Гайд: как собрать кастомный сегмент

На примере сегмента женщин с интересом к лотерейным билетам и заблуждение про эзотерику.

С каждым годом привлечь внимание пользователя и сконвертировать его в покупку становится всё трудней, стандартные рекламные методы не работают и приходится танцевать с бубном, чтобы добиться хорошего результата.

Можно по-старинке использовать ключевые запросы и подбор по интересам, жертвуя эффективностью или объемом, а можно настроить рекламу на кастомные сегменты с помощью данных чеков и информации от телеком-операторов. О том, как найти и собрать кастомную аудиторию с использованием источников данных, рассказываем на примере лотерейных билетов.

Данные чеков содержат информацию о покупках, включая название товара, цену, дату и время транзакции. Эти данные могут помочь понять потребительские привычки, предпочтения и средний чек. А получать такие данные нам в DV GROUP помогает собственная запатентованная технология, существующая в рамках DV Platform.

Искать сегменты и рисовать mindmap — прошлый век, настало время machine learning.

Сначала нужно понять общий портрет аудитории, на что она тратит деньги, где и в каком количестве покупает.

Для создания кастомного сегмента необходимо проанализировать состав корзины пользователей, покупающих лотерейные билеты. Наш анализ мы будем проводить только в онлайн-пространстве, т.к. оператору чековых данных необходим устойчивый идентификатор пользователя для дальнейшей загрузки сегмента в рекламные кабинеты. В этом поможет CDP, благодаря которой мы агрегируем и сегментируем анонимизированные данные, пропуская их через нашу математическую модель, определяя бренд, категорию и магазин.

До выгрузки и анализа исходных данных, мы с командой провели брейншторм и поделились мнениями, какой может быть портрет у данной аудитории.

Оказалось, что большая часть людей считают, что это пользователи, увлеченные эзотерикой и покупающие товары на удачу (благовония, денежная жаба, свечи, карты таро, и т.д.). Возможно, не имея доступа к реальным данным, можно строить различные, на первый взгляд, логические гипотезы и проводить А/B тесты для их подтверждения или опровержения. В нашем же случае, мы можем точно сказать, каков состав корзины исследуемых пользователей.

Делаем выгрузку состава корзины пользователей, купивших лотерейные билеты в онлайн-магазинах за последние 12 месяцев и вычисляем топ подкатегорий с наибольшей корреляцией:

Интересно отметить, что вопреки нашему предположению, в выборке не было ни одного товара из категории эзотерики и гадания.

Наоборот, ядро данной аудитории покупает лотерейные билеты для проведения мероприятий, склонна к благотворительности и пожертвованиям, а также имеет домашних животных.

После проведенного анализа, собираем 2 сегмента:

Полученные сегменты можно использовать для загрузки в рекламные кабинеты ВК Ads, Яндекс Директ или других DSP. Для загрузки данных в DSP необходимо будет Stable ID превратить в куку, для этого нужен телеком-оператор, который выступит посредником в данной механике, конвертируя необходимые данные в принимаемый рекламной платформой формате.

Возможность дотянуться в онлайне до сложной аудитории есть почти у каждого направления бизнеса, мы в DV GROUP собираем кастомные сегменты для абсолютно разных категорий: авто, фарма, бытовая техника, косметика и многие другие. Если вам надо найти кастомную аудиторию — напишите нам.