Как мы с помощью аналитики подбирали блогеров для крупнейшей распродажи AliExpress и увеличили охваты на 142%
Спрогнозировать и оценить эффективность размещения рекламы у нескольких блогеров бывает очень сложно. Высокая цена не гарантирует успех, а число всех подписчиков не равно числу нужной для компании целевой аудитории.
Привет! Меня зовут Лев Грунин, я основатель и генеральный директор WhoIsBlogger, платформы для influence-маркетинга. Мы помогаем крупным компаниям отбирать блогеров с живой аудиторией, находить пересечения с базой из CRM и анализировать эффективность рекламных кампаний.
Сегодня поделюсь с вами опытом, как мы вместе с агентством WildJam выбирали блогеров и помогли увеличить оборот распродажи «11.11» на AliExpress на 18,1 %.
С какой задачей пришли WildJam и AliExpress
В ноябре к нам обратились представители рекламного агентства WildJam и компании AliExpress с двумя задачами:
- Помочь эффективно использовать бюджет на рекламу акции «11.11» от AliExpress, отобрав блогеров с самым большим охватом уникальной ЦА.
- Провести посткампейн-аналитику и оценить эффективность influence-маркетинга для AliExpress во время кросс-канальной маркетинговой активности.
К тому моменту специалисты WildJam уже собрали лонглист из 70 блогеров, релевантных бренду по многим критериям: цена, аудитория, форматы размещения и т. д.. После чего встал вопрос: «Как выбрать среди них тех, кто принесет самые большие охваты уникальной ЦА при дешевом касании?»
Можно попробовать выбрать несколько блогеров с самым большим количеством подписчиков и меньшей ценой, но это не гарантирует попадание в максимальное количество нужной неповторяющейся ЦА. Для этого мы обратились к данным, и вот как это было.
Период: 08.11 — 18.11
Площадка: Instagram
* Instagram — проект Meta Platforms Inc. , деятельность которой в России запрещена.
Как подошли к процессу
Прежде чем начать работу, нам важно было определить методологию сбора данных, их анализа, оценки эффективности и достоверности расчетов. Декомпозировали весь процесс по этапам и выделили четыре основных шага:
- Сбор данных и расчет количества нужной нам ЦА у каждого блогера из лонглиста.
- Анализ данных и определение самого эффективного микса блогеров по двум критериям — уникальные охваты ЦА и цена.
- Анализ результатов рекламной кампании после запуска.
- Проверка полученных данных и подтверждение эффективности influence-маркетинга для AliExpress.
В процессе мы воспользовались парсерами для сбора открытых данных и собственной программой аналитики, которая позволяет производить сложные многомерные вычисления за несколько часов.
Определили объем ЦА у каждого блогера с помощью социальных сетей
На этапе сбора данных стояла задача — определить, сколько целевых подписчиков есть у каждого блогера.
Мы выдвинули гипотезу о том, что самая лояльная аудитория может быть среди подписчиков группы AliExpress в социальных сетях. Спарсили более 3,7 млн подписчиков из групп и нашли их аккаунты в Instagram*. После этого проверили, кто из них подписан на блогеров из лонглиста WildJam, суммировали все данные и определили объем нужной нам уникальной ЦА у каждого из 70 блогеров.
* Instagram — проект Meta Platforms Inc. , деятельность которой в России запрещена.
Загрузили данные в программу и вычислили комбинацию, которая дает +142% уникальных охватов
После сбора данных мы загрузили их в нашу программу аналитики, где заранее задали алгоритм вычислений, позволяющий найти самый эффективный микс блогеров с максимальным охватом уникальной ЦА.
Программа не просто исключает повторяющихся подписчиков и выбирает оставшихся по большим охватам, а проводит сложное многомерное вычисление, решающее NP-полную задачу оптимизации. Она помогает найти оптимальную комбинацию наиболее ценных элементов при заданных ограничениях. В нашем случае ограничение — это бюджет.
Путем перебора более миллиарда возможных комбинаций мы отобрали 24 блогера, которые готовы разместить разные виды контента (сторис, видео, публикация) , с общим охватом на 142% выше среднего.
Список блогеров мы передали агентству WildJam, они дальше полностью занимались запуском и контролем рекламной кампании распродажи «11.11» на AliExpress.
Описали методологию оценки эффективности
Сложность этого этапа в том, что не существует единых методик анализа данных в influence-маркетинге. Каждая компания ориентируется на свои метрики. Плюс всегда влияет человеческий фактор. Например, во время акции часто утекают промокоды и запускаются параллельные рекламные активности: ТВ, наружная реклама, digital и т. д. Мы учли это и использовали статистический метод оценки, подготовив две группы — тестовую и контрольную.
- Тестовая — это уникальные подписчики блогеров из лонглиста, которые видели рекламный контент.
- Контрольная — это подписчики похожих по контенту блогеров, которые не видели рекламу акции у наших блогеров.
Важно было собрать идентичные группы по полу, возрасту, средней покупательской способности, частоте покупок на AliExpress и другим характеристикам. В итоге у нас получилось две группы с одинаковым поведением до начала акции.
Разброс значений был меньше 0,1%:
После этого взяли данные по покупкам из CRM-системы AliExpress и сравнили поведение обеих групп через две недели после запуска акции.
Проверили результаты и доказали, что influence-маркетинг эффективен
Мы зафиксировали рост всех метрик в нашей тестовой группе во время акции «11.11» от AliExpress. Результаты получились такие:
При этом общий оборот увеличился на 18,1%.
Более того, мы обратили внимание на основные сегменты роста:
Эти данные помогли компании в дальнейшем планировать маркетинговые активности и оценивать их эффективность.
Какие общие выводы мы зафиксировали по этому проекту:
- С помощью аналитики результаты рекламной кампании превысили изначальный KPI на 362%.
- influence-маркетинг эффективен для AliExpress, несмотря на параллельный запуск других рекламных форматов.
- Стоимость касания аудитории выше, чем на ТВ, но можно найти блогеров с максимальным охватом нужной компании ЦА и получить прогнозируемый результат
Все результаты перепроверили и подтвердили аналитики из AliExpress. А чуть позже за этот кейс мы получили золото в категории Data-driven marketing. на престижной маркетинговой премии Effie Awards Russia.
Как отзываются AliExpress и WildJam о пользе для своего бизнеса
Только такие глубокие исследования помогают прогнозировать и оценивать реальное влияние больших блогерских кампаний на бизнес-метрики
При работе с блогерами невозможно на 100% предсказать результат. Можно сделать интересную, но не эффективную рекламу. Так бывает из-за недостаточных данных по числу целевой аудитории у блогера. Но ребята из WhoIsBlogger решили эту проблему, и в итоге рекламная кампания превысила KPI на 362%
Делитесь в комментариях, какие нестандартные сервисы вы используете для оценки рекламы у блогеров. Буду рад любому фидбеку с вашей стороны👇