×

Как мы оптимизировали рекламные кампании для Rocket даже лучше, чем ожидали

Работая с Raketa, команда newage. создала и реализовала диджитал-стратегии по медийным кампаниям, которые увеличили релевантную аудиторию, количественные и качественные показатели мобильного приложения Raketa.

6 января 2021 | Автор статьи: Алексей Лях

Кейс медийная реклама доставки еды

Raketa — первый сервис доставки в Украине, работающий в формате Foodtech 2.0. Он начал работу в марте 2018 года, еще до прихода в Украину Glovo, Uber Eats и Bolt Food, но долгое время был доступен только в Днепре. С выходом на всеукраинский уровень, компания столкнулась с сильной конкуренцией. Но повышенный интерес к доставке в условиях карантина помог Raketa привлечь новых клиентов, выполнять больше заказов и стать одними из лидеров рынка. Опыт Raketa показывает, почему правильные стратегии и оптимизация рекламной кампании дают больший результат, чем огромный бюджет.

Работая с Raketa, команда newage. создала и реализовала диджитал-стратегии по медийным кампаниям, которые увеличили релевантную аудиторию, количественные и качественные показатели мобильного приложения Raketa. Нашей задачей было оптимизировать и оценить эффективность инструментов, чтобы лучше понять интересы и сценарии поведения пользователей. 

Наша команда выполнила эту задачу за три флайта в мае, июне и сентябре-октябре 2020 года. Мы добились максимального охвата в самых крупных городах страны: Киеве, Днепре, Львове, Харькове, Виннице и Одессе. Для реализации стратегии использовали модель See-Think-Do(Care). По ней уровень конверсионной воронки зависит от нашей оценки того, насколько пользователь готов совершить покупку.

Используя эту модель, мы:

  • закрывали наиболее горячий спрос;
  • подогревали сегменты выше по воронке, с меньшими намерениями к покупке;
  • закрепляли образ бренда в сознании пользователей:
  • анализировали медийные кампании конкурентов.

Чтобы познакомить пользователя с брендом и повысить его узнаваемость, мы сосредоточились на видеорекламе для YouTube в форматах TrueView, Bumper, Discovery. А также использовали баннеры для увеличения охвата и контакта на пользователя.

Мы разделили аудиторию на горячую, теплую и холодную. В каждой из них был свой подход, инструменты и KPI. На горячем уровне мы использовали более конверсионные форматы и модели закупки, чем выше мы поднимаемся по воронке, тем больше наша цель менялась от конверсионных KPI «здесь и сейчас» на медийные показатели того, что человек увидел нашу рекламу, заинтересовался и скачал/зашел на сайт спустя некоторое время.

Инфографика для используемой стратегии:

стратегия See-Think-Do(Care)

Согласно этой стратегии, мы разделили нашу целевую аудиторию на такие сегменты: 

  • пользователи с интересом к ecommerce;
  • пользователи с интересом к еде и ресторанам;
  • пользователи приложений такси;
  • look-a-like аудитория пользователей Raketa;
  • люди, работающие на фрилансе/удаленке.

Аналитика рекламной кампании

Помимо стратегий, мы применили метод Целостного Анализа, чтобы отслеживать отсроченные (post-view и cross-device) взаимодействия пользователей с приложением, которые генерируются медийной рекламой. 

Мы имели дело механикой привлечения пользователей, в которой данные по клику были просто неприменимы — посетитель без приложения Raketa на телефоне сначала направлялся в AppStore или Google Play и только после установки приложения начинал взаимодействовать с рекламой. Поэтому мы отслеживали post-view конверсии, ведь проходит некоторое время между установкой приложения и решением человека воспользоваться им, то есть сделать заказ. 

Мы определили окно в 7 дней как оптимальный период для отслеживания отложенных конверсий. Именно post-view и cross-device данные составили подавляющую часть отслеженных нами конверсий и использовались для оптимизации площадок, креативов и аудиторий.

поствью анализ медийной рекламы
анализ кросс-девайсных конверсий
postview crossdevice анализ

Из графиков видно, что доля post-view и cross-device данных составила более 98% от анализируемых данных по конверсии пользователей с рекламного показа для взаимодействия с приложением рекламодателя. Рекомендуем отслеживать эти показатели, иные данные дадут точно не правильную картину. 

Частота

Анализ дополнительных данных (post-view+cross-device) позволил определять наиболее выгодные частоты для рекламного контакта с пользователем, принимая во внимание стоимость отложенных конверсий. Так, например, для размещений на YouTube в формате trueview, важно было отслеживать частоту как на уровне форматов, так и всей кампании:

*CPA — коэффициент.

охваты по частоте

При анализе данных, мы видим четко выраженный коридор частот приносящих максимум полезных действий при оптимальных затратах. Такой анализ позволил оптимизировать частоту для каждого рекламного формата, аудитории и устройства.

Аудитории

Post-view и cross-device данные позволили определить самые эффективные сегменты аудитории, базируясь не просто на количестве генерируемых переходов, но и на активных действиях, генерируемых пользователями непосредственно в приложении. Так для iOS наиболее эффективным сегментом оказался «пользователи имеющие интерес к e-commerce». Среди IOS он единственный дал полезный трафик.

Исследование активности и глубины конверсии среди аудитории определило

сегмент пользователей, которые были заинтересованы в темах, связанных с ресторанным бизнесом. Среди них пользователи IOS делали больше заказов и чаще устанавливали приложение, чем пользователи Android. Выделенный сегмент людей, которые предпочитают заказ такси общественному транспорту в равной доле поделили между собой долю переходов и полных конверсий.Также отметим, что среди пользователей IOS, люди с  интересом к ecommerce показывают высокий уровень глубоких конверсий.

Форматы

Когда мы начали продвигать услуги, то расширяли охват за счет использования разнообразных форматов:

  • видео на YouTube;
  • брендинг страниц;
  • видео в онлайн-кинотеатрах и т. д.

Дополнительно эти форматы разделили на мобильные и десктопные. Во время проведения анализ кампании от флайта к флайту, мы отошли от деления форматов в зависимости от устройства и сконцентрировались на мобильных девайсах за счет повышения ставок. 

Мы поняли что десктоп работает хуже — даже с учетом, что мы глубоко все трекаем, мобильная реклама показывала лучшие результаты. Хотя это очевидно, но мы склонны проверять — часто очевидные вещи не подтверждаются, поэтому проверяли.

В мобайле мы осознанно тестировали и повышали ставки, хоть это и удорожало контакт, но делало его более качественным. И это нормально — оптимизация не означает выбор исключительно в пользу дешевых решений. Задача оптимизации — дать лучший результат и сэкономить только на том, что не ведет к потере эффективности. Здесь важно уметь отследить и выбрать эти оптимальные решения, что подтверждается на приведенном примере.

В ходе дальнейших тестов, для нас стала очевидна эффективность deep-линков. Изначально мы отправляли пользователей на при-лэнд, откуда уже пользователи могли выбирать перейти им в App Store или Google Play. Устранив этот дополнительный шаг на пути пользователя к установке, мы улучшили показатели.

Результаты и выводы

Применение целостного анализа дало следующие результаты: 

  • в 75 раз оптимизировали кампании по количеству установок от тех, кто контактировал с рекламой (от первой недели к последней), на это потребовалось 3 флайта, более 15 этапов оптимизации и анализа результатов (чаще, чем раз в неделю)
  • Снизили стоимость привлеченного пользователя в 15 раз.

Эффективность нашего подхода превзошла ожидания клиента, поэтому в какой-то момент мы приостановили рекламу, чтобы клиент мог перестроить логистику под возросший объем заказов. Уже существующий маркетинговый бюджет, заказчик перенаправил на привлечение курьеров. Так что в результате нашей рекламной кампании выросло не только количество активных покупателей и пользователей приложения, но и штат курьеров 🙂

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *


Читайте также ...
Кейс MOYO. Как определить эффективную частоту показа рекламы
Кейс MOYO. Как определить эффективную частоту показа рекламы

MOYO — один из крупнейших игроков украинского ecommerce. Компания работает в высококонкурентной среде и входит в пять ведущих лидеров электронной коммерции в Украине.

Читать дальше >
Как улучшить эффективность медийных кампаний
Как улучшить эффективность медийных кампаний

Товарные объявления в поисковой рекламе ведут прогретого клиента прямиком к покупке. Но клиент прогревается не сам по себе.

Читать дальше >
Дашборд newage. 2021: как автоматизировать работу медийного агентства
Дашборд newage. 2021: как автоматизировать работу медийного агентства

Представим мечту любого маркетолога. Вы придумали кампанию, сформулировали стратегию, сделали креативы и первичную настройку… А потом жмете кнопку «Сделать хорошо»

Читать дальше >
Украина, Киев, 03057
ул. Дегтяревская 33а, оф. 6/3
e-mail: info@newage.agency
+380 (68) 641-64-68