|
Подготовили очередную подборку кейсов для вдохновения. На этот раз поговорим про то:
«585*Золотой»: оценка влияния онлайн-рекламы на офлайн-покупкиНастройка O2O-атрибуции во время масштабных кампаний к «Черной пятнице» и Новому году позволила отследить более 30 тыс продаж в офлайн-точках по итогу онлайн-кампаний. В чем суть: основная доля продаж ювелирной сети «585*Золотой» приходится на офлайн-магазины. При этом во время сезонных акций бренд проводит масштабные онлайн-кампании, и чтобы оценить их эффективность и оптимизировать кампании сети, команда настроила О2О-атрибуцию. В результате бренд выяснил, что пользователи совершили более 30 000 покупок в офлайн-магазинах после взаимодействия с рекламными объявлениями в интернете, а ДРР составил 3%.
Как это работает: в качестве одной из площадок для запуска флайта был выбран myTarget. Таргетировались на новую аудиторию (по интересам, конкурентам, lool-alike) и на существующих, так называемых «заснувших» пользователей, которые когда-то покупали у бренда, но делали это давно. Отслеживание покупок в магазинах после старта кампании происходило через инструмент «Офлайн-конверсии». На площадке настроили опцию для атрибуции визитов пользователей, которые видели рекламные объявления кампании. В качестве источника данных об офлайн-покупках использовали данные CRM-базы «585*Золотой» (телефоны + сумма заказа). Поскольку площадка при загрузке данных хеширует их, подобрали ключ и уже после этого настроили учет конверсий. В счет брали только последнее взаимодействие с рекламой. В результате увидели, что некоторые кампании, приносившие по 5-10 онлайн-заказов, давали более 200 офлайн-заказов. Почему это работает: офлайн-трекинг и ориентир на последнее взаимодействие с рекламой помогли не только оценить, насколько кампания эффективна в рамках продаж, но и вовремя оптимизировать кампании и найти объявления, которые приносили больше конверсий.  Стратегия кампании была подобрана так, чтобы проработать максимальное количество аудиторий по разным таргетингам — это помогло выйти на пользователей, которые наверняка совершат покупку. Если говорить про O2O-атрибуцию, то была проделана большая работа — мы отформатировали данные миллионов пользователей, чтобы понять, насколько digital-реклама была эффективной. Также мы увидели, какие аудитории и таргетинги сработали лучше всего.  Мария Самойлова, специалист по таргетированной рекламе Artics Internet Solutions |
«Додо Пицца»: временный таргетинг и меню к завтраку, обеду и ужинуИспользование временного таргетинга позволило показать потребителю релевантное объявление с меню в зависимости от времени суток — для завтрака, обеда или ужина, — и достичь снижения CPA на 41%. В чем суть: команда сети пиццерий «Додо Пицца» выстроила гипотезу, что пользователи заказывают доставку на завтрак, обед или ужин. В рамках одного из запусков протестировали временной таргетинг: запустили тематические баннеры с предложениями по меню для разного времени суток в Instagram Stories. Тестовые группы имели положительную динамику и сработали эффективнее других групп. Как это работает: команда performance-маркетинга провела анализ меню «Додо Пиццы» и разделила его на предложения для обеда, завтрака и ужина. Для каждого сделали отдельный баннер и разделили объявления по времени показа:
Ориентиром послужил распорядок дня среднестатистического жителя города. Это позволило определить время суток, на которое приходится большее количество покупок по выгодной цене. Каждому временному промежутку соответствовал персонализированный креатив с уникальным предложением.
На Android-устройствах в группе lunch удалось снизить CPA на 41%, а для iOS-устройств лучшие показатели были у группы breakfast, CPA сократился на 34%. Почему это работает: сегментирование по времени позволило выйти к потребителю с персонализированным сообщением и показать предложение, которое его заинтересует. Временной таргетинг особенно эффективен при продвижении услуг доставки готовой еды. Например, человек просыпается утром, хочет позавтракать, открывает ленту в социальной сети и видит релевантное предложение — рекламное сообщение с завтраком, которое его скорее всего заинтересует и заставит совершить конверсию.  Евгений Коротаев, руководитель проектов Artics Mobile Solutions |
«Петрович»: повышение онлайн-продаж с помощью аналитики больших данныхДанные об офлайн-покупках и онлайн-поведении пользователей позволили выявить интересы потенциальных клиентов, выйти к ним с точным предложением и в результате повысить онлайн-продажи на 15%. В чем суть: во время дачного сезона DIY-ритейлеру «Петровичу» важно было охватить максимальное число новых пользователей и продвигать товары для дома и дачи, доступные в интернет-магазине. Команда проанализировала собственные данные о запросах потребителей и запустила digital-кампанию с таргетингом по интересам и персонализированными товарными предложениями. Для оценки влияния рекламы на реальные покупки провели исследование, которое показало, что товары покупали лучше после взаимодействия с рекламой, а сами онлайн-продажи выросли на 15%. Как это работает: ритейлер объединил данные об офлайн- и онлайн-поведении потенциальных покупателей. Это помогло определить их интересы и разделить аудиторию на сегменты: дачников, тех, кто интересовался строительством или мебелью, изучал статьи о ремонте. Для каждого сегмента подготовили рекламные баннеры и видеоролики с персонализированным товарным предложением и запустили таргетированную рекламу. Так, например, те, кто изучал тему строительства, видели предложение о покупке лестницы, плитки или линолеума; тем, кто интересовался мебелью, показывали рекламу дверей, сантехники и т.д. Для оценки эффективности кампании провели A/B-тестирование — сравнили покупки двух групп пользователей: тех, кто посмотрел рекламу в интернете, и тех, кто ее не видел. Оказалось, что потребители, которые видели рекламное сообщение в интернете, покупают на 15% лучше. Почему это работает: алгоритмы, использованной в продвижении технологии, анализировали интересы пользователей и принимали решение о показе релевантного баннера каждому сегменту аудитории. Вероятно, как и у многих DIY-продавцов, большая часть продаж ритейлера приходилась на физические точки, поэтому сбор информации об офлайн-поведении покупателей помог собрать правдивые и точные данные, которые можно было использовать дальше. При сопоставлении этой информации с онлайн-данными бренд ориентировался не только на данные внутри своей экосистемы — интернет-магазин, взаимодействие с digital-рекламой и т.д. Ставку сделали на поиск поведенческих паттернов во вне — какими статьями интересуется человек, хочет ли он сделать ремонт. Это помогает создать и показать персонализированное предложение, а также коммуницировать с аудиторией, которая только похожа на клиента компании, а значит, масштабироваться вне сформированного спроса.  Иван Круглов, руководитель проектов Artics Internet Solutions |
