Лидеры мобильного маркетинга «Самоката», Burger King и «Джума» обсудили кейсы о борьбе за пользователей в условиях ограничений и удорожания трафика. О главных инсайтах митапа Sostav рассказали его организаторы — агентство мобильного performance-маркетинга 
Whiteleads.
ASO — недооцененный источник роста конверсий: опыт «Самоката»
Кейс полезен продуктам, которые ищут дополнительные инструменты роста конверсий без лишних затрат на привлечение. Как ASO помогает увеличивать количество установок, рассказал эксперт «Самоката» на митапе Whiteleads.
В сервисе не было проблем с конверсиями, но маркетологи работали над увеличением эффективности действующих инструментов. Чтобы растить Install Rate и CR, в «Самокате» начали развивать ASO.
Гипотеза, которую проверяли: если быть заметными в сторах с помощью наиболее релевантного контента, то будет расти конверсия в установку как среди новых пользователей, так и среди тех, кто уже пользовался приложением, но удалил его.
Екатерина Денисова, руководитель группы мобильной рекламы в «Самокате»:
Пользователь в редком случае скачивает приложение без понимания, для чего это приложение необходимо. Поэтому важная задача любого бизнеса — формирование знания о продукте. Для решения этой задачи бренды запускают крупные охватные/медийные рекламные кампании.
Вне зависимости от того, где была замечена реклама, пользователь переходит в стор, узнает информацию о приложении и скачивает его. И в этот момент важно, чтобы клиент точно понимал, зачем ему нужно приложение — какие потребности он может с ним закрыть. Для этого мы запустили AB-тесты, чтобы найти наиболее эффективные форматы клиентских скидок, а также персонализировали страницы в сторах для разных аудиторий и запустили ивенты с информацией о важных обновлениях и предложениях.
AB-тесты: какие скидки лучше привлекают новых пользователей. Посадочная страница в сторах — финальный этап внешней коммуникации с большей частью новой аудитории. Поэтому именно в этой точке CJM проверили, какая скидка лучше мотивирует новых клиентов скачать приложение: процентная или фиксированная.
AB-тест показал, что прирост Install Rate к контрольной группе был выше у формата с фиксированной скидкой в рублях на 3,05 п.п.:
Персонализированные страницы в сторах для разных аудиторий. В «Самокате» сумели адаптировать посадочные в сторах под разные медийные кампании и сегменты аудитории: разные ссылки перехода из рекламных кампаний — разные посадочные в сторах.
Например, одному сегменту новых пользователей показывали базовый набор продуктов, которые можно приобрести в приложении: яйца, молоко, хлеб и другие. Другому же сегменту показали больше готовой еды и разный фастфуд для дофаминового удовольствия.
Контент для разных сегментов не обязательно должен отличаться на 100%
Даже незначительные изменения контента на посадочных страницах показали рост CR и IR:
Ивенты с информацией о важных обновлениях и предложениях. В «Самокате» хотели больше акцентировать внимание пользователей на изменениях в приложении. Но заметили, что блока со скриншотами перед описанием было недостаточно: его можно менять только в момент релиза обновления, а в сервисе хотели это делать ситуативно.
Поэтому в «Самокате» выделили апдейты в индивидуальный блок с ивентами — так они становились заметнее для пользователей, когда те переходили на посадочную страницу в сторе:
Контент с обновлениями в ивентах помог «Самокату» возвращать в приложение еще больше ушедших пользователей:
Web-to-app — как за год составить аналитику мечты (или нет): опыт Burger King
Кейс для тех, кто ищет ответы на вопросы: зачем нужна web-to-app аналитика и есть ли смысл ее строить. У команды Burger King так и не получилось, но появились полезные инсайты в ходе дискуссии.
Вводные, которые помогут лучше разобраться, зачем Burger King понадобились web-to-app аналитика:
- медийная реклама широко работает в web-среде: Smart-TV, programmatic-трафик и Yandex OLV. От in-app рекламы в брендформансе отказались из-за неконтролируемого фрода и слабой аналитики;
- 90% оплат у Burger King совершается офлайн;
- 99% онлайн-оплат проходят в приложении без учета трафика из агрегаторов, например, «Яндекс Еды».
Есть web-трафик с медийной рекламой, который каким-то образом влияет на установку приложения. В случае с Programmatic и Yandex OLV по deeplink можно отследить промежуточные целевые действия, в случае со Smart-TV этого сделать нельзя.
Главная проблема: сложно анализировать комплексное влияние медийной рекламы на рост приложения. Например, как понять, что именно просмотр OLV-рекламы на видеохостингах привел пользователя к установке или хотя бы частично повлиял на целевое действие? И это нельзя сделать напрямую, потому что web-трафик и мобильный практически не синхронизируются.
Дмитрий Карманов, Ex-Head of Digital в Burger King:
Нужно было разобраться, как проследить переход пользователя от просмотра рекламы к целевому действию в приложении.
Проблема в том, что web-среда и мобильная привязаны к разным идентификаторам: у них разные ID и способы трекинга действий. В такой ситуации сложно связать, например, личный телефон и корпоративный ноутбук, в котором привязана другая почта. Я мог увидеть рекламу на рабочем аккаунте и с атрибуцией в несколько дней уже сделать заказ в приложении на личном смартфоне.
Чтобы попробовать проследить путь от рекламы до оплаты в приложении, мы решили подключить Stable ID.
Решение проблемы. В Burger King попытались построить «мостик» между web-трафиком и мобильным приложением с помощью Stable ID. Это уникальный идентификатор пользователей в интернете, который работает без cookies и не меняется при переходе между устройствами. Проще говоря, это номер телефона, который зарегистрирован у телеком-операторов и привязан к разным аккаунтам — в том числе, и на десктоп-устройствах. Такой номер активен дольше, чем cookies, и помогает связать активность кросс-канально.
Когда появился общий идентификатор, то нужно было в едином сервисе аналитики связать все знания о клиенте, например: установки, заказы, клики на рекламу, GAID и IDFA из внутренней CRM, связку ID+MAID из CDP-системы. В Burger King все данные соединили в сервисе аналитики Weborama. Как это работало:
Stable ID пользователя хранился в CDP-системе, которая принадлежала Weborama. Weborama соединяла мобильный трафик, web-трафик и знания о пользователе из CRM с помощью уникального идентификатора.
Результат. В Burger King получили низкую синхронизацию данных — 5% от всего трафика. На таких данных принимать решения об управлении рекламным сплитом — практически невозможно.
Главная причина: 90% продаж в Burger King — это офлайн-рестораны. В них нельзя отследить путь клиента с помощью какого-либо идентификатора.
Другие причины:
- Трафик в Smart-TV имеет свой отличный идентификатор, который не синхронизируется с другими данными. И эту проблему пока нельзя решить.
- Часть клиентов имеет несколько устройств в одном домохозяйстве, поэтому их сложно атрибуцировать. Например, ребенок смотрел мультик с телефона мамы и увидел рекламу, а папа через несколько дней сделал заказ в приложении: в аналитике мы зафиксируем действие как атрибуцию, а на практике — это случайность.
- Часть клиентов видели рекламу на других аккаунтах, например, корпоративных, а они не были привязаны к номеру телефона.
Инсайт кейса: web-to-app-аналитика не для всех компаний, но она может стать эффективным инструментом для бизнеса, где:
- мобайл или web — основные каналы трафика;
- больше 50% онлайн-покупок;
- есть только несколько медийных источников, а не десятки;
- есть большая CDP/DMP-система.
6,7 млн пользователей для приложения с помощью UGC-креативов: опыт «Джума» и Whiteleads
Кейс для компаний, которые конкурируют с большими игроками и ищут эффективные способы привлечения клиентов в условиях медиаинфляции.
Маркетплейс «Джум» столкнулся с несколькими проблемами, которые мешали масштабировать приложение и увеличить количество клиентов.
- Высокая консолидация рынка — маркетплейсы WB и Ozon забирают 90% всех онлайн-заказов в России.
- В 2022 году потеряли часть рекламного инвентаря — Google, TikTok и Meta*(признана экстремистской и террористической организацией в России). Подорожала закупка трафика в альтернативных источниках.
- Схожая аудитория с гигантами. Как у Wildberries и Ozon большая часть аудитории «Джума» — женщины: основную долю продаж маркетплейсу приносят также одежда и обувь. У других же маркетплейсов аудитория — равномерная. Это еще больше обостряет конкуренцию с условными монополистами.
- Однотипность рекламных креативов и товарных предложений на рынке, из-за которых еще больше увеличивалась стоимость закупки и не росла конверсия.
Задача: повысить конверсию на всех этапах воронки приложения и вырастить ежемесячный GMV.
Решение: продвигать ассортимент товаров с помощью вертикальных UGC-креативов в соцсетях и через In-App источники.
Партнером «Джума» в этой задаче было агентство мобильного маркетинга Whiteleads, которое взяло на себя стратегию, сформировало медиасплит и управляло кампанией.
На первом этапе агентство изучило аудиторию «Джума» и выяснило основной барьер клиентов при выборе товаров на маркетплейсах: нет удовольствия от покупок. Пользователи видят в рекламе одни и те же товары, потому что алгоритмы показывают позиции из прошлых заказов или просмотров. Также реклама стала навязчивой и шаблонной: скидки, акции, таймеры с обратным отсчетом. В итоге поиск товара стал механическим: люди выбирали не то, что им нравится, а то, что видели первым на интерфейсе.
Отсюда появился главный инсайт рекламной кампании:
Ключевым инструментом кампании стали UGC-креативы. Это короткие рекламные видео, которые «маскируются» под пользовательский контент и работают как нативная реклама. В креативах пользователи делятся своим мнением о продукте, вызывают эмоции и тем самым мотивируют потенциальных клиентов на покупку.
В кампании «Джума» сценарий креативов строился на пользователях, которые «уже покупают» в приложении.
Такие видео остаются рекламой от лица бренда, но в отличие от привычных форматов они помогают пробивать «баннерную слепоту» у пользователей и общаться с ними на одном языке.
Помимо эмоций, UGC-креативы показывают пользователям сценарий использования сервиса или, например, дают «потрогать» конкретный товар. Это облегчает выбор еще на этапе рекламы и формирует больше знаний о продукте.
CTR таких креативов гораздо выше статичных и моушн-баннеров.
Следующей задачей агентства было построить стратегию закупки трафика, а именно:
- Найти наиболее эффективные источники трафика с точки зрения CR, емкости рынка в целевых гео. Ключевое в источниках — отсутствие фрода;
- Ежемесячно привлекать максимальные объемы трафика, меняя каналы в медиамиксе и рекламируемые товары исходя из сезонности, стоимости закупки и других факторов;
- С помощью тестов находить товары и креативные подходы с наибольшим спросом в моменте и окупаемостью на дистанции.
Whiteleads в первую очередь запустил рекламу в соцсетях, а именно в «VK Клипах» — самом большом плейсменте вертикальных видео в России с >30 млн DAU. В первый же месяц агентство привлекло из источника больше 300 тысяч пользователей в приложение «Джума».
Результаты кампании по источникам:
По итогам рекламной кампании в агентстве также заметили, что объем рекламной закупки на первых этапах пропорционально влияет на позицию приложения в сторе. Но дальше закупка снизилась, а позиция «Джума» не падала ниже пятого места. Из этого сделали вывод: объем закупки качественного трафика также влияет и на количество органических установок:
Родион Жеронкин, Co-founder и CBDO Team в Whiteleads:
По итогу рекламной кампании для «Джума» нам удалось вынести несколько важных инсайтов:
- мобильный инвентарь в России есть, причем без фрода, один из главных источников — VK Ads: в нем самая большая аудитория, которая дает не только клики, но и реальные конверсии;
- UGC-креативы — эффективный рекламный формат, потому что людям нравятся другие люди и эмоции, чего не сделаешь на статичных баннерах с лого;
- выход в топ сторов значительно увеличивает % органических установок.