{"id":14279,"url":"\/distributions\/14279\/click?bit=1&hash=4408d97a995353c62a7353088166cda4ded361bf29df096e086ea0bbb9c1b2fc","title":"\u0427\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435: \u0432\u044b\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435?","buttonText":"","imageUuid":""}

Как найти потенциальных клиентов и получить «горячие» лиды

Рассказываем, как можно найти аудиторию, схожую с посетителями вашего сайта, и довести ее до сделки.

Поиск look-alike аудитории

Look-alike аудитория: что это и как используется

В двух словах, это люди, еще ничего не купившие, но потенциально заинтересованные в вашем предложении. Они по поведению и прочим факторам похожи на вашу целевую аудиторию. При подборе учитываются место жительства, возраст, пол, поведение в интернете и не только.

Для чего стоит настраивать look-alike? Объясним на примере. Допустим, у вас онлайн-магазин одежды, и вы планируете запустить таргетированную рекламу и хотите показывать ее только целевой аудитории. Также у вас в CRM-системе есть информация о покупателях — 2000 контактов. Если настроить ретаргетинг только на эту базу, охват получится узким.

Для его расширения и нужен подбор look-alike, чтобы рекламу смогли увидеть еще и люди, схожие по интересам с вашими покупателями.

Такой алгоритм активно применяется в соцсетях — во VK, Instagram, Facebook. Для поиска необходима база email или телефонных номеров покупателей/подписчиков.

Можно ли сделать поиск look-alike аудитории более точным

Можно. Мы создали продукт, который помогает не только находить потенциально заинтересованных клиентов, но и отбирать из них наиболее «горячих» — технологию Kinetic data driven.

Как работает Kinetic data driven

Проводим анализ данных

  • поведенческих на основе ресурсов, которые посещают пользователи — глубины просмотра страницы, времени, проведенного на сайте, тематик страниц, отказов, реферальных ссылок, UTM-меток и других, помогающих составить карту поведения пользователя;
  • технических (fingerprint) — данных устройств, с которых заходят пользователи — разрешения экрана, IP-адресов, установленных шрифтов и языков, версий браузеров, операционных систем, драйверов.

Создаем уникальный цифровой портрет пользователей

На основе него мы из собственной Big Data выделяем сегменты, которые по мнению нашей платформы Reffection наиболее релевантны, то есть кому может быть интересно ваше рекламное предложение.

Определяем контакты и квалифицируем лида

С помощью cookie matching выявляем телефонные номера выбранных пользователей и передаем контакты в наш колл-центр. Операторы связываются с абонентами и проводят опрос, чтобы понять, интересно ли им выслушать предложение ваших товаров/услуг.

Передаем лида в отдел продаж

Если человек соглашается, звонок перенаправляется в ваш отдел продаж для дальнейшей работы с клиентом и доведения его до покупки.

Таким образом, можно привлечь новых клиентов, которые ничего у вас не покупали и, возможно, даже не знали о вас. При этом вы не сольете бюджет в рекламу наугад, а получите готовые горячие лиды и повысите продажи.

Приведем пример: для заказчика в сфере недвижимости в среднем удается подобрать аудиторию в размере 500 человек в сутки. Конверсия в лид составляет 1-2%.

В других сегментах бизнеса эти цифры могут варьироваться.

Принцип работы Kinetic data driven

Как еще можно искать лиды

Kinetic схож с другой нашей технологией — Retargeting to call, которая с помощью специального JavaScript-кода анализирует поведение посетителей вашего сайта, не оставивших о себе никаких данных. Затем выявляет наиболее релевантных, определяет их контакты, которые также обрабатываются силами нашего колл-центра и передаются в отдел продаж для дальнейшей работы с клиентами.

Как это работает на примерах: наш код 2 месяца стоял на сайте рекламного агентства, которое занималось продвижением ЖК бизнес-класса в Москве. За это время ресурс посетили больше 77 тысяч человек. Мы выделили и передали в отдел продаж 107 горячих лидов, 7 из которых купили квартиру. Конверсия в продажу составила 3,9% от общего числа проявивших интерес.

Еще пример: за 5 месяцев работы с онлайн-университетом, обучающим IT-профессиям, сайт посетили 167 тысяч человек, 267 были квалифицированы целевыми. В итоге 16 пользователей купили курс, конверсия составила 6%.

Чем Retargeting to call отличается от Kinetic data driven

Отличие в технологиях в том, что Retargeting to call работает с посетителями сайта компании, а Kinetic data driven ищет аудиторию, потенциально похожую на существующих покупателей. И та, и другая приносит живых клиентов, готовых к покупке.

Дальнейшая конверсия по воронке с лидов Kinetic data driven схожа с конверсией по Retargeting to call, так как и в том, и в другом случае наш колл-центр валидирует заявки на предмет подтверждения потребности и исключения фрода.

По полученным номерам можно настраивать более точную таргетированную рекламу, создавать персонализированные предложения и связываться с клиентами в мессенджерах.

Чтобы создать look-alike аудиторию, получить новые лиды и увеличить продажи, оставьте заявку на сайте. Наш менеджер свяжется с вами и подробнее расскажет о технологии Kinetic data driven.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда