Времена, когда компании заливали деньгами рекламный рынок и массово закупали размещение на билбордах, остановках, автобусах и огромных плазмах, практически безвозвратно ушли. В первую очередь, на ситуацию влияет затянувшаяся нестабильная экономическая ситуация в России, которая буквально вынуждает компании оценивать эффективность каждого вложенного в рекламу рубля.
Существует другой фактор — бурный рост эффективности онлайн-маркетинга, который за короткое время обогнал традиционные каналы продвижения по возможностям, инструментам и метрикам. Современный онлайн-маркетинг даёт неограниченное поле для экспериментов и практически мгновенной оценки эффективности проекта и вложенных в рекламу средств.
Проблемы офлайн-маркетинга
Недостаток информации. Качественную и выверенную информацию можно назвать «второй нефтью». Возможность собирать и анализировать массивы данных помогает избежать огромного количества ошибок при маркетинговом (и любом другом) планировании. Офлайн-маркетолог сильно ограничен в технологиях для сбора и обработки информации о посетителях магазинов.
Работа «вслепую». Главная задача маркетолога — повышать прибыльность бизнеса любыми законными средствами. В магазине можно экспериментировать с видом витрины, промо-товарами, рекламными стендами, выкладкой товаров, оформлением кассовой зоны и т.д. Все эти изменения приводят или могут привести к повышению среднего чека, увеличению частоты покупок, привлечению новых клиентов.
При этом проблемой остаётся оценка эффективности используемых инструментов. Зачастую действия маркетолога, направленные на работу с посетителями магазинов, происходят наугад. Либо сработает, либо нет. И единственная метрика, которая помогает как-то оценить эффективность — изменения в выручке. Вспоминая многочисленные метрики, которые доступны онлайн-маркетологам, становится очевидно, что этого недостаточно для последовательной работы.
Как офлайн-маркетологу оценивать эффективность работы?
Информация, информация и информация. Лучше знать своего клиента, изучать мотивы его покупок, предугадывать желания, оценивать возможности. Если с онлайном всё более менее понятно, то ключевой инструмент для работы с посетителем магазинов — это аналитика на базе данных с видеокамер.
Один из вариантов — облачный сервис видеоаналитики Ivideon Analytics. Инструмент работает на базе технологий распознавания лиц, пола, возраста, эмоций и подсчёта посетителей. Сервис, объединённый с кассовыми аппаратами, собирает статистику по всем гостям магазина и выдаёт её в виде удобных таблиц или понятного для маркетолога дашборда.
Чтобы заказать демонстрацию всех возможностей системы Ivideon Analytics для маркетологов, пожалуйста, заполните форму ниже:
Рассмотрим на примере, как незначительная на первый взгляд мелочь может повлиять на бизнес. А самое главное — как эту мелочь обнаружить.
Как правильный манекен выручку магазина поднимал
Один из магазинов по продаже товаров для спорта в Москве стал терять в выручке два месяца подряд по сравнению с выручкой остальных магазинов сети. Видимых причин для снижения показателя не было, поэтому отдел маркетинга подключил дополнительные сервисы визуальной аналитики для выявления проблемы.
В двух точках клиент установил систему видеонаблюдения с функцией распознавания посетителей на базе технологии Face Recognition. Установка сразу в двух магазинах нужна для сравнения статистики по покупателям между двумя салонами и поиска «слабого места». Система позволила измерять:
- Проходящий мимо магазина трафик;
- Трафик, который заходит в магазин;
- Конверсию из проходящих мимо в посетителей;
- Пол и возраст посетителей;
- Новых и повторных гостей.
На втором этапе систему распознавания лиц подключили к онлайн-кассе магазинов для подсчёта конверсии распознанных посетителей в покупатели. Сбор статистики занял один месяц.
Результат
- Доля повторных покупателей в «проблемном» магазине оказалась ниже за счёт меньшей частоты покупок в течение месяца на одного клиента на 19%.
- У повторных клиентов по сравнению с новыми средний чек выше на 13% (этот показатель оказался одинаковым у обоих магазинов).
Анализ демографии повторных покупателей «проблемного» магазина показал, что реже стали возвращаться исключительно женщины — именно по ним частота покупок была ниже по сравнению со вторым магазином.
Установленные камеры помогли изучить маршрут передвижения клиентов по магазину. Выяснилось, что при входе в первый магазин размещён партнёрский рекламный стенд, на котором изображена бегущая женщина. Рядом со стендом — женский манекен, одетый в такие же вещи. Посмотрев на стенд и манекен, большинство женщин принимали решение присмотреть себе обновки для бега и фитнеса.
В «проблемном» магазине стенд был установлен далеко от входа, чтобы освободить место на время пандемии, поэтому большая часть женщин до него не доходила. В итоге манекен в кроссовках и рекламная конструкция вернулись ближе ко входу, и за короткое время показатели выручки магазина вернулись к прежним значениям.