Когда знаешь, где найдешь, где потеряешь: 4 кейса о том, как увеличить возврат инвестиций в рекламу с помощью предиктивных технологий

Работая в сфере digital, мы все время что-то ищем, будь то упущенная конверсия или варианты уменьшения цены за клик, новых клиентов или расположения уже постоянных.  Мы запускаем новые компании, проводим А/Б тестирования, постоянно генерируем новые идеи и используем новые возможности.

A что, если бы можно было заглянуть в будущее и узнать, кто из посетителей вероятнее всего совершит покупку в ближайшие 7 дней? Как бы изменились рекламные стратегии в этом случае? 

Технология Predictive AD Audiences от Insider умеет обрабатывать огромные массивы данных и создавать пользовательские сегменты, которые учитывают поведение клиентов в будущем. Создаваемые сегменты полностью готовы к использованию на сторонних площадках: в рекламных кабинетах Яндекс и Google, на Facebook и в других каналах. 

За счет выделения наиболее привлекательных сегментов эффективность кампаний возрастает многократно, а бюджеты на рекламу — снижаются. 

 

Один из способов применения Predictive AD Audiences — использование сегментов с наиболее высокой вероятностью покупки для оптимизации кампаний в Google Adwords и Яндекс.Директ. 

Классический ремаркетинг предполагает, что вы «догоняете» рекламой всех пользователей, которые побывали у вас на сайте. Как правило, при этом им показываются либо товарные объявления, либо напоминания о незавершенной покупке. 

Технология Predictive AD Audiences позволяет настроить показ ремаркетинговых кампаний только для тех пользователей, которые наиболее склонны к совершению покупки, не откручивая рекламу на все прочие сегменты. При этом улучшаются показатели по каналу платного трафика в целом.

Представляем вам 4 кейса, которые демонстрируют высокую эффективность этой технологии в разных отраслях. 

Мультибрендовый онлайн-гипермаркет с более чем 1 миллионом визитов ежемесячно (название бренда не разглашается).

Задача: Увеличение возврата инвестиций в рекламу.

Решение: анализ данных о покупателях, уже собранных на сайте, ранжирование пользователей с присвоением им L2P (Likelihood to Purchase)-баллов, идентификация новых пользователей и их real-time сегментирование в зависимости от количества присвоенных им L2P-баллов, создание сегмента аудитории с высокой вероятностью покупки, передача сегмента в Adwords и Яндекс Директ для динамического ремаркетинга.

 

Результат: По итогам теста бренд зафиксировал рост возврата рекламных инвестиций на 499,72% и конверсии на 254,56% по сравнению с контрольной кампанией. 

Турецкий бренд декоративной косметики FlorMar, основанный в 1972 году, с 1998 году реализует свои продукты более чем в 60 странах мира (Иран, Румыния, Украина, Польша, Гана, Алжир, Венесуэла и Россия).

Задача: увеличить доходность рекламной кампании ко дню Святого Валентина

Решение: анализ данных о покупателях, создание сегмента аудитории с высокой вероятностью покупки, передача сегмента в Adwords для динамического ремаркетинга.

 

Результат: рост конверсии на 1054,55%, увеличение возврата инвестиций в рекламу на 122,82%, снижение стоимости транзакции на 81,12% по сравнению с контрольной кампанией. 

В данном случае результаты превзошли все ожидания, так как связи с низким чеком рекламные компании партнера прибыли практически не приносили. В итоге FlorMar принял решение использовать Likelihood to Purchase и другие алгоритмы в остальных кампаниях AdWords, FB и на сайте.

Официальный дилер автомобилей FIAT 

Задача: Увеличение заявок на тест-драйв на сайте

Решение: так как для партнера был важен не факт совершения транзакции, что в данной сфере, конечно же, невозможно, а снижение стоимости лида, алгоритм Likelihood to Purchase был использован, как Likelihood to Convert. Далее сегмент аудитории с высокой вероятностью конверсии передавался в Adwords для динамического ремаркетинга.

 

Результат: по итогам кампании был зафиксирован рост конверсии на 152,8% и снижение стоимости лида на 69,39% по сравнению с контрольной кампанией.

DeFacto является одним из ведущих брендов в сфере одежды и моды в Турции с момента открытия первого магазина в 2005 году. Помимо онлайн-канала, у них более 400 розничных магазинов в 22 странах.

Задача: Увеличение эффективности и доходности рекламных кампаний. 

Решение: Сегмент аудитории с высокой вероятностью конверсии (Likelihood to Purchase) передавался в Adwords для динамического ремаркетинга.

 

Результат: по итогам кампании был зафиксирован рост конверсии на 24,36% и увеличение возврата инвестиций в рекламу на 37,40%. Приятным бонусом стало снижение стоимости транзакции на 26,83% по сравнению с контрольной кампанией.

Главное понимать, что технология не уменьшает стоимость, а повышает доход. 

Технология Predictive AD Audiences показывает в динамике ваших покупателей с самым высоким потенциалом. Удостоверившись, что вы уделяете этой аудитории достаточно внимания, вы получите максимальный доход.

Поскольку относительно вашего общего трафика выявляемая аудитория совсем невелика, вы, конечно, будете тратить меньше, в сравнении со своим обычным бюджетом AdWords. Но это вовсе не означает, что вы должны его уменьшать. Наоборот, правильнее будет увеличивать свой рекламный бюджет, поскольку таким образом вы стимулируете рост прибыли. Нужно создавать новые стратегии для привлечения посетителей, увеличения своей доли на рынке и расширения воронки продаж. 

И пусть Likelihood to Purchase откроет вам мир пользователей, действительно готовых совершить покупку в течение следующих 7 дней!