Кейс книжной сети «Читай-город»: как тестировать сегменты целевой аудитории

Единственный способ узнать, какой сегмент в рамках рекламной кампании отработает лучше, — это протестировать несколько вариантов и сравнить результаты. Почему важно проверять разные гипотезы и как это делать, объясняем на примере кейса МТС.

Тестирование целевой аудитории

Есть много способов собрать сегмент целевой аудитории с помощью Big Data МТС. Например, можно комбинировать социально-демографические параметры с готовыми сегментами по интересам. На текущий момент в личном кабинете МТС Маркетолога их более 250. Также можно сформировать кастомный сегмент по запросу, проанализировав потребительские привычки абонентов МТС. 

Единственный способ узнать, какой сегмент в рамках рекламной кампании отработает лучше, — это протестировать несколько вариантов и сравнить результаты. Почему важно проверять разные гипотезы и как это делать, объясняем на примере кейса МТС для сети книжных магазинов «Читай-город».

Содержание статьи
  1. Задача
  2. Решение и механика
  3. Как проходило тестирование гипотез
  4. Два этапа рекламной кампании
    4.1. Тестирование
    4.2. Масштабирование
  5. Топ-3 сегмента, которые отработали лучше всего по показателю CR
  6. Выводы

Задача

«Читай-город» — самая большая в России сеть книжных магазинов и интернет-магазин. Представители «Читай-города» обратились за рекламной кампанией с целью повысить продажи в розничных точках.

Тестирование целевой аудитории от МТС Маркетолог

Решение и механика

Заказчики решили привлекать клиентов в книжные магазины с помощью скидки на всю продукцию из ассортимента. Срок действия скидки — месяц. В качестве рекламного инструмента были выбраны таргетированные SMS:

  • Это эффективный способ охватить широкую аудиторию. По данным МТС Маркетолога, 98% абонентов читают SMS в первые минуты после получения.
  • В отличие от диджитал-рекламы, промокод остаётся в телефоне у абонента. Пользователь сможет применить скидку, когда у него будет время съездить в магазин.

В тексте SMS была ссылка. Когда абонент переходил по ней, он попадал на страницу со штрихкодом, который давал право на скидку. Этим штрихкодом можно было воспользоваться при покупке книг и других товаров в офлайн-точке. 

В текст сообщения была вставлена ссылка на штрихкод, так как это удобный способ оценить эффективность рассылки. Отслеживая метрику CTR (Click through rate), можно видеть первичную реакцию пользователей на предложение. 

Таким образом, уже на этапе клика можно увидеть, какие сегменты аудитории отрабатывают наиболее эффективно, и в дальнейшем делать упор именно на них. Также для каждого сегмента был сделан отдельный штрихкод: это позволило построить воронку и выяснить, какие гипотезы отработали лучше в плане покупок.

Как проходило тестирование гипотез

В медиаплане был зафиксирован ключевой целевой показатель — CR (конверсия из SMS в покупку). Чтобы найти наиболее конверсионные сегменты и достигнуть поставленного KPI, было протестировано 6 гипотез.

Для каждой гипотезы команда Big Data МТС собрала сегмент целевой аудитории. Пользователи, которые попали в определённый сегмент, с большой вероятностью:

  • Сегмент №1. Интересовались книжными магазинами недавно (горящий спрос).
  • Сегмент №2. Интересовались книжными магазинами в течение последних месяцев.
  • Сегмент №3. Регулярно совершают покупки в книжных магазинах (онлайн + офлайн).
  • Сегмент №4. Являются клиентами «Читай-города».
  • Сегмент №5. Читают электронные книги.
  • Сегмент №6. Делают покупки в розничных книжных магазинах.

Все сегменты были собраны на основе обезличенных и агрегированных данных абонентов МТС. 

Кроме того, в рамках каждой гипотезы была запущена одна рекламная кампания на Москву, и вторая — на другие города РФ, в которых есть розничные точки книжной сети «Читай-город». В Big Data МТС предположили, что поведение целевой аудитории в столице и в регионах может отличаться: спрос на оффер (скидку) может быть выше или ниже в зависимости от локации. Команде было интересно проследить этот момент, чтобы наиболее эффективно работать с бюджетом рекламной кампании. Здесь также опирались на CTR.

Чтобы добавить ссылку в сообщение, использовался сокращатель ссылок от МТС Маркетолога. 

С его помощью можно привести любую ссылку к виду: 

Тестирование гипотез целевой аудитории

Важно, что сокращатель позволяет отследить клики из сообщений на стороне МТС Маркетолога. То есть в данном случае не нужен доступ к сторонним сервисам аналитики, чтобы увидеть CTR рассылки.

Рекламная кампания проходила в два этапа

Первая часть запуска — тестовая

Половина от заложенного на кампанию бюджета была вложена в отправку сообщений по всем гипотезам из медиаплана. Через несколько дней после отправки SMS Big Data МТС и «Читай-город» проанализировали данные по кликам, а также по покупкам, которые мы видели благодаря использованию промокодов. Интересно, что информация о покупках стала поступать вскоре после запуска рассылки. Пользователям понравилось предложение: они поспешили в магазины, чтобы воспользоваться скидкой. 

  • В итоге на первом этапе рекламной кампании удалось выделить наиболее эффективные сегменты аудитории. Основная тенденция была следующая: чем выше был CTR сегмента, тем больше покупок совершали абоненты. Также в рамках этого кейса было выявлено, что во всех гипотезах аудитория регионов была более активной в плане CTR. Показатель составил от 0,5% до 5,5%.

Второй этап — масштабирование

Оставшийся бюджет был распределен на рассылку только по наиболее эффективным сегментам целевой аудитории. Результаты по кликам и покупкам на втором этапе кампании подтвердили те результаты, которые были получены во время тестового запуска.

Топ-3 сегмента, которые отработали лучше всего по показателю CR

Первое место: аудитория, которая предпочитает покупать книги в розничных точках

С помощью Big Data МТС можно найти целевую аудиторию по потребительским привычкам: например, тех, кто с большой вероятностью по выходным заказывает еду на дом или часто арендует электросамокаты. 

В рамках этого кейса найдены пользователи среди 65 млн абонентов МТС, которые с большой вероятностью предпочитают покупать книги именно в офлайн-магазинах. 

Это сегмент был собран следующим образом:

  • Получение обезличенных и агрегированных данных о клиентах книжной сети «Читай-город», которые покупали книги в рознице. 
  • После этого аналитики определили закономерности и с помощью технологии look-alike собрали похожий сегмент среди абонентов МТС, которые дали согласие получать рекламную рассылку.

По количеству конверсий в покупку этот сегмент оказался на первом месте — показатель CR из SMS составил 5%. Это в несколько раз выше целевого показателя. Однако по метрике CTR эта гипотеза уступила второму сегменту — клиентам книжных магазинов сети «Читай-город».

Второе место: клиенты книжных магазинов сети «Читай-город»

В качестве одного из сегментов для рассылки были собраны текущие клиенты «Читай-город», которые с большой вероятностью:

  • заходили в интернет-магазин «Читай-город»;
  • пользовались приложением «Читай-город»;
  • ранее совершали покупки в онлайне и офлайне.

Этот сегмент оказался на втором месте по эффективности: конверсия из SMS в покупку составила 4%, что тоже выше целевого показателя в несколько раз. Хотя по метрике CTR именно этот сегмент показал лучшие результаты. 

Такой активный отклик доказывает необходимость работы с собственной базой. Аудитория, которая знакома с брендом, хорошо реагирует на выгодные предложения.

Третье место: «горячий» интерес к книжным магазинам

Третья гипотеза — это абоненты МТС, которые на текущий момент с большой вероятностью интересуются книжными магазинами. 

Как Big Data МТС формирует такие кастомные сегменты:

  • Составляет список сайтов по нужной тематике. В рамках данного кейса это были интернет-порталы, на которых можно купить книги.
  • Анализирует обезличенные и агрегированные данные об интернет-активности пользователей.
  • Определяет пользователей, у которых с большой вероятностью появляется интерес к этим ресурсам в период рекламной кампании.

Другими словами, рассылку получают абоненты, у которых сейчас скорее всего есть потребность в книгах. Несмотря на то, что в данном кейсе этот сегмент занял только третье место, он показал хорошие результаты. Конверсия из SMS в покупку составила 2,5%, что также выше целевого показателя.

Выводы

Рекламная кампания полностью окупилась. Благодаря грамотно собранным сегментам на базе Big Data МТС, а также тестированию гипотез и совместной работе с клиентом по анализу эффективности рекламной кампании, результаты оказались намного лучше запланированных. Средняя конверсия из SMS в покупку составила 3%. 

Общий тренд на объединение онлайн- и офлайн-инструментов успешно показывает себя во многих инструментах. Казалось бы, SMS-рассылки — достаточно привычная история привлечения клиентов. Однако на этапе планирования, конечно, было опасение, что продавать таким образом в рознице — не самая простая задача. Совместными усилиями и действительно партнёрской работой были найдены рабочие гипотезы, каждая из которых дала результат, который можно масштабировать и улучшать.
Ольга Ягубян, руководитель группы продвижения в социальных сетях сети книжных магазинов «Читай-город»

 

Когда позволяет бюджет, нужно обязательно тестировать несколько гипотез. Если вы планируете потратить на рекламную кампанию от 100 000 рублей, то менеджеры МТС Маркетолога готовы помочь с её запуском. Они предложат сегменты для тестов и расскажут, как эффективно распределить бюджет, чтобы добиться максимальных результатов. 

Оставить заявку на SMS-рассылку

МТС МаркетологТаргетированные SMS-рассылки,
реклама в соцсетях,
CPA-реклама и programmatic
О сервисеТаргетированные SMSSMS по своей базе PROТаргетированный обзвонРеклама в соцсетяхProgrammatic-рекламаCPA-рекламаИсследованияRCSМедиаСправкаКонтактыРаскрытие информацииДокументы ПАО «МТС»Политика обработки cookiesКомплаенс и деловая этика