Кейс: Магазин Hoff увеличил конверсию с рекламы садовой мебели на 21%, применив данные о погоде

Представители мебельного гипермаркета Hoff предположили, что существует зависимость между заказами продуктов с контекстной рекламы и погодными условиями, после чего провели эксперимент с регулированием ставок в «Яндекс.Директе» и Google Adwords на основе температуры воздуха, облачности и осадков. Это позволило компании увеличить продажи товаров категории на 64%, а конверсию в покупку — на 21% при росте расходов на 18,5%.

Руководитель отдела интернет-маркетинга Hoff Татьяна Панина рассказала vc.ru о реализации кейса.

С первым потеплением в марте-апреле начинается сезон продаж садовой мебели, а уже в июле товар уходит на распродажу. У нас получилось найти необычное решение продвижения этой категории в контекстной рекламе.

Еще в 2013 году в летний сезон мы предположили, что продажи садовой мебели зависят от погоды. Однако в тот момент под рукой не было инструмента, который позволил бы автоматизировать управление контекстной рекламой в зависимости от погодных условий.

В 2014 году по итогам летних продаж мы провели повторный анализ, который подтвердил гипотезу и показал явную зависимость между дневной температурой воздуха и заказами с контекстной рекламы: чем выше температура, тем больше продаж.

Зависимость между дневной температурой воздуха и заказами с контекстной рекламы

К летнему сезону 2015 года мы решили подготовиться заранее: вместе с нашим партнером Alytics (система автоматизации контекстной рекламой) разработали автоматические правила, которые регулируют ставки в контекстной рекламе в зависимости от прогноза погоды по трем условиям:

• дневная температура текущего дня;
• тип осадков;
• уровень осадков.

В качестве поставщика данных о прогнозе в наших целевых регионах мы выбрали Gismeteo.

Как это работает

Рассмотрим механику: система автоматизации контекстной рекламы Alytics каждый день в 4 утра получает выгрузку от Gismeteo по API c прогнозом погоды на текущие сутки. Для принятия решения за основу берется дневная температура в градусах по Цельсию в зависимости от региона и отсутствие осадков. Поскольку лето 2015 года выдалось дождливым и холодным, в середине отчетного периода правила пришлось скорректировать в сторону допущения небольших осадков (мелкий дождь).

Температура в 2015 году была в среднем ниже, чем год назад:

Сравнение средних температур в 2014 и 2015 годах (по данным сводных отчетов Gismeteo).

Сравнение осадков в 2014 и 2015 годах (по данным сводных отчетов Gismeteo).

Правила работы со ставками мы сформировали следующим образом:

Исходная ставка увеличивается на 100%, если:

• дневная температура воздуха больше порогового значения;
• нет осадков или мелкий дождь;
• нет облаков или малооблачно.

Исходная ставка увеличивается на 50%, если:

• дневная температура воздуха больше порогового значения;
• есть осадки — дождь;
• облачно.

Исходная ставка остается без применения коэффициента, если:

• дневная температура воздуха меньше порогового значения;
• осадки — сильный дождь;
• пасмурно.

В остальных случаях, которые не затронуты ни одним из правил, ставки не изменяются. Визуальная схема автоматизации ставок:

Схема автоматизации ставок от прогноза погоды

Результаты

• Рост конверсии в покупку с рекламных кампаний «Садовая мебель» на 21%.
• Рост дохода по данной категории за отчетный период на 64%.
• Рост расхода по рекламным кампаниям «Садовая мебель» на 18,5%.

Сравнение расходов и доходов

Руководитель отдела интернет-маркетинга компании Татьяна Панина сообщила о намерении продолжать подобные эксперименты.