кружки и стаканы. Мы раздавали и до сих пор раздаём их в самых популярных городских барах, ресторанах и кафе. Задача — продвинуть наш номер телефона для заказов: этот способ заказа такси всё ещё популярен.

Людям нужно запомнить номер, поэтому чем чаще он присутствует в городе, тем лучше. Костеры — один из носителей, с помощью которых мы держим номер на виду.

Мы сделали такой дизайн костеров, чтобы присутствие бренда на них было ненавязчивым и не казалось кричащей рекламой. Для каждого города собрали свой коллаж из достопримечательностей.

Например, в Екатеринбурге во время пика популярности игры Pokemon Go художники превратили гранитный шар у театра Драмы в самый большой в России «покебол». Мы изобразили его на костере — как местную достопримечательность. Рядом нарисовали памятник клавиатуре — мы же ИТ-компания.

Костеры мы всё ещё раздаём, поэтому замеры будем проводить позже.

Новогодние ролики

В декабре 2017 года мы подводили итоги года. Хотелось рассказать, сколько времени за год «Яндекс.Такси» и пользователи провели вместе, поблагодарить за эти моменты.

Мы посчитали, сколько за год было поездок, минут ожидания, утренних заказов. Решили показать, какой могла бы быть одна из этих поездок. Вот влюблённые стоят у такси и никак не могут расстаться, а на фоне — количество минут ожидания за год. Мама с дочкой едут на праздник, рядом цифра — сколько людей заказывали такси рано утром.

В ролики вложили много сил и времени. Снимали в ноябре, снега ещё не было. Пришлось покрывать улицу искусственным, а ещё делать запотевшие от мороза окна и снимать много дублей с собачками.

Когда посмотрели готовые ролики, поняли: стороннему человеку непонятно, 76 миллионов поездок — это много или мало в масштабах страны. Выглядит так, будто наш бренд хвастается огромными числами.

Мы закладывали другой посыл: «посмотрите, сколько времени в этом году мы провели вместе». За десять секунд ролика объяснить число так, чтобы было понятно, не получилось. Числа перехватывали внимание и делали акцент на количестве. Вышло бездушно и хвастливо. Ролики уже сняли, поэтому пришлось быстро придумывать, как исправиться.

Мы сместили внимание с цифр на персонажей каждой истории. Например, было 764 миллиона минут ожидания за год, стало 12 минут — столько по сюжету ролика водитель ждёт влюбленных.

Итоговые ролики:

Если говорить о маркетинговых задачах — ролики должны были повысить восприятие бренда как более человечного. Важно было понять, насколько мы смогли донести эту ценность.

После каждой федеральной кампании мы проводим исследование на онлайн-панели «Тибурон». Люди от 18 до 60 лет оценивают ролики: отвечают на вопросы об их содержании и ставят оценку. Каждый ролик оценивает минимум 500 человек из городов-миллионников.

Средняя оценка новогодних роликов выше обычной средней оценки, которую мы получаем. Люди также отмечали человечность роликов и то, что в них говорится о заботе и доверии. Бренд сложно измерить — но по нашим оценкам, мы решили задачу, которую перед собой ставили.

Сами по себе цифры ни о чём не говорят. Люди не знают, большая эта цифра или маленькая и что мы хотим ей сказать. Данные не должны быть самоцелью — они лишь помогают рассказать историю.

К прошлому Новому году мы хотели рассказать людям, сколько времени они провели в такси, сколько километров проехали — подвести итоги года. Но сухие цифры — это неинтересно.

«Такситип» показывает, как пользователь ездил в такси весь год. Если много, долго и выходил к автомобилю вовремя — он Дальновидный странник. Если сделал много коротких поездок и просил его подождать — Чёрная пума.

Специальный алгоритм анализировал данные пользователя за год и показывал его «такситип» прямо в приложении. 20 декабря в интерфейсе появилась кнопка «Мой 2017 в Такси».

Человек нажимал на кнопку «Мой 2017» и попадал на «такситип» и его описание. Следом — карточки с подробностями.

Мы ожидали, что результатом поделятся 10 процентов пользователей. Получилось в два раза больше: 20% тех, кто нажали на кнопку «Мой 2017», поделились результатом в соцсетях.

А вот некоторые из отзывов, которые мы собрали после кампании:

«Такситип» складывается из трёх характеристик. Много поездок за год или мало, длинные они или короткие, выходил человек вовремя или просил подождать. Задача алгоритма — понять, куда определить пользователя в каждой из категорий.

Сначала алгоритм определял, в каком городе человек чаще всего заказывал такси. То есть — где сделал больше семидесяти процентов своих поездок. Если у вас 100 поездок и 80 из них в Москве, алгоритм считает Москву вашим городом.

Дальше алгоритм находил медиану по городу. Он смотрел, сколько раз заказывал такси каждый пользователь города. Все значения выстраивал в ряд — от меньшего к большему. В ряду выбирал число посередине — медиану.

Медиана — это не то же самое, что среднее число. Для среднего все значения суммируются и делятся на их количество. На среднее сильно влияют отклонения: например, если кто-то сделал поездку в три раза длиннее, чем большинство пользователей. А на медиану такое почти не влияет.

В итоге алгоритм знал количество поездок пользователя, медиану по городу — и сравнивал их друг с другом. Если у пользователя поездок больше медианы — их «много». Если меньше — «мало». Если столько же — всё равно «много».

Вася за год сделал десять поездок, восемь из них — в Новом Жуково. Алгоритм решил, что Новое Жуково — Васин город. В нём пользователи сделали от четырех до двадцати поездок. Алгоритм выстроил все количества в ряд: 4, 5, 8, 12, 18, 19, 20. Ровно посередине ряда находится число 12 — оно медиана. У Васи показатель ниже медианы, значит у него поездок «мало».

И так для каждой из характеристик «такситипа». Алгоритм работал, если пользователь заказал такси больше четырёх раз за год. Аналитики решили, что по меньшему количеству поездок считать бессмысленно.

Мы также собрали персональную статистику для водителей и показали её в водительском приложении — «Таксометре». Но с этими данными другая ситуация. Для водителей количество километров — своего рода достижение, которым они хотят хвастаться.

Если пользователям эта цифра почти ничего не говорит, то водителям она важна, как мы выяснили на предыдущих проектах. Поэтому водительскую статистику мы не стали заворачивать в истории и метафоры: оставили как есть и дали возможность поделиться в соцсетях карточкой результатов за год.

Всего 21% водителей сохранили картинки или поделились ими в соцсетях.

Данные — такой же инструмент, как слова или фотография. Разные бренды используют его по-разному: это зависит от их интонации и характера. Мы решили, что не будем шокирующими и прямолинейными, но будем человечными и трогательными.

Если нельзя общаться с людьми на локальном сленге в сервисном приложении — можно сделать это в рекламной коммуникации.

Людям интересны они сами — поэтому персональная статистика хорошо заходит. Но нужно пояснять данные: превращать их в истории и характеры, приводить примеры.

Для разных групп людей одни и те же данные могут быть важными или бессмысленными — как в случае с количеством километров за год для водителей и пассажиров.

Проверенный приём можно взять за основу и масштабировать его на разные носители и для разных целей.

Оно будет. Мы продолжаем эксперименты и обязательно будем о них рассказывать. Следите за нашими историями на «Медиуме».