Специальные сервисы, основанные на online-to-offline аналитике O2O, позволяют финансовым компаниям собирать и анализировать информацию обо всех встречах пользователей с брендом как в онлайне (от контекстной рекламы и видео на YouTube до органической выдачи поисковых машин, нативной рекламы и программатик), так и в офлайне (наружная реклама, витрины, вывески, выставки и спонсорские мероприятия). А потом выявлять, какие каналы привели посетителей в отделение банка или МФО, а какие — нет.
Zaim.com разбирается, откуда такие сервисы берут информацию и как анализируют.
Сервисы О2О-аналитики собирают данные об онлайн- и офлайн-активности потенциальных клиентов финансовых компаний посредством таких устройств, как смартфоны, компьютеры, планшеты и смарт-ТВ. О2О-аналитика позволяет банкам и другим финкомпаниям даже оценить конверсию онлайна в офлайн. То есть определить, сколько потенциальных клиентов посетили сайт финансовой организации и, не совершив там никаких действий (не заполнив заявки, не оставив своих контактных данных и т. п.), а просто просмотрев условия предоставления продуктов и услуг или адреса отделений, отправились в офис и приобрели продукт (оформили кредит или открыли вклад).
Стандартным решением для определения конверсии онлайна в офлайн является применение «Wi-Fi-радара» — коробочки, устанавливающейся в отделении и собирающей MAC-адреса смартфонов клиентов. В дальнейшем данная информация сопоставляется с данными о посетителях сайта банка.
В рамках О2О-аналитики ежедневно собираются данные о перемещениях мобильных устройств. Определив людей, которые видели рекламу финкомпании, сервис позволяет зафиксировать, когда какая-то часть этих людей изменила свой регулярный маршрут и зашла в отделение банка. Система покажет, живут эти люди рядом или поехали в банк специально, какие ещё рекламные сообщения они видели.
Ко всему прочему сервисы О2О-аналитики являются геоинформационными системами. Данные о миллионах пользователей позволяют банкам и МФО узнать следующую информацию: где живут и работают посетители сайта и отделений; насколько удобно клиентам добираться до банкоматов; мимо каких билбордов ходят клиенты отделения конкурента, и др. Посчитать число касаний конверсии.
Так, например, сервис «Метрометрика» располагает данными 59,9 млн устройств, практически половина из которых приходится на мобильные телефоны, 42% — на персональные компьютеры, 9% — на планшеты, 0,19% — на телевизоры с интернетом.
Возраст практически половины (47,8%) пользователей составляет 25–35 лет, 22% — это возрастная группа старше 45 лет, 17% — возрастная группа 35–45 лет, 9% — возрастная группа 18–25 лет, 7% — младше 18 лет.
На основе указанных данных формируется тепловая карта, на которой указана локализация потенциальных клиентов, имеющих необходимые параметры.
На представленном ниже рисунке слева красным пятном обозначена локализация посетителей сайта банка. На центральном рисунке указана конверсионность локаций, то есть превращение потенциального клиента в клиента банка.
Распределение аудитории Источник: Метрометрика
Существует зависимость конверсионности от интересов. Так, например, покупают в интернете больше всего пользователи, локализующиеся в Серебряном Бору и около станции метро «Павелецкая», меньше всего — на Тимирязевской. Больше всего пользователей, занимающихся спортом, локализуются в Серебряном Бору и около МГУ, меньше всего — в Видном и Зябликово.
Зависимости конверсионности от интересов Источник: Метрометрика
Кроме того, сервисы О2О-аналитики позволяют сформировать систему управления рекламой, что повышает эффективность контекстной рекламы и рекламы в соцсетях.
При этом важно понимать, что подобные сервисы — это не самостоятельная система рекламы (как RTB-площадки), а именно надстройка (деньги тратятся в Яндексе, Гугле, Фейсбуке, MyTarget). Ключевая цель внедрения сервисов О2О-аналитики — это повышение эффективности расходов.
Подобные сервисы позволяют финансовым компаниям узнать информацию о том, какие каналы привлечения клиентов сработали лучше всего и увеличили спрос на продукты.
Начать дискуссию