Как автоматизировать работу с наружной рекламой и не разочароваться. Кейс ГК ПИК

В процессе работы выяснилось, что самой сложной задачей является интеграция/выгрузка данных из офлайна в онлайн и обратно. На её решение мы планируем потратить один–два года.

Проблемы при настройке автоматизации офлайн-рекламы

Одна из главных проблем — это большой объём инструментов и форматов входящих данных. Их обработка в реальном времени — долгий и кропотливый процесс, тем более если у вас небольшой штат сотрудников.

Большую часть работы менеджер по наружной рекламе делает на картах «Яндекса» и Google. Как построить работу, например, с Google картой? У вас есть документ Excel, вы разбиваете его на десять файлов, потому что существует ограничение в десять слоёв. Далее каждый слой загружаете отдельно, поэтапно выставляя маркеры и настраивая форматирование. На подготовку этих данных раньше уходило порядка двух-трёх часов (спойлер: сейчас — около двух-трёх минут).

Помимо огромного количества кропотливой работы и ежедневного анализа больших данных «в ручном режиме», существует проблема с получением актуальной информации о ходе рекламной кампании. В digital всё просто: есть единый дашборд, где собраны все данные по проектам. В сфере офлайн-рекламы такой возможности нет, поэтому менеджеры не могут в режиме реального времени следить за всеми объектами, которые администрируют.

Также отсутствует возможность быстро провести сравнительный анализ медиапоказателей проектов, расходов и доходов. Пока всё это делается в сводных Excel-таблицах.

Поиск решения

В процессе исследования рынка в поисках готовой платформы для автоматизации офлайн-рекламы мы столкнулись с тем, что подобных систем мало и ни одна из них не покрывает весь спектр задач, которые стоят перед нами. Помимо этого, существующие решения плохо адаптированы под бизнес-процессы крупных компаний.

Тогда мы задумались о разработке собственного решения. Часть проекта наша команда реализовала самостоятельно, но создание полноценной системы «под себя» — это долго, дорого и порой даёт непредсказуемый эффект.

В итоге мы вернулись к уже существующим на рынке продуктам. Мы выделили 14 критериев, по которым сравнивали наиболее подходящие нам сервисы для работы с наружной рекламой. В выборку попали все российские платформы, а также парочка зарубежных:

В итоге выбор пал на OOHDESK, так как система была максимально близка к тому «ядру», которое требовалось для дальнейшей кастомизации.

Также мы сравнили технологии, которые позволяют осуществлять мониторинг наружной рекламы, измерять потенциальные аудитории и оценивать эффективность рекламных кампаний:

Что дальше?

Мы определили функциональные требования и приоритеты и упорядочили наши задачи от самой важной к наименее важной. Нам также удалось проанализировать нашу работу и понять, какие процессы «съедают» больше всего времени.

После этого мы сформировали рабочую группу и залокировали ресурсы (кстати, это важный момент, обязательно учитывайте его, если соберётесь автоматизировать любые процессы в компании).

Команда начала длительную работу по структуризации данных: перенос в новую систему всей истории деятельности за год — довольно трудоёмкий процесс. Мы отрицали, мучались, фрустрировали и, наконец, приняли это как это данность.

Что мы получили на выходе?

Единый интерфейс (все данные по рекламным кампаниям в одном месте)

На карте представлены наши адресные программы, есть система фильтров, можно просматривать любые проекты/конструкции, в карточках проектов представлена информация о размещении (цены, скидки и так далее), сравнивать сущности между собой по разным параметрам, можно посмотреть фотоотчёт.

Доступ бренд-менеджеров к актуальной информации по своим объектам

Каждый сотрудник может легко отфильтровать свои объекты, увидеть на карте, где они расположены, и получить о них другую необходимую информацию:

RF-модель и достройка данных в системе

ESPAR — единственный измеритель в России, который ведёт подсчёт конструкций наружной рекламы. Однако даже он при составлении расширенной аналитики учитывает не все объекты. Например, конструкции, которые находятся на внутренней стороне МКАД, ESPAR учитывает, а на внешней — уже нет. В итоге медиаметрия получается некорректной. Эту проблему мы решаем достраиванием данных в нашей системе, тем самым приближая их к реальности.

Просмотр фотоотчёта, фотомониторинга по конструкциям в разрезе периодов

Регулярно мониторить порядка 1000 оффлайн-конструкций ежедневно в онлайн-режиме — практически нереальная задача. Однако нам удалось настроить работу в системе таким образом, чтобы иметь возможность эффективно контролировать размещение и качество рекламы:

Лёгкое и быстрое получение данных по аналитике

У нас появилась возможность работать с бюджетами. Теперь в личном кабинете мы можем видеть количество операторов и площадок, бюджет на месяц, сумму размещения от рекламного агентства и нашу скидку:

Мы также можем отслеживать динамику по месяцам, делать разбивку по форматам в разрезе денег и количества объектов:

Возможность выгрузки данных с сокрытием конфиденциальной информации (цены, владельцы и так далее)

Адресные программы часто содержат информацию, которую мы не хотели бы передавать третьим лицам. С помощью нашей системы мы можем сами решать, какие данные выгружать, если, например, нужно предоставить отчёт руководству:

Анализ корреляции конверсий и размещения

Добиться этого было непросто, но мы справились. Мы взяли адреса наших покупателей, сделали карту прописок и интегрировали данные в адресную программу:

Сокращение времени и трудоёмкости планирования рекламных кампаний

Что пока не получилось?

Пока не получается быстро, легко и без ошибок двигаться по плану. Но такое бывает, наверное, только в книжках.

Также участники рынка, к сожалению, не выражают большой заинтересованности в автоматизации процессов. Так, саплаеры и крупные рекламные агентства пока не готовы к подобным решениям. Виной тому слабый технологический стек и отсутствие необходимого API у внешних решений. В целом это связано как с организационными, так и с техническими моментами.

Помимо этого, в данный момент мы не можем в режиме онлайн резервировать и бронировать поверхности, а также получать актуальные статусы, так как на стороне саплаера нет необходимого технологического решения.

Также мы пока не смогли настроить интеграцию с нашей внутренней системой Cerebro (таск-менеджер). Мы планируем в течение нескольких месяцев решить эту проблему и вместе с тем автоматизировать процессы подготовки, распечатки и доставки макетов к объектам. Предполагается, что в течение одного квартала мы сможем реализовать это.

Ещё нас не устраивает качество анализа конкурентов: нет системы уведомлений и рекомендаций. Для нас это имеет большое значение, так как вручную анализировать большой объём данных — весьма сложная задача. Мы близки к ее решению, ведь в дополнение к уже реализованному, это позволит еще больше оптимизировать наши трудозатраты и качество аналитики.

И последнее. Нам бы очень хотелось получить расширенный финансовый блок и настроить электронный документооборот, чтобы работать со всеми документами в электронном виде.

Позитивные выводы

В целом автоматизация процесса выпуска OOH-рекламы прошла успешно. У нас получилось сделать практически всё из задуманного.