04.12.2025
У любого крупного торгового центра есть счётчики входов и отчёты по посещаемости. Но когда графики показывают минус, на ключевые вопросы ответа всё равно нет: кто именно перестал приходить, куда уходит и кого выбирает аудитория вместо этого ТРЦ и какой процент покупателей “утекает” к конкурентам.
Чтобы решить эту проблему, команда маркетинга TSPG под руководством Надежды Рязанцевой совместно с платформой METER (Product Owner – Елена Белорусова) и при поддержке инновационного digital-хаба Wunder Digital, провела Big Data-исследование доходимости и миграции аудитории крупного ТРЦ.
В рамках совместного case study перед командами TSPG и METER стояли три прикладные задачи:
- Определить реальную демографию аудитории ТРЦ — кто именно составляет поток по возрасту, доходу и другим характеристикам.
- Изучить поведение посетителей — как часто люди возвращаются и как перемещаются по ТРЦ.
- Посчитать отток и приток аудитории — кто уходит, кто приходит, в какие периоды и как перераспределяется аудитория между этой локацией и другими местами.
То есть уйти от усреднённого показателя «трафик просел/подрос» к пониманию живых сегментов и их движения.
На базе проведенного исследования, было создано уникальное для рынка решение, которое измеряет доходимость и миграцию аудитории в офлайне и при этом масштабируется под любой офлайн-бизнес – от ТРЦ до любых локаций с живым потоком посетителей. Впервые стало возможным на уровне данных ответить на простой, но болезненный вопрос: куда уходят покупатели, откуда приходят новые и как на самом деле мигрируют клиенты между точками.
«Этот кейс был создан как ответ на ключевой вызов оффлайн-ритейла в РК — отсутствие точной и своевременной аналитики причин оттока трафика. На рынке долгое время существовали только данные «на входе», но не было инструментов, способных раскрыть реальные мотивации и барьеры посетителей. Мы разработали решение, которого до этого не создавал никто: система, позволяющая сегментировать причины оттока, отслеживать динамику и прогнозировать поведение аудитории на основе фактических данных.
Инновационность подхода в том, что он строится не на шаблонных гипотезах, а на живой модели причинно-следственных связей. Это решение готово к масштабированию и может быть проецировано на любой оффлайн-ритейл: от ТРЦ до специализированных объектов. По сути, мы открыли новый уровень аналитики, который трансформирует подход к управлению трафиком — от реактивного к стратегическому. И сегодня готовы поделиться с рынком этим решением.» — подчеркнула Надежда Рязанцева, руководитель департамента маркетинга TSPM.
Немного о результатах и сделанных выводах
Вводные данные: крупный ТРЦ в городе Алматы.
Анализ проводился с точки зрения общего трафика в течение календарного года, а также, отдельно, приток и отток покупателей в январе-феврале 2025 года.
Портрет аудитории показал, что у центра есть существенное ядро постоянных посетителей, заметная доля молодёжи при доминировании зрелой аудитории, а по доходу поток распределён между сегментами с невысоким, средним и высоким доходом. При этом локация «женская» — большинство посетителей составляют женщины с доходом «средний, средний+».
Благодаря пониманию реальной демографии и поведения аудитории:
- Маркетинговые кампании стали ориентированы на актуальные аудитории (молодежь, постоянные посетители, ЦА с высоким доходом)
- Удалось сократить нерелевантные расходы и повысить эффективность digital- и офлайн-коммуникаций
Отдельный блок исследования — миграция клиентов за период январь–февраль 2025 года:
- какая часть январской аудитории перестала ходить в ТРЦ,
- какой сегмент остался лояльным,
- какую долю забрали другие локации и один из ключевых конкурентов,
- какой вклад в февральский трафик внесли новые посетители.
На базе единого трека METER формирует график миграции клиентов: становится видно не только, что трафик меняется, но и за счёт каких сегментов происходит отток и приток.
Бизнес получил:
- реальную картину профиля ЦА, а не усреднённого «портрета покупателя»,
- реальное поведение аудитории — частоту визитов, маршруты, доходимость до объекта и обратно,
- понимание, куда уходит клиент и откуда приходят новые,
- возможность адаптировать маркетинг и работу объекта без догадок и «слепых зон».
«Для нас было важно показать, что офлайн-трафик можно измерять с той же точностью и глубиной, что и digital. Мы создали систему, которая показывает перемещение аудитории во времени, сравнивает сегменты и помогает принимать решения на данных, а не на ощущениях», — отметила Елена Белорусова, Product Owner METER.
На практике это выражается в том, что кампании можно планировать под конкретные сегменты (молодёжь, постоянные посетители, аудитория с более высоким доходом), сокращать нерелевантные расходы и точнее выбирать каналы коммуникации. Сегменты, собранные в METER (пол, возраст, доход, интересы, локация), передаются в рекламные кабинеты и используются для таргетинга, геопрофилирования, ретаргетинга и оптимизации частоты контакта — как в digital, так и в DOOH.
Фактически это первый инструмент такого класса, который позволяет:
- измерять доходимость и миграцию аудитории в офлайне на уровне данных,
- применять привычную цифровую логику аналитики к любому офлайн-бизнесу,
- отвечать на вопросы «кто уходит», «куда», «кто приходит взамен» и «как всё это движется во времени» не на уровне ощущений, а на уровне Big Data.
«Проведенное исследование по факту закрыло сразу несколько традиционных методов анализа аудитории: полевые замеры трафика, опросы и анкетирование посетителей, ручная сегментация аудитории, модели оценки интересов через панельные исследования, точки выборочного подсчета и наблюдения.
Все эти методы обычно занимают недели и стоят значительно дороже. Благодаря Big Data мы получили результаты на 50-70% быстрее, а стоимость анализа оказалась в 3-5 раз ниже, чем при использовании классических инструментов. Выросла и глубина данных: мы смогли изучить не только трафик, но и профиль, интересы, туристические когорты и поведенческие паттерны», – прокомментировал Николай Колесников, менеджер по работе с клиентами инновационного digital-хаба Wunder Digital.
METER – независимая платформа измерения аудиторий и геоаналитики. На основе данных о перемещениях и профиле реальных людей, METER считает трафик и доходимость. С помощью технологий METER хаотичные и прерывистые данные о перемещении трафика по городу превращаются в чёткий трек движения аудитории: строятся паттерны перемещений, зоны притяжения и потоки нужной целевой аудитории.
