Международная научно-практическая конференция International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA) выросла из мероприятия Big Data Russia и проводится один раз в год, объединяя на одной площадке создателей новых технологий в области больших данных, представителей бизнеса, а также научных сотрудников и молодых ученых. В этом году конференция прошла 16 сентября в коворкинге Deworkracy. Организаторы ICBDA благодарят Data-Centric Alliance (DCA) за поддержку мероприятия, а также отдельное спасибо Artox Media и NVIDIA.

1. Опыт использования геоаналитики для
объединения digital и наружной рекламы
или «вторая жизнь» наружной рекламы

2. Технологический партнер МегаФон в сервисах на основе
Больших Данных
2
Мы делаем рекомендательные сервисы для B2B клиентов
Holdings
Два R&D центра в
России
Москва
Нижний Новгород
Основан
2015
R&D начат
2011
Команда:
50+ математиков и
разработчиков
Uber
Facebook
Twitter
Alibaba
Xiaomi
Airbnb
Spotify
2ой по величине оператор
мобильной связи в России
MegaFon
глобальный игрок на рынке
железной руды и стали
Metalloinvest
крупнейшие социальные
сети в России
group
тв и другие популярные
медиа
Media
Инвестиции

3. Как работает геоаналитика:
охват всего населения за счет технологических
решений и алгоритмов
3
2) алгоритмы над
данными
Алгоритм
геомаппинга
1) сетевые и
технологические
платформы
29%
98%
Доля
рынка
оператора
Охват всего
населения
страны
Тех.
решения и
алгоритмы
Георекомендательный сервис
охватывает все население РФ

4. 4
1. Основа данных о покупательском
потоке – ручные замеры вблизи
поверхностей на крайне малой
выборке
2. Соц-дем профилирование потока для
выделения ЦА на основе опросов
3. Моделирование трафика, сложно
поддающегося ручного замеру
4. Отсутствие учета сезонности,
обновление данных – раз в несколько
лет
5. Невозможность измерить
конверсионный эффект от
размещения
Существующие инструменты медиаизмерений наружной
рекламы устарели и не обладают достаточными данными для
реальной оценки эффективности размещения
Недостатки существующих
инструментов медиаизмерений
наружной рекламы

5. 5
Основа нового подхода к измерениям – реальный геотрек
покупательского потока + собственные алгоритмы улучшения
качества данных
Погрешность:
>3,5 км
за городом
>2,4 км
в городе
Погрешность:
0,6 км
за городом
0,3 км
в городе
Сырые данные После применения алгоритма
геомаппинга

6. 6
1. Стандартное профилирование потока
по полу, возрасту и доходу
2. Глубокое сегментирование целевых
аудиторий:
клиенты программы лояльности,
любители бега, потенциальные
покупатели Porsche, посетители
определенных локаций и др.
3. Выделение типа движения (пешком,
авто и др.) и учет направления
движения
4. Таргетирование по факту контакта с
медиаповерхностью
5. Omnichannel размещение с digital
media
В итоге мы получили:
Возможность выделения узкой целевой аудитории
Профилирование узких целевых
аудиторий на основе
поведенческих моделей машинного
обучения

7. 7
В итоге мы получили:
Оптимизация размещения в режиме реального времени на
цифровых поверхностях
Возможность анализировать данные о
покупательском потоке вблизи
медиаповерхности в режиме
реального времени…
… Позволяет оптимизировать размещение
рекламных сообщений на основе расчетов
уровня концентрации целевой аудитории в
покупательском потоке

8. 8
Целевая аудитория ритейлера: >80% населения
Москвы, при этом в анализе она профилируется по
частоте посещений магазинов ритейлера
Задача: увеличить количество клиентов за счет
оптимизации размещения
Методика анализа:
1. Найти связь между покупками в магазинах
ритейлера и контактами с рекламной
поверхностью.
2. Произвести оптимизацию размещения наружной
рекламы ритейлера на основании функции отклика,
учитывающей факты контакта с рекламными
поверхностями, для увеличения количества
клиентов в апреле 2016
Кейс: оптимизация медиакампании для фуд-ритейла
Цель – максимизировать конверсионную
составляющую
- магазины ритейлера
- размещение OOH, апрель 2016 ** оптимизация проводится по определенному набору щитов в
Москве: биллборды и суперсайды (590 поверхностей). Не
учитывались ситиборды и мелкие поверхности

9. Кейс: оптимизация медиакампании для фуд-ритейла
9
Для определения влияния факта контакта с
рекламной поверхностью на среднее
количество посещений магазинов был
проведён A/B тест
Население Москвы было разделено на целевую и
контрольную группы, идентичные по следующим
характеристикам:
• проживание и паттерны геоперемещений
• соц-дем параметры (пол, возраст, доход)
• кол-во посещений магазинов и контактов с
рекламной поверхностью в марте 2016 года
Исследование влияния количества контактов с
рекламной поверхностью на количество
посещений ритейлера в апреле 2016 позволило
сформировать функцию отклика
• Для значимого увеличения частоты покупок
необходимо увеличение кол-ва контактов с
рекламной поверхностью на >= 5 – оно дает в
среднем +0,5 посещений магазина в месяц
• Функция отклика выступает базой для
оптимизации, показывая зависимость между
увеличение количества контактов с рекламной
поверхностью и прирост в средних помещениях
магазинов

10. 10
1. Увеличение количества посещений магазинов
ритейлера с 2.3 в среднем в месяц до 2.5 в
среднем за апрель 2016 = +6% покупок
2. Алгоритм отдаёт предпочтение
диверсификации щитов, распределяя их по всему
городу более равномерно
большим дорогам по сравнению с размещениями
в жилых районах
Оптимизированная адресная программа
формировалась на базе построенной функции отклика
с помощью собственного алгоритма отбора
поверхностей с максимальной концентрацией целевой
аудитории
Кейс: оптимизация медиакампании для фуд-ритейла
Результаты оптимизации
- старое размещение OOH, апрель 2016
- оптмизированное размещение OOH

11. 11
• планировать традиционные OOH рекламные
кампании на любые целевые аудитории
(социально-демографические,
потребительские) во всех населенных пунктах
России
• определять необходимое количество и
географию расположения рекламных
поверхностей оптимизируя охват на
эффективную частоту
• учитывать сезонные изменения в трафиках
потоков для уточнения адресных программ.
Что дальше?
Инновационный подход к измерению и планированию в
наружной рекламе
Методология основанная на использовании
технологий геоаналитики позволяет

12. 12
Внутренний тест:
• возможность достижения того же охвата на 30-
40% дешевле
• возможность при тех же значениях рейтингов
TRP увеличивать охват на 10-30%
Что дальше?
Вторая жизнь рынка наружной рекламы:
объединение с digital рекламой
Совместный запуск продукта –
таргетированной цифровой наружной
рекламы

13. Спасибо!
Роман Постников
roman.postnikov@onefactor.com
13