Бигдата, но полезная. Большие данные как brandformance-инструмент в еком: кейс Segmento и «РОСМЭН»

Таргетированная реклама обычно не входит в набор performance-инструментов и решает другие задачи. Но при правильном подходе и доступе к данным (разумеется, обезличенным) о потребительском поведении аудитории программатик может быть полноценным brandformance-продуктом.

Segmento — это платформа автоматизации онлайн-маркетинга, предлагающая высокоточную настройку рекламы за счет доступа к обезличенным данным о покупательском поведении миллионов пользователей — от разных партнеров. Один из дата-партнеров —Ozon, и правильное обращение с этими данными позволяет привести на товары на маркетплейсе правильный трафик из внешнего интернета. Трафик, который конвертируется в продажи.

Как это работает — расскажем на примере кампании с «росмэн»: одним из крупнейших на российском рынке производителем и дистрибьюторов детских товаров.

Увеличение присутствия на онлайн-площадках, наращивание доли канала e-commerce было для компании «росмэн» одним из приоритетных и до пандемии, а в разгар локдауна приобрело еще большее значение.Для усиления этого процесса был подключен инструмент от Segmento: привлечение внешнего трафика на маркетплейс OZON для построения знания бренда. Как показали результаты кампании, это полноценный brandformance-продукт: в зависимости от особенностей продвигаемого продукта он способен эффективно повышать знание бренда среди целевой аудитории и способствовать росту продаж.

Вот результаты кампании для одного из брендов «росмэн»/

Машинки-трансформеры для мальчиков 6–9 лет, бренд — лидер категории с высоким проникновением на рынок и высоким уровнем знания среди целевой аудитории. Задача: привлечь ЦА на OZON и мотивировать максимум охваченной аудитории на покупку в высокий сезон.

Сегменты для таргетинга формировались на основе онлайн-интересов и данных от Ozon: это, например, добавление товаров бренда в корзину или избранное, покупка игрушек конкурентов и другие подобные данные, позволяющие составить точный портрет целевой аудитории.

Сочетание данных OZON и собственных уникальных данных Segmento по покупательскому поведению и интересам дало возможность точно попасть в целевую аудиторию на тысячах внешних площадок и привести пользователей из «большого» интернета на карточки товара на маркетплейсе.

В результате пользователи, пришедшие по каналам Segmento, совершили 1012 покупок. Причем более половины — это post-view-покупки в течение двух недель после завершения рекламной кампании.

Для производителя, не имеющего своего D2C-канала (Direct-to-Customer, модель прямых продаж от производителя потребителю), важным отличием и преимуществом привлечения внешнего трафика на OZON от других медийных инструментов является возможность увидеть полную воронку эффективности, от охвата и коэффициента досмотров до полного выкупа.

Мы убедились в эффективности видеорекламы как performance инструмента и планируем масштабировать наш опыт в партнерстве Segmento + OZON на наши другие бренды.

В будущем мы планируем сфокусироваться на использовании инструментов Segmento для продвижения брендов с высоким уровнем знания и в качестве ключевого KPI использовать задачи по наращиванию объема продаж у партнера.

Алия Талипова, директор по маркетингу «РОСМЭН»

Кампания была разбита на несколько подкампаний, видео и баннеры запускались одновременно. Клиенту важно было выдержать как CTR по баннерной истории, CTR и VTR по видео, так и показать максимально возможную конверсионность — ведь речь о brandformance. Настройка кампании со старта включала сложную разбивку по воронке, таргетировались в первых приоритетах на пользователей, которые уже взаимодействовали с товарами клиента (добавляли в избранное, в корзину, смотрели конкретный товар), но не дошли до этапа покупки, далее настраивали более широкие таргетинги по категории «Игрушки», затем «Детские товары».

Платформа Segmento дает широкие возможности для автоматической оптимизации и подстройки рекламных кампаний. Модели обучаются в заданных условиях для получения максимально эффективных результатов кампании. Вот как это работает на примере РК «РОСМЭН».

В кампании применялась оптимизация на CTR: на уровне стратегий в каждой кампании выставлялся minCTR — настройка, которая предсказывает трафик, по которому предикт определяет CTR не ниже проставленного в настройках кампании. Проще говоря мы не показываем рекламу тем, кто потенциально не кликнет на неё.

Оптимизация на качественную сессию — QVR-модель (quality visit rate, отношение качественных сессий ко всем сессиям) на глубину: модель обучается на данных об устройстве, времени, а также о сегментах, в которые входит пользователь. В зависимости от того, когда и сколько раз пользователь попал в разные сегменты, мы либо будем показывать ему рекламу, либо нет. QVR-модель обучается по всем сессиям целевого сайта, которые мы видим благодаря установке кода на сайте\посадочной странице, а не только по сессиям с нашей рекламной кампании.

Оптимизация на потери трафика: настройка minCSR позволяет показывать рекламу пользователям, потенциально готовым совершить сессию. CSR – click-to-session rate – доля кликов, превратившихся в сессию. Иными словами это вероятность перехода клика в сессию, при которой стратегия будет делать ставку. Для предсказания CSR используется «дерево», в котором копится историческая статистика по потерям кликов кампаний.

Оптимизация на вьюабилити (видимости, просматриваемости рекламы): настройка minVR позволяет не показывать рекламу с вьюабилити ниже заданного значения. В итоге по всем кампаниям старались выдерживать вьюабилити на уровне 75%+. Платформа Segmento предсказывает видимость конкретного рекламного места и не делает показ, если в результате этого показа средняя видимость может опуститься ниже желаемого уровня.

Отдать на откуп самообучающейся системы, пусть даже и самой совершенной, все процессы пока невозможно. Поэтому за всеми кампаниями обязательно следят наши специалисты, adops’ы. Вот в чем заключается их работа.

Раз в два дня необходима проверка площадок, на которых размещается реклама. Отсматривали домены с аномальными показателями: например CTR выше среднего, VR низкий, 100%-я доходимость при больших объемах и и т. д.

Тестирование разных аудиторий, а также мобильного трафика на кампании показало увеличение postview-конверсии.

Регулярная проверка срезов: соцдем, сегменты, браузеры, SSP и статистика по стратегиям в отдельности — позволяла найти баланс в ведении кампании. Отключали нерабочие истории, оставляли только самые конверсионные срезы.

В кампании использовались базовые настройки Brand Safety — это позволяет значительно снизить вероятность показа рекламы в нежелательном окружении, отказавшись от использования белых списков, чтобы не сужать охват. Под окружением обычно понимается текстовое содержание страниц, так как изображения, видео и динамический контент, например другие баннеры, очень тяжело или невозможно проанализировать. На базовом уровне Brand Safety фильтруются страницы, содержащие контент следующих категорий: