ANG · Argument Next Gen Live demo · v 1.0 --:--:--
01 CENTRAL
Data-платформа для метрополитена

Маркетинг метро,
который зарабатывает
на данных.

ANG объединяет пассажиропоток, рекламный инвентарь, коммерческие площади, мобильное приложение и обратную связь — чтобы маркетинг управлял выручкой, а не только отчётами.

10 минут чтения 8 станций Конкретный план
📺
РЕКЛАМА
🎫
ТУРНИКЕТЫ
📱
МОБ. ПРИЛОЖ.
💬
ОТЗЫВЫ
🏪
АРЕНДА
🚇
СТАНЦИИ
DATA HUB
ANG
02 / 08 Сейчас

Знакомо?

У метрополитена уже есть уникальный актив — ежедневное движение миллионов людей. Но пока данные разрозненны, маркетинг продаёт площади и кампании дешевле, чем мог бы: без точной аудитории, без динамики спроса и без доказуемого эффекта для рекламодателя.

⛓️‍💥
Проблема 01

Десятки систем — ноль картины

АСУ турникетов, провайдер рекламы, POS-системы вендоров, соцсети, мобильное приложение. Каждая — в своём окне, со своим логином и своей таблицей в Excel.

Проблема 02

Отчёты приходят на следующей неделе

Аналитики собирают цифры руками 3–5 дней. К моменту, когда отчёт готов, кампания уже закончилась и менять что-то поздно.

🎯
Проблема 03

Реклама работает вслепую

Кто видит рекламу на «Маяковской» в 18:30? Какая возрастная и доходная группа? Сейчас ответ — «москвичи». Этого не достаточно для рекламодателя, который платит миллионы.

💸
Проблема 04

Деньги остаются на столе

Динамическое ценообразование на рекламу, аренду и сервисы — норма для аэропортов и крупных ритейлеров. В метро это пока невозможно без единых данных.

03 / 08 Решение

Как работает платформа

Без ИТ-сленга. Четыре шага — от сырых данных до решений, которые приносят деньги.

1

Собираем

Подключаемся ко всем системам метро автоматически. Турникеты, кассы, провайдеры рекламы, соцсети, мобильное приложение — всё стекается в одно хранилище 24/7.

2

Наводим порядок

Чистим, объединяем, проверяем качество. Одна станция называется одинаково везде. Одна транзакция — это одна транзакция, а не пять разных в пяти отчётах.

3

Показываем

Дашборды для маркетинга в реальном времени. Без обращения к ИТ. Заходите в браузер — видите всё: потоки, продажи, эффект кампаний.

4

Подсказываем

Платформа сама находит закономерности и предлагает действия: где поднять цену, где снизить, какой формат рекламы работает лучше.

04 / 08 Доказательство

Так уже сделали в мире

Это не теория. Ведущие транспортные операторы уже превратили пассажиропоток, цифровые платежи, станционную рекламу и retail в управляемые коммерческие продукты. Для метро это означает переход от «продажи мест» к продаже измеримой аудитории и сценариев поведения.

London · TfL

Контактная карта Oyster → понимание поведения 10 млн пассажиров

TfL развивает один из крупнейших транспортных рекламных контуров: цифровые носители, кампании по всей городской сети, измеримость аудитории и коммерческое управление инвентарём.

£146m commercial
income 2024/25
Singapore · LTA / SMRT

EZ-Link + ИИ — динамическая аналитика всей системы

Singapore LTA развивает account-based ticketing SimplyGo: поездки, платежи и сервисы становятся цифровым контуром. Для маркетинга это база для сегментации, партнёрских предложений и оценки поведения по маршрутам.

ABT единый цифровой
контур поездок
Hong Kong · MTR

Rail + Property + Retail = единый бизнес

MTR — пример модели Rail + Property + Retail: транспортный поток связан с торговыми площадями, рекламой, станционными сервисами и цифровыми каналами пассажира.

R+P rail + property
business model
Hong Kong · MTR Ads

AI-измерение аудитории для станционной рекламы

В Гонконге MTR Advertising уже тестирует AI audience measurement: компьютерное зрение оценивает поток, направление движения, демографические признаки и вовлечённость у экранов.

AI audience
measurement
SOURCE · TfL Advertising Annual Report 2024/25; LTA / SimplyGo materials; MTR Annual Report; JCDecaux Transport / MTR Advertising AI audience measurement pilot. Цифры и тезисы лучше показывать с первоисточниками в приложении.
05 / 08 Применение

Что изменится в вашем маркетинге

Шесть прикладных сценариев и один flagship — коммерческий паспорт станции. Каждый сценарий можно запустить как отдельный пилот, но максимальный эффект появляется, когда они объединены в единую коммерческую модель метро.

Главная мысль для ЛПР: ANG не “ещё одна BI-система”, а коммерческий слой над метрополитеном. Он помогает упаковать поток пассажиров в продукт для рекламодателей, арендаторов, партнёров и городских сервисов.

Реклама, которая окупается дважды

01
Сейчас
Прайс на рекламу одинаковый круглый год. Кто видит — неизвестно.
После
Динамические цены по станциям и часам. Аудиторные сегменты для рекламодателей.
Рост рекламной выручки за счёт премиальных слотов и доказуемой аудитории

Тепловая карта пассажиропотока

02
Сейчас
Таблицы с задержкой неделю. Невозможно реагировать.
После
Карта в реальном времени по дням, часам, переходам. Можно планировать точно.
Точное планирование акций и кампаний

Аренда и retail у станций

03
Сейчас
Арендные ставки фиксированы, простаивающие места не видны.
После
Ставки привязаны к реальному потоку и среднему чеку. Заполняемость растёт.
Рост дохода от коммерческих площадей

NPS и репутация

04
Сейчас
Жалобы разбросаны по каналам. Тренды видны постфактум.
После
Сводка по всем каналам в один экран. Проблемные станции — сразу.
Рост NPS и лояльности

Эффект событий и кампаний

05
Сейчас
«Кажется, кампания зашла» — без цифр.
После
Точный замер: до / во время / после, с разрезом по станциям и линиям.
Никакого «вслепую» — каждый рубль виден

Персонализация в приложении

06
Сейчас
Все пользователи видят одно и то же.
После
Сегменты по маршрутам и поведению. Релевантные предложения партнёров.
Новый канал монетизации
Сценарий 07 · Flagship

Коммерческий паспорт каждой станции

Для каждой станции: пассажиропоток по часам, портрет аудитории, рекламные носители, арендаторы, события рядом и индекс коммерческого потенциала. Станция перестаёт быть «точкой на схеме» и становится продаваемым медиапродуктом: маркетинг продаёт не «экран на платформе», а пакет аудитории и сценарий контакта.

От продажи мест — к продаже измеримой аудитории
Пример · паспорт станции
«Маяковская» · линия 02
Поток / сутки82k
Аудитория 25–4464%
Премиум-доход71%
Fill rate реклама88%
Активность retail54%
Индекс коммерческого потенциала A+92/100
06 / 08 Цифры

Эффект в цифрах

Оценки ниже — не обещание “из воздуха”, а модель эффекта. На пилоте мы считаем baseline: сколько времени тратится на отчёты, как продаётся рекламный инвентарь, какие станции недомонетизированы и где маркетинг теряет деньги.

до −70%
времени на подготовку регулярной отчётности
с 3–5 дней → до часов
+10–25%
потенциальный рост рекламной выручки
за счёт динамического прайсинга, fill rate и измеримости аудитории
×10
скорость реакции на изменения
от недели — к минутам

Пассажиропоток · Тепловая карта дня

LIVE · ПН 08:00 низкийпик

Доход от рекламы (условно, после внедрения)

100сейчас
108Q1
116Q2
122Q3
125Q4
07 / 08 Безопасность

Безопасно. Надёжно. Понятно.

Платформа спроектирована под требования enterprise: банки, госструктуры, критическая инфраструктура.

Данные никуда не уходят

Платформа разворачивается у вас — on-premise или в защищённом контуре. Соответствие 152-ФЗ и КИИ. Маркетинг получает аналитику и аудиторные сегменты — без выноса персональных данных наружу.

Проверенные технологии, не эксперименты

В основе — стек, который используют крупнейшие банки и корпорации мира. Open-source ядро. Нет vendor lock-in, нет «магических чёрных ящиков».

Растёт вместе с задачами

Сегодня — реклама и поток. Завтра — расписания, безопасность, retail-аналитика, ИИ-сценарии. Платформа спроектирована под рост без переделок.

Внедряем под ключ

Архитектура, развёртывание, обучение команды, сопровождение. Вам не нужен большой ИТ-штат — наша команда остаётся на связи.

08 / 08 Старт

С чего начать

Начинать лучше не с “большой платформы”, а с коммерческого пилота для маркетинга: берём 2–3 источника, 10–20 станций, один рекламный или retail-сценарий и считаем эффект на реальных данных.

01
DISCOVER

Знакомство

Встреча команд, выбор первого направления (например — реклама), фиксация ожиданий и метрик успеха.

1–2 недели
02
PILOT

Пилот

Подключаем пассажиропоток, рекламный инвентарь и продажи/заявки; показываем heatmap, рейтинг станций и модель динамического прайсинга.

4–6 недель
03
SCALE

Результат и масштаб

Считаем экономику: рост fill rate, премиальные слоты, недомонетизированные станции, сокращение ручной аналитики. После этого принимается решение о масштабе.

По итогам

Следующая станция —
обсуждение пилота

30-минутная рабочая встреча: покажем платформу, выберем первый маркетинговый сценарий и согласуем метрики пилота — рекламная выручка, fill rate, скорость отчётности, эффективность кампаний.

Запланировать встречу
Компания
ANG · Argument Next Gen
Опыт
Банки, ритейл, госсектор, промышленность
Развёртывание
On-premise / частное облако