Очередная подборка кейсов для вдохновения. Сегодня кейсы-призеры главной маркетинговой премии Effie Awards 2021, и в них о том, как последовательно работать с большим массивом данных и получать результат, как оценить эффективность рекламных кампаний с блогерами, оптимизировать кампании согласно сезонному спросу и геймифицировать процесс инвестирования.

AliExpress: data-driven подход к планированию и оценке продаж от медийных блогерских кампаний

Последовательная работа с данными позволила увеличить оборот продаж в период распродаж ко Дню Холостяка на 18,1%, а также охватить на 142% больше уникальной ЦА без увеличения исходного бюджета.

В чем суть: В неделю акций, приуроченных ко Дню Холостяка, перед командой AliExpress стояла задача увеличить объем продаж на маркетплейсе. Одним из рекламных каналов, работающих на решение задачи, стали кампании с блогерами. Нужно было выбрать релевантный сплит блогеров с максимальным охватом ЦА и разработать методологию для оценки эффективности кампаний с ними. В результате последовательная работа с большим объемом данных и разработанная методология оценки позволили увеличить оборот продаж на 18,1% и охватить на 142% больше уникальной ЦА без увеличения исходного бюджета.

Как это работает: На первом этапе нужно было подобрать релевантных блогеров. Для этого команда собрала более чем 3 млн подписчиков групп AliExpress в соцсетях в единую базу и нашла профили этих пользователей в Instagram. Далее по всем найденным профилям были проанализированы подписчики — команда хотела понять, на кого из блогеров подписана аудитория AliExpress. В результате первичного отбора выделили 70 релевантных блогеров.

Медиа-оптимизация учитывала объем и пересечения ЦА и стоимость интеграций. С учетом этих данных команда вторично отобрала блогеров уже по типам контента с максимальным присутствием целевой аудитории, в результате чего получился список из 24 блогеров, с которыми команда и заключила партнерство.

Вторая часть кампании заключалась в оценке ее эффективности. Сначала команда создала 2 выборки:

1. тестовая выборка: подписчики блогеров, публиковавших рекламный контент в рамках кампании 11.11;

2. контрольная выборка: подписчики похожих по контенту блогеров, не публиковавших рекламный контент в рамках кампании 11.11.

Затем команда убрала пересечения двух множеств, обогатила выборки открытыми контактными данными и соединила их с CRM-базой AliExpress, в которой уже оказалось более 400 тыс пользователей. И чтобы финально оценить влияние кампаний с блогерами на продажи, команда зафиксировала поведение покупателей в обоих выборках до старта продаж. А для этого с помощью статитистических моделей проанализировала исторические данные собственной CRM-базы, которые в результате показали, что отличия в покупательском поведении до старта кампаний с блогерами по многим параметрам (количество транзакций, средний чек, выручка и тд) были минимальны. А значит, кампании с блогерами сработали.

Почему это работает: Самая большая проблема медийных кампаний с блогерами — оценить, как они повлияли на увеличение объема продаж. Сложность оценки заключается в следующем: нет единого инструмента, который позволил бы оценить эффективность, блогерские промокоды утекают в сеть и охватывают не всю ЦА, а на продвижение акции работали несколько рекламных каналов сразу. Но статистическая модель, обогащенная историческими данными CRM-системы, позволила сопоставить поведение пользователей до начала кампании и после и сделать вывод, что оно не отличалось ни по количеству покупателей, ни по выручке, ни по другим параметрам. Внутренние данные позволили изучить влияние РК даже на отдельные сегменты аудитории: например, что среди аудитории блогеров было 38% мужчин, но они дали 82% экономического эффекта.

«Отривин»: использование big data для оптимизации таргетингов видеокампании

Программный код, который позволял оптимизировать кампании согласно сезонности, позволил увеличить Ad Recall на +78%, а объем продаж в деньгах на 12%.

В чем суть: Сезон простуд — период, когда взлетают и спрос, и конкуренция. Команде необходимо было найти решение, которое позволило бы наиболее эффективно донести коммуникацию о бренде «Отривин» до потребителя в нужный момент, повысить объем продаж в высокий сезон и вовлеченность аудитории при низкой стоимости рекламного контента. И как результат удержать лидирующие позиции и нарастить долю бренда «Отривин» на рынке. Решением стала видеокампания, запущенная с помощью созданного специально для кампании программного кода «Триггератор» с несколькими уровнями оптимизации. В результате инструмент позволил увеличить Ad Recall на +78%, а объем продаж в деньгах на 12%, а также снизить СРМ на 21% и CPV на 32%.

Как это работает: Вместе с Google команда создала инструмент «Триггератор», код которого ежедневно анализировал данные по заболеваемости в стране и присваивал региону соответствующий статус риска. Данные по заболеваемости поступали из «Прогноза простуды»: это проект бренда, который выглядит, как карта России с прогнозом по 10-бальной шкале на ближайшие 10 дней для каждого региона.

Данные инструмента автоматически поступали в рекламный кабинет, и на основе полученных данных в режиме реального времени «Триггератор» прогнозировал спрос и распределял бюджет и частоту показа разных креативов по разным регионам на YouTube. Креативы автоматически показывались персонально каждому потребителю. Для региона с высоким уровнем заболеваемости устанавливали максимальную ставку. При этом при каждом уровне риска заболеваемости система показывала пользователю соответствующее уникальное сообщение. Например, в дождливый день с высоким риском заболеть ролик предлагал подготовиться к возможной болезни.

Почему это работает: Согласно исследованию Google, 69% людей идут за лекарственным препаратом уже в первый день после того, как почувствовали, что они заболели. Отследить, в какой конкретно момент это произойдет — сложно, а запускать кампанию на все регионы одновременно — невыгодно, так как сезон простуды и гриппа ограничен по времени и неравномерен с точки зрения регионов.

Разработанный же специально для кампании программный алгоритм «Триггератора» позволил автоматически отслеживать сезонность на основе данных «Прогноза простуды» и в режиме реального времени оптимизировать кампании согласно полученному прогнозу заболеваемости.

«Тинькофф Инвестиции»: геймификация инвестирования

Обучающий курс с геймификацией позволил компании занять 47% рынка в России при 10 млн частных инвесторов и получить 112 млрд руб на брокерских счетах.

В чем суть: Несмотря на то, что «Тинькофф Инвестиции» — самый молодой брокер на рынке, с 2018 года подразделение стало первым на рынке по числу клиентов. Перед брокером стоял ряд задач: познакомить широкую аудиторию с новым для страны продуктом, изменить паттерны финансового поведения, привив финансовую грамотность, а также научить людей как можно больше зарабатывать. Задачи осложнялись тем, что ЦА брокера не обладает большими доходами. Решением стал обучающий курс с механиками геймификации, который позволил повысить вовлеченность пользователей и получить 1 200 000 клиентов, прошедших курс в приложении. Сейчас из 10 млн частных российских инвесторов 4,5% относятся к «Тинькофф Инвестициям».

Как это работает: Сначала команда сегментировала аудиторию и для каждого сегмента с помощью опросов выделила стереотипы, которые удерживали потребителей от инвестирования. Далее создала ролики, которые разрушали эти стереотипы и отрабатывали страхи. Например, пользователям, которые хранят свободные деньги на депозите и ничего с ними не делают, объясняли, что это невыгодно. Еще один ролик был направлен на продвинутую аудиторию, которая уже пробовала инвестировать, но пока находится в неактивном состоянии.

Затем, чтобы привлечь аудиторию к продукту, команда создала обучающий курс с подарками за прохождение уроков: за каждый пройденный урок дарили в подарок акции крупнейших компаний. При прохождении всего курса можно было сформировать портфель акций стоимостью до 25 тыс руб. На всем пути обучения команда поддерживала и направляла пользователя: например, если человек не знал, что купить, дарили ему акцию.

Уроки были составлены в короткой и понятной форме, не требовали много времени, а покупать акции можно было прямо с мобильного телефона без посещения брокерских компаний и подписания сложных бумаг. Команда также развивала сообщество в социальной сети для инвесторов «Пульс», где пользователи рассуждали, какие акции лучше купить. Это позволило повысить вовлеченность аудитории.

Почему это работает: Команда максимально упростила традиционно трудоемкий и сложный процесс инвестирования, превратив его в игру. Полную вовлеченность пользователей простимулировала геймификация с гарантированными подарками. Наконец, кампания широко освещалась с помощью целой экосистемы рекламных каналов: ТВ-рекламы, видеокампаний на YouTube, подкастов, Telegram-канала, push- и e-mail-рассылок. Всего команда запустила 6 кампаний с конца 2018 г по февраль 2021 г, которые позволили ей стать брокером № 1 на рынке.

Самые важные цифры и новости digital в Telegram: @truedigitalclub