Как оцифровать наружную рекламу и увидеть х1,5 влияния на продажи: кейс «РГ Девелопмент»
Наружная реклама остается одним из самых сложных каналов для оценки эффективности. В отличие от digital-рекламы, ее долгое время было сложно связать с конкретными действиями пользователя — обращением, визитом в офис продаж или покупкой.
Команда маркетинга «РГ Девелопмент» решила проверить, можно ли оцифровать Digital Outdoor и встроить в сквозную аналитику и увидеть его вклад в путь клиента наравне с другими рекламными каналами.
Результаты совместного проекта «РГ Девелопмент», Smartis и Яндекс Outdoor — в этом кейсе.
О компании
«РГ Девелопмент» — девелоперская компания, которая в 2025 году вошла в топ-5 застройщиков Москвы по скорости строительства. Компания также участвует в государственных программах реновации.
За 13 лет на рынке «РГ Девелопмент» реализовала 12 проектов, включая жилые комплексы и образовательные учреждения в рамках программ комплексного развития территорий.
Задача
Обычно эффективность наружной цифровой рекламы оценивают через охват и OTS — прогнозную возможность увидеть рекламное сообщение. Но команде «РГ Девелопмент» было важно пойти дальше и понять, как рекламный контакт связан с дальнейшим поведением потенциального покупателя.
Перед командой стояли несколько вопросов:
- сколько пользователей контактирует с наружной рекламой;
- какие действия они совершают после контакта;
- как Digital Outdoor участвует в разных этапах воронки;
- в каких сделках присутствовал контакт с наружной рекламой;
- какую роль канал играет в формировании спроса;
- как использовать эти данные при планировании рекламного бюджета.
Для «РГ Девелопмент» было важно получить не только прогнозные показатели, но и фактические данные, которые можно использовать при оценке рекламных инвестиций и формировании медиапланов.
Решение
Для пилота команда выбрала Digital Outdoor — цифровую наружную рекламу, для которой была доступна передача данных о рекламных контактах в систему аналитики.
Кампания проходила с 1 по 30 апреля. В рекламе продвигался проект «Петровский парк 2», основными сообщениями были готовые квартиры и рассрочка. В креативе также использовался фирменный красный элемент «РГ Девелопмент», который помогал связать рекламу конкретного проекта с брендом застройщика.
Локации размещения подбирались с учетом целевой аудитории проекта и ее платежеспособности.
Как оцифровали наружную рекламу
До эксперимента команда «РГ Девелопмент» уже использовала Smartis для анализа digital-рекламы. Поэтому следующим шагом стало подключение Digital Outdoor к той же системе аналитики.
Никита Кузьмин, менеджер по интернет-рекламе «РГ Девелопмент»
«Smartis позволяет оценивать вклад рекламных каналов с помощью разных моделей атрибуции. Например, линейная модель распределяет доли влияния между рекламными каналами и позволяет увидеть сам факт участия канала в пути клиента. Это помогает быстро получить верхнеуровневый срез по воронке»
После настройки передачи данных контакты пользователей с наружной рекламой стали отображаться в Smartis вместе с другими рекламными взаимодействиями.
Таким образом, команда получила возможность анализировать не только сам факт размещения рекламы, но и связь рекламных контактов с дальнейшими действиями пользователя — обращениями, визитами в офис и сделками.
Результаты кампании
За период размещения:
- охват — 1,07 млн уникальных пользователей;
- ROMI — 1383%, что на 30–40% выше ожиданий;
- ДРР «Петровский парк 2» — 26%;
- ДРР бренда застройщика — 8%.
Два показателя ДРР позволяют посмотреть на результат с разных сторон. Первый учитывает выручку именно по проекту, на продвижение которого выделялся бюджет. Второй — дополнительную выручку от других проектов компании, на которую также могло повлиять размещение. Это важно учитывать при оценке эффекта инструмента на уровне всего бизнеса.
Что показала атрибуция
Чтобы глубже оценить влияние Digital Outdoor, команда проанализировала кампанию с помощью разных моделей атрибуции.
Анастасия Агафонова, менеджер проектов Smartis
Не существует одной универсальной модели атрибуции – каждая из них предназначена для выполнения определенной маркетинговой задачи. Например, чтобы узнать, какие рекламные каналы наполняют воронку, нужно использовать модель first-click. Для того, чтобы увидеть, какие каналы "дожимают" клиента до сделки, подойдет last click. А понять, какие каналы были на всем пути – здесь будет полезна линейная модель. Для более детального исследования эффективности на разных этапах воронки мы советуем использовать модели в миксе.
За время размещения 164 обращения имели контакт с наружной рекламой Яндекса на цифровых пилларах с рекламой «Петровского парка 2».
В линейной модели на Digital Outdoor пришлось:
- 37,05 валовых квалифицированных звонка;
- 20,13 целевых обращения;
- 25,5 атрибутированных встреч;
- 7 сделок с участием рекламы, из которых суммарное влияние кампании – 0,78 сделок.
Команду интересовало не только участие канала в клиентском пути, но и его способность приводить пользователя в воронку. Поэтому дополнительно использовали модель первого касания с учетом post-view.
В этой модели на Digital Outdoor пришлось:
- 55 валовых квалифицированных обращений;
- 35 целевых обращений;
- 29 визитов в офис продаж;
- 1 заключенный договор.
Еще две сделки на момент анализа находились на разных стадиях закрытия.
Как наружная реклама меняла путь клиента
Одних агрегированных показателей оказалось недостаточно. Чтобы понять, какую роль рекламные контакты играли в конкретных сценариях, команда дополнительно изучила клиентские пути — CJM.
Пример 1. Наружная реклама стала одним из первых контактов
Один из пользователей дважды увидел рекламу «Петровского парка 2» — 11 и 12 апреля.
Через два дня в CRM появилась заявка, и в тот же день клиент посетил офис продаж.
Дальше он продолжил изучать предложения компании на Циан, после встречи забронировал квартиру и продолжил взаимодействовать с рекламой.
Без учета post-view такой путь выглядел бы иначе: рекламные контакты не были бы связаны с последующим обращением, и пользователь мог бы попасть в категорию «самоходов».
Этот пример доказал, что рекламный контакт предшествует обращению и визиту в офис, даже если пользователь не переходит по рекламе непосредственно перед конверсией.
Пример 2. Когда не стоит приписывать каналу лишний вклад
Другой пользователь взаимодействовал с рекламой «РГ Девелопмент» около 247 раз в течение девяти месяцев — в среднем примерно раз в две недели.
В этом случае определить влияние конкретного контакта Digital Outdoor на решение о покупке значительно сложнее: клиент прошел длинный путь и взаимодействовал с большим количеством каналов.
Анализ CJM показал, что роль конкретного контакта наружной рекламы в этой сделке была минимальной.
Это тоже важный результат аналитики: оцифровка позволяет не только находить влияние рекламы, но и видеть случаи, когда приписывать каналу дополнительный вклад не стоит.
Что изменилось в оценке эффективности
Анализ клиентских путей показал, что одной линейной атрибуции недостаточно для оценки отдельных сценариев.
Линейная модель позволяет увидеть участие канала в пути клиента, но не отвечает на вопрос, какую именно роль сыграло конкретное касание. В одном CJM рекламный контакт может оказаться важным первым шагом, а в другом — лишь одним из множества повторяющихся взаимодействий.
Поэтому команда дополнила количественную оценку анализом конкретных CJM. В результате при более детальном разборе вклад Digital Outdoor увеличился, а показатель ДРР снизился. По данным команды, фактическое влияние Digital Outdoor на рассмотренные 7 сделок составило 1,26 против 0,78 при первоначальном расчете.
Никита Кузьмин, менеджер по интернет-рекламе «РГ Девелопмент»
«Просто цифр для принятия решений о вложении бюджета недостаточно. Нужно посмотреть, что стоит за ними: как именно реклама повлияла на путь пользователя и помогла ему прийти к сделке»
Итоги
1. Пилот показал, что Digital Outdoor можно встроить в единую систему сквозной аналитики и анализировать вместе с другими рекламными каналами.
2. Связка рекламных контактов с реальным клиентским путем позволяет увидеть, что происходит между показом рекламы и продажей: пользователь может увидеть наружную рекламу, позже изучить объект на классифайде, оставить заявку и прийти в офис — и без учета post-view часть этого пути останется за рамками аналитики.
3. Одновременно анализ CJM помогает избежать и обратной ошибки — не приписывать наружной рекламе результат, который, вероятно, был сформирован другими каналами.
4. Оцифровка Digital Outdoor дает команде возможность перейти от оценки наружной рекламы только по охвату и прогнозному OTS к более детальному анализу ее участия в воронке и клиентском пути. А полученные данные можно использовать как дополнительную основу для оценки рекламных инвестиций и планирования следующих размещений.
5. Благодаря аналитике Smartis команда застройщика выяснила, что из 7 сделок, в которых принимала участие Digital Outdoor реклама, суммарно она принесла 1,26 сделок.