Кейс «Пятерочка Доставка»: как преодолеть барьеры, масштабироваться и сделать рост управляемым

Во время самоизоляции сервисы доставки продуктов показали среди потребителей высокую востребованность — рост спроса по итогам 2020 года составил +62,6%. Для сервиса «Пятерочка Доставка» прошлый год также стал временем стремительного роста, который предстояло сделать управляемым и масштабируемым. В кейсе Денис Нуждин, руководитель по маркетингу «Пятерочка Доставка», рассказал, какие вызовы вместе с агентством Artics Mobile Solutions им пришлось преодолеть при продвижении сервиса.

Задачи

Перед командой «Пятерочка Доставка» стояла задача сделать рост сервиса управляемым и масштабируемым. Для помощи в решении этой задачи было привлечено агентство Artics Mobile Solutions, чтобы обеспечить равномерный ежемесячный прирост пользовательской базы приложения «Пятерочка Доставка» не менее чем на 15% за счет привлечения новых клиентов не выше заданного уровня CAC.

Решение

В январе 2020 г сервис «Пятерочка Доставка» был доступен только жителям нескольких районов на юго-западе Москвы, но с марта началось активное масштабирование сервиса и запуск новых городов. Таким образом, к концу 2020 г «Пятерочка Доставка» доставляла более 30 тыс заказов в день в 12 крупнейших городах России.

Для решения поставленной задачи команда запустила гиперлокальные performance-кампании, которые позволили:

  • настроить точечное привлечение клиентов по районам доставки;
  • обеспечить необходимый объем заказов в каждом white- и dark-store;
  • протестировать кластеры аудиторий; отследить эффективность медийных OLV-кампаний.

Этот подход помог преодолеть основные трудности, с которыми столкнулась команда при реализации стратегий.

Управление спросом через локальный таргетинг

На начальных этапах запуска сервиса зона доставки еще не покрывала 100% города. И сложность заключалась в том, что необходимо было таргетироваться не просто на районы, а именно на зоны покрытия радиусом в 2 км рядом с каждой офлайн-точкой, чтобы равномерно нагружать магазины заказами.

Особое внимание уделялось новым магазинам в «Пятерочка Доставка», в которых нужно было растить объем клиентов и заказов. Гиперлокальный таргетинг решал задачу обеспечения конкретных магазинов необходимым объемом заказов.

До тех пор, пока зона доставки не покрывала город полностью, для продвижения использовались только Facebook и Google Ads. Именно на этих рекламных площадках доступны функции супер-геотаргетинга и самый большой набор плейсментов и источников трафика.

Кампании делились на три типа:

1. Таргетинг на широкую аудиторию 18-65 лет в радиусе 2 км от магазина доставки;

2. Отдельные персонализированные кампании по улицам городов;

3. Периодические кампании для роста объема заказов в отдельных зонах доставки.

В ходе кампаний команда пристально следила за гео-релевантностью привлекаемого трафика. Для этих целей было добавлено событие «ошибка адреса», которое сигнализировало о том, что привлеченные с кампании пользователи живут вне зоны доставки. Отслеживание этого события и корректировка настроек кампаний позволили в 2 раза снизить долю ошибок геотаргетинга. Запуск отдельных кампаний по улицам и магазинам доставки позволили гибко и точечно управлять объемом трафика в конкретные зоны доставки.

Такой подход позволил быстро накопить репрезентативный объем данных для дальнейшей оптимизации кампании и выделения наиболее конверсионных сегментов аудитории.

Кластеризация аудиторий городов

В процессе запуска сервиса в новых регионах перед командой «Пятерочка Доставка» стояла задача по работе с факторами, влияющими на решение о покупке: барьерами и драйверами использования сервиса доставки продуктов. Для решения этой задачи было проведено масштабное исследование по всем городам, где работает сервис. В результате исследования было выделено 3 кластера городов в зависимости от спроса на сервис, конкурентной среды и набора барьеров и драйверов их аудитории.

Команда Artics Mobile Solutions применила результаты исследования и разработанную кластеризацию в performance-продвижении «Пятерочка Доставка».

В рамках кластерного подхода необходимо было получать данные о расходе бюджета и продажах в каждом отдельном городе. При этом для повышения эффективности привлечения были запущены объединенные кампании. Но по таким кампаниям достаточно сложно получить четкие данные в разрезе каждого города. И для решения этой задачи, из трекера трафика выгружались сырые данные и соотносились с данными по кампаниям с рекламных площадок для получения корректной разбивки расходов бюджета по городам.

Это позволило оптимизировать кампании и при этом получить наиболее точные данные по каждому городу для последующей аналитики.

Влияние медийных OLV-кампаний на прямые установки

Во время сезонного спада спроса весной и летом и его роста зимой для медийной поддержки запускались OLV-кампании, в течение которых было необходимо точно оценить их влияние на прямые установки. При этом вести кампании на приложение в данном случае технически нельзя.

Чтобы обойти это ограничение, на мобильных устройствах с OLV-кампаний команда вела аудиторию на страницу с редиректом в приложение, а на десктопах ссылка вела на заглушку с QR-кодом. Кроме того, на аудиторию, которая почти полностью досмотрела видеоролик (80-100%), но не установила приложение, запустили ремаркетинг.

Результаты

В результате работы к концу 2020 г удалось увеличить ежедневный объем установок в 16 раз и снизить стоимость первой покупки на 78%.

Оригинал статьи опубликован на AdIndex.ru.

 

Самые важные цифры и новости digital в Telegram: @truedigitalclub