Как мы привлекли новых клиентов в частную клинику премиум-сегмента

Кейс Digital Strategy & AmberData
Кейс Digital Strategy & AmberData

Платформа AmberData DMP помогает собирать целевые аудитории пользователей Рунета для таргетирования в рекламных кампаниях. Это позволяет бизнесу эффективнее расходовать рекламные бюджеты и привлекать новых клиентов.

На примере кейса с коллегами из рекламного агентства полного цикла Digital Strategy покажем, как работают сегменты для продвижения частных клиник с высоким средним чеком.

Задача

Digital Strategy проводили рекламную кампанию для крупного медицинского центра, работающего в премиум-сегменте, с долгим циклом сделки. Это были услуги с очень высоким ценником, который спокойно мог доходить до миллиона рублей.

Цель кампании — получение целевых лидов и продаж услуг клиники.

До сотрудничества с нами агентство протестировало широкий спектр таргетингов в VK Рекламе. Лучшие результаты показывала узкая целевая аудитория, в частности, ретаргетинг и ключевые запросы. Но такую аудиторию сложно масштабировать: она ограничена своей емкостью и со временем может исчерпаться. Digital Strategy обратились к нам, чтобы собрать дополнительные целевые сегменты.

Аудитории

Нужно было подготовить автообновляемые сегменты пользователей, которые подходили бы под запрос и тематику клиента. Мы собрали аудитории по трём наиболее релевантным направлениям:

1. Покупатели лекарств
Сегменты собирали из пользователей, купивших препараты, связанные с профилем клиники. Использовали обезличенные данные ОФД об онлайн-покупках, в итоге подготовили список из 60 тыс. человек.

Digital Strategy поделились списком лекарственных препаратов, покупка которых может указывать на целевой интерес. AmberData совместно с оператором фискальных данных сформировали аудиторию покупателей этих препаратов.

2. Пользователи, интересующиеся врачами конкретного профиля
Digital Strategy поделились списком ресурсов, с которых планировали собрать посетителей. В исходном виде база оказалась слишком узкой для загрузки в рекламные сети, но пригодилась для анализа. Мы использовали её, чтобы изучить поведение пользователей и обучить модели.

Аудиторию собирали с нуля самостоятельно — по пользователям, посещающим страницы с отзывами о врачах и сайты клиник схожей тематики. Охват — 398 379 уникальных кук в месяц.

3. Пользователи, интересующиеся терапией и реабилитацией после определенных заболеваний
Аудиторию для этой базы собирали и дополняли с помощью инструментов AmberData. Охват получился в 76 659 уникальных кук в месяц.

При сборе аудитории применили стандартную методологию для фарм-сегмента:

  • Проанализировали интересы пользователей;
  • Разработали семантическое ядро на основе анализа поведения;
  • Очистили ядро от нерелевантных запросов (например, «сколько зарабатывает врач такого-то профиля»);
  • Проанализировали поисковую выдачу и собрали релевантные результаты;
  • Загрузили список URL-адресов в DMP-платформу.

В DMP также задали параметр частоты интереса — чтобы отсечь тех, кто искал информацию из простого любопытства или по работе. Период интереса пользователей не ограничивали, чтобы не сузить аудитории искусственно — в этой тематике они и так достаточно узкие. Итоговый охват по этому сегменту — 76 659 человек.

На выходе мы получили списки пользователей, потенциально заинтересованных в услугах клиники.

Подготовка заняла около полутора недель — от формирования идеи до загрузки аудиторий в рекламные кабинеты и запуска кампаний.

Оценка эффективности

Кампании запустили отдельно — с одинаковыми креативами и раздельными бюджетами. Для каждой подключили оптимизацию по показателю среднего времени на сайте, который коррелирует с вероятностью оформления заявки. Этот же показатель стал одним из KPI и ориентиром на целевую аудиторию: среднее время на сайте должно было составлять не менее трёх минут.

Эффективность отслеживали с помощью сквозной аналитики по двум моделям атрибуции, которые оценивают весь трафик:

  • Last click — конверсия приписывается источнику последнего клика, после которого пользователь совершил целевое действие.
  • ML-атрибуция — модель анализирует весь путь пользователя и вклад каждого канала в конверсию.

Результаты

Через две недели после запуска получили следующие результаты по трём аудиториям:

1. По интересу к врачам конкретного профиля
Эта база отработала лучше всех. Стоимость целевого действия, CPC и CTR оказались сопоставимы с ретаргетингом и ключевыми запросами — то есть с горячей аудиторией. С этой рекламы клиника получила несколько целевых заявок по last click и несколько продаж с высоким доходом по ML-атрибуции.

2. Покупатели препаратов
База показала самый высокий CTR — на 42% выше, чем у ретаргетинга. При этом CPC остался на том же уровне. Несмотря на то, что аудитория «покупателей» дороже из-за стоимости данных, эффективность оказалась высокой.

3. По интересу к терапии и реабилитации
Итог получился более скромным. Цена за результат оказалась в 2,5 раза выше средней по проекту, а CTR — ниже, чем у других баз.

Новая аудитория стала бустером для рекламы, которая ранее исчерпала ёмкость

Компания до сих пор использует базу по интересу к врачам. Она автоматически обновляется, поэтому остается актуальной для клиники.

Сегмент покупателей препаратов пришлось приостановить, когда цена рекламы серьёзно выросла. База по интересу к терапии показала более высокую цену за результат, но это нормально. Мы тестировали разные варианты именно затем, чтобы в итоге выбрать самый эффективный.

Собранные аудитории помогают Digital Strategy играть вдолгую — всегда иметь под рукой пользователей, которым прямо сейчас актуальны услуги клиники

В Digital Strategy мы постоянно ищем новые подходы и инструменты, которые помогают нашим клиентам находить эффективные таргетинги и точки роста. Благодарим коллег из AmberData за поддержку и сотрудничество — совместная работа уже показывает отличные результаты и по другим нашим проектам.

Алексей Евсеев, Руководитель отдела по таргетированной рекламе Digital Strategy

Вы тоже можете собрать кастомные аудитории для своих задач. У нас большая экспертиза в сфере медицины и фармы — мы готовы помочь с подобными и другими запросами.

Протестируйте AmberData DMP в рамках двухнедельного пилотного проекта. Оставьте заявку на нашем сайте и получите решение под ваши цели.

Начать дискуссию