Как вовремя доставленное сообщение увеличивает ROI рекламной кампании на 158%

2022-11-16 09:46:52 Время чтения 7 мин 260

Проблема привлечения внимания офлайн-пользователей к новому продукту или акции бренда заключается не в том, как достучаться до целевой аудитории вообще, а в том, как донести свое сообщение именно тем, кто в данный момент с наибольшей вероятностью купит продвигаемый товар.  Мы в First Data считаем, что идеальный момент — когда покупатель находится в торговом зале.

Это позволяет бренду привлечь к продукту внимание максимально теплой аудитории, тех, кто уже фактически находится в процессе покупки.

Идеальный инструмент — пуш-уведомления. Их отличает адресность, присущая онлайн-инструментам — сообщение показывается конкретному пользователю. Но эффективность этого канала напрямую зависит от того, насколько удачно выбрано время для отправки сообщения.

Почему? Дело в самой механике таких уведомлений: «увидел - прочитал - смахнул с экрана». Если сообщение пришло в тот момент, когда до товара можно дотянуться рукой — вероятность покупки существенно возрастает.

Как Big Data помогает «ухватить время за хвост»

В случае со всплывающими уведомлениями работа ведется большей частью с клиентской базой конкретной торговой сети — ведь доставить пуш можно только тем, у кого установлено приложение ритейлера. Мы изучаем поведение этих клиентов вне магазинов ритейлера, определяем их интересы по покупкам в других местах.

Например, производитель газировки планирует продвигать в торговой сети свой новый продукт. Ему могут быть интересны как те, кто покупает именно его напитки, так и те, кто предпочитает напитки других брендов. Объективную картину покупок каждого такого клиента мы можем получить из транзакционных данных.

Собранный сегмент ЦА делится на тестовую группу, которой будут отправлены уведомления, и контрольную — она необходима для сравнения результатов.

Теперь важно понять, как застать покупателя именно в торговой точке. В описываемых ниже кейсах мы работали с теми, кто заказывал товары с самовывозом из конкретного магазина: именно в тот момент, когда человек придет за покупкой, нужно показать ему сообщение с информацией о новом товаре или акции.

Мы изучили статистику заказов с самовывозом из магазина и посчитали, сколько времени проходит от момента совершения покупки в мобильном приложении или на сайте до появления покупателя в офлайн-магазине или аптеке. В примерах, о которых пойдет речь ниже, этот промежуток составил в среднем 1 час 10 минут.

Когда потенциальный клиент, попавший в итоговую выборку, оформляет заказ с самовывозом, торговая сеть через условные 1 час и 10 минут после заказа отправляет в приложение клиенту пуш-оповещение. Благодаря этому мы де-факто «ловим» покупателя на входе в точку продаж и предлагаем ему купить нужный продукт здесь и сейчас, информируем о текущих акциях и скидках именно в этом торговом центре или аптеке.

Последний этап — замер продаж рекламируемого продукта в тестовой и контрольной группах. Сравнивая полученные результаты, можно получить объективные, измеряемые в цифрах показатели экономической эффективности инвестиций в продвижение.

Детская косметика

Первый пример — кампания по продвижению уходовой косметики для детей. Мы таргетировались на два сегмента целевой аудитории. В первый вошли активные покупатели продвигаемого бренда, а во-второй — мамы с детьми 0+.

Всего было доставлено 104858 уведомлений в приложении в момент посещения магазинов «Детский мир».

Максимальный sales uplift:

  1. среди покупателей бренда — 20,32%
  2. среди мам с детьми 0+ — 20,50%

Показывая уведомление не только постоянным покупателям бренда, но и тем, кто потенциально может быть заинтересован в покупке рекламируемого товара, мы охватили еще один сравнимый по эффективности сегмент и заметно подняли продажи новых подгузников бренда.

Продвижение марки кофе

В данном кейсе нам требовалось увеличить продажи бренда кофе. В качестве целевой аудитории выбрали поклонников растворимого и зернового вариантов этого напитка. Уведомления рассылались на входе в центры торговой сети Metro. Всего было доставлено 135 696 сообщений.

Результаты кампании:

  1. ROI составил 158%
  2. На каждый потраченный рубль прибыль составила 2,58 рублей

Бренд безалкогольного пива

При продвижении марки безалкогольного пива мы ориентировались на два сегмента целевой аудитории: лояльных покупателей бренда и тех, кто регулярно приобретает другие сорта безалкогольного пива. Мы разослали 64 585 уведомлений посетителям Metro в мобильном приложении этой сети.

Рост продаж:

  1. среди аудитории бренда: +38,21%
  2. среди покупателей других марок безалкогольного пива: +40,86%

Ориентируясь на покупателей других марок, бренд привлек к новому продукту даже более заинтересованную аудиторию, чем его собственная. В целом в этом кейсе конверсия в покупку у тех, кто получал уведомление об акции бренда, составила 25%.

* * *

Сочетание Big Data и механики уведомлений в приложении ритейлера — инструмент офлайн-продвижения и повышения продаж с доказанной эффективностью. Но при работе с ним нужны не только правильные данные, но и правильно выбранные время и место для отправки самого уведомления. «Поймать» покупателя в точке продаж можно разными способами. Мы рассмотрели лишь один. Необходимо внимательно изучать свою ЦА, ее поведение и находить наиболее подходящий для каждой конкретной ситуации вариант.