Hi-Tech

Чёрная пума, новогодние влюблённые и «Варежка»

Арт-директор «Яндекс.Такси» о поиске идей для креатива в данных о поездках.

В закладки

Поделиться

Рассказываем, как мы придавали данным цвет, форму и характер — чтобы они рассказывали историю. За год мы в «Яндекс.Такси» запустили четыре рекламных проекта, идеи для которых нашли в данных о поездках: отзывах, маршрутах, статистике.

Данные и город

Медиафасады и костеры

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Сообщения для Екатеринбурга

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

Так это смотрелось в жизни:

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

Продолжили с костерами

Мы раздавали и до сих пор раздаём их в самых популярных городских барах, ресторанах и кафе. Позже мы использовали тот же приём для костеров — подставок под кружки и стаканы. Задача — продвинуть наш номер телефона для заказов: этот способ заказа такси всё ещё популярен.

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

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

Весь набор костеров: для каждого города свой дизайн

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

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

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

764 млн минут ожидания — ролик про влюбленных 56 млн утренних поездок за год — ролик про маму и дочку 122 тысячи поездок с животными

Снимали в ноябре, снега ещё не было. В ролики вложили много сил и времени. 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

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

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

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

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

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

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

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

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

Данные и характеры

Пасхалки в приложении

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

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

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

}},{"title":"\u0414\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0432\u0438\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u043a: \u0435\u0437\u0434\u0438\u043b \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e \u0438 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044e \u0432\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f","image":{"type":"image","data":{"uuid":"0ebc5fd9-ffa9-0831-ad82-90fa643468fe","width":1280,"height":749,"size":374861,"type":"png","color":"ece5f0","external_service":[]}}}] }

{ "items": [{"title":"\u0427\u0435\u0440\u0435\u043f\u0430\u0448\u043a\u0430-\u043d\u0438\u043d\u0434\u0437\u044f: \u0435\u0437\u0434\u0438\u043b \u043c\u0430\u043b\u043e, \u043f\u043e\u0435\u0437\u0434\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0435, \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u0432\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f","image":{"type":"image","data":{"uuid":"39421a18-1024-107a-246f-5fe0bd06a27f","width":600,"height":351,"size":77285,"type":"png","color":"fb4e75","external_service":[]}}},{"title":"\u041f\u0440\u044b\u0442\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440: \u0435\u0437\u0434\u0438\u043b \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e, \u043f\u043e\u0435\u0437\u0434\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u0432\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f","image":{"type":"image","data":{"uuid":"9762e195-b7ab-b281-439d-012b545de5cc","width":600,"height":351,"size":97011,"type":"png","color":"f1ebdb","external_service":[]}}}] }

{ "items": [{"title":"\u0422\u0443\u0440\u0431\u043e\u0446\u0438\u043a\u043b\u043e\u043d: \u0435\u0437\u0434\u0438\u043b \u043c\u0430\u043b\u043e, \u043f\u043e\u0435\u0437\u0434\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b \u043a \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044e \u0432\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f","image":{"type":"image","data":{"uuid":"00bd9ae2-13fe-7b50-c57c-555891d37174","width":1280,"height":749,"size":398643,"type":"png","color":"eed9da","external_service":[]}}},{"title":"\u0414\u0437\u0435\u043d-\u0441\u0442\u0430\u0439\u0435\u0440: \u043f\u043e\u0435\u0437\u0434\u043e\u043a \u043c\u0430\u043b\u043e, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0432\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u044f","image":{"type":"image","data":{"uuid":"822d2cf8-7b38-7e0c-124d-dcc990b0a9c5","width":600,"height":351,"size":97383,"type":"png","color":"fb8548","external_service":[]}}}] }

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

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

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

Люди скринили результаты и выкладывали их в социальные сети

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».

Как работал алгоритм для «такситипа»

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

Кусочек сводной таблицы: три метрики складываются в образ

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

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

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

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

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

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

Статистика для водителей

Но с этими данными другая ситуация. Мы также собрали персональную статистику для водителей и показали её в водительском приложении — «Таксометре». Для водителей количество километров — своего рода достижение, которым они хотят хвастаться.

Поэтому водительскую статистику мы не стали заворачивать в истории и метафоры: оставили как есть и дали возможность поделиться в соцсетях карточкой результатов за год. Если пользователям эта цифра почти ничего не говорит, то водителям она важна, как мы выяснили на предыдущих проектах.

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

Выводы

Разные бренды используют его по-разному: это зависит от их интонации и характера. Данные — такой же инструмент, как слова или фотография. 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.

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

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

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

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать

Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть