Привели клиентов конкурентов

Задача: привести посетителей конкурентов при помощи WiFi-радаров.

Источники лидогенерации, или источники обращений потенциальных клиентов, интересуют любой бизнес. Занимаясь ими, вы знаете, откуда клиенты идут в ваш бизнес, а разрабатывая новые, вы получаете новые потоки клиентов.

Рассматриваются и реализуются разные источники лидогенерации: проходящие мимо, жители района или, например, собственные клиенты – ретаргетинг. Однако в большинстве случаев игнорируется один из наиболее очевидных пулов потенциальных клиентов – это клиенты конкурентов. Только как наладить с ними коммуникацию и превратить в клиентов?

Мы сделали то, о чем все думают, но не знают, как воплотить. В этой статье мы расскажем:

Самое главное, что мы хотим донести, — это широкие возможности использования WiFi-радара, а также показать наш расчет показателей конверсии. Наш клиент – узкоспециализированный торговый центр, в котором расположено больше 500 магазинов.

Мы привели 509 человек при бюджете 30 747 ₽ на Яндекс.Директ. Цена посетителя составила 61 ₽.

17 — ПОСЕТИТЕЛЕЙ КОНКУРЕНТОВ В ДЕНЬ ЗАЕЗЖАЛИ В ТЦ В ПЕРИОД НАШЕЙ РЕКЛАМЫ

61 — ЦЕНА ПРИВЕДЕННОГО ОТ КОНКУРЕНТОВ ПОСЕТИТЕЛЯ

509 — ПОСЕТИТЕЛЕЙКОНКУРЕНТОВ ПРИВЕДЕНО В ТЦ ЗА ВРЕМЯ ТЕСТА РЕКЛАМЫ

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.

Перед началом работ мы всегда пишем концепцию рекламной кампании. Этот документ разрабатывается для каждого клиента отдельно и включает в себя исследование спроса, конкурентов, бизнеса клиента и портрета его клиентов. В данном случае размер документа составил 20 страниц и не случайно.

В концепции мы составили стратегию сбора, а от тщательности её разработки зависит 50% успеха всей рекламной кампании.

Было решено воспользоваться следующей схемой: один мобильный радар собирает MAC-адреса в ТЦ конкурентов, а другой стоит непосредственно в нашем ТЦ и считывает MAC-адреса приехавших клиентов. Сравнение этих двух баз дает показатель конверсии.

Итак, начались 2 недели сбора, и закончились минуты покоя.

Мы сделали 2 таблицы для сбора: в первой мы анализировали посещаемость конкурентов (с помощью Яндекс и Google), выбрали удачные часы и дни для сбора. А во второй составляли расписание для наших скаутов.

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.

В результате мы собрали 30,592 смартфона, которые в скором времени начали показывать рекламу своим владельцам при использовании интернета.

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 мы считали конверсию. Мы выгрузили базу данных радара, который собирал у конкурентов, и сравнили с базой радара, который стоял в ТЦ клиента.

Мы получили 509 посещений в ТЦ клиента людьми, которые до этого посещали конкурирующие ТЦ. Это стоило 30 747 ₽ на бюджете Яндекс.Директ. Из чего вытекает цена посетителя, физически дошедшего человека — 61 ₽.