Как продавать товары аудитории конкурентов
время публикации: 10:00 25 июня 2024 года
@Freepic
Косметическая компания может лишь предполагать, что женщины тридцати лет пользуются пудрой и тушью для ресниц. Но, когда мы коммуницируем с теми, кто много лет регулярно покупает декоративную косметику других брендов, то гипотеза подтверждается.
Остается лишь понять, как найти аудиторию конкурентов и привлечь ее внимание. Об этом рассказывает Александр Старостин, CEO и сооснователь martech-компании First Data.
Многие компании оперируют лишь собственными данными о клиентах (First Party Data), однако они не знают о покупках людей в других магазинах. Second Party Data, то есть информация о клиентах от компаний-партнеров со схожей аудиторией тоже не гарантирует интерес потребителей к конкретному продукту. Максимально точно определить аудиторию конкурентов помогают Third Party Data — обезличенные данные о сделанных покупках, полученные от поставщиков данных. Это могут быть онлайн-кассы, мобильные операторы и т.д.
С Third Party Data, как правило, работают специальные операторы. Их базы данных насчитывают миллиарды транзакций. Проанализировав их с помощью алгоритмов на основе ИИ, можно выделить любой нужный сегмент аудитории — от любителей покупать еду ночью до людей, которые за последние три месяца обзавелись новой мебелью, или поклонников определенных брендов. Все данные по транзакциям всегда передаются в зашифрованном виде.
Например, в 2022 году, когда многие иностранные компании уходили с российского рынка, отечественные марки одежды старались оперативно выстроить коммуникацию с аудиторией конкурентов. Транзакционные данные помогли выделить сегмент людей, которые были вынуждены искать замену привычным брендам, и показывать рекламу клиентам марок с релевантной аудиторией. Уровень performance-конверсий таких кампаний превышал конверсию органического трафика более чем на 10%. Российские бренды также отмечали значительное увеличение среднего чека.
Аналитика транзакционных данных применима в разных сферах. Например, премиальные бренды косметики также показывали рекламу аудитории западных конкурентов. Кроме того, сегменты покупателей можно расширять за счет дополнительных вводных: добавить тех, кто регулярно тратит на уходовую и декоративную косметику больше определенной суммы (рассчитывается в зависимости от среднего чека бренда) или постоянно посещает премиальные бьюти-салоны. Для аудитории конкурентов важно, во-первых, найти замену брендам, которыми они пользовались долгое время, а во-вторых, акционные предложения также положительно сказываются на продажах.
Читайте также: ТОП-6 ошибок при запуске персонализированных рекламных кампаний
Мало просто показать рекламу товара тому, кто уже покупал аналогичный у других брендов. Важно убедить клиента воспользоваться рекламным предложением. Вот три подхода, которые помогают это сделать.
● Персонализация
Исследование, проведенное Accenture, показало, что подавляющее большинство (91%) людей вероятнее всего купят что-то у брендов, которые создают персонализированные рекомендации и предложения. 90% участников другого опроса признались, что их раздражают рекламные сообщения, которые не имеют к ним личного отношения.
Если мы точно знаем, что человек уже пользуется неким продуктом или услугой, предложение альтернативы само по себе становится индивидуальным. При этом данный компонент можно усилить грамотным креативом.
Например, бренд «Полисорб» тоже показывает рекламу тем, кто раньше уже покупал продукты-сорбенты конкурентов. Поскольку покупки подобных препаратов растут в праздничные даты и в периоды сезонных заболеваний, при разработке рекламной кампании учли временной фактор и разработали тематические слоганы — «Пей “Полисорб”, не теряй лето!» В результате процент доходимости на сайт вырос до 56%, а VTR составил свыше 75%.
Американская компания Amazon в 2023 году запустила сервис «Ваши книги», где покупатели могут отмечать прочитанные книги (они не обязательно должны быть куплены на Amazon) и получать на основе этих данных персонализированные рекомендации, что еще прочесть.
Если клиент часто покупает книги определенного жанра, Amazon будет рекомендовать похожие произведения. Читатели могут пользоваться сервисом как информационным ресурсом, а могут напрямую в Amazon приобретать то, что им понравилось из рекомендованного. Это помогает компании объединять вокруг себя широкую аудиторию конкурентов (как онлайн, так и офлайн ритейлеров) и взаимодействовать с ней с помощью рекомендаций и рекламных предложений.
● Специальные предложения
Акции и скидки остаются прекрасным аргументом, способным убедить клиента попробовать альтернативу привычному продукту.
Допустим, банк хочет вернуть неактивных клиентов — держателей пластиковых карт, которые перестали ими пользоваться и перешли в другие банки. С помощью транзакционных данных можно проанализировать операции «спящих» клиентов в банках-конкурентах, чтобы определить самые частые категории покупок. На основе этих данных, можно создать персонализированные рекламные предложения со скидками и кэшбеком, которые с наибольшей вероятность попадут в интересы аудитории. Реклама, направленная на актуальные запросы «спящих» пользователей, потенциально показывает более высокую конверсию.
Или рассмотрим другой пример, спортивный клуб может показывать рекламу не только в актуальный сезон — в период отпусков, но и использовать данные о покупках. Например, можно выделить аудиторию тех, кто раньше активно посещал клуб, но более шести месяцев не является его клиентом и, с помощью транзакционных данных, проанализировать спортивную активность аудитории. Если клиент оплачивал занятия по йоге, спортивный клуб может предложить ему скидку на занятия по пилатесу или растяжке, а если клиент ходил в студию бокса, ему можно предложить скидку на индивидуальные занятия с тренером.
● Точно выбранное время
Сподвигнуть клиента к покупке может реклама, показанная в нужный момент, так как есть покупки, которые совершаются в определенный период времени, например, новую посуду, постельное белье и декор люди покупают, когда переезжают в новую квартиру или только что обновили ремонт.
Соответственно, компании, исходя из транзакционных данных, могут определять потребителей, которые недавно обновили ремонт или купили недвижимость. Это позволяет производителям определенных товаров предлагать свою продукцию в наиболее подходящий момент. Эффективность такого подхода подтверждается различными кейсами на рынке, и в некоторых случаях конверсия при таком подходе составляет более 40%.
Еще один инструмент, который стал возможен благодаря технологиям, — пуш-уведомления, отправленные в момент, когда клиент находится в торговом центре или магазине, где представлен бренд. Отправленное вовремя оповещение позволяет напомнить потребителю о товаре и предложить привлекательную скидку, чтобы мотивировать его приобрести продукт, не покидая магазин.
Аудитория конкурентов — это люди, которые уже являются потребителями определенного продукта. Транзакционные данные позволяют с ними взаимодействовать не хаотично, а стратегически, делая коммуникацию релевантной для пользователя и эффективной для бренда.
С аудиторией конкурентов можно и нужно работать целенаправленно. Это покупатели, которые не обязательно лояльны только одному бренду. Те, кто регулярно приобретают определенные продукты или услуги — это непосредственные потребители, а значит, вероятность, что реклама попадет в их интересы приближается к 100%.
Косметическая компания может лишь предполагать, что женщины тридцати лет пользуются пудрой и тушью для ресниц. Но, когда мы коммуницируем с теми, кто много лет регулярно покупает декоративную косметику других брендов, то гипотеза подтверждается.
Остается лишь понять, как найти аудиторию конкурентов и привлечь ее внимание. Об этом рассказывает Александр Старостин, CEO и сооснователь martech-компании First Data.
Как найти покупателей конкурентов
Многие компании оперируют лишь собственными данными о клиентах (First Party Data), однако они не знают о покупках людей в других магазинах. Second Party Data, то есть информация о клиентах от компаний-партнеров со схожей аудиторией тоже не гарантирует интерес потребителей к конкретному продукту. Максимально точно определить аудиторию конкурентов помогают Third Party Data — обезличенные данные о сделанных покупках, полученные от поставщиков данных. Это могут быть онлайн-кассы, мобильные операторы и т.д.
С Third Party Data, как правило, работают специальные операторы. Их базы данных насчитывают миллиарды транзакций. Проанализировав их с помощью алгоритмов на основе ИИ, можно выделить любой нужный сегмент аудитории — от любителей покупать еду ночью до людей, которые за последние три месяца обзавелись новой мебелью, или поклонников определенных брендов. Все данные по транзакциям всегда передаются в зашифрованном виде.
Например, в 2022 году, когда многие иностранные компании уходили с российского рынка, отечественные марки одежды старались оперативно выстроить коммуникацию с аудиторией конкурентов. Транзакционные данные помогли выделить сегмент людей, которые были вынуждены искать замену привычным брендам, и показывать рекламу клиентам марок с релевантной аудиторией. Уровень performance-конверсий таких кампаний превышал конверсию органического трафика более чем на 10%. Российские бренды также отмечали значительное увеличение среднего чека.
Аналитика транзакционных данных применима в разных сферах. Например, премиальные бренды косметики также показывали рекламу аудитории западных конкурентов. Кроме того, сегменты покупателей можно расширять за счет дополнительных вводных: добавить тех, кто регулярно тратит на уходовую и декоративную косметику больше определенной суммы (рассчитывается в зависимости от среднего чека бренда) или постоянно посещает премиальные бьюти-салоны. Для аудитории конкурентов важно, во-первых, найти замену брендам, которыми они пользовались долгое время, а во-вторых, акционные предложения также положительно сказываются на продажах.
Читайте также: ТОП-6 ошибок при запуске персонализированных рекламных кампаний
Как расположить к себе аудиторию конкурентов
Мало просто показать рекламу товара тому, кто уже покупал аналогичный у других брендов. Важно убедить клиента воспользоваться рекламным предложением. Вот три подхода, которые помогают это сделать.
● Персонализация
Исследование, проведенное Accenture, показало, что подавляющее большинство (91%) людей вероятнее всего купят что-то у брендов, которые создают персонализированные рекомендации и предложения. 90% участников другого опроса признались, что их раздражают рекламные сообщения, которые не имеют к ним личного отношения.
Если мы точно знаем, что человек уже пользуется неким продуктом или услугой, предложение альтернативы само по себе становится индивидуальным. При этом данный компонент можно усилить грамотным креативом.
Например, бренд «Полисорб» тоже показывает рекламу тем, кто раньше уже покупал продукты-сорбенты конкурентов. Поскольку покупки подобных препаратов растут в праздничные даты и в периоды сезонных заболеваний, при разработке рекламной кампании учли временной фактор и разработали тематические слоганы — «Пей “Полисорб”, не теряй лето!» В результате процент доходимости на сайт вырос до 56%, а VTR составил свыше 75%.
Американская компания Amazon в 2023 году запустила сервис «Ваши книги», где покупатели могут отмечать прочитанные книги (они не обязательно должны быть куплены на Amazon) и получать на основе этих данных персонализированные рекомендации, что еще прочесть.
Если клиент часто покупает книги определенного жанра, Amazon будет рекомендовать похожие произведения. Читатели могут пользоваться сервисом как информационным ресурсом, а могут напрямую в Amazon приобретать то, что им понравилось из рекомендованного. Это помогает компании объединять вокруг себя широкую аудиторию конкурентов (как онлайн, так и офлайн ритейлеров) и взаимодействовать с ней с помощью рекомендаций и рекламных предложений.
● Специальные предложения
Акции и скидки остаются прекрасным аргументом, способным убедить клиента попробовать альтернативу привычному продукту.
Допустим, банк хочет вернуть неактивных клиентов — держателей пластиковых карт, которые перестали ими пользоваться и перешли в другие банки. С помощью транзакционных данных можно проанализировать операции «спящих» клиентов в банках-конкурентах, чтобы определить самые частые категории покупок. На основе этих данных, можно создать персонализированные рекламные предложения со скидками и кэшбеком, которые с наибольшей вероятность попадут в интересы аудитории. Реклама, направленная на актуальные запросы «спящих» пользователей, потенциально показывает более высокую конверсию.
Или рассмотрим другой пример, спортивный клуб может показывать рекламу не только в актуальный сезон — в период отпусков, но и использовать данные о покупках. Например, можно выделить аудиторию тех, кто раньше активно посещал клуб, но более шести месяцев не является его клиентом и, с помощью транзакционных данных, проанализировать спортивную активность аудитории. Если клиент оплачивал занятия по йоге, спортивный клуб может предложить ему скидку на занятия по пилатесу или растяжке, а если клиент ходил в студию бокса, ему можно предложить скидку на индивидуальные занятия с тренером.
● Точно выбранное время
Сподвигнуть клиента к покупке может реклама, показанная в нужный момент, так как есть покупки, которые совершаются в определенный период времени, например, новую посуду, постельное белье и декор люди покупают, когда переезжают в новую квартиру или только что обновили ремонт.
Соответственно, компании, исходя из транзакционных данных, могут определять потребителей, которые недавно обновили ремонт или купили недвижимость. Это позволяет производителям определенных товаров предлагать свою продукцию в наиболее подходящий момент. Эффективность такого подхода подтверждается различными кейсами на рынке, и в некоторых случаях конверсия при таком подходе составляет более 40%.
Еще один инструмент, который стал возможен благодаря технологиям, — пуш-уведомления, отправленные в момент, когда клиент находится в торговом центре или магазине, где представлен бренд. Отправленное вовремя оповещение позволяет напомнить потребителю о товаре и предложить привлекательную скидку, чтобы мотивировать его приобрести продукт, не покидая магазин.
Аудитория конкурентов — это люди, которые уже являются потребителями определенного продукта. Транзакционные данные позволяют с ними взаимодействовать не хаотично, а стратегически, делая коммуникацию релевантной для пользователя и эффективной для бренда.
Александр Старостин,
CEO и сооснователь martech-компании
First Data.
Для NEW RETAIL
0
Последние новости
Самое популярное
- Как Аэропорт Пулково обеспечил высокий уровень сервиса в сезонные пики за счет у...
- Приложение Максидом: как перенести гипермаркет в телефон и увеличить продажи
- Кейс: как за месяц в 3 раза увеличить продажи бытовой химии на Wildberries
- Какие вызовы стоят перед еком-директорами: Топ-5 задач
- Контент-маркетинг: как превращать интерес пользователей в лиды