Уютный кейс по таргету VK для Додо Пиццы. Клиент за 51₽. Бесплатные 200 активаций

Таргет ранее осуществлялся питерскими франчайзи только локально (каждый таргетирует на свои зоны доставки). До начала нашей работы не было понимания, какие гипотезы рабочие, каких результатов, в целом, можно достичь за счёт централизованного регионального таргетинга VK.

Для тестового периода были взяты две классические акции:

- 1+1: Две маленькие пиццы за 599₽;

- Четыре Сезона при заказе от 665 рублей в подарок.

Из измеримых целей, передо мной поставили стоимость клиента ниже 100р. Также была обозначена стоимость нового клиента – до 400р., но так как акции не были рассчитаны на привлечение нового клиента, то мы сосредоточились на самых активных аудиториях, включая и аудитории старых клиентов.

Мы провели довольно широкое тестирование гипотез, некоторые из которых рождались прямо в процессе. Так, например, родился такой парсинг, как подписчики известного блогера «Bad Comedian» и создание креатива под соответствующую аудиторию.

Кроме таких креативов, мы протестировали и классические гипотезы:

• Аудитории городских Подслушано, районных Подслушано;
• Молодёжь (студенты, киноманы, молодые пары);
• Активная аудитория конкурентов;
• LAL (на кликающих; на тех, кто посещает сайт)
• Создание собственных баз ретаргетинга и дожимающих цепочек.
• Интересы: доставка еды, афиша, развлечения, дом и ремонт.

• Пиксель, собирающий аудиторию на сайте.
• Сбор аудиторий в кампаниях (исключение негативных реакций, сбор просмотра и позитивных реакций для дожима и сбора LAL)
• Сбор LAL к активным аудиториям.
• Парсер Церебро – сбор различных аудиторий, друзей подписчиков, групп, которые содержат нашу аудиторию, комментаторов и др.

Сразу хочу оговориться, что большая часть кампаний была создана в рамках рекламного кабинета, и для того, чтобы сделать качественный таргетинг использование парсера желательно, но не обязательно.

В этом кейсе мы попробовали работать с аудиторией в режиме воронки. Как это работает?

Многие люди не покупают продукт сразу, им необходимо коснуться некоторое количество раз с брендом или с предложением. Кто-то может даже захотеть воспользоваться вашим предложением, но оставляет «на потом». Кто-то заинтересуется, но его что-то отвлечёт. Важно не потерять такую аудиторию и работать с базами ретаргетинга.

Мы протестировали довольно простой вариант такой цепочки и он показал хороший результат.

Все первые посты выглядели ±одинаково. Я меняла заголовки и суть, только если мы брали для теста очень узкую аудиторию.

Как работает цепочка:

1. Рекламные записи показываются совершенно разным аудиториям. Во всех объявлениях выставлены настройки сохранения аудитории.

• «Переходы по этой акции» – можно собирать просто «все позитивные реакции», но я склонна считать, что некоторые лайкают и репостят всё подрят.
• «Негативные реакции» – это скрытия, скрытия всех записей. Такая база позволяет затем исключать из объявлений негативную аудиторию.
• «Просмотры по этой акции» – собираем просто всех кто смотрел этот пост.

2. Создаем отдельное объявление «Вторая волна», оно выглядит как «дожимающее объявление». То есть нужно обязательно акцентировать внимание на том, что клиент уже видел это сообщение, но до сих пор не воспользовался предложением. По возможности можно исключить тех, кто уже что-то купил по данной акции. Показываем только аудиториям «Просмотры по этой акции» и «Переходы по этой акции». Негативщиков исключаем. Тут же собираем аудиторию «Просмотрели во второй раз».

3. И третья, завершающая волна выглядит как очень короткое, максимально призывное сообщение. Показывается тем, кто «Просмотрел во второй раз» и «Переходы по акции».

Результаты таких цепочек:

- Вторая волна ретаргетинга показывает высокую эффективность. Постепенно снижали стоимость клика. Плюс-минус вышло – 12₽/клик.

- От третьей волны вскоре отказались, так как выходит дорого – около 28₽/клик. Увеличили количество показов второго объявления на одного человека.

В итоге тестирование показало, что, двухэтапная цепочка усиливает рекламу и позволяет не терять заинтересованных клиентов. Могу предположить, что конверсия в покупку со второй волны значительно выше, поэтому затраты на второе касание клиента окупаются.

Итак, по двум акциям я определила самые лучшие аудитории, дающие самые дешёвые клики.

Для 4 сезона это стали следующие объявления:

• активная аудитория из групп Додо Россия и Додо Спб
• аудитория ретаргетинга — посетители сайта
• аудитория по интересу «Доставка Еды» + отсев по устройствам «Все смартфоны»
• подписчики ТОП-10 групп, в которых состоят подписчики Додо Спб
• аудитория ретаргетинга 2 волна

Данные об эффективности за тестовый период вышли следующие:

Активаций по акции – 605

Средняя цена за клик – 19₽

Каждый вложенный рубль принёс 5,6₽.

Для 2 пиццы за 599₽:

• активная аудитория из групп Додо Россия и Додо Спб
• аудитория ретаргетинга — посетители сайта
• аудитория ретаргетинга 2 волна
  
• аудитория 500м вокруг станций метро
• подписчики Додо – любители кинофильмов

Данные об эффективности за тестовый период:

Активаций по акции – 1 163

Средняя цена за клик – 18₽

Каждый вложенный рубль принёс 5,9₽

Цифры за последнюю неделю теста:

Стоимость клиента — 62₽

Стоимость Нового Клиента — 413₽

Таким образом, мы выполнили поставленный KPI, и даже приблизились к KPI по новому клиенту. И это – не предел возможностей, а только первый тестовый месяц.

Последняя неотчетная неделя – докручивали оставшийся бюджет 20 тысяч. Финальная минимальная цена клиента – 51₽. Нового клиента – 395₽.

После отключения рекламы, она продолжала приносить заказы, уже «бесплатно». Было получено дополнительных более 200 активаций (суммарная выручка более 100 тыс.руб.). Если учесть этот период, цена клиента окажется ещё более низкой, чем средние показатели.

Бонус к активациям – это вступления. За тестовый период в группу Додо Спб вступило 838 человек. Это здорово, ведь они либо уже стали, либо станут новыми клиентами за счёт постоянной работы с подписчиками.

Финальный итог по активациям – суммарно почти 2000 клиентов воспользовались предложенными акциями за один месяц.

Исходя из данных отчётов «Расход промо-кодов», мы смогли достоверно распределить количество активаций по времени суток. И определить, в какое время суток переход на сайт чаще всего приводит к покупке.

Важно отметить, что переходы по объявлениям есть и утром, и вечером. Но конвертируются в покупку, в основном, только в вечернее время.

После проведённой аналитики, мы установили время показа только после 14:00. Это позволило сократить количество нецелевых переходов и снизить стоимость клиента.

Я хочу обратить ваше внимание на некоторые кампании, которые отработали плохо. «Плохо» – это значит CPC был дороже чем 20-25₽. Учитывая последующую конверсию сайта и другие «растраты покупательского потенциала», клики дороже 20р. – это невыгодная история. Ближе к концу кампании, я включила злого доктора и отрубала вообще всё, что работало дороже 15р./клик.

Так вот, чем я не рекомендую заниматься:

• Отказаться от пресловутого таргетинга по районам. «Живёшь в Калининском районе? Купи пиццу» – история года таки 2014. Сейчас это смотрится как «дешёвый таргет». Не стоит недооценивать свою аудиторию. У большинства людей уже вырабатывается слепота на такие вещи. Самые дешёвые клики вышли у меня по 15₽, но только в Центральном районе, в остальных же районах, стоимость доходила до 192₽. Серьёзно, лучше вообще ничего про район не указывать.

Центральный район показал себя лучше других. Но там по выставленной цене такие объявления даже не откручиваются. Получается неэффективно.Самый густонаселённый район Спб. Показал себя вот так, радость только в том, что один человек вступил в группу и может быть станет постоянным клиентом:)

2. Не актуально таргетировать на сервисы доставки еды и продуктов. Так уж вышло, что аудитория этих сервисов в VK очень неактивная. Люди скачивают приложение, а также взаимодействуют с этими сервисами в Instagram. Но в VK чаще всего, это полумертвые группы. Мы собрали подписчиков этих групп, но клики вышли довольно дорогими и мы решили не продолжать эксперимент.

3. Пиксель собрал нам аудиторию с сайта и мы создали в рекламном кабинете на её основе look-alike аудиторию. Я взяла широкий охват и тестировала её как одну большую аудиторию со стандартным объявлением. Она показала неплохие результаты и после этого я решила просегментировать look-alike аудиторию. Это оказалось плохой идеей. Попытка вычленить аудитории и создать для неё персональные предложения в данном случае сработала плохо. Поэтому используйте лучше либо высокоточную маленькую LAL-аудиторию, либо как максимально широкую целиком с CPC-моделью оплаты. Но не сегментируйте широкую LAL. В редких случаях это даёт удовлетворительный результат.

Спасибо за внимание к моему кейсу! Буду рада вашим комментариям и вопросам:)

А если поддерживаете философский подход к маркетингу, менеджменту и жизни – добро пожаловать в мою уютную группу 👇🏻