В результате ROI выросло в четыре раза
Перед командой Ehrmann и Initiative стояла задача настроить таргетированную рекламу йогурта Epica с учетом покупок, которые люди могут совершить в категории бренда в ближайшее время. Как в итоге удалось увеличить ROI в четыре раза по сравнению со средним бенчмарком за 2022 год, команда проекта рассказала Sostav.
Цели и задачи
Epica — это йогурты с высоким содержанием белка, линейка бренда представлена большим разнообразием вкусов: от клубники до экзотического киви-фейхоа. Компания-производитель Ehrmann и агентство Initiative поставили перед собой цель построить знание о продукте, укрепить его имидж, а также стимулировать покупки данного бренда в торговых сетях «Магнит» и Х5 Group — «Пятёрочка» и «Перекрёсток».
Методология сбора сегмента «завтрашние покупатели»
Отличительной характеристикой размещения стало таргетирование на специальный сегмент «завтрашние покупатели». Это те пользователи, которые с большой вероятностью в ближайшее время совершат покупку в категории рекламируемого бренда. Выбор сегмента обусловлен тем, что реклама, которую показывают незадолго до покупки, лучше вспоминается пользователем и сильнее влияет на выбор.
Анна Королёва, бренд-менеджер группы Epica&«Мама Лама» (Ehrmann):
Сейчас одна из сложных задач для бренда из нашей категории — это пробиться через рекламный клаттер и привлечь внимание покупателей. Мы понимаем, насколько важно стать тем брендом, который потребитель увидит непосредственно перед совершением покупки в магазине. Таргетирование на сегмент «завтрашних покупателей» позволяет работать с наиболее лояльной аудиторией в категории, а также качественно прогнозировать продажи и в моменте оптимизировать рекламную кампанию
Сегмент формируется с помощью математической модели, которую разработали в ADV Tech (группа АДВ). Используя различные параметры из данных по продажам в программах лояльности ритейлеров «Магнит» и Х5 Group, модель позволяет прогнозировать вероятность покупки в категории для конкретных пользователей и показывать рекламу самым релевантным из них.
Данные из программ лояльности собираются в обезличенном хешированном виде и только при получении согласия со стороны клиентов торговых сетей.
Площадка и формат размещения
Размещение проходило в MyTarget с использованием «Мультиформата». Метчинг аудитории от внешнего сегмента и ритейлера на этих площадке и платформе составляет до 90%. К тому же, СРМ и цена продакшена креативов значительно ниже, чем при запуске видеоформатов, что позитивно влияет на гибкость в подходе и окупаемость рекламных инвестиций.
Размещение было разделено на три геокластера: Европейская часть (города с населением более 250 тыс. человек), Москва и Московская область, Санкт-Петербург и Ленинградская область, Сибирь (города с населением более 500 тыс. человек).
Как оценивать эффективность
Оценивали два равных по количеству дней периода:
● тестовый период — когда пользователи видят рекламу;
● контрольный период — период до запуска рекламной кампании.
Сегмент пользователей также делится на две группы, полностью идентичных между собой по покупательскому поведению в период до проведения рекламной кампании, — контрольная и тестовая группы. Они «выравниваются» поставщиком данных на основе множества параметров, таких как оборот, средний чек, количество визитов в магазин, частота посещений, регион посещений, количество чеков и так далее.
Главным результатом в отчете является uplift — разница между приростом в контрольной и тестовой группах.
Результаты кампании
Для сравнения приводим аналитику по размещениям на сегменты «завтрашних покупателей» на основе данных двух крупных ритейлеров.
Результаты размещения на данных ритейлера 1:
● ROI 2,92*;
По основным метрикам кампания принесла:
● 47 тыс. дополнительных продаж в штуках;
● 2 млн дополнительных продаж в рублях;
● привлечено дополнительно 9,7 тыс. покупателей.
Результаты размещения на данных ритейлера 2:
● ROI 1,2*;
По основным метрикам кампания принесла:
● 21 тыс. дополнительных продаж в штуках;
● 1,15 млн дополнительных продаж в рублях;
● привлечено дополнительно 3,7 тыс. покупателей;
*Показатель ROI рассчитывается на основе стоимости продукции, по которой товар продается в сети ритейлера.
Елена Абаева, старший менеджер данных ADV Tech (группа АДВ):
За годы работы с данными ритейлеров мы выработали ряд методик, которые позволяют получать для наших клиентов положительный ROI в 95% кампаний. Таргетинг по методологии сбора «Завтрашние покупатели» — это сравнительно новый подход ADV Tech, который позволяет брендам коммуницировать с наиболее лояльной аудиторией, которая находится буквально в шаге от совершения покупки. Вместе с командой проекта мы анализируем изменения различных бизнес-показателей и видим, как реклама повышает реальные продажи.
Оптимизация размещений в разных регионах
Также оценили вклад каждого региона в общий результат с помощью дополнительных исследований Dialog.X5/Targeting и DMP «Магнит».
Во всех геосрезах кампания показала инкрементальный прирост и положительный ROI разной величины (ROI от 1,31 до 5,98). Только в одном регионе не удалось окупить рекламные инвестиции. Но с помощью анализа нашли точки роста. Областью для оптимизации в данном регионе стала рекламная частота, которая должна быть ниже, чем по остальным кампаниям. Команда приняла такое решение на основании внутренних исследований о влиянии частоты на ROI.
Также наблюдали высокий органический прирост продаж бренда в данном регионе (в контрольной группе он составляет рост на 150%, в тестовой — на 160%). Uplift в этом регионе — выше среднего (на 10% процентных пунктов). Это свидетельствует о том, что аудитория в данном гео отлично реагирует на рекламное сообщение и активно приобретает товар после взаимодействия с рекламой.
Увеличению ROI будет также способствовать усиленная дистрибуции продукта в сети в этом регионе и более заметное расположение товаров на полке магазина.
Екатерина Борисевич, директор по работе с клиентами Initiative (группа АДВ):
Таргетинг по методологии сбора «завтрашние покупатели» позволил не просто простимулировать продажи бренда Epica, но и точно оценить эффект по каждому размещению с детализацией по конкретному гео. Мы очень рады, что за годы успешного сотрудничества с клиентом у нас сложились доверительные отношения, что позволяет совместно тестировать совершенно новые для рынка подходы и инструменты.
После получения результатов кампании, было принято решение продолжать размещение на сегмент «завтрашних покупателей» на always on (AON) основе. При этом для улучшения результатов в AON-размещении и достижения бизнес-показателей клиента компания с регулярной периодичностью проводит анализ продаж в каждом регионе и вносит корректировки в процессе кампании.
Дмитрий Потапов, руководитель направления консалтинг продукта Dialog.X5/Targeting (X5 Group):
Мы высоко оцениваем достижения коллег в анализе результатов кампании с помощью платформы Dialog.X5. Приятно видеть, что наши партнёры, пользуясь продуктами платформы, получают новые компетенции, что позволяет им самостоятельно разрабатывать новые решения, дающие возможность эффективно управлять рентабельностью рекламных кампаний. С нашей стороны, мы всегда стремимся предоставлять исчерпывающие ответы на новые возникающие запросы наших клиентов по проведённым рекламным кампаниям.
Анастасия Кирилова, менеджер по развитию бизнеса Data&Insight («Магнит»):
Мы видим перспективы в построении подобных моделей и подходов в таргетировании. Именно для этих целей в мае «Магнит» запустил собственный сервис DataLabs. Радостно, что на нашем рынке есть компании, которые не боятся экспериментировать, а также агентства, способные использовать весь потенциал предоставляемых ритейлерами данных.