Как Яндекс.Такси нашли идеи для рекламы в собственной базе данных

Рассказываем, как мы придавали данным цвет, форму и характер — чтобы они рассказывали историю.

Зачем мы искали идеи в базе данных

Обычно обезличенные данные о заказах — куда ездят пользователи, сколько длились поездки, каких комментариев большинство — изучает наш продуктовый отдел. Это нужно, чтобы делать приложение удобнее: подсказывать точки подачи, запоминать частые адреса.

Мы подумали, что данные также помогут нам увидеть в поездках эмоциональные истории — и оказались правы.

Данные и город

Медиафасады и костеры

Наш сервис запускается в новых и новых городах, и хочется в каждом быть близкими, привычными и удобными. Данные о поездках помогают изучить город: узнать о популярных местах и любимых маршрутах жителей. Мы подумали, что здорово бы построить коммуникацию на этих наблюдениях — чтобы как будто перекинуться с горожанами фразой, которую поймут только они.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Хотелось придумать что-то цепляющее, особенное для города, но не слишком фамильярное, чтобы не вторгнуться в личное пространство людей.

Сложно было понять, за что именно зацепиться в данных. Из базы можно вытащить много разрозненных фактов и по-разному их соотнести друг с другом. Например:

• сколько раз ездили в аэропорт;
• сколько раз ездили в аэропорт утром;
• какие комментарии оставляют по пути в аэропорт;
• какие комментарии оставляют утром по пути в аэропорт.

Искали необычные случаи среди статистики: например, пассажир 99 раз за месяц ездил в роддом. Кажется, интересно. Но причина поездок может быть очень грустной, поэтому лучше не рисковать.

Искали необычные отзывы. Мы опасались писать на рекламных щитах дословные цитаты из отзывов. Так мы выставим напоказ личные слова человека — вдруг он этого не хотел бы. Поэтому мы старались не столько зацепиться за конкретный отзыв, сколько найти закономерности. Например — между временем суток и тем, что люди писали о поездке:

«Люди, которые оставили отличные отзывы в 7 утра. Да вы оптимисты по жизни!»

От этой идеи отказались: получалось тускло, да и утренних отзывов мы нашли не так много.

В итоге подсчитали, сколько раз люди заказывали такси к самым значимым для города местам: паркам, театрам, музеям, памятникам. Эти данные не такие персональные — они никого не задевают, не обижают. Но они показывают, как город живёт и что в нём происходит.

Мы нашли места с необычными названиями: их можно превратить в игру слов.

3090 человек, которые доехали до Мадрида на такси. А вы знаете толк в путешествиях!

«Мадрид» — это гостиница в Екатеринбурге.

958 человек, которые умчались к Юпитеру. Вы просто космос!

«Юпитер» — так называется компания.

909 человек, которые подъехали к «Высоцкому» перед закатом. Да вы романтики!

«Высоцкий» — небоскрёб в Екатеринбурге, самая высокая обзорная площадка в городе.

Тут же пришла идея искать городские сленговые словечки. Например, в Казани загс называют «Чаша», набережную в Екатеринбурге — «Драма». Этих слов нет на картах: мы не используем сленг в приложении. Но обратиться к людям на их разговорном языке в рекламной коммуникации можно.

Мы искали местные слова в городских пабликах и форумах. Уточняли у знакомых из других городов, наших региональных менеджеров и краеведов, действительно ли так говорят. Важно было убедиться, что название знают многие, а не узкая городская тусовка. И что оно ещё не устарело.

Мы продолжили идею личного общения с городом в дизайне: оформили текст как сообщения чата. Как будто пишешь другу. Хотелось, чтобы сообщения выглядели дружелюбными и наполненным любовью.

Сообщения для Екатеринбурга

Первый медиафасад мы запустили в Екатеринбурге, а потом придумали сообщения для других городов. Идея одна, но для каждого города сообщение личное.

Так это смотрелось в жизни:

С точки зрения маркетинга, креативы должны повысить узнаваемость Яндекс.Такси в городе. В рамках эксперимента мы запустили только один медиафасад на город: для роста узнаваемости этого недостаточно. Нужно, чтобы одно и то же сообщение доносилось через разные каналы: и онлайн, и офлайн-форматы. Поэтому сейчас мы запускаем более комплексную кампанию. Результат замерим через несколько месяцев.

Продолжили с костерами

Позже мы использовали тот же приём для костеров — подставок под кружки и стаканы. Мы раздавали и до сих пор раздаём их в самых популярных городских барах, ресторанах и кафе.

Задача — продвинуть наш номер телефона для заказов: этот способ заказа такси всё ещё популярен.

Людям нужно запомнить номер, поэтому чем чаще он присутствует в городе, тем лучше. Костеры — один из носителей, с помощью которых мы держим номер на виду.

Мы сделали такой дизайн костеров, чтобы присутствие бренда на них было ненавязчивым и не казалось кричащей рекламой. Для каждого города собрали свой коллаж из достопримечательностей.

Весь набор костеров: для каждого города свой дизайн

Например, в Екатеринбурге во время пика популярности игры Pokemon Go художники превратили гранитный шар у театра Драмы в самый большой в России «покебол». Мы изобразили его на костере — как местную достопримечательность. Рядом нарисовали памятник клавиатуре — мы же IT-компания :–)

Лицевая сторона костера: памятник клавиатуре, покебол, иконка Яндекс.Такси

На обратной стороне костера — факт о городе

Костеры мы всё ещё раздаём, поэтому замеры будем проводить позже.

Данные и истории

Новогодние ролики

В декабре 2017 мы подводили итоги года. Хотелось рассказать, сколько времени за год Яндекс.Такси и пользователи провели вместе, поблагодарить за эти моменты.

Мы посчитали, сколько за год было поездок, минут ожидания, утренних заказов. Решили показать, какой могла бы быть одна из этих поездок. Вот влюблённые стоят у такси и никак не могут расстаться, а на фоне — количество минут ожидания за год. Мама с дочкой едут на праздник, рядом цифра — сколько людей заказывали такси рано утром.

764 миллиона минут ожидания — ролик про влюбленных

56 миллионов утренних поездок за год — ролик про маму и дочку

122 тысячи поездок с животными

В ролики вложили много сил и времени. Снимали в ноябре, снега ещё не было. Пришлось покрывать улицу искусственным, а ещё делать запотевшие от мороза окна и снимать много дублей с собачками.

Как мы снимали ролики: дети, собаки, искусственный снег

Когда посмотрели готовые ролики, поняли: стороннему человеку непонятно, 76 миллионов поездок — это много или мало в масштабах страны. Выглядит так, будто наш бренд хвастается огромными числами.

Мы закладывали другой посыл: «посмотрите, сколько времени в этом году мы провели вместе». За десять секунд ролика объяснить число так, чтобы было понятно, не получилось. Числа перехватывали внимание и делали акцент на количестве. Вышло бездушно и хвастливо. Ролики уже сняли, поэтому пришлось быстро придумывать, как исправиться.

Мы сместили внимание с цифр на персонажей каждой истории. Например, было 764 миллиона минут ожидания за год, стало 12 минут — столько по сюжету ролика водитель ждёт влюбленных.

Было: сколько минут ожидания за год

Стало: минуты ожидания в истории

Итоговые ролики:

Влюблённые никак не могут расстаться

Мама успевает доделать наряд дочки утром

Поездки, которые подняли настроение

Две собачки встречаются взглядом в такси

Если говорить о маркетинговых задачах — ролики должны были повысить восприятие бренда как более человечного. Важно было понять, насколько мы смогли донести эту ценность.

После каждой федеральной кампании мы проводим исследование на онлайн-панели «Тибурон». Люди от 18 до 60 лет оценивают ролики: отвечают на вопросы об их содержании и ставят оценку. Каждый ролик оценивает минимум 500 человек из городов-миллионников.

Средняя оценка новогодних роликов выше обычной средней оценки, которую мы получаем. Люди также отмечали человечность роликов и то, что в них говорится о заботе и доверии. Бренд сложно измерить — но по нашим оценкам, мы решили задачу, которую перед собой ставили.

Сами по себе цифры ни о чём не говорят. Люди не знают, большая эта цифра или маленькая и что мы хотим ей сказать. Данные не должны быть самоцелью — они лишь помогают рассказать историю.

Данные и характеры

Пасхалки в приложении

К прошлому Новому году мы хотели рассказать людям, сколько времени они провели в такси, сколько километров проехали — подвести итоги года. Но сухие цифры — это неинтересно.

На основе цифр мы придумали характеры: назвали их «такситипы».

«Такситип» показывает, как пользователь ездил в такси весь год. Если много, долго и выходил к автомобилю вовремя — он Дальновидный странник. Если сделал много коротких поездок и часто просил его подождать — Чёрная пума.

Чёрная пума: ездил много, поездки короткие, редко выходил вовремя

Дальновидный странник: ездил много, долго и выходил к автомобилю вовремя

Черепашка-ниндзя: ездил мало, поездки короткие, редко выходил вовремя

Прыткий спринтер: ездил много, поездки короткие, выходил вовремя

Турбоциклон: ездил мало, поездки короткие, выходил к автомобилю вовремя

Дзен-стайер: поездок мало, больше длинных, редко вовремя

Специальный алгоритм анализировал данные пользователя за год и показывал его «такситип» прямо в приложении. 20 декабря в интерфейсе появилась кнопка «Мой 2017 в Такси».

Человек нажимал на кнопку «Мой 2017» и попадал на «такситип» и его описание. Следом — карточки с подробностями.

Мы ожидали, что результатом поделятся 10 процентов пользователей. Получилось в два раза больше: 20% тех, кто нажали на кнопку «Мой 2017», поделились результатом в соцсетях.

А вот некоторые из отзывов, которые мы собрали после кампании:

Яндекс.Такси пояснил мне за мою жизнь.
Яндекс.Такси повеселили. Долгое сидение в засаде — это они про офис и рабочие будни до 22 часов.
Ужасно мимимишный Яндекс.Такси :–)

Люди скринили результаты и выкладывали их в социальные сети

Как работал алгоритм для «такситипа»

«Такситип» складывается из трёх характеристик. Много поездок за год или мало, длинные они или короткие, выходил человек вовремя или просил подождать. Задача алгоритма — понять, куда определить пользователя в каждой из категорий.

Кусочек сводной таблицы: три метрики складываются в образ

Сначала алгоритм определял, в каком городе человек чаще всего заказывал такси. То есть — где сделал больше семидесяти процентов своих поездок. Если у вас 100 поездок и 80 из них в Москве, алгоритм считает Москву вашим городом.

Дальше алгоритм находил медиану по городу. Он смотрел, сколько раз заказывал такси каждый пользователь города. Все значения выстраивал в ряд — от меньшего к большему. В ряду выбирал число посередине — медиану.

Медиана — это не то же самое, что среднее число. Для среднего все значения суммируются и делятся на их количество. На среднее сильно влияют отклонения: например, если кто-то сделал поездку в три раза длиннее, чем большинство пользователей. А на медиану такое почти не влияет.

В итоге алгоритм знал количество поездок пользователя, медиану по городу — и сравнивал их друг с другом. Если у пользователя поездок больше медианы — их «много». Если меньше — «мало». Если столько же — всё равно «много».

Вася за год сделал десять поездок, восемь из них — в Новом Жуково. Алгоритм решил, что Новое Жуково — Васин город. В нём пользователи сделали от четырех до двадцати поездок. Алгоритм выстроил все количества в ряд: 4, 5, 8, 12, 18, 19, 20. Ровно посередине ряда находится число 12 — оно медиана. У Васи показатель ниже медианы, значит у него поездок «мало».

И так для каждой из характеристик «такситипа». Алгоритм работал, если пользователь заказал такси больше четырёх раз за год. Аналитики решили, что по меньшему количеству поездок считать бессмысленно.

Статистика для водителей

Мы также собрали персональную статистику для водителей и показали её в водительском приложении — Таксометре. Но с этими данными другая ситуация. Для водителей количество километров — своего рода достижение, которым они хотят хвастаться. Если пользователям эта цифра почти ничего не говорит, то водителям она важна, как мы выяснили на предыдущих проектах. Поэтому водительскую статистику мы не стали заворачивать в истории и метафоры: оставили как есть и дали возможность поделиться в соцсетях карточкой результатов за год.

Всего 21% водителей сохранили картинки или поделились ими в соцсетях.

Персональная статистика для водителей

Выводы

Данные — такой же инструмент, как слова или фотография. Разные бренды используют его по-разному: это зависит от их интонации и характера. Мы решили, что не будем шокирующими и прямолинейными, но будем человечными и трогательными.

Если нельзя общаться с людьми на локальном сленге в сервисном приложении — можно сделать это в рекламной коммуникации.

Людям интересны они сами — поэтому персональная статистика хорошо заходит. Но нужно пояснять данные: превращать их в истории и характеры, приводить примеры.

Для разных групп людей одни и те же данные могут быть важными или бессмысленными — как в случае с количеством километров за год для водителей и пассажиров.

Проверенный приём можно взять за основу и масштабировать его на разные носители и для разных целей.

Продолжение

Оно будет. Мы продолжаем эксперименты и обязательно будем о них рассказывать. Следите за нашими историями на «Медиуме» и в блоге.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.