Wraz z rosnącym znaczeniem tego kanału pojawia się jednak pytanie: jak skutecznie mierzyć jego efektywność? W świecie reklamy detalicznej jednym z najczęściej poruszanych tematów są właśnie kwestie standaryzacji i pomiaru. Nic dziwnego – zmierzenie realnego wpływu reklamy w sklepie jest bardzo złożone. Wynika to z samej natury handlu detalicznego, struktury własności sklepów oraz różnorodnych modeli pomiarowych.
Na szczęście wiele z tych problemów zostało już częściowo uporządkowanych przez organizacje IAB Europe i IAB US.
Dlaczego handel detaliczny jest trudny do zmierzenia?
Mierzenie efektów dowolnej formy reklamy w handlu to wyzwanie samo w sobie. Wpływ na wyniki mają tu bowiem nie tylko same działania marketingowe, ale też takie czynniki jak cena, promocje, opinie klientów czy dostępność produktów. Wszystkie te zmienne dynamicznie się zmieniają, przez co wyniki trudno jest uogólnić.
Dodatkowo każdy sklep jest inny – inna lokalizacja, inny układ, inna liczba klientów. To sprawia, że stworzenie jednego, uniwersalnego modelu pomiaru jest bardzo trudne.
Kto tak naprawdę "zarządza sklepem"?
Jednym z powodów tej złożoności jest pytanie o własność i odpowiedzialność za przestrzeń sklepu. W e-commerce czy w aplikacjach mobilnych zawsze jest ktoś, kto odpowiada za produkt – Product Manager. Taka osoba dba o doświadczenie użytkownika, testuje rozwiązania, analizuje dane i łączy interesy różnych działów.
Tymczasem w handlu stacjonarnym mało który detalista patrzy na sklep w ten sposób. Ekrany czy systemy digital signage traktowane są często jako element operacyjny, a nie przestrzeń, którą ktoś strategicznie „projektuje” pod kątem doświadczenia klienta. Brakuje podejścia produktowego – osoby, która planowałaby spójne doświadczenie zakupowe i potrafiła je przełożyć na konkretne cele biznesowe.
Bez takiego "właściciela sklepu" trudno jest budować jednolite, kompleksowe rozwiązania – a tym samym trudno jest mierzyć ich efekty.
Różne modele pomiarowe
W świecie reklamy retailowej istnieje wiele modeli pomiaru, ale granica między pomiarem medialnym a sprzedażowym często się zaciera. Większość metod opiera się na sprawdzonych modelach znanych z reklamy online lub TV, np.:
- Geo Holdouts – kampania prowadzona w wybranych regionach, z innymi jako grupą kontrolną; porównuje się wzrost sprzedaży.
- Testy A/B – losowy podział klientów na grupy: testową (która widzi reklamę) i kontrolną (która nie widzi), a następnie porównanie wyników.
- Analiza przed/po (Pre/Post) – porównanie sprzedaży przed i po kampanii, z uwzględnieniem sezonowości.
- Matched Market Testing – porównanie dwóch podobnych rynków, gdzie na jednym emitowana jest reklama, a na drugim nie.
- Media Mix Modelling (MMM) – model statystyczny mierzący wpływ wydatków mediowych przy uwzględnieniu innych czynników marketingowych.
Standardy pomiaru reklamy w sklepach
W 2024 roku organizacje IAB Europe i IAB opublikowały pierwsze branżowe definicje i standardy pomiaru dla in-store retail media.
Celem było stworzenie wspólnego języka, jednolitych metod pomiarowych i dobrych praktyk, które pozwolą markom z większą pewnością inwestować w reklamy w sklepach.
IAB skupiło się na czterech głównych obszarach:
- Definicje – precyzyjne pojęcia opisujące elementy reklamy digital w sklepie.
- Formaty – rekomendacje dotyczące typów i miejsc emisji reklam.
- Strefy sklepu (Store Zones) – standardowy podział przestrzeni sklepowej na kluczowe obszary, np. wejście, alejki, kasa.
- Pomiar – wytyczne, jak śledzić, raportować i analizować skuteczność kampanii w różnych formatach.
W praktyce pomiar efektów reklamy w sklepie można prowadzić na trzech poziomach:
- Jednoaspektowo – mierząc wpływ konkretnej taktyki lub nośnika,
- Holistycznie – oceniając, jak działania w sklepie współgrają z resztą działań omnichannel (online i offline),
- Jak wpływa na inne działania poza sklepem i w Internecie oraz jak jest przez nie wpływane.
Z góry na dół
Pomiar Top-Down i Bottom-Up to sposób pomiaru liczby odbiorców, którzy zetknęli się z reklamą w mediach detalicznych w sklepach stacjonarnych, można dokonać za pomocą metod i technologii pomiaru oddolnego lub odgórnego.
Podejście Top-Down:
- Wychodzi od dużych, neutralnych zbiorów danych (np. ruch w sklepie),
- Nakłada współczynniki, by oszacować, jaka część ruchu mogła faktycznie widzieć reklamę,
- Szacuje wielkość audytorium, które miało realną szansę na kontakt z przekazem.
Podejście Bottom-Up:
- Opiera się na czujnikach i technologii wykrywania obecności klientów w czasie rzeczywistym,
- Urządzenia (np. sensory, kamery, LIDAR) rejestrują, ilu klientów znajdowało się przed ekranem w momencie emisji reklamy,
- Pozwala to budować dokładniejsze modele ekspozycji i zaangażowania.
Warto pamiętać, że reklama w sklepie to nie komunikacja 1:1 (jak w digitalu), ale 1 do wielu – komunikat trafia do grupy osób znajdujących się w danym miejscu i czasie.
Najważniejsze statystyki
Ruch w sklepie (Foot Traffic) – podstawowy wskaźnik pokazujący, ilu klientów znajduje się w sklepie i jak się po nim poruszają. Dane te zbierane są z wykorzystaniem sensorów, Wi-Fi, kamer lub innych technologii, a ich analiza pozwala zrozumieć zachowania klientów.
Impresje (Impressions) – w odróżnieniu od internetu, gdzie „impression” to liczba wyświetleń reklamy, w sklepie chodzi o liczbę osób faktycznie narażonych na kontakt z reklamą.
Unikalni odwiedzający i czas spędzony w sklepie (Unique Visitors/Dwell Time) – analiza unikalnych urządzeń mobilnych lub danych z czujników pozwala określić, ilu klientów odwiedza sklep po raz pierwszy, a ilu powraca. Czas spędzony w danej strefie pokazuje poziom zaangażowania.
Wskaźniki zaangażowania (Engagement KPIs) – dzięki anonimowym danym z sensorów można badać takie aspekty jak: czas skupienia uwagi na ekranie, konwersję z przechodnia w osobę oglądającą reklamę, reakcję klientów na różne treści. To znacznie dokładniejsze dane niż sama liczba wyświetleń.
Atrybucja sprzedaży (Sales Attribution) – łączenie danych sprzedażowych z danymi o ekspozycji reklamy pozwala zrozumieć, czy reklama realnie wpłynęła na zakup (np. wzrost sprzedaży marki lub kategorii).
Współczynnik konwersji (Conversion Rate) – określa skuteczność kampanii w przekładaniu kontaktów reklamowych na zakupy.
Strefy reklamowe w sklepie (In-Store Media Zones)
IAB wraz z 14 europejskimi operatorami retail media (m.in. Ahold Delhaize, Tesco Media, MediaMarkt, Douglas, Kingfisher) opracowało podział sklepów na pięć stref, w których reklama może spełniać różne funkcje w zależności od etapu ścieżki zakupowej:
1. Strefa 1 – przestrzeń przed sklepem (Exterior)
2. Strefa 2 – wejście i okolice wejścia (Entrance/Out of Category)
3. Strefa 3 – kasy (Checkout)
4. Strefa 4 – alejki (In-Aisles)
5. Strefa 5 – inne i strefy powiązane (Other/Connected Store) – np. kawiarnie, banki, punkty obsługi klienta.
Ten standardowy podział ma pomóc markom lepiej planować, gdzie i w jakim celu emitować reklamy – np. inne komunikaty przy wejściu, inne przy półce, a jeszcze inne przy kasie.
Co się dzieje, gdy pomiar jest nieprecyzyjny?
Brak skutecznych metod pomiaru może mieć poważne konsekwencje:
- Nieefektywne wydatki mediowe – marki mogą przepłacać za kampanie, które nie przynoszą efektu, lub nie inwestować wystarczająco w te, które faktycznie działają.
- Zaburzona strategia omnichannel – brak wiarygodnych danych ze sklepów prowadzi do nadmiernego skupienia na kanałach online.
- Utracone możliwości optymalizacji – bez danych trudno modyfikować kampanie w czasie rzeczywistym i wyciągać wnioski na przyszłość.
Na co jeszcze zwrócić uwagę przy analizie danych?
- Poza klasycznymi metrykami coraz większe znaczenie mają wskaźniki zaangażowania: czas uwagi, długość przebywania w strefie, interakcje.
- Badania opinii klientów i analiza danych z POS mogą pomóc w ocenie skuteczności poszczególnych stref lub ekranów.
- Prywatność i zgoda użytkownika to coraz ważniejszy temat – detaliści muszą zapewniać pełną transparentność i zgodność z przepisami.
- Oczekiwania interesariuszy – marketerzy, marki i sieci handlowe często patrzą na efektywność z różnych perspektyw, dlatego zestaw metryk musi być elastyczny.
Lista wskaźników
| Wskaźniki/KPI | Definicja | Odpowiednik online | Znaczenie w kontekście sklepowym |
| Ruch w sklepie | Liczba klientów w sklepie, w strefach lub przy ekranach | Ruch na stronie | Mierzy potencjalny zasięg sklepu – ilu klientów ma kontakt z przestrzenią, w której emitowana jest reklama. Pozwala zrozumieć, jak zmienia się natężenie ruchu w różnych godzinach, dniach lub lokalizacjach. |
| Wyświetlenia reklamy (Ad Impression) | Liczba potencjalnych ekspozycji danego komunikatu reklamowego dla pojedynczych osób w sklepie. Nie oznacza to, że każda osoba faktycznie obejrzała reklamę – chodzi o możliwość kontaktu z przekazem w momencie, gdy reklama była emitowana, a klient znajdował się w jej zasięgu. | Impresja (Ad Impression) | Pomaga ocenić realny zasięg kampanii. W przeciwieństwie do online, gdzie zlicza się każde wyświetlenie pliku reklamowego, w sklepie liczy się tylko kontakt z faktycznymi klientami obecnymi w danym miejscu. Wymaga walidacji działania ekranu – np. czy ekran był włączony, nieuszkodzony, i czy reklama faktycznie się wyświetliła. |
| Konwersja reklamy (In-Store Conversion) | Wskaźnik pokazujący, ilu klientów pod wpływem reklamy dokonało zakupu. Mierzy bezpośredni wpływ kampanii na sprzedaż w danym sklepie lub regionie. Często opiera się na analizie przyrostowej (incremental sales), czyli różnicy między sprzedażą z kampanią a sprzedażą oczekiwaną bez niej. | Współczynnik konwersji (Conversion Rate) | Pokazuje, czy reklama w sklepie rzeczywiście przekłada się na zakupy. Może obejmować: wzrost liczby klientów, wzrost liczby zakupów lub wzrost wartości koszyka. |
| Unikalni klienci (Unique Shoppers) | Liczba pojedynczych osób, które odwiedziły sklep w określonym czasie. Dane zbierane są na podstawie unikalnych identyfikatorów urządzeń mobilnych, kart lojalnościowych lub innych źródeł. Pozwala rozróżnić nowych i powracających klientów. | Unikalni użytkownicy (Unique Visitors) | Pomaga zrozumieć strukturę ruchu w sklepie – ilu klientów odwiedza go po raz pierwszy, ilu wraca, a także jak często. Dostarcza wiedzy o lojalności i zaangażowaniu klientów w przestrzeń sklepową. |
| Czas przebywania w zasięgu reklamy (Dwell Time) | Średni czas, jaki klient spędza w obszarze, w którym może zobaczyć reklamę (np. przy półce, w alejce, przy ekranie). Pokazuje potencjał zaangażowania – im dłużej klient przebywa w zasięgu reklamy, tym większe prawdopodobieństwo, że ją zauważy i zapamięta. |
Viewability Length or Engagement |
Pozwala ocenić, jak interesujący lub przyciągający uwagę jest przekaz reklamowy. Wskaźnik ten jest kluczowy przy porównywaniu efektywności różnych lokalizacji i kreacji reklamowych. |
| Wskaźniki wizualnego zaangażowania (Visual Engagement KPIs) | Statystyki analizujące poziom interakcji i uwagi klientów w stosunku do wyświetlanych treści. Obejmują m.in. średni czas patrzenia na ekran, współczynnik przechodniów, którzy faktycznie spojrzeli na ekran, oraz poziom konwersji z zainteresowania w zakup. | Impresja (Ad Impression) | Dzięki danym z czujników, kamer lub technologii rozpoznawania ruchu można zrozumieć, które reklamy przyciągają uwagę i jak klienci reagują na różne komunikaty. To kluczowy krok w kierunku mierzenia jakości, a nie tylko ilości kontaktów reklamowych. |
| Atrybucja sprzedaży (Sales Attribution) | Proces łączenia danych o emisji reklamy z danymi sprzedażowymi, by określić, w jakim stopniu kampania wpłynęła na decyzje zakupowe. | Atrybucja sprzedaży (Sales Attribution) | Umożliwia pełne powiązanie działań marketingowych z wynikami sprzedaży. Dzięki temu marki mogą analizować skuteczność kampanii z perspektywy przychodu, a nie tylko zasięgu czy widoczności. |
| Brand Lift | Wskaźnik pokazujący wzrost sprzedaży produktu lub marki powyżej oczekiwanego trendu, spowodowany ekspozycją reklamową. | Brand Measures | Pomaga ocenić długofalowy wpływ kampanii – czy reklama w sklepie wpłynęła na postrzeganie marki, a nie tylko na krótkoterminową sprzedaż. |
Podsumowując, pomiar skuteczności reklamy w sklepach stacjonarnych to wciąż rozwijająca się dziedzina. Dzięki nowym standardom IAB i coraz lepszej technologii (czujniki, analityka Wi-Fi, integracja z danymi sprzedażowymi) marki zyskują jednak coraz większą pewność, że ich inwestycje w retail media przynoszą realne, mierzalne rezultaty – zarówno w sprzedaży, jak i w budowaniu doświadczenia zakupowego klienta.
