Остановись, прохожий: как работают информационные цифровые экраны

Research and forecasts in ITInternet marketingContent-marketing
image

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Галеев, я CEO компании Addreality. Мы занимаемся проектами персонализации аудио и видеокоммуникации в местах продаж, на улице и транспорте. Наша работа напрямую связана с видеоаналитикой, BigData и персонализацией.

Сегодня вместе с нашим CTO, Алексеем Рекишем, рассказываем о том, как работает таргетинг и понимание охвата для коммуникации с помощью цифровых экранов, DOOH (digital out of home).

Зачем все это? Если помните, в мире будущего фильмов «Особое мнение» или «Бегущий по лезвию» проходящим мимо видеоэкранов или голограмм на улице людям демонстрировалась персонализированная информация. Каждому человеку показывали именно то, что ему может пригодиться. Правда, в фильме для этого сканировали сетчатку глаз, что, к счастью, запрещено в нашей реальности. Тем не менее, персонализированные коммуникации с потенциальным покупателем — важнейшая часть бизнеса, и с течением времени актуальность подобного метода будет расти. Будущее, в целом, уже наступило, и в этой статье я хочу рассказать о нюансах работы этого канала коммуникации.

Немного общей информации о DOOH


У цифровой наружной рекламы есть два основных формата:



Outdoor, собственно, наружный формат. Это все, что можно видеть на улице: рекламные щиты на стенах зданий, окнах, плюс реклама на транспорте, обращенная «лицом» на улицу.



Indoor — «наружный внутренний» формат. Это цифровая реклама, которая располагается внутри помещений и внутри транспорта, что принято называть транзитными медиа.

Компании, крупные и не очень, активно используют DOOH в работе. Например, оператор велопроката Santander при помощи контекстной цифровой внешней маркетинг-кампании рассказывал о своих услугах. На экранах показывались баннеры с ближайшими парковками, а также информация о количестве свободных велосипедов.

Перевозчик Heathrow Express разместил приветственные сюжеты на экранах возле багажных каруселей. Сюжеты приветствий создавались на разных языках «на лету». Для этого использовались данные о прибытии рейсов. На цифровых экранах предлагались соответствующие погодным условиям способы провести время в Лондоне.

В целом, DOOH для нормальной работы требуется большое количество данных и желательно — поступающих в режиме реального времени.Но WiFi аналитика всё больше уходит в прошлое из-за проблем рандомизации (автоматической подмены MAC адресов) и легальной стороны получения этих данных. В это же время глобально развивается тенденция использования обезличенных GEO данных от LBS (Location Based Services). Пример TAP TAP или сервисы от Мобильных провайдеров.

В indoor и внутри транспорта пока еще также используется WiFi-аналитика, которая дополняется видеоаналитикой и данными, полученными от самой локации. Например в ритейле — данные с касс без персональных данных, со счетчиков посетителей или информация из систем лояльности, где собрать портрет аудитории помогают технологии Bluetooth маяков, пример iBeacon.

Уже существующие ИТ сервисы предоставляют большое количество возможностей оптимизации эффективности коммуникации, поскольку благодаря им собираются обезличенные данные по аудитории, вниманию прохожих/пассажиров, возможным интересами демографии.

Зачем и для кого собираются данные?


Все это нужно не только для формирования персонализированной информации, но и для понимания эффективности маркетинговых кампаний в оффлайне. До недавнего времени оффлайн, можно сказать, был слеп в этом отношении. Данные собирались опосредованные, об эффективности судили по количеству проданных билетов или динамике продаж товаров/заказа услуг до и после запуска DOOH-кампании.



В интернете маркетинговые кампании много лет запускают с критериями охвата и таргетинга конкретной аудитории. В оффлайне же подобная возможность появилась только недавно, после того, как технологии достигли определенного уровня. Маркетологам нужны цифры, метрики, показатели конверсии и т.п. Кстати, пандемия усилила DOOH-тренд, поскольку трафик упал из-за самоизоляции и возник вопрос о себестоимости процесса размещения маркетинговых кампаний, минимизации бюджетов необходимых для старта и возможности размещать кампании на основе реально существующей аудитории. Требуется точное понимание аудитории для того, чтобы этот формат коммуникации стал действительно эффективным.

Какие данные собираются и зачем они нужны?

Основные данные:
  • Внешние атрибуты аудитории: приблизительный возраст, пол, эмоции, уровень внимания, группы посетителей, наличие маски на лице.
  • Некоторые сети при использовании Wi-Fi аналитики анализируют еще и MAC адреса (или их хэши) и вендор устройства (Apple, Samsung, Huawei и др.). Этот формат постепенно уходит в прошлое из-за технологий, законности и этичности сбора данных по которым можно делать ретаргетинг.



Основные данные позволяют решить большую часть задач для базового таргетинга, показа релевантного контента и понимания реального охвата с Целевой Аудиторией.

Существуют и дополнительные данные:
  • Тип головного убора.
  • Цвет волос, прическа, растительность на лице, очки или их отсутствие.
  • Повороты головы, улыбка, эмоции и т.п.

В этой информации пока еще мало ценности для большинства маркетологов.
Не так-то просто придумать релевантное и продающее сообщение для “бородатого посетителя в шапке-ушанке”. Однако, некоторые профессионалы используют в перформанс-маркетинге или игровых механиках.

Как это работает


Как и говорилось выше, важнейшие составляющие DOOH — таргетинг и охват. Для формирования таргетинга и оценки охвата требуются специфические данные и атрибуты.

Для трансляции и сбора обезличенных данных используются специализированные устройства, которые не должны быть слишком дорогими — ведь ведь обычно в одной сети сотни, а то и тысячи устройств. В себестоимости коммуникации будет заложена стоимость инфраструктуры, поэто для перехода в Цифровой формат важно сохранить низкий бюджет для старта кампаний. Поэтому мы научились обходиться устройствами стоимостью менее $100, но которые позволяют собирать около 14 различных атрибутов для профилирования аудитории.



Например, такие системы позволяют формировать Customer Journey Track посетителей магазинов, что, в свою очередь, дает возможность собирать большое количество инсайтов, вплоть до определения потенциальной конверсии на кассе. Это нужно для того, чтобы можно было построить взаимосвязь, по аналогии с онлайн-магазинами, клик с какого рекламного предложения от какой аудитории привел к покупке.

Аппаратные плеера для вещания

Для идеальной работы трансляции медиа контента с аналитикой (+всевозможные телеметрии, логирование, предзагрузки и т.п.) обычно требуется устройство с процессором уровня Intel i3 4-cores 2.4 GHz, 4 GB ОЗУ и HDMI видео выходом с поддержкой FullHD разрешения. Но неттопы такого плана стоят порядка 400-500$ (без ОС). Это слишком дорого для рекламных целей. Чтобы экономика сходилась по разовым инвестициям в железо, конечное устройство должно стоить не более 100$. Это значит, что выбор ограничен девайсами с ARM-процессорами из потребительского сегмента. Пример — домашние Android TV box’ы.Также могут быть all-in-one решения, где вычислительные мощности уже внутри экранов. Например, некоторые ТВ панели со встроенными «мозгами» на Android.

Если требуется развернутая сеть, то экономия ощутима. Так, для 1000 точек вещания разница в стоимости только на устройстве вещания составляет 25 —30 миллионов рублей.

Трафик и наличие интернета

В целевом использовании через устройство должно проходить до 100 ГБ уникального медиа контента ежемесячно. Причем зачастую локации — полуподвальные помещения, переходы, пригороды, где проблемы в скорости и стабильности соединения не редкость. Где-то из-за этого лучше работать по кабелю или подключаться к существующим Wi-Fi сетям. Именно поэтому устройство должно уметь работать через LAN, Wi-Fi и LTE.

Еще один нюанс. ПО для вещания обязано обрабатывать обрывы соединений, дозагрузки медиа контента, поддерживать работу частично в оффлайне и иметь довольно развитые механизмы кэширования и локального обсчета логики медиапланирования.

Серверное оборудование

Как и в случае с устройствами вещания, экономия — один из основных критериев при развертывании распределенной сети цифровых экранов. Какие бы cloud провайдеры или собственное «железо» ни использовалось, решение должно быть оптимизировано и выполнять задачи медиапланирования, управления сети, мониторинга работоспособности, разграничения ролей пользователей и т.п. Самые ресурсоемкие задачи (рендера/формирования конечного контента и видеоаналитики) должны быть перенесены на конечные точки вещания, иначе многомиллионные счета за сервера никогда не окупятся.

Камеры

Для таргетирования с использованием видеоаналитики и подсчёта гарантированных просмотров нужна камера — причем для каждого экрана. В этом случае, помимо вопроса цены, важна возможность автономной работы и общая портативность, чтобы не смущать посетителей торговых точек.

Если работать outdoor и/или темных помещениях, то нужны уже устройства с ИК подсветкой и качественной оптикой.

К тому же, камеры должны быть с настраиваемым/отключаемым автофокусом или без него. Автофокус не подходит, т.к. из-за потока людей картинка будет «в мыле» с постоянной перефокусировкой. С таким видео потоком ничего годного не распознать.

Прочее оборудование

Для подсчёта охвата пока еще активно используется Wi-Fi аналитика. Если у пользователя включен Wi-Fi на смартфоне, то он периодически будет отправлять пакеты в эфир и опрашивать доступные Wi-Fi сети. Среди этих пакетов есть MAC адреса устройств клиентов, которые могут дать информацию по профилю аудитории в данном месте при должной обработке данных с компаниями, чей продукт — это DMP (Data Management Platform). Эти же данные некоторые компании используют для ретаргетинга в интернете. Для точек вещания внутри помещений предпочтение отдается оборудованию, у которого можно перевести встроенный Wi-Fi чип (а еще лучше, если он не один и двухдиапазонный) в режим сканирования, чтобы не подключать отдельные дополнительные устройства.

Помимо этого, всевозможные датчики и интерфейсы для мониторинга работоспособности, желательно, должны быть уже в устройстве, а не покупаться и подключаться отдельно, т.к. это еще одно звено для потенциального отказа.
Речь про датчики температуры, геолокации, возможности мониторинга состояния экрана.

Миниатюризация и простота эксплуатации

Поскольку в большинстве кейсов мы говорим про размещения в торговом пространстве, то все оборудование должно быть миниатюрным, с минимальным количеством проводов и розеток. В идеале «железо» должно умещаться за экраном (или внутри него) и подключаться к 1 электрической розетке.
При том, условия эксплуатации могут быть далеко неоптимальными, включая проблемы с вентиляцией, охлаждением, перепадами температуры и запыленностью.

В большинстве случае владельцы рекламных сетей готовы этим пренебречь, меняя вышедшее из строя дешевое оборудование ежегодно. Экономика для рекламных целей все равно будет сходиться, в отличие от использования дорогого проф. оборудования с пылезащитой, расширенным рабочим температурным режимом и гарантией.

Что в итоге?

Применив все названные ограничения и критерии, получаем:
  • Дешевое устройство с ARM процессором.
  • С возможностью подключения к сети через Ethernet, Wi-Fi и LTE.
  • Использоваться дешевые веб-камеры без внешнего питания и автофокусировки на лицах.
  • Архитектура ПО должна реализовывать большую часть алгоритмов локально и работать в реальном времени. Т.е. варианты со стримингом видео отпадают.
  • При необходимости с возможностью Wi-Fi аналитики и мониторинга оборудования «из коробки».
  • Миниатюрный корпус, желательно с пассивным охлаждением.
  • ПО на плеерах должно быть сильно оптимизировано под слабое железо и уметь динамически просчитывать медиаплан и подбирать контент из кэша в оффлайн режиме, параллельно анализируя лица в реальном времени.

На что способна подобная система?


Пример 1

Сеть магазинов косметики. При помощи системы видеоаналитики дает возможность определить, что в текущий момент в зале находятся 76% девушек с темным цветом волос, чьи интересы совпадают с расположением определенных марок. Эмоциональное состояние большинства посетителей — нейтральное, а среднее время пребывания в «зоне влияния» конкретных марок больше обычного.

Система «понимает», что в текущей ситуации лучше не отвлекать покупательниц, поэтому лишний рекламный шум убирается. Фон разбавляется приятной музыкой или предложениями, которые имеют отношение к интересующей большинство посетителей марке. Демонстрация.

Пример 2

Системе уже известно реальное количество посетителей и последовательность маркетинговых касаний с аудиторией. Соответственно, появляется возможность использовать эти показатели для оценки пути покупателя, уровня вовлеченности и эффективности контактов с аудиторией (в CPM, то есть cost per mile).

После анализа показателей оказалось, что наиболее эффективная информация для конкретного экрана внутри торгового зала — та, что длится не дольше 5 секунд, а контент — максимально статичен и с фокусом на женскую аудиторию в возрасте 33 лет. Демонстрация.

Пример 3

В каждом торговом зале в определенное время суток разный состав аудитории, а значит — разный путь и разная длительность посещения торгового зала. А значит, весь контент нужно проигрывать соответственно этим данным.

Например, с утра покупательская сессия — полторы минуты. Покупатели идут к полкам, и сразу на кассу. Вечером ситуация иная — продолжительность уже выше. Соответственно, контент должен изменяться в зависимости от модели поведения. То есть, используем ситуационный маркетинг. Демонстрация.

Технические сложности


Все это хорошо звучит, но вот реализация не так проста. В DOOH-аналитике есть несколько технических сложностей, которые крайне важно решить.

Большие сети — много проблем. Масштабная сеть состоит из тысяч IoT устройств, причем связь между ними и условным центром далеко не идеальна. Устройства и сети могут находиться в разных уголках мира в разных часовых поясах. При этом недорогие устройства часто выходят из строя, сбоят. И, как правило, оператора, который может «выключить и включить» устройство, чтобы исправить проблему, в таких сетях нет.

И это проблема, ведь если для домашней ТВ приставки достаточно проработать 2 часа, пока вы посмотрите фильм, то устройства сети экранов должны работать в режиме 24/7. Если домашнее устройство зависает, его можно перезагрузить. А что делать с удаленными устройствами? С ними так не поступишь. При этом в некоторых дешевых ТВ боксах с Aliexpress в Android прошивках сам лаунчер работает максимум 1.5 часа из-за утечек памяти, которые уводят железку в коматоз, который лечится ребутом по питанию. Для возможности программного и автоматического восстановления работоспособности в таких ситуациях в оборудовании должна присутствовать RTC батарея, которая отсутствует в большинстве low-cost устройств. Некоторые игроки рынка выходят из этой ситуации подключая к устройству дополнительно реле времени и т.п. «аппаратные watchdog’и».

Ограниченное время анализа и персональные данные. Для того чтобы оценить эффективность взаимодействия прохожих с информацией на цифровых экранах, нужно выполнить захват изображения, отправить его на сервер, проанализировать и зафиксировать результат. Продолжительность взаимодействия человека с такой рекламой — от 3 до 10 секунд, за это время система, где задействован внешний сервер, не справится с задачей. Дополнительно теряется экономическая целесообразность из-за затрат на трафик и серверные мощности, а периодические сбои и просадки в Интернет-соединении вовсе делают историю сомнительной.
Поэтому только real-time, только хардкор!

Юридические ограничения. Более того, в России, согласно закону «О персональных данных», запрещено отправлять какие-либо изображения лиц на внешние сервера. Кадры не должны передаваться и храниться в «облаке». В ряде других стран существует аналогичное регламентирование в виде GDPR и т.п. Поэтому необходимо реализовать обезличенный анализ аудитории без использования фотографий, причем делать это локально. Нам это удалось — для сбора определенных атрибутов требуется до 200 миллисекунд.

В качестве вывода можно отметить, что сеть цифровых экранов постепенно превращается в стабильный медиаканал, который позволяет оптимизировать контент в режиме реального времени. Учитывается местоположение экрана, погода, особенности проходящих мимо людей (женщины, мужчины, возраст, интересы и т.п.). Именно адаптация — то, что позволяет информации оставаться эффективной. Так, по данным исследования FEPE «Always On» 2014, 62% городских потребителей заинтересованы в цифровой наружной коммуникации, которая показывает релевантную информацию, а не совершает «ковровую бомбардировку» прохожих ненужной им информацией.
Tags:контентмаркетингэкраныdooh
Hubs: Research and forecasts in IT Internet marketing Content-marketing
+12
1.9k 19
Comments 5
Demand Generation Marketing Manager
from 2,000 $MixRankRemote job
Маркетолог
to 80,000 ₽ArcsinusRemote job
Internet Marketing Manager
from 100,000 to 200,000 ₽iSpringRemote job
Трафик-менеджер
from 30,000 to 100,000 ₽ХабрRemote job
Business Development Representative
from 1,000 $MixRankRemote job

Top of the last 24 hours