Найти тему

Рекламная кампания привлекла 20% новых клиентов, но уронила конверсию. Что делать?

«Ваше распознавание лиц работает с точностью 99%. Круто! Но что нам с этим делать?» Такой вопрос периодически задают нам клиенты, которые в тестовом режиме подключили сервис Ivideon Faces.

Мы подумали, что этот вопрос актуален для многих маркетологов в сфере ритейла, банков или HoReCa и решили написать эту статью. На примере трёх простых ситуаций расскажем, как офлайн-маркетологи могут использовать видеоаналитику, чтобы существенно облегчить себе жизнь и научиться «узнавать» клиентов в лицо.

1. Подсчёт конверсии.

Каждая торговая точка уникальна. Если в одном магазине высокий трафик, то не факт, что вторая точка в другом месте окажется такой же популярной. Отслеживать этот показатель можно с помощью 3D-счётчиков посетителей. Это базовый инструмент, который помогает определить эффективность рекламных акций, подходящие дни для распродаж, лучшее время для открытия и закрытия магазина.

Счётчик позволяет отслеживать одну из основных метрик для ритейла — конверсию посетителей в покупателей.

-2

Как это работает

Маркетологи сети магазинов брендовой одежды в Москве провели рекламную акцию в социальных сетях. Был небольшой бюджет на продвижение рекламного поста и несколько сообщений на страницах партнёров. По итогам кампании 3D-счётчик, установленный над входом в магазин, показал рост количества посетителей на 20% за неделю. Однако конверсия (количество посетителей/количество чеков) при этом сократилась на 1,5%.

-3

Вывод: акция помогла привлечь дополнительный трафик, но конвертировать его в дополнительные чеки — нет. Искать причину неудачного результата можно в неправильных каналах привлечения, некорректных условиях акции, работе продавцов и многих других факторах. Главное, что у нас есть информация, с которой можно и нужно работать.

Чтобы заказать демонстрацию всех возможностей системы Ivideon Analytics для маркетологов, пожалуйста, заполните форму ниже:

2. Персональное предложение

Пару лет назад «Перекресток» в своих супермаркетах тестировал технологию для показа персональной рекламы своим клиентам непосредственно в магазине. Для реализации использовался сбор MAC-адресов, который у каждого устройства индивидуальный. При подключении гостя к местному Wi-Fi система понимала, что за устройство и, что важнее, кто его использует. Это позволяло отправлять Push-уведомления покупателям прямо на входе в магазин.

Для решения задачи индивидуальных предложений в режиме онлайн технология распознавания лиц работает более прозрачно и понятно: она не собирает MAC-адреса, а с помощью ИИ в режиме онлайн «изучает» конкретного человека, который находится в кадре.

Как это работает

  1. Размещаем в магазине рекламный экран с установленной над ним камерой для трекинга тех, кто находится рядом.
  2. Камера «выхватывает» лицо стоящего перед экраном покупателя и понимает: это мужчина, 30 лет.
  3. На экране всплывает рекламное предложение для данной покупательской группы — товары для быстрого перекуса, кофе или соответствующая линейка одежды.
-4

3. Персональное обслуживание на основании истории покупок

Неизменный принцип Парето: «20% усилий приносят 80% результата». Этот закон актуален и для бизнеса — основную часть выручки приносит ограниченный пул клиентов.

Зная это, мы можем выстроить работу продавцов в магазине таким образом, чтобы 80% своего времени они тратили на клиентов, которые приносят большую часть прибыли. Но остаётся сложная задача — как консультант в магазине одежды или стройматериалов поймёт, какую выручку приносит посетитель, который только что зашёл в торговый зал? Поможет интегрированная с CRM видеоаналитика Ivideon Analytics на базе технологии распознавания лиц.

-5

Как это работает

  1. Ставим камеру с подключенным модулем распознавания лиц Ivideon. Камера должна быть направлена прямо на вход, чтобы моментально «узнавать» посетителя.
  2. Продавцы-консультанты работают с планшетом, на который из CRM подгружается информация: ФИО (при наличии), фото, пол, возраст, история покупок и посещений, средний чек.
  3. На основе полученных данных продавец предлагает клиенту подходящие ему товары и дополнительные аксессуары.
  4. Средний чек и выручка магазина растёт, а клиент становится более лояльным, потому что на себе ощущает действительно индивидуальный подход.