Кейс клиента Vitamin.tools: как снизить стоимость квал.лида в 10 раз, используя цифровые следы пользователей
Этот кейс о том, как маркетолог Антон Кондратьев избавился от спамных заявок в РСЯ и сэкономил половину бюджета. Кейс от клиента рекламной экосистемы Vitamin.tools, возвращающей до 18% с пополнения рекламы.
Антон, спасибо. В кейсе показываете результаты теста, а саму РК с фискальными данными уже запустили? Есть какой-то результат?
Фискальные данные используются для корректировок в кампаниях, делаю -100% для тех, кто не попал в сегмент с данными от Firstdata. Для таргетинга не использую ни у одного рекламодателя на данный момент в продакшне, пока что идёт много тестов.
А вот для корректировок используют уже все мои рекламодатели без исключения. Где-то есть сегмент "дача и садоводство" с повышающей корректировкой, пользователи из которого значительно лучше покупают септики, например. Где-то есть "товары для чернового ремонта" с положительной корректировкой, потому как они в 3.2 раза лучше конвертируются в покупку дверей. И так далее.
Если говорить именно о таргетинге на сегменты, то думаю лучше всего будет работать в случаях, когда вы пытаетесь продать шоколадку тем, кто покупает шоколадки, например. А вот продавать дома, тем кто купил дома — глупо, им уже не нужен дом, у них уже есть. То есть для товаров периодического потребления полезно таргетироваться по сегментам, а для товаров, которые покупаются разово, нужно искать связи и тестировать. Если напишите сюда ваш товар/услугу, можем вместе придумать пару гипотез ))