0/5

Как Wi-Fi-аналитика помогает магазинам заработать больше

Как Wi-Fi-аналитика помогает магазинам заработать больше
время публикации: 10:00  12 сентября 2019 года
Российские компании в сфере ритейла сегодня активно внедряют современные технологии в свой бизнес. По данным РБК, в прошлом году объем инвестиций лишь в розничной торговле составил около 54 млрд. рублей. Технологии нужны бизнесу для получения конкурентного преимущества, поскольку борьба за аудиторию становится все более жесткой.

Как Wi-Fi-аналитика помогает магазинам заработать большеО том, как большие данные и Wi-Fi-аналитика помогают отечественным компаниям сэкономить и заработать в современных реалиях, рассказывает Денис Бочаров, менеджер по развитию бизнеса Orange Business Services Россия и СНГ.
 
Благодаря технологиям у современного бизнеса есть множество возможностей для развития. Это, в первую очередь, анализ больших данных, машинное обучение и Wi-Fi-аналитика. Но если о больших данных и машинном обучении знают многие предприниматели, то Wi-Fi аналитика для подавляющего большинства – в новинку. А ведь это мощный инструмент, который позволяет узнать клиентов лучше и предоставить персонализированное обслуживание, опираясь на точные факты, а не просто гипотезы.


Как это работает

Все начинается  с анализа mac-адресов мобильных устройств жителей и гостей города. Они ходят в кино, посещают торговые центры, расслабляются в кафе, барах и ресторанах. У каждого при этом есть собственное мобильное устройство. И если шесть лет назад только 24% людей держали Wi-Fi включенным, то сейчас уже около 50% владельцев мобильных устройств даже не задумываются о том, чтобы его отключать.
 
В результате такие пользователи оставляют цифровой след. Бизнес может собирать эти данные абсолютно легально, а дальше анализировать на их основе аудиторию, сегментировать ее и настраивать таргетинг. Этот метод может быть очень полезен самым разным отраслям бизнеса, включая ритейл, рестораны и кафе, автомобильные салоны, производителей мобильных устройств, банковские организации.
 
Собирать информацию можно установив специализированный Wi-Fi-сенсор, либо же закупить уже сегментированные аудитории (об этом ниже) у поставщиков.
 
Как Wi-Fi-аналитика помогает магазинам заработать больше
 
Собираются данные специально настроенными роутерами, которые «прослушивают» окружение и видят смартфоны в режиме включенного Wi-Fi недалеко от себя. Сенсоры идентифицируют mac-адреса устройств и сохраняют их в собственной базе в хэшированном виде. Они обезличены, поэтому не являются персональными данными. У смартфонов ряда производителей mac не статический, а динамический, так что в обычной ситуации отслеживать его бесполезно. Но уже разработаны системы, которые позволяют распознавать большое количество моделей устройств для решения проблемы рандомизации.
 
Собранные данные можно проанализировать, а затем передавать таким площадкам, как Яндекс.Аудитория и My Target от Mail.ru. Эти площадки связывают MAC-адреса с профилями пользователей социальных сетей и сервисов, где задействованы метрики. Затем данные выгружаются в качестве аудитории, которую можно сегментировать, определив для каждого сегмента свой таргетинг.
 
Теперь начинается самое интересное. 

Анализ Wi-Fi-данных дает возможность монетизировать аудиторию, увеличить эффективность работы персонала, получить дополнительную выгоду от билбордов и вывесок, повысить эффективность рекламы в интернете и даже снизить арендные ставки торговых площадей, а также увеличить доходность точек продаж.
 

Анализируем локации
 
Wi-Fi аналитика дает множество возможностей повысить эффективность работы торговой точки. Один из вариантов – создание тепловых карт, к чему сегодня нередко прибегают как магазины, так и торговые центры. Тепловая карта показывает поведение большинства покупателей: траекторию движения масс людей, локации, где клиенты проводят максимум времени. Эти места помечаются желтым, красным или оранжевым цветами. 

Для того чтобы тепловая карта была еще более точной, данные анализа Wi-Fi нужно сравнить с информацией платформ управления данными «Яндекса» или Mail.ru. В этом случае посетителей можно сегментировать по целому ряду критериев. В итоге владелец точки сможет разместить объекты внутри таким образом, что посетители будут обращать максимум внимания на товары. 

Как Wi-Fi-аналитика помогает магазинам заработать больше
  
 
Анализируем эффективность работы магазина

Улучшить эффективность работы сотрудников торговой точки ритейл-компании можно без особого труда. Для этого нужно лишь проверить данные о среднем чеке покупателя и времени, которое он провел в магазине. Если посетитель потратил мало времени, но много денег – значит, в этом магазине работает хорошая команда профессиональных продавцов. Если же времени в торговой точке покупатели проводят много, но средний чек невелик, значит, что-то пошло не так.
 
Одна из московских компаний, продающих обувь, использовала Wi-Fi аналитику, чтобы проанализировать причину низких продаж своей торговой точки. Магазин был расположен в торговом центре в зоне отличной проходимости. Но уровень продаж оставался катастрофически минимальным. Как оказалось, средний возраст посетителей ТЦ просто не соответствовал стилю обуви, которая была выставлена на витрины. Как только обувь заменили, показатели улучшились.


Выжимаем максимум из вывесок
 
Сенсоры можно ставить не только на торговых площадях, но и на рекламных конструкциях: билбордах и вывесках. Так можно понять, сколько увидевших рекламу прохожих потом пришли в магазин – онлайн или офлайн. Сенсоры позволяют получить относительно точные данные о том, сколько человек проехало мимо щита с конкретной рекламой, и какой процент из них заинтересовался сообщением. Кроме того, получив эти данные, можно организовать систему, в которой потенциальный клиент сможет видеть рекламу одного и того же продукта или услуги несколько раз в день. Сначала – билборд, потом – интернет-реклама, после – описание продукта в бумажном каталоге в ресторане, куда человек зашел пообедать. Так реклама буквально проникает в голову потребителям.
 
Кроме того, интерактивная реклама может показывать прохожему информацию о продукте или услуге, которые этого человека точно заинтересуют. Здесь можно вспомнить кейс компании Bahio, производителя кофе. Она установила интерактивный дисплей с рядом умных датчиков на площадке с высоким уровнем проходимости. В базе памяти ПК, который подключается к самому банеру, содержались тысячи разных иллюстраций, шрифтов и цитат. Система демонстрировала определенный набор информации прохожим и оценивала их реакцию. Далее дисплей уже подбирал, что может вызвать положительные эмоции у того или иного человека. В результате компания получила базу данных по персональным предпочтениям большой группы людей. Эта информация легла в основу новой рекламной кампании бренда.




Читайте также: Старый друг: как счетчики помогают ритейлу выиграть в технологической гонке


 

Монетизируем аудиторию
 
База данных с сегментированной аудиторией представляет собой большую ценность для бизнеса. Так, если установить Wi-Fi точки доступа в кинотеатре и собрать обезличенную информацию о зрителях мультфильма, то в будущем обработанные данные можно предложить производителям детских игрушек или поставщикам детской одежды. Данные можно собирать где угодно: на выставке достижений автомобильной или стоматологической индустрии, в парке развлечений или в модном ресторане. А затем информацию можно передать заинтересованным компаниям, которые смогут улучшить свой бизнес за счет этих данных.
 

Снижаем арендные ставки
 
Еще несколько лет назад торговые центры устанавливали арендную плату исходя из приблизительных подсчетов проходимости локации. Клиентам приходилось верить на слово, поскольку вручную определить проходимость той либо иной локации довольно сложно.
 
Сейчас около 80% торговых центров в Москве и Петербурге пришли к пониманию необходимости сбора данных и их анализа. Около 40% ТРК уже используют то или другое решение. Арендаторы также постепенно осознают важность работы с такими данными, многие компании позволяют торговым центрам устанавливать у себя системы, которые дают возможность анализировать поведение посетителей.

По словам представителя крупной московской компании, владеющей несколькими ТРК, устанавливаемые решения позволяют видеть выручку арендаторов по часам и дням, по количеству разных позиций в чеке, по сумме среднего чека и др. параметрам. Wi-Fi аналитика помогает оценить поток посетителей по этажам и конкретным зонам. Конкретно эта компания смогла решить проблему с предоставлением некорректных данных от арендаторов. Некоторые из них, стремясь снизить арендную плату, сознательно занижали свои обороты. Это характерно примерно для 10% арендаторов в каждом ТЦ. Теперь владельцы торговых центров могут самостоятельно оценивать выручку своих клиентов.
 
С течением времени Wi-Fi-аналитика будет становиться все совершеннее, и ритейл сможет еще больше расширить возможности по ее использованию. Этот инструмент помогает бизнесу не только сэкономить, но и заработать.

Денис Бочаров, 
менеджер по развитию бизнеса Orange Business Services Россия и СНГ

0
Реклама на New Retail. Медиакит