Задача
Обеспечить рост трафика ТЦ на 14% в течение года. Трафик в ТЦ зависим от времени в пути до локации. Люди, которые живут в 10 минутах от ТЦ, приедут с более высокой вероятностью, чем люди в 30 минутах езды.
О компании
«Авиапарк» — это один из крупнейших торговых центров в России. Общая площадь около 400 000 квадратных метров. В ТЦ «Авиапарк» находится более 350 магазинов, 50 ресторанов и 20 развлекательных объектов.
Решение
Мы использовали Smart GEO подход для увеличения трафика посетителей, построив гравитационную модель притяжения населения районов Москвы к Авиапарку (на основе Закона розничного тяготения Рейли-Конверса):
1. На основе расстояния, населения и времени в пути до ТЦ определили размер потенциального трафика в Авиапарк для каждого района города.
2. Определили зоны транспортной доступности до Авиапарка с точностью до дома (с учетом близости метро и дорожного трафика).
Сегментация районов
Мы провели сегментацию всех районов города по разным уровням приоритета. На основе полученных данных мы оценили:
Расстояние в километрах до ТЦ Авиапарк.
Зону транспортной доступности — принадлежность района к зоне транспортной доступности.
Население района — количество людей, живущих в определённом районе, включая детей, взрослых, пожилых.
Притяжение — коэффициент вероятности того, что человек из этого района поедет в Авиапарк.
Потенциал района — коэффициент вероятности, умноженный на количество жителей района.
Это позволило нам разбить все районы Москвы на три кластера по потенциалу.
Стратегия РК
Необходимо было обеспечить диверсификацию сообщения и уровня рекламного давления в каждом районе.
Размещение в приоритетных зонах Авиапарка с различной интенсивностью (частотой контакта с ЦА) в зависимости от оценки потенциала района: на заметных крупных форматах (BB, DSS, CB) в зимнее время, нацеленное на коммуникацию с автомобилистами; в летнее время с добавлением CF для коммуникации с пешеходами в стратегически важных районах.
Использование формата OLV как основного способа коммуникации с высокой частотой 6+ на новую аудиторию, размещение и ретаргетинг на вернувшуюся с частотой 3+.
Мы использовали OOH, DOOH и digital-форматы с возможностью настройки показа через Super GEO. Для районов с высоким коэффициентом притяжения мы усилили объем рекламных размещений. OOH и Digital размещали в соответствии со стратегией районирования.
Мы протестировали различные форматы, которые показали положительный ROI с точки зрения привлечения покупателей, и сформировали таргеты для оптимизации.
По итогам года трафик увеличился на 23%, что значительно выше запланированных 14%.
Оптимизация стоимости визита привела к снижению затрат на 49%. Это позволяет более эффективно распределять ресурсы и увеличивать прибыльность.
Количество сеансов выросло на 56%, что свидетельствует о росте интереса пользователей.
Благодаря правильно сформированной и выбранной стратегии рекламной кампании, основанной на данных умных геотаргетингов, были достигнуты высокие результаты.
Похожие проекты
