Императорский Монетный Двор столкнулся с вызовом: как привлечь новую аудиторию и эффективно масштабировать продажи. С помощью PIM.Data (входит в экосистему PIM Solutions) компания не только нашла новые сегменты потребителей, но и оптимизировала свои рекламные стратегии, снизив стоимость привлечения клиентов. Узнайте, как использование современных технологий помогло найти ключевые аудитории для уникальных коллекционных медалей и монет.
Клиент
Императорский Монетный Двор — дистрибьютор РФ по реализации ценных монет и медалей. Продукт ориентирован на аудиторию с интересом к истории, коллекционированию и тематической атрибутике.
Проблематика
Продуктами, которые продает ИМД, интересуется достаточно узкая целевая аудитория. Более того, у каждой продаваемой коллекции имеется своя особая аудитория, которая может вообще не пересекаться с аудиториями соседних коллекций. Поэтому аудитория привлекается не на один общий сайт, а на лендинги, посвященные конкретным продуктам, что дополнительно осложняет ее привлечение.
Компания хорошо умеет удерживать своих клиентов, но эффективных каналов для привлечения новых клиентов становится все меньше. Соответственно, у ИМД стояла задача на проверку гипотез для дальнейшего масштабирования.
Период РК
С октября по декабрь 2024 г.
Цель
С помощью больших данных протестировать гипотезы клиента.
Реализация
Для тестирования гипотез ИМД обратился к сервису PIM.Data (входит в экосистему PIM Solutions). База сервиса содержит обезличенные сведения о 59 млн профилей, которые сделали более 400 млн заказов и ежемесячно пополняются примерно 5 млн новых заказов. Каждый профиль содержит подробные данные:
- географические (город, улица и прочее);
- социодемографические (пол, наличие детей, животных, автомобиля и прочее);
- поведенческие (средний чек, выкуп, тип доставки и прочее).
PIM.Data умеет выделять сегменты аудитории по многим параметрам и их сочетаниям, что позволяет подбирать актуальную базу потенциальных клиентов для любого интернет-магазина.
Логика сбора сегментов
Чтобы подобрать качественную аудиторию для тестирования, PIM.Data запросила у ИМД обезличенную выборку аудитории, которая показала лучшие результаты по покупкам и конверсии в постоянного покупателя. Полученную выборку проанализировали несколькими путями: посмотрели, в каких категориях товаров покупатели совершали покупки, а также проанализировали регионы проживания и долю выкупленных заказов. Далее с использованием специальной математической модели и ручных методов обработки были сформированы профили покупателей, что помогло сформулировать несколько инсайтов.
Проведенная работа позволила, разделить аудиторию на три когорты, исходя из их паттернов поведения:
- Религиозная аудитория — пользователи, покупавшие религиозные товары (иконы, ладанки, церковные одежды и другие), в основном женщины.
- «Энтузиасты» — пользователи, охотно приобретающие нишевые товары, рекламируемые по ТВ (паровые швабры, кастрюли, спиннинги, гидропонные установки и другие).
- Патриотическая аудитория — пользователи, интересующиеся исторической литературой, флагами, военными памятными медалями и другими товарами с патриотической символикой.
Далее по этим сегментам была проведена рекламная кампания в «Яндекс Директе».
Результаты тестирования
- Религиозная аудитория показала CPO (стоимость привлечения одной продажи), сравнимый с базовой аудиторией на стандартных таргетингах рекламной площадки. При этом средний чек у привлеченной аудитории оказался выше по сравнению со «старой» аудиторией. Учитывая положительную динамику, было решено продолжить тестирование этого сегмента.
- «Энтузиасты» не принесли значимых результатов. Количество заказов было низким, а дальнейшие продажи после первого заказа практически отсутствовали. Было принято решение отказаться от данного сегмента.
- Патриотическая аудитория показала хороший отклик на серийные продукты (медали с изображением правителей, коллекции, посвященные военной тематике, и другие), несмотря на относительно высокую стоимость кликов. Это позволило масштабировать кампанию и протестировать дополнительные категории товаров в этой нише.
Также стало понятно, что для проведения эффективных кампаний нужно загружать большие сегменты аудитории — от 500 тыс. человек.
Дополнительные гипотезы и их проверка
После первых тестов эксперимент был расширен. В него добавились следующие сегменты:
- Возрастные пользователи (55+).
- «Садоводы» — люди, которые активно приобретают товары для сада и огорода.
Результаты:
- Возрастные пользователи показали высокую вовлеченность.
- «Садоводы» стали наиболее успешной аудиторией. Первоначально CPO был ниже стандартного, что позволило эффективно масштабировать кампанию.
Анализ и корректировка стратегий
На основе полученных данных были внесены следующие изменения в стратегию продвижения:
- Разделение кампаний по возрастным сегментам.
- Тестирование комбинированных офферов (наборы медалей с дополнительными бонусами).
Выводы и положительные результаты
В ходе тестирования были достигнуты следующие результаты:
- Определены работающие аудитории (религиозная и патриотическая).
- Обнаружен перспективный сегмент («садоводы»), который дал возможность привлечения клиентов по более низкому CPO.
- Подтверждена гипотеза о том, что узкоспециализированные аудитории дают лучшие результаты, чем широкие интересы.
- Разработана стратегия дальнейшей сегментации аудитории, ориентированная на увеличение LTV клиентов.
Несмотря на ограничения по масштабированию, тестирование позволило найти новые точки роста и заложить основу для будущих кампаний. В перспективе планируется дальнейшая работа с аудиториями.
Владислав Яриков, руководитель коммерческой горизонтали PIM Solutions:
Работа с Императорским Монетным Двором показала, как важна точная сегментация и использование больших данных для поиска новой аудитории. Мы гордимся, что наши инструменты помогли клиенту открыть перспективные сегменты, которые раньше могли быть незаметны. Это пример того, как данные могут быть использованы для масштабирования бизнеса и создания долгосрочных отношений с клиентами.
Максим Куреев, директор по интернет-маркетингу Императорского Монетного Двора:
Сервис PIM.Data позволил более точно протестировать некоторые гипотезы, основываясь на реальных данных пользователей, в отличие от абстрактных характеристик аудиторий многих рекламных систем. Данный опыт будет полезен нам при дальнейшем масштабировании и оптимизации стратегии.