Digital Out-of-Home: камера смотрит в мир

Ни для кого не секрет, что сфера Digital Out-of-Home остро нуждается в измерениях. Причем речь идет как о разработке с нуля методологии расчета всех показателей, которые дали бы полноценную возможность включить Digital Out-of-Home в медиамикс, так и о самых базовых для этого рекламоносителя данных: трафике площадок, вниманию к рекламной конструкции, обзорности носителя, длительности контакта с рекламным сообщением и т.д. К сожалению, для измерения этих величин не существует одного универсального метода. Это связано с огромным разнообразием самих рекламных Digital Out-of-Home конструкций, а также с существенными отличиями площадок, на которых эти конструкции расположены. Однако отчитаться по количеству контактов с рекламой и охватам рекламной кампании надо, и в результате каждый продавец, работающий в этой области, вынужден изобретать свой собственный велосипед – уникальную методику расчета необходимых данных и адаптацию измерений к его типу носителя.

Как следствие у рекламодателей, которые сталкиваются с такой богатой палитрой методик, неизбежно возникает недоверие к этим цифрам. Особенно если в результате применения разных способов измерения данные кардинально отличаются. Да и как доказать, какой способ измерения внимания к рекламной конструкции в супермаркете самый верный: использовать данные опросов посетителей на выходе, замерить площадь обзорности конструкции вручную, отталкиваться от среднего времени нахождения посетителей в зоне рекламоносителя, применить к общему числу трафика поправочные коэффициенты? Любой из этих способов имеет право на жизнь, но как доказать, что он единственно верный и максимально объективный?

Необходим метод измерения базовых показателей рекламной конструкции, на который не будут влиять неизбежная субъективность исследователей. Так, для измерения трафика площадки идеально подошли бы автоматизированные счетчики посетителей на входе. Но этой информации слишком мало - кроме количества посетителей нужно измерить еще целый список показателей эффективности рекламоносителя. Требуется более сложное устройство с более широким списком функций. На рынке в качестве такого устройства позиционируются видеокамеры, устанавливаемые непосредственно на рекламную конструкцию.

В департаменте новых медиа «Видео Интернешнл» решили проверить, насколько эффективным может быть применение высоких технологий для измерения Digital Out-of-Home, какие данные можно получить с помощью видеокамер и насколько этот метод удобен в использовании. За камерами и программным обеспечением обратились во французскую компанию Quividi, чьи видеокамеры оснащены программной системой распознавания лица, позволяющей производить запись таких параметров как возраст, пол и степень внимания посетителя к  рекламной конструкции. Эта технология уже была испробована на целом ряде площадок по всему миру: в магазинах IKEA в Европе, в ресторанах  McDonald’s в Сингапуре, на железнодорожных станциях в Филадельфии т.д.

Видеокамеры были размещены в течение нескольких месяцев в московском супермаркете «Седьмой континент»», расположенном в крупном торговом центре «Золотой Вавилон» на улице Декабристов д.15 (краткий отчет об этом исследовании был опубликован на outdoor.ru). Это достаточно большой супермаркет площадью около 2000 кв. м. По данным торговой сети, за месяц, в течение которого в магазине висели камеры, в нем было пробито чуть больше 120 тысяч товарных чеков. То есть, исходя из устоявшейся на рынке ритейла гипотезы, что на одного покупателя приходится 1,5 посетителя, месячный трафик «Седьмого континента» составил около 180 тысяч посетителей. В общей сложности в супермаркете расположено 27 цифровых экранов, на которых демонстрируется как рекламная информация, так и разнообразный информационный и развлекательный контент. Из 27 экранов 15 размещены в торговом зале на пути основного потока посетителей и 12 в кассовой зоне. Рекламные ролики транслируются со звуком, который распространяется через систему громкоговорителей по всей территории торговой площади супермаркета. Вещание синхронизировано – все экраны демонстрируют единый контент. Расположение экранов по всей площади магазина позволяет поддерживать коммуникацию в течение всего времени посещения. К каждому экрану была прикреплена видеокамера. Съемка велась 24 часа в сутки. Она осуществлялась покадрово с частотой 15 кадров в секунду в формате MJPEG. Расстояние, на котором камера гарантированно замечает посетителя, не превышает 4,5 метров.

За месяц, в течение которого камеры висели в магазине, в их поле зрения попало почти 2,5 миллиона посетителей. Из них 860 тысяч зафиксировали камеры, висящие в прикассовой зоне, и еще 1 миллион 600 тысяч – в торговом зале. Двойная разница вполне понятна, мимо кассы посетитель проходит обычно только один раз, в то время как в зале он перемещается по торговым галереям, попадая много раз в поле зрения одной и той же камеры. Разделив 2,5 миллиона на 180 тысяч посетителей супермаркета за месяц, получим, что один человек в среднем сталкивается с 14 экранами за одно посещение супермаркета.

Но очевидно, что не всякий раз, когда человек находится в зоне видимости экрана, он обращает на него внимание. Собственно, здесь заключен один из принципиальных вопросов измерения контактов с рекламными конструкциями в Digital Out-of-Home. Для большинства рекламоносителей, таких как телевидение или наружная реклама, под параметром OTS (Opportunity to See) понимается именно то, что заложено в самом термине, т.е. возможность увидеть, которая считается контактом. Если у человека был включен телевизор, на котором шла реклама, контакт считается осуществленным, независимо от того был ли этот человек в комнате. Если человек шел по улице, на которой висит рекламный щит, контакт засчитывается, в не зависимости от того, куда этот человек смотрел. При таком подходе к расчету числа контактов можно было бы посчитать все 2,5 миллиона посетителей, как OTS и на этом остановиться. Но использование видеокамер убедительно доказывает неправомерность такого варианта. Камеры в «Седьмом континенте» зафиксировали только 1 миллион 150 тысяч зрительных контактов посетителей с экранами. Другими словами лишь в 47% случаев человек, прошедший мимо экрана, заметил его. Поэтому можно говорить только о 6 контактах посетителя с экраном. Причем для экранов на кассах этот процент внимания к экранам существенно выше: на экран в прикассовой зоне смотрят в 79% случаев. В торговом зале заметность экранов снижается до 31% .

Диаграмма №1. Процент внимания к экранам среди посетителей

Важно подчеркнуть, что цифра 47% не может применяться в качестве коэффициента внимания к рекламоносителю. Она не означает того, что 47% посетителей видят экраны, размещенные в супермаркете. Неправильным будет также считать, что у среднестатистического посетителя магазина есть вероятность увидеть экран равная 47%. Эта говорит о том, что при каждом попадании среднестатистического посетителя в поле видимости экрана шанс, что он увидит этот экран, составляет 47%. То есть посетитель в среднем замечает каждый второй экран, попадающийся ему по дороге.

Если подробнее анализировать схему распределения трафика, то становится очевидно, что объем посетителей в существенной мере зависит от анализируемого дня недели. Наибольшее число посетителей бывает в супермаркете по пятницам. Для субботы и воскресенья наоборот характерно снижение трафика.

Диаграмма №2. Недельная динамика трафика

Минимальная дискретность, с которой можно анализировать полученные от камер данные, составляет минуту. Но наиболее показательной является почасовая разбивка, благодаря которой можно построить стандартную модель посещения супермаркета. Так как существуют существенные отличия в распределении посетителей в будни и в выходные дни, методологически более верно рассматривать разные модели посещения для будней и выходных.

Независимо от дня недели поток посетителей начинает расти с 7 утра и увеличивается до 12:00-13:00, после чего по выходным количество посетителей держится на этом уровне до 20:00 без значительных колебаний. В то время как по будням существует 2 пика. Менее выраженный первый пик в 12-13:00, когда офисные сотрудники закупают продукты для ланча, а домохозяйки идут совершать покупки. Этот пик сопровождается последующим спадом с 14:00 до 16:00. После чего число посетителей начинает лавинно нарастать, приводя к тому, что трафик магазина к 20:00 практически удваивается за счет тех, кто заходит в супермаркет после работы – это второй пик.

Диаграмма №3. Суточная динамика трафика

Отделы, пользующиеся наибольшим спросом у посетителей – это, как и следовало ожидать, «Хлеб», «Замороженные продукты», «Молочные продукты» и «Мясо». В эти отделы заходит 30% всех посетителей супермаркета. Сразу за ними по частоте посещения следует «Алкоголь», где бывает каждый четвертый посетитель. Меньше всего посетителей в отделе «Бытовой химии и хозяйственных товаров», так как обычно эти товарные категории не требуют ежедневных покупок.

Диаграмма №4. Процент посещений различных отделов

Уже после первых дней было замечено, что основное количество людей выполняют обход супермаркета по большому кругу, т.е. через центральный проход посетителей проходит значительно меньше. Против потока люди практически не идут. Как следствие, экраны, которые расположены по ходу потока, оказались в несколько раз эффективнее, чем те, которые стоят против потока. Также было важно понять, насколько эффективны экраны, которые расположены не в проходах, а на стене. С учетом статистики можно делать выводы, что в объектив камеры с экранов на стене посетителей попадает в 2 раза меньше, чем в объектив камеры с прохода, но при этом людей, посмотревших на экран на стене, в 2-3 раза больше. Другими словами, экраны, размещенные за прилавками с продавцами (колбаса, рыба, сыр), работают не менее эффективно, чем экраны в проходах.

Важно отметить, что степень внимания к экранам в разных отделах отличается. Как мы помним, вероятность увидеть рекламный контент, размещенный на электронных экранах в целом по торговому залу составляет 31%. В целом по супермаркету это значение выше засчет повышенного внимания к экранам в прикассовой зоне. В каких же отделах внимание к экранам наиболее высокое? Прежде всего, это «Соки и воды» и «Алкоголь», где внимание к экранам составляет около 40% и 39% соответственно. Также внимание к экранам выше, чем в среднем по торговому залу в отделах «Хоз. товаров и бытовой химии», «Замороженных продуктов» и «Фруктах и овощах». Безусловно, прикассовые зоны вне конкуренции: там посетители смотрят на экран в 79% случаев.

Диаграмма №5. Процент внимания к экранам в разных отделах

Кроме того видеокамеры позволяют точно измерить продолжительность нахождения человека в зоне видимости экрана и сравнить ее со средним временем зрительного контакта с экраном. В среднем посетители проводили в поле зрения камеры около 8 секунд, 5 секунд в торговом зале и 11 секунд на кассе. Только каждый десятый человек, находясь в торговом зале, находился в зоне видимости экрана более 10 секунд, в то время как на кассе почти половина всех посетителей провели более 10 секунд времени.

Диаграмма №6. Продолжительность нахождения в зоне видимости камер

Сколько же времени при этом они смотрели на экраны? Примерно треть того времени, в течение которого экран был им виден. То есть около 2 секунд контактируют с электронным экраном посетители в торговом зале, около 5 на кассе, или 3,5 секунды в среднем по всему супермаркету. Дольше 3 секунд на экран, расположенный в торговом зале, смотрят не более 12% посетителей, зато на кассе более 3 секунд контактирует с экраном каждый третий. Причем надо отметить, что измеряется продолжительность непрерывного контакта глаз с экраном.

Диаграмма №7. Продолжительность просмотра экрана

Социально-демографические характеристики в существенной мере влияют на модель посещения супермаркета и специфику восприятия рекламы на электронных экранах. Видеокамеры позволяют распознавать пол и возраст людей, обративших внимание на рекламное сообщение. К сожалению, программному обеспечению это удается не всегда, поэтому небольшому проценту аудитории характеристики пола и возраста не присваиваются.

В целом нужно отметить, что мужчины обращают существенно больше внимания на электронные экраны, чем женщины. Видеокамеры зафиксировали, что среди тех, кто посмотрел на экраны, 61% мужчины и только 33% женщины (у 6% посетителей не удалось определить пол). В то же время, по данным исследовательской компании TNS Россия, среди посетителей  «Седьмого континента» 44% мужчин и 56% женщин.

Диаграмма №8. Внимание к экранам. Распределение по полу

Кроме того, по данным TNS, аудитория «Седьмого континента»  делится по возрастному признаку на три группы: около 30% - молодежь, около 40% - средний возраст и еще около 30% - пожилые люди. Распределение по возрасту людей, обративших внимание на экраны, выглядит совсем по-другому. Среди тех, кто увидел рекламу на экранах 39% молодых людей, 51% представителей среднего возраста и только 4% пожилых (еще у 6% зрителей возраст определить не удалось). Другими словами, реклама на электронных экранах лучше работает на более молодую аудиторию, в то время как люди в возрасте обращают на нее гораздо меньше внимания. 90% из более, чем миллиона контактов с экранами за месяц их размещения в супермаркете пришлось на молодую социально-активную аудиторию. Зато пожилая аудитория смотрит на экраны дольше по времени: чем старше человек, тем выше продолжительность непрерывного зрительного контакта с экранами. Она возрастает от 3 секунд у молодежи, до 3,5 у людей среднего возраста и достигает 4 секунд у пожилых посетителей.

Диаграмма №9. Внимание к экранам. Распределение по возрасту

В итоге, помощью камер были получены все базовые показатели для измерения внимания к электронным экранам как рекламоносителю. Использование видеокамер, прикрепленных к экранам, позволило подсчитать общее количество людей, попавших в зоны видимости экранов, и процент тех, кто эти экраны заметил. В том числе стало понятно, насколько эти показатели зависят от пола и возраста посетителей. Были построены модели посещения супермаркета по дням недели и в течение суток. Проанализирован трафик разных отделов и внимание, которое привлекают экраны в зависимости от того в каком отделе они расположены.

Полученные данные отвечают на целый ряд вопросов, в том числе каким образом распределяется трафик посетителей в супермаркетах, как в связи с этим эффективнее развесить рекламные конструкции, у какой аудитории рекламные сообщения вызывают наибольший интерес и т.д.   Кроме того информация от видеокамер может с успехом использоваться при сравнении рекламных конструкций Digital Out-of-Home с другими рекламоносителями.