Эффективный запуск первой рекламной кампании с блогерами с помощью аналитики. Кейс tutu
Команда Who is Blogger показывает, что аналитический подход при выборе блогеров может повлиять не только на бренд, но и на бизнес-метрики. За время одной рекламной кампании с блогерами для tutu увеличился средний чек на 4,7%, количество чеков на человека на 2,42% и маржинальность на ~8%. Давайте посмотрим, как это было.
С какой задачей пришли Туту. ру
Сервис путешествий tutu — самый посещаемый онлайн-сервис путешествий в России (Similar Web, 2023 год) , где можно купить билеты на поезд, самолет и автобус, забронировать отели, найти расписание электричек, выбрать тематические туры и туристические путевки, экспедиции и экскурсии. tutu работает с 2003 года и занимает 1-е место в России, а также 25-е место в мире по количеству посетителей в тематике «Путешествие и туризм». В силу того, что билеты и туры — это триггерные покупки, до этого года компания не сильно активно использовала канал influence-маркетинга. Но так как есть яркие примеры успешных интеграций похожих сервисов, решили протестировать.
Первая масштабная рекламная кампания с блогерами планировалась сильно заранее, и команда tutu привлекла нас еще на этапе постановки задач. Мы определили, что на первых порах нужно понять, какие каналы и формы интеграций наиболее эффективны. Сбор данных и data-driven-подход при выборе блогеров были на нашей стороне. Что это значит?
Мы помогли разработать методику эффективного выбора блогеров и оценки рекламных интеграций. А также обеспечили специалистов tutu доступом к нашей платформе по аналитике блогеров, которая позволяет максимизировать вероятность успешной интеграции с блогерами до запуска рекламы и оценить процент попадания в ЦА бренда и аффинитивность.
Этапы проекта
За пару месяцев до начала рекламной кампании мы начали сбор данных для выбора блогеров и определили методику посткампейн-аналитики, которая поможет оценить влияние интеграции на показатели продаж в разрезе услуг, форматов, ЦА, регионов и площадок размещения. И начали вот с чего:
- Поиск и выбор блогеров под ЦА бренда с помощью платформы WIB, которая интегрирована с данными билайна. Интеграция дает более точный расчет доли подписчиков блогеров, попадающих в нужную целевую аудиторию.
Для этого запуска команда tutu выделила четыре сегмента ЦА, которые отличались возрастом, доходом, геоположением, интересами, предпочтениями в сфере путешествий и туризма.
- На втором этапе специалисты tutu выбирали пул блогеров для интеграции. Они должны были охватывать максимальное количество всех сегментов ЦА, быть на разных площадках — на Ютубе, в Телеграме и ВК — и соответствовать бюджету рекламной кампании.
- Дальше команда tutu договорилась о деталях размещения: датах, форматах, сценариях и ценах.
- Запуск прошел в самые горячие месяцы для ниши путешествий: июнь и июль.
- Команда WIB получила данные за июнь, июль и август для дальнейшего sales-lift-замера.
- И только в сентябре мы провели анализ рекламной кампании, так как важно было собрать данные за окно атрибуции. Подсчитав все заданные метрики, мы представили их клиенту и дали рекомендации по дальнейшим интеграциям с блогерами.
Как данные билайна помогли выбрать блогеров
Наша платформа для аналитики WIB содержит в себе информацию более чем о 500 000 блогеров и их подписчиках, которую мы собираем в одном месте, из открытых публичных источников. С помощью данных от билайна мы смогли расширить возможности платформы, и теперь она дает более точную картину о целевой аудитории блогера. Соответственно, мы видим, какая доля подписчиков блогера может подходить нам по разным критериям: пол, возраст, интересы, доход, наличие и возраст детей, покупки, посещение сайтов и т. п. При этом мы не видим на платформе пользовательских данных, а только относительные величины:
- проценты ЦА среди всех подписчиков блогера и аффинитивность аудитории блогера по отношению к сегменту ЦА,
- активность подписчиков и соответствие заданным интересам,
- долю пересечения аудитории с другими блогерами.
Этого достаточно, чтобы сделать выводы по возможному влиянию интеграции на нужную нам ЦА.
В этом проекте мы загрузили данные о четырех сегментах ЦА и за счет данных об абонентах билайна получили выжимку по каждому блогеру, где видно общую долю ЦА среди всех блогеров платформы WIB и их аффинитивность. Выглядело это примерно так:
Команда tutu с помощью личного доступа к платформе сортировала и выбирала пул блогеров, опираясь на данные программы, разные площадки и форматы размещения, бюджет, свободные слоты, а также в любой момент могла найти релевантного блогера на замену с высоким охватом нужного сегмента ЦА.
Какие были интеграции
Специалисты tutu договорились об интеграциях с блогерами из ниш путешествий, семьи, истории, интервью и лайфстайла. Они шли почти полтора месяца: с 19 июня по 31 июля. Для основного посыла выбрали концепции:
- «на tutu можно найти любые билеты и полностью спланировать отпуск»,
- «маме нужен отдых».
И запустили их в двух форматах: собственные интеграции блогеров и прероллы (рекламные ролики до 30 секунд, которые автоматически запускаются до начала показа основного видео) .
Интеграции выглядели так:
Что показала аналитика
При анализе рекламной кампании мы воспользовались методикой sales-lift-замера. Она помогает отследить прямое влияние интеграций в разных категориях на продажи. Для этого мы подготовили две группы:
- Одна видела рекламные интеграции tutu — тестовая.
- Другая максимально похожа по характеристикам на тестовую, но не подписана на блогеров, которые участвовали в рекламной кампании, — контрольная.
В сумме в обеих группах было протестировано около 130 000 человек. Это достаточное количество выборки для получения достоверных результатов с учетом сезонности сервиса, периода рекламной кампании и количества продаж.
Мы взяли информацию по всем покупкам из CRM-системы tutu за период с июня по август и сравнили поведение обеих групп. Данные с 1 июня по 19 июня нужны были для нормировки выборок и проверки идентичности поведения клиентов без дополнительного влияния рекламы. А данные с 19 июня по 31 августа показали, как повлияла реклама с блогерами на разные критерии.
Влияние на показатели продаж:
- размер среднего чека,
- среднее количество чеков на одного клиента,
- доля активных клиентов.
Различия в поведении покупателей в разрезе:
- услуг,
- пола клиента,
- возраста клиента,
- города,
- формата рекламы,
- рекламной площадки.
Главные результаты, которые получили
1. Интеграция с блогерами при правильном выборе блогеров эффективна даже на триггерных покупках.
2. Самую большую эффективность для роста прибыли среди каналов показал YouTube.
3. А вот как результаты повлияли на маржинальность и средний чек.
4. Концепция «маме нужен отдых», вероятно, лучше сработала на аудиторию. Так как наибольший прирост эффективности произошел в сегменте «женщины 30+ из крупных городов России».
Сотрудничество с WIB позволило нам увидеть возможность дополнительного и точного таргетирования в influence-маркетинге для отдельных сегментов ЦА без привязки на тематику, возможность тестировать разные форматы и коммуникационные гипотезы. А также оценить их влияние на продажи в разрезе разных услуг, регионов и групп людей. Компания tutu выражает благодарность команде WIB за совместное сотрудничество!»
В целом рекламная кампания с блогерами оказала положительное влияние на общие показатели продаж: средний чек, количество чеков на человека, долю активных клиентов. Это говорит о том, что этот канал при правильном использовании influence-маркетинга может влиять на бизнес-метрики в целом и продажи в отдельных группах ЦА. Поэтому команда tutu приняла решение по наработанным инсайтам сформировать новые гипотезы для новых рекламных кампаний. А также продолжить сотрудничество с нашей командой WIB на этапе выбора блогеров и аналитики.
Благодаря сотрудничеству с WIB, мы получили прозрачную аналитику по подбору блогеров и по оцифровке результатов. По итогам совместной работы сформированы новые инсайты и гипотезы для будущих исследований канала инфлюенсеров.
А как вы используете аналитику при планировании рекламных кампаний?