Ситуация
Наш клиент (оператор наружной рекламы) попросил провести небольшое исследование: он обратил внимание, что профиль аудитории на рекламных конструкциях значительно отличался от общепринятого распределения водителей по полу. Согласно статистическим данным, соотношение мужчин и женщин среди водителей в России составляет примерно 60% к 40% (по разным источникам доля мужчин варьируется от 60% до 68%, женщин – от 32% до 40%). Однако аналитика трафика, полученного с рекламных конструкций, особенно на Третьем транспортном кольце (ТТК), показывала совершенно иную картину: 80-90% мужчин и лишь 10-20% женщин.
Задача
Проанализировать данные Яндекс.Аналитики по MAC-адресам с фасадов рекламных конструкций и выяснить, действительно ли существует такое значительное отклонение от нормы, и если да, то чем оно может быть вызвано.
Спойлер: разбираясь в ситуации, мы получили интересные результаты.
Для проведения исследования мы использовали систему WiFi-аналитики (что «умеет» эта система – читайте тут), чтобы проанализировать данные с нескольких локаций в Москве, включая ТТК, центр города и другие «некольцевые» дороги.
Спойлер: разбираясь в ситуации, мы получили интересные результаты.
Для проведения исследования мы использовали систему WiFi-аналитики (что «умеет» эта система – читайте тут), чтобы проанализировать данные с нескольких локаций в Москве, включая ТТК, центр города и другие «некольцевые» дороги.
Гипотеза
Мы предположили, что существует зависимость между типами дорог и гендерным распределением водителей. Например, на некоторых дорогах может быть больше такси, а какие-то типы дорог могут казаться менее привлекательными для женщин-водителей.
Исследование
После тщательного анализа данных с различных локаций в Москве мы получили следующие результаты:
Интерпретация
- Гендерное распределение действительно значительно варьируется в зависимости от типа дороги.
Так, на более крупных магистралях (например, ТТК) доля мужчин-водителей составляет 81,7%, что значительно выше общепринятой статистики. При этом в центре города распределение ближе к стандартному, но всё ещё с преобладанием мужчин за рулём (66,8% против 33,2%).
- Возрастное распределение остается относительно стабильным вне зависимости от локации: ключевая аудитория во всех исследуемых точках – 35-45 лет.
Выводы
1. «Стандартное» распределение 60/40 не является универсальным и может сильно варьироваться в зависимости от конкретной локации.
2. Тип дороги оказывает более существенное влияние на гендерный состав водителей, чем географическое расположение.
3. При планировании рекламных кампаний необходимо учитывать специфику конкретной локации и тип дороги.
2. Тип дороги оказывает более существенное влияние на гендерный состав водителей, чем географическое расположение.
3. При планировании рекламных кампаний необходимо учитывать специфику конкретной локации и тип дороги.
Рекомендации
1. Проводить предварительный анализ аудитории для каждой конкретной локации перед размещением рекламы.
2. Учитывать тип дороги при выборе рекламных конструкций и планировании кампаний.
3. Адаптировать креативные решения под реальный профиль аудитории конкретной локации.
4. Не опираться на усредненные данные без учета специфики размещения.
Также можно провести дополнительные исследования для выявления причин наблюдаемых различий, например, влияния времени суток, дней недели или сезонности.
2. Учитывать тип дороги при выборе рекламных конструкций и планировании кампаний.
3. Адаптировать креативные решения под реальный профиль аудитории конкретной локации.
4. Не опираться на усредненные данные без учета специфики размещения.
Также можно провести дополнительные исследования для выявления причин наблюдаемых различий, например, влияния времени суток, дней недели или сезонности.
Заключение
Данное исследование наглядно продемонстрировало, что при планировании рекламных кампаний в наружной рекламе нельзя полагаться исключительно на общие статистические данные. Локальные особенности, такие как тип дороги, могут оказывать существенное влияние на состав аудитории.
Использование точных данных о гендерном и возрастном распределении водителей на конкретных участках дорог позволит операторам наружной рекламы и их клиентам значительно повысить эффективность рекламных кампаний, обеспечивая более точное таргетирование и, как следствие, лучшую отдачу от инвестиций в рекламу.
Более того, результаты исследования имеют важное значение для торговых центров и других объектов розничной торговли. Расположение ТЦ, в частности его близость к определенным типам дорог и магистралей, напрямую влияет на профиль аудитории трафика. Например, если торговый центр находится вблизи крупных магистралей, таких как ТТК, где преобладает мужская аудитория, это может не соответствовать стратегии ТЦ, ориентированного на женскую аудиторию.
Использование точных данных о гендерном и возрастном распределении водителей на конкретных участках дорог позволит операторам наружной рекламы и их клиентам значительно повысить эффективность рекламных кампаний, обеспечивая более точное таргетирование и, как следствие, лучшую отдачу от инвестиций в рекламу.
Более того, результаты исследования имеют важное значение для торговых центров и других объектов розничной торговли. Расположение ТЦ, в частности его близость к определенным типам дорог и магистралей, напрямую влияет на профиль аудитории трафика. Например, если торговый центр находится вблизи крупных магистралей, таких как ТТК, где преобладает мужская аудитория, это может не соответствовать стратегии ТЦ, ориентированного на женскую аудиторию.
Хотите узнать, как WiFi-аналитика поможет повысить эффективность вашей наружной рекламы? Оставьте заявку на консультацию!
