Как работа с данными спасет индустрию развлечений

Сергей Сучков

Co-Founder Radario

Расскажите друзьям
Виктория Кравченко
Сергей Сучков

90% покупателей электронных билетов на культурно-развлекательные мероприятия предпочитают приобретать их на официальных сайтах площадок и организаторов.

Это значит, что промоутеры имеют доступ к огромному массиву данных, которые можно и нужно анализировать.

Сергей Сучков, сооснователь компании Radario, рассказал, почему внедрение технологий data-анализа – единственный путь для развития культурно-развлекательного рынка.

Как продаются билеты

Российский рынок электронных билетов устроен биполярно: с одной стороны, на нем до сих пор сильны позиции билетных операторов (Kassir, Ticketland, Bileter, Ponominalu, Parter), с другой – активно развиваются платформы для организации самостоятельных продаж (Radario, TimePad).

При этом промоутеры не ограничиваются выбором одной из сторон: большинство решений для онлайн-продаж на своих ресурсах имеет функционал для подключения сторонних сервисов (к примеру, билеты наших партнеров продаются на «Яндекс.Афише»).

Кроме того, организаторы часто распределяют свои билетные квоты по всем каналам продаж сразу – часть отдают операторам, часть продают на своих сайтах и в социальных сетях. 


Недостатки системы

У такой схемы есть свои недостатки. Самый очевидный – это пресловутые «кладбища логотипов» на афишах событий, когда организаторы указывают все возможные варианты покупки билета, и уже не совсем ясно, что именно рекламируется, само мероприятие или билетные операторы.

Однако куда большая проблема – это невозможность запуска и оценки централизованных digital-маркетинговых кампаний и (что еще важнее) потеря важнейших данных о пользователях, которые должны накапливаться организатором с каждой совершенной транзакцией.


Зачем нужны данные

Несмотря на значительные цифры (к примеру, общий объем прибыли индустрии электронных билетов США агентство IBISWorld оценивает в $5 млрд), мировой рынок билетов заметно стагнирует – с 2011 по 2016 он вырос только на 5%. Схожая ситуация наблюдается и в индустрии развлечений, где идет настоящая борьба за зрителя, где участвуют не только культура, развлечения и спорт, но и телевизионные шоу, видеоигры и смартфоны.

Выход из ситуации видится только таким – аудитории нужно давать то, чего она хочет, а о ее потребностях может рассказать анализ данных (как маленьких, так и больших – то есть Big Data).

Соответственно, чем раньше организаторы мероприятий начнут собирать эти данные, тем быстрее они смогут начать их обрабатывать, изучать, сегментировать и использовать.

Глава международного маркетинга компании DubleDutch Ян Сисманс еще в конце прошлого года спрогнозировал рост интереса к большим данным со стороны ивент-индустрии. По его словам, организация мероприятий – это одна из последних областей, в которой многие решения принимаются, мягко говоря, случайно, и только инструменты глубокого анализа данных способны по-настоящему встряхнуть эту индустрию.


Почему звезды не собирают залы в России

Российские промоутеры, даже из высшей лиги, предпочитают полагаться на случай – отсюда все громкие истории про убытки и мировых звезд, которые по странному стечению обстоятельств «не собирают» залы в России. Хотя, казалось бы, очевидно, что даже горячая ротация хитов на радио отнюдь не гарантирует успешность концерта.

Предпочтения аудитории необходимо изучать более глубоко, используя как собственную базу пользователей, так и, к примеру, статистику стриминговых сервисов и социальных сетей, которая есть в открытом доступе.

Другими словами, каждая наша подписка на страницы музыкантов в социальных сетях, каждая загрузка треков ВКонтакте и каждое прослушивание в Яндекс.Музыке – это данные, говорящие о реальной популярности того или иного артиста, на основании которых организатор может спрогнозировать посещаемость концерта.


Что нужно делать

Сбор и анализ данных, построение портрета аудитории, персонифицированный маркетинг – все это давно и успешно применяется на зарубежном билетном и культурно-развлекательном рынках. Музыкальные фестивали используют данные о предпочтениях слушателей для составления лайн-апа, привлечения спонсоров и организации активностей на площадке.

Музыкальный пример

Яркий пример – фестиваль альтернативной музыки Primavera Sound в Барселоне, который каждый год представляет идеально сбалансированный лайн-ап, в котором находится место и громким хедлайнерам, и группам с историей, и реюнионам, и самым актуальным молодым музыкантам, и совсем экспериментальным коллективам.

Как итог – ежегодно фестиваль увеличивает свою посещаемость, в 2016 году он собрал порядка 200 тысяч человек.

Спортивный пример

Data-анализ помогает спортивным командам заниматься динамическим и прогнозным ценообразованием. Так американский баскетбольный клуб Orlando Magic использует данные для продажи абонементов на сезон и билетов на отдельные матчи. Прогнозный анализ, основанный на поведенческих характеристиках зрителей на протяжении всего сезона, помогает легко определить, кто из держателей абонементов купит его опять, а кому из болельщиков можно продать что-то подороже.

Клуб практикует динамическое ценообразование, учитывая такие факторы, как день недели, погоду, соперника в матче, чтобы определять спрос, гибко менять цены и добиваться максимальной рентабельности инвестиций.

В России подобными историями успеха в спортивной сфере пока могут похвастаться только самые богатые команды – петербургские «Зенит» и СКА, чью работу с аудиторией можно считать эталонной. И это при том что современные облачные решения для анализа данных не требуют огромных вложений для начала работы.

Эти технологии действительно доступны, было бы желание ими воспользоваться.

Наш пример

Можно привести пример небольшого петербургского театра «Мастерская» – точное сегментирование аудитории помогает им повышать продажи и выстраивать программы лояльности.

Театр запускает персонализированные рассылки по своим зрителям исходя из количества покупок и размера среднего чека. Именно этой аудитории предлагаются билеты со скидкой. При этом показатели конверсии таких рассылок в покупку зачастую превышают 50%, поскольку максимально точно попадают в аудиторию.


Что будет дальше

По нашим прогнозам, в России анализ данных начнет активное проникновение в индустрию развлечений и билетов уже в 2017 году – катализатором этого процесса выступит спонсорство.

Тенденция 1

Времена раздутых бюджетов остались пусть в недалеком, но прошлом, бренды начали считать деньги, и организаторам событий пробиться к ним без четкого подкрепленного данными портрета аудитории будет практически невозможно.

Внедрение технологий сбора и анализа данных – это вопрос времени и эволюционного развития. В новом технологичном мире каждый вложенный рубль будет подкреплен данными.

Тенденция 2

Еще одна тенденция связана с обилием информационного шума. Как было отмечено на конференции Native Advertising Days, реклама в интернете начинает раздражать людей не меньше телевизионной и наружной, средний показатель кликов на баннеры составляет всего 0,06%, на 41% в 2016 году выросло количество пользователей, установивших AdBlock.

Это значит, что будущее только и исключительно за персонифицированными предложениями, невозможными без глубокого сегментирования аудитории и выявления ее предпочтений.

Онлайн, облачные решения, большие данные – уже давно не просто модные тренды, а рецепт для выживания в индустрии развлечений и на билетном рынке прямо сейчас.


Материалы по теме:

«Яндекс» запускает платный поисковик для бизнеса

Как выявить рак кожи при помощи камеры смартфона

Специалист по большим данным из штаба Трампа рассказал, что победа была предсказуема

Скоро каждый сможет создать собственную нейросеть

Как стартапы могут использовать данные, чтобы стать умнее

Кейсы: Как работать с большими данными и блокчейном



Комментарии

Комментарии могут оставлять только авторизованные пользователи.
Finopolis 2017
5 октября 2017
Ещё события


Telegram канал @rusbase