Rosnąca sprzedaż produktów i usług w internecie znacząco zmieniła rynek reklamy online. Dziś nie wystarczy już przygotować wyróżniający się przekaz – za to trzeba liczyć się z coraz wyższymi kosztami choćby zakupu popularnych fraz w Google Ads oraz zwiększającą się awersją internautów do reklamy internetowej. Tomasz Władziński, CMO i współzałożyciel dataplace.ai podkreśla, że w tej sytuacji skutecznym sposobem szukania klientów online może być nowa generacja inteligentnej reklamy outdoor, zasilanej danymi geolokalizacyjnymi.

Reklama w internecie wraz ze wzrostem swojej popularności zaczęła ujawniać też swoje wady. Duża konkurencja w prowadzeniu działań marketingowych produktów czy usług w sieci Google Ads oraz social mediach sprawia, że koszt dotarcia do potencjalnego klienta jest coraz wyższy. Żeby utrzymać się na powierzchni wyszukiwań internautów, trzeba sporo zainwestować. Reklamowanie obuwia, ubrań czy innych popularnych produktów jest drogie z uwagi na popularność fraz kluczowych. Tworzenie wartościowego kontentu i pozycjonowanie strony pod kątem SEO także wymaga stałego nakładu środków.

Marketing internetowy staje się także powoli ofiarą własnego sukcesu. Jego narzędzia dają niespotykaną do tej pory możliwość dotarcia do ściśle wyselekcjonowanych grup osób w danym momencie zainteresowanych np. zakupem konkretnego produktu. Jednak to, co pozwala marketerom budować strategie i optymalizować budżety w oparciu o ogrom informacji na temat klientów, budzi niechęć ze strony internautów. Mnogość reklam online sprawia, że są postrzegane jako nachalne i wszechobecne. Kto nie doświadczył takiej sytuacji, gdy rozmawiał o czymś ze znajomym, a chwilę potem znalazł reklamę powiązanego produktu w swojej przeglądarce. Efekt? Z przeprowadzonego na całym świecie badania Statista Global Consumer wynika, że niemal połowa Polaków jest zirytowana reklamami w internecie. Popularnym działaniem jest instalowanie wtyczek blokujących ich wyświetlanie. Jaka jest skala tego zjawiska, nie do końca wiadomo. Z przeprowadzonego przez IAB Polska badania pt. “Zjawisko blokowania reklam” wynika, że w 2017 r. 42 proc. polskich internautów stosowało adblocki. Zainteresowanie tego typu oprogramowaniem rosło w latach 2012-2017 dynamicznie. Czy to koniec marketingu online? Na pewno nie. Warto jednak skorzystać z danych zebranych online i zastosować je do suplementarnych sposobów dotarcia do klienta w offline.

Reklama offline w nowej odsłonie

Reklama outdoor kojarzy się przede wszystkim z ulicznymi bilbordami i banerami na płotach, które przed erą Internetu szczelnie pokrywały i szpeciły przestrzeń publiczną. Dla marketerów to zazwyczaj spory wydatek w budżetowaniu kampanii – by osiągnąć efekty musieli zadbać o odpowiednią ilość nośników. Aktualnie sprawa wygląda nieco inaczej. Zastosowanie technologii location intelligence pozwala na taki dobór rodzaju i lokalizacji nośnika, by jak najefektywniej dotrzeć do pożądanej grupy docelowej. Nie będzie ona co prawda tak precyzyjna, jak np. reklama w mediach społecznościowych, która pozwala dostarczyć przekaz np. tylko do fanów kitesurfingu rozważających zakup nowej deski, ale też nie zniechęci potencjalnego klienta nachalną inwigilacją.

W realnym świecie promować swoje produkty i usługi można na różne sposoby i w różnych miejscach. Nic nie stoi na przeszkodzie, by o firmie działającej online klienci dowiedzieli się np. na spacerze z psem. Sposobów dotarcia do konsumenta jest wiele – reklamy wielkopowierzchniowe, citilighty, afisze, showroomy, eventy czy obrandowane przebieralnie na plaży. Najważniejsze jednak pytanie brzmi, gdzie przebywa klient zainteresowany konkretnym produktem lub usługą i jak efektywnie dotrzeć do możliwie największej liczby takich osób. Odpowiedzieć na nie potrafi właśnie technologia location intelligence.

Location intelligence – jak to działa?

Technologia location intelligence oparta jest na analizie danych geolokalizacyjnych z telefonów komórkowych w powiązaniu z Big Data pozyskanymi zarówno ze świata rzeczywistego, jak i wirtualnego. Następnie dane te są opracowywane m.in. przy użyciu nauczania maszynowego. Daje ona ogromne możliwości nie tylko szybkiego pozyskiwania informacji, lecz także przewidywania trendów zachowań społecznych na podstawie danych historycznych.

Za pomocą location intelligence można łatwo dowiedzieć się, w jakich lokalizacjach miasta najchętniej zbiera się młodzież czy w jakich godzinach komunikacją miejską podróżują seniorzy albo o jakiej porze i gdzie uprawiają jogging kobiety 40+ i do tego dopasować kampanię reklamową skierowaną do tych grup.

Precyzyjne dobieranie rodzaju nośnika i jego lokalizacji według grupy docelowej znacznie optymalizuje wydatki związane z kampanią, ale to nie jedyne możliwości. W ten sposób da się sprawdzić także, do jakiego odsetka potencjalnych klientów udało się dotrzeć za pomocą kampanii billboardowej – może się np. okazać, że przekaz nie objął znacznej liczby potencjalnych zainteresowanych i zamiast 10 billboardów w centrum, efektywniej byłoby umieścić reklamy w innych dzielnicach. Zastosowanie location intelligence pozwala więc zarówno dotrzeć do maksymalnie dużej grupy docelowej, jak i dostrzec, czy nie ma białych plam na mapie zasięgu kampanii.

Warto mieć świadomość, że dane dotyczące grup docelowych, które mają w swoich zasobach firmy działające w modelu e-commerce, mogą być wykorzystywane nie tylko w działaniach marketingowych online, lecz także w outdoorze. Sklepy online dzięki analizie konsumentów, użytkowników strony dobrze znają swoją grupę odbiorców i mogą łatwo segmentować produkt. Ta wiedza jest niezwykle przydatna także przy planowaniu z użyciem location intelligence. Powiązanie danych geolokalizacyjnych z internetowymi pozwala pogłębić wiedzę na temat zachowań oraz zainteresowań danej grupy odbiorców. Analizy danych mobilnych pozwalają na poznanie np., w jakich rejonach miasta można spotkać najwięcej osób z danego segmentu, które restauracje dane grupy lubią odwiedzać najczęściej i gdzie robią zakupy spożywcze w trakcie tygodnia. Ważnym elementem w technologii location intelligence jest użycie uczenia maszynowego do analizy danych. Umożliwia to przewidywanie efektywności planowanych działań na podstawie wcześniej zebranych informacji – np. w oparciu o skuteczność kampanii reklamowej prowadzonej przez konkurencję.

Analiza danych i inteligentne rozwiązania z zakresu location intelligence czy sztucznej inteligencji pozwalają planować kampanie reklamowe offline z podobną precyzją, co przy użyciu narzędzi marketingu online. Światy realny i wirtualny mogą także w marketingu tworzyć komplementarną całość bez względu na to, czy działalność prowadzona jest online czy offline.

Przykład wykorzystania technologii location intelligence

Analiza wydajności kampanii outdoorowej dla jednego z klientów dataplace.ai – symulacja interakcji odbiorców (przechodniów na ulicy) z kampanią na obszarze wybranej aglomeracji (Warszawa). Pod uwagę wzięte zostały trzy najważniejsze wskaźniki:

• ilu unikalnych odbiorców będzie miał każdy nośnik? (niektóre osoby kilkukrotnie napotykają ten sam nośnik),
• jaka jest powtarzalność odbiorców? (ile osób zobaczy więcej niż jeden billboard z tą samą reklamą),
• jakie jest pokrycie geograficzne kampanii? (w których dzielnicach i mikroregionach dotarcie jest skuteczne, a które zostały pominięte?).

Analiza dotychczas prowadzonej kampanii dała następujące wnioski:

• wiele billboardów replikuje inne, niepotrzebnie zwiększając koszt dotarcia do odbiorcy. W rezultacie, niektóre nośniki mają koszt pozyskania unikalnego klienta 4x wyższy od średniej (ponieważ jedna osoba mija kilka billboardów).
• analiza zasięgu geograficznego wskazała, że obecne nośniki kampanii nie docierają do niektórych obszarów Warszawy w zadowalającym stopniu. Zatem, należy rozważyć dodanie lub przeniesienie niektórych nośników, aby dotrzeć również do tych społeczności. Analiza pozwala ocenić, które nośniki wnoszą najmniej do kampanii i mogą być z niej usunięte bez większych szkód dla zasięgu.

Na podstawie wniosków przygotowana została rekomendacja działania, które zakładało usunięcie 10 proc. nośników o najmniejszym znaczeniu dla kampanii – czyli takich, które widzi stosunkowo mało unikalnych odbiorców albo odbiorcy tych nośników widzą także inne tej samej kampanii. Dzięki temu, klient dataplace.ai będzie mógł zmniejszyć koszt kampanii przy jednocześnie nieznacznym zmniejszeniu jej zasięgu. Optymalizacja kampanii zakładała:

• obniżenie łącznego kosztu o 7,38 proc.
• obniżenie kosztu per klient o 40 proc.
• spadek liczby unikalnych odbiorców jedynie o 2,4 proc.

O firmie: dataplace.ai (wcześniej placeme) to firma o polsko-portugalskich korzeniach, powstała w 2017 r., specjalizująca się w usługach typu “location intelligence”. Dostarcza informacji o zachowaniach konsumentów w świecie offline na podstawie danych z milionów urządzeń mobilnych. Łącząc dane o lokalizacji z innymi danymi przestrzennymi i demograficznymi, jest w stanie określić, kim są konsumenci, jak się zachowują oraz jak mogą się zachować w przyszłości w określonej przestrzeni. Dane te – dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego – pozwalają zespołowi dataplace.ai wyciągać wnioski i formułować praktyczne rekomendacje, które wspierają klientów m.in. w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych i optymalizowaniu wydatków sprzedażowo-marketingowych. Firma oferuje gamę produktów, z których każdy jest dedykowany dla innej grupy użytkowników.