Клиент: сеть ювелирных гипермаркетов SUNLIGHT
Рекламные каналы:
– реклама в социальных сетях,
– SMS-рассылка
Основные цели кампании:
– увеличить количество покупок в офлайн магазинах компании
– увеличить количество скачиваний мобильного приложения
– понять, насколько сильно влияет SMS-рассылка на покупку
– проанализировать рекламную стоимость скачивания приложения
Подход:
У нас было две гипотезы по двум каналам рекламы – SMS-рассылкам и баннерам в социальных сетях:
Первая гипотеза: с SMS-рассылкой конверсия в покупку у клиентов выше, чем без нее.
Казалось бы очевидно, что с использованием SMS-рассылки конверсия в покупку будет выше. Но все не так однозначно. Тест, в котором одной части отобранного Big Data сегмента аудитории отправляют SMS, а с другой частью сегмента никак не взаимодействуют, важен: по нему можно отследить эффективность именно SMS-рассылки как канала рекламы. Всегда есть небольшая вероятность, что достаточно каких-то других каналов – наружной рекламы или телевизионной рекламы, например. И если все так, от SMS можно отказаться. Для этого и нужные тесты.
Вторая гипотеза: реклама в социальных сетях с помощью данных, собранных BIG DATA МТС, снизит стоимость скачивания приложения больше, чем на 10%.
Нашей задачей было сформировать гипотезы по аудиториям, разделить на группы абонентов, получающих рекламу, провести тесты кампаний и масштабировать успешные кампании.
Как мы тестировали сегменты аудиторий?
Провели две рекламные кампании в декабре 2019 года с помощью двух каналов – SMS-рассылки и баннеров в социальных сетях.
Первую кампанию таргетировали на мужчин 25+ c высоким доходом в городах присутствия SUNLIGHT и женщин 25+ в городах присутствия бренда. Кампанию проводили перед Новым годом.
Тест 1: Одной группе мужчин 25+ с высоким доходом отправили SMS, второй – нет. У первой группы конверсии в покупку больше в 2 раза.
Тест 2: Одной группе женщин 25+ отправляли SMS, другой – нет. У первой группы конверсия в покупку в 1,3 раза больше.
Вторую кампанию проводили в социальных сетях – показывали баннеры аудитории абонентов МТС на площадках My Target, Facebook*, Instagram* (*деятельность Meta Platform Inc. запрещена на территории РФ).
И аудитории, схожей с аудиторией SUNLIGHT, собранной с помощью площадок MyTarget, Facebook*, Instagram* (*деятельность Meta Platform Inc. запрещена на территории РФ). Задача была – получить N установок за X рублей.
Тест 3: таргетировали рекламное сообщение на аудиторию абонентов МТС на площадках MyTarget, Facebook*, Instagram* (*деятельность Meta Platform Inc. запрещена на территории РФ) и схожие с аудиторией SUNLIGHT аудитории. Лучший результат по скачиваниям показали Facebook* и Instagram* (*деятельность Meta Platform Inc. запрещена на территории РФ).
Тестирование сегментов аудиторий дало нам четыре вывода:
1. SMS-рассылка дала хорошую конверсию в покупку на всех аудиториях (в 2 и 1,3 раза)
2. Сегменты аудитории для показа баннеров, собранные с помощью Big Data МТС, сработали лучше, чем собранные с помощью площадок MyTarget, Facebook*, Instagram* (*деятельность Meta Platform Inc. запрещена на территории РФ).
3. Скачивание приложения через рекламу в социальных сетях, в сегментах, собранных с помощью данных, собранных Big Data MTS, дешевле на 18%, чем планировалось (N скачиваний за X – 18% рублей).
4. Хорошую конверсию по скачиванию мобильного приложения показала кампания в Facebook (деятельность Meta Platform Inc. запрещена на территории РФ). Конверсия пользователя в скачивание приложения лучше в десять раз в сравнении, например, с площадкой My Target.
Вывод по кампаниям:
Для эффективной работы важно тестировать сразу несколько разных аудиторий: готовые сегменты сервиса МТС Маркетолог, кастомные сегменты, собранные, с помощью Big Data МТС. Все на небольших бюджетах.
Дальше – замерять результат согласно целям бизнеса (звонки, покупки и т.д.) И только после этого масштабировать кампании с лучшими результатами. Иначе есть риск слить бюджет клиента.
Кейс SUNLIGHT– тот случай, когда аудитории Big Data показали хороший результат во всех каналах. С 2020 года мы продолжаем кампании по схеме: тесты – замеры результатов – масштабирование.