Как снизить стоимость привлечения первой поездки на 80% и привлечь новых iOS пользователей в каршеринг с помощью Hybe
Кейс Ситидрайва и СберМаркетинга
«Ситидрайв» — удобный и популярный сервис экосистемы Сбера по аренде автомобилей в Москве, Санкт-Петербурге и Сочи. В 2023 году при меняющихся моделях экономического поведения на рынке каршеринга за потребителя борются несколько лидеров, среди которых и «Ситидрайв». К числу вызовов при планировании кампании можно отнести сложную механику появления нового пользователя: с классическими каналами продвижения часто не получается достичь необходимой окупаемости рекламных инвестиций. Поэтому «Ситидрайв» находится в постоянном поиске новых каналов привлечения клиентов.
Целью агентства было подобрать кост-эффективную площадку по закупке in-app трафика. Свой выбор остановили на платформе Hybe.
Почему Hybe?
При выборе in-app DSP мы ориентировались на:
- доступность инвентаря SSP с трафиком на РФ
- качество трафика на площадке
- возможность быстро выйти на результат при минимальных затратах на тестирование
Начиная с 2022 года перед командой рекламного агентства стояла важная задача — продолжать удерживать высокий объём конверсий при условии сохранения KPI после ухода крупных зарубежных площадок. Площадка Hybe даёт возможность закупать сразу большое число топовых SSP, доставая тот трафик, который мы потеряли после ухода иностранных сервисов. Сейчас команда СберМаркетинга совместно с площадкой Hybe активно развивает сотрудничество и экспертизу, что выливается в постоянное улучшение результатов и рост объёмов
«Нам нравится работать с Hybe, так как это технологичная и открытая платформа с классным инвентарем. Но самое лучшее в нашем партнерстве — процесс совместной комплексной работы над проектом, который организовался в связке с площадкой, баингом, продуктом. Мы регулярно планируем эксперименты, ребята открыты для улучшения продукта и поиска новых подходов»
Кроме того, Hybe обладает интересным инструментом — Insights. Этот инструмент предоставляет возможность оценить более 200 параметров трафика перед запуском кампании (от самых широких до узких), а также провести анализ комбинаций таргетингов, дающих больше всего трафика и определения целесообразности запуска кампаний на определенных SSP.
Это помогло команде СберМаркетинга сразу отсеять потенциально неудачные гипотезы и связки форматов с SSP и понять, что стоит запускать в первую очередь. Также в этой DSP есть все доступные для in-app рекламы форматы.
Важно отметить возможность запуска ML (machine learning) кампаний, которые нацелены на автоматизацию закупки трафика и улучшение перформанса на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.
И еще одно преимущество DSP — креативная оптимизация, которая в зависимости от перфоманса конкретного креатива автоматически повышает или снижает его приоритет показа. Таким образом, креативы с лучшим CPI будут иметь более высокий приоритет и на них будет распределяться больше трафика.
Мы очень довольны совместной работой с командой СберМаркетинга, коллеги быстро учатся использовать новые инструменты и площадки, оперативно дают обратную связь по удобству/скорости того или иного функционала. Это помогает нам не стоять на месте и постоянно улучшать нашу платформу, чтобы она соответствовала всем современным требованиям, которые диктует рынок in-app performance рекламы
Геннадий Акулов, Mobile Programmatic Expert в Hybe
Задачи
Перед командой стояло две задачи:
- Снизить стоимость привлечения первой завершенной поездки;
- Увеличить объем трафика в 3 раза.
Целевая аудитория
Каршеринг — продукт для широкой аудитории. Пользоваться им могут люди старше 20 лет, у которых есть водительские права. Тем не менее, большая часть аудитории «Ситидрайва» — мужчины в возрасте 20-45. При размещении в in-app социально-демографическая сегментация плохо работает, поэтому она помогала агентству только при создании креативной коммуникации.
Реализация
Мы настроили таргетинг на широкую аудиторию, используя только геолокацию: Москва, Сочи, Санкт-Петербург. В случае с in-app размещениями таргет на широкую аудиторию дает больше данных, которые мы используем для дальнейшей оптимизации. Тогда как сужение аудитории ограничивает сбор данных и только увеличивает стоимость закупки трафика.
В качестве целевого действия, как и в случае с кампанией на AppNext, мы выбрали завершение первой поездки.
Платформа Hybe дает возможность таргетироваться на владельцев iOS устройств, которых, например, не получилось «достать» в AppNext. Единственным ограничением, которое мы выставили, стала версия операционной системы устройств — не ниже iOS 14.5.
«Большая часть трафика Hybe — пользователи с iOS 14.5 и выше. Отдельно мы провели тестирование на пользователей с версией iOS ниже 14.5. Результаты оказались сильно хуже, мало трафика, а поездки были дорогими»
Выбранные форматы
В качестве основных форматов выбрали banners-полоски/квадраты, fullscreen и видео-формат (rewarded и interstitial). Выбор пал именно на них, так как по статистике Insights по ним было достаточно трафика для дальнейшего масштабирования кампаний. Мы использовали все доступные для in-app инвентаря форматы, кроме native, так как по нему было значительно меньше трафика и, согласно нашему опыту, перформанс хуже. Таким образом, тестирование native мы отложили на момент, когда оптимизируем основные форматы. Отдельно мы протестировали IFA и non-IFA трафик.
IFA — пользователи мобильных устройств iOS, которые дали согласие на отслеживание, разрешили делиться IDFA идентификатором. Non-IFA — соответственно те, кто не давал согласие на передачу IDFA.
Запуск кампаний
Кампании были запущены в следующем порядке:
1) Формат banners (полоски и квадраты);
2) Формат fullscreen (полноэкранные статичные креативы);
3) Видеоформат (полноэкранные видео);
4) ML кампании — обучили модели на основе собранных данных с ручных кампаний.
Под каждую связку «формат+SSP» была обучена отдельная модель.
Результаты тестирования
Рассмотрим основные тесты, которые были проведены. Не все из выбранных нами гипотез оказались успешными, ниже мы поделимся самыми основными:
Форматы
- Fullscreen и Banners — показали практически равные результаты эффективности;
- Video (VAST) – оказался дороже в среднем на 130%, в сравнении с форматами Fullscreen и Banners и не попадал в KPI клиента.
Креативы
Хорошую эффективность показали полоски у формата banners:
Плохую эффективность показали квадраты у формата banners, на 80% менее эффективны, чем полоски:
Пример успешных креативов формата fullscreen:
Пример менее удачных креативов формата fullscreen, в среднем на 20% менее эффективны:
ML кампании
Запуск ML кампаний оказался успешным — они показали себя на 30% эффективнее, чем ручные кампании.
Тип трафика
- IFA — в 5-6 раз менее эффективен по всем форматам, были вынуждены отключить;
- non-IFA — единственный эффективный тип трафика для iOS по результатам тестирования, используется во всех активных кампаниях.
Оптимизация
После тестового периода и запуска основных РК провели оптимизацию на установки и целевое событие — первую завершенную поездку. Что делали?
- Под каждую связку «формат + SSP» подобрали оптимальную ставку;
- Точечно корректировали ставки по паблишерам внутри каждой РК;
- Анализировали эффективность креативов: лучше всего работали предложения первой поездки за 1 рубль с изображением автомобиля на переднем плане, наиболее эффективными оказались Audi, Tesla, Geely Coolray;
- Разделили формат баннеров на полоски и квадраты, так как у них сильно отличалась стоимость закупки;
- Оптимизировали ML-кампании, корректируя мультипликаторы ставок.
Машинное обучение помогло снизить стоимость привлечения первых поездок на 30% относительно ручных кампаний. Алгоритмы площадки с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта способны нарисовать портрет ЦА и выкупать пользователей по кастомным ставкам.
Запуск ML-кампаний требует предварительного обучения и сбора данных. Средний бенчмарк — 700+ установок. Важно понимать, что это не гарантирует лучшую эффективность ML-кампаний по сравнению с ручными, в таком случае необходимо собрать больше данных для повторного обучения модели. Мы обучали алгоритмы для каждой SSP и каждого формата отдельно. У них свой трафик, ставки и отличающиеся исходные данные. Поэтому лучше их не смешивать и сохранять однородность данных, что поможет системе более точно обучиться
Результат
Благодаря нашему подходу за два месяца кампании мы смогли:
- Снизить CAC на 80% и CPI на 70% относительно KPI;
- Увеличить объем трафика в 4 раза (в марте относительно февраля)
По прошествии двух месяцев кампании мы решили не останавливаться на достигнутом, так как привлекали поездки значительно дешевле KPI, поэтому продолжили масштабирование, сохраняя при этом показатели CPI и CAC.
*период февраль — май 2023
Итоги и рекомендации при работе с Hybe
- При запуске кампаний всегда придерживаться правила 1 РК = 1 SSP, так им будет проще обучаться и показывать высокую эффективность. Это также касается ML кампаний.
- Обязательно тестируйте сразу несколько SSP и все доступные к ним форматы. Это поможет быстрее выявить рабочую связку, которую в дальнейшем сможете оптимизировать и масштабировать. Важно понимать, что каждый оффер кардинально отличается, и не стоит игнорировать какие-либо SSP для тестирования, если они не зашли у других. Для начала выделите 3 ключевых и постепенно добавляйте к тестированию новые SSP.
- Non-IFA трафик в 5-6 раз эффективнее, чем IFA, поэтому при запуске iOS кампаний выбирайте только non-IFA трафик (Device Id is missing). Отдельно IFA у iOS кампаний показывает плохие результаты.
- При тестировании обязательно разделяйте формат banners на полоски и квадраты, так как по ним сильно различается стоимость закупки и не получится в рамках одной РК смешать и провести достоверное тестирование (квадраты, как правило, сильно дороже, чем полоски)
- Регулярно мониторьте поведение трафика в разрезе паблишеров, корректируйте ставки по ним, проверяйте те, что попали в BL — возможно, что по ним CPI дороже, чем вы планировали, но хороший показатель CPA.
- Собрав достаточное количество событий, обязательно запускайте на тестирование ML кампании, даже если с первого раза они не покажут себя. Накопите еще данных и повторите тестирование вновь, ведь автоматизированная закупка однажды проявит себя лучше, чем ручные кампании. В нашем случае это позволило улучшить перформанс на 30% в сравнении с ручными кампаниями.
Команда
Мобильный маркетолог в Ситидрайв: Денис Стуков
Руководитель отдела перформанс-рекламы в СберМаркетинге: Ульяна Кирпичева
Руководитель проекта в СберМаркетинге: Александр Кокшаров
Руководитель группы баинга в СберМаркетинге: Артем Хорев
Старший менеджер по рекламе мобильных приложений в СберМаркетинге: Эдгар Маркарян
Mobile Programmatic Expert в Hybe: Геннадий Акулов