Кейс продукта WiFi-Радар

Как сделать жителей соседних ЖК вашими клиентами

Наш клиент — торговый центр на МКАД — хотел найти новые каналы для привлечения стабильного трафика. Мы подобрали для них три способа: «ловить» аудиторию, проезжающую рядом; находить посетителей ближайших конкурентов или жителей ближайших ЖК. О первых двух способах уже писали ранее https://hot-wifi.ru/case/mall/, https://hot-wifi.ru/case/sbor_auditorii_konkurentov/. В этом кейсе рассказываем, как привлечь в заведение тех, кто живет неподалеку.

Кратко о кейсе

Наш клиент — торговый центр на МКАД.

Задача: найти стабильные каналы привлечения посетителей, которые можно будет сравнить по эффективности для дальнейшего масштабирования.

Мы изучили несколько возможных стратегий сбора аудитории для рекламы и выделили наиболее перспективные варианты гиперлокального таргетинга:

  • Сбор аудитории, проезжающей рядом с торговым центром.
  • Сбор тех, кто посещал конкурентов.
  • Сбор жителей ближайших ЖК.

Поскольку о первых двух способах мы уже писали, остановимся на третьем.

Такие способы сбора аудитории подойдут не только крупным ТЦ, но и ресторанам, супермаркетам, автомойкам и другим локальным бизнесам.

Как собирали аудиторию? Мы решили показать рекламу жителям пяти соседствующих с торговым центром ЖК. В каждом собирали аудиторию WiFi-Радарами.

Как показывали рекламу? Жителей четырех ЖК мы собрали с помощью WiFi-Радара, им мы показали онлайн-рекламу через Яндекс.Директ. В пятом ЖК был установлен щит с рекламой торгового центра, его жителям мы не показывали онлайн-рекламу. Но аудиторию пятого ЖК мы тоже собрали — это нужно было для подсчета конверсии.

Также на входе в торговый центр был установлен еще один WiFi-Радар для подсчета конверсии.

MAC-адрес — уникальный идентификатор устройства (смартфона, ноутбука, принтера, сканера и др.). Самостоятельно не является персональными данными.

WiFi-Радар собирает MAC-адреса устройств, на которых включен WiFi, в радиусе до 70 метров. WiFi-Радар от Hot-WiFi умеет отсеивать рандомизированные MAC-адреса смартфонов и выгружать собранную базу напрямую на рекламную площадку. Данные можно собирать у себя в заведении, около заведения конкурента, на мероприятии и в других местах.

Онлайн-рекламу показывали месяц жителям четырех ЖК. Получили 235 посетителей торгового центра. В среднем из каждого ЖК пришло 59 человек.

Из «контрольного», пятого ЖК, где стоял рекламный щит, пришло в 4 раза меньше посетителей — всего 14. Конверсию мы посчитали с помощью двух WiFi-Радаров: одним мы собрали аудиторию в ЖК, а второй был установлен на входе в ТЦ.

Объясняем подробнее

Сбор аудитории

Мы собирали аудитории пяти ЖК 2 недели. Для этого наняли скаута, который должен был ежедневно перемещаться по указанным нами зонам рядом с ЖК и по 8 часов собирать MAC-адреса WiFi-Радаром. Скаут мог перемещаться только по определенным зонам, за ее пределами WiFi-Радар мог захватить нецелевой трафик — например, проезжающих мимо автомобилистов, которые живут далеко от нашего ТЦ.

В четырех ЖК планировали показ онлайн-рекламы, а в пятом стоял рекламный щит. Там мы собирали аудиторию только для того, чтобы посчитать конверсию. В первых четырех ЖК мы собрали 12 672 MAC-адреса.

Можно было собрать и больше. В следующий раз мы хотим попробовать сбор данных в крупных продуктовых магазинах неподалеку от ТЦ нашего клиента. Местные жители, работники из соседних локаций, учащиеся часто заходят за покупками. К тому же магазины можно поделить на разные ценовые категории, а значит, можно разделить аудиторию по достатку.

Реклама – Рекламная сеть Яндекса

Как велась реклама?

  • через Рекламную Сеть Яндекс (РСЯ), на которую мы выгрузили собранную базу MAC-адресов;
  • формат рекламы – тизерные баннеры, баннеры;
  • предлагали сезонные товары со скидками;
  • средняя цена клика (CPC) — 27,45 ₽.

Реклама вела на сайт-мультилендинг. То есть мы подготовили несколько вариантов лендинга, у каждого была своя тематика, свое УТП.

Как определяли УТП?

Торговый центр нашего клиента специализируется на строительных материалах и товарах для ремонта. У него более 500 арендаторов.

Для выявления сезонного спроса мы проанализировали тенденции поисковых запросов с помощью WordStat, Google Trends и дополнительных методик.

Получили 6 основных интересов Московского региона на период рекламной кампании по нашей задаче: двери, плитка, освещение, отопление, ванна, полы. Под каждый интерес сделали свой лендинг.

Конкуренты: крупные гипермаркеты со строительными товарами.

Чем выделяется наш клиент: преимущество в том, что у конкурентных торговых центров собраны эксперты из одной области (например, с разными марками мебели). У нашего клиента более 500 арендаторов, которые специализируются на нескольких областях. К тому же, единый магазин дает ограниченное количество скидок. У нашего клиента — торгового центра — много разных арендаторов, которые готовы давать скидки, чтобы купили у них, а не в магазине напротив.

Итоги

По аудитории, которую мы собрали WiFi-Радаром и которой показали онлайн-рекламу, получили 235 посещений. Жилых комплекса было 4, получается, из каждого пришло в среднем 59 человек. На это было потрачено 10 741 ₽. Получается, цена за одного посетителя — 46 ₽.

Frame 742x

Также мы посчитали конверсию из офлайн-рекламы (рекламный щит) в пятом ЖК. Онлайн-рекламу этим людям мы не показывали. Получили всего 14 посещений.

Таким образом, онлайн-реклама по MAC-адресам жильцов соседних ЖК показала 420% эффективности относительно показателей наружной рекламы.

Читайте наши тексты там, где вам удобно! Делимся ссылкой на наш блог в Яндекс.Дзен.

Узнайте как мы можем
помочь вашему бизнесу.
Оставьте заявку!