Кейс rta: по автоматизации процессов контекстной рекламы для сервиса заказа лекарств «Здравсити»
Задача рекламной компании
Охват только новой аудитории, для продвижения сервиса заказа аптечных товаров «Здравсити».
Если вы настраиваете рекламу для продвижения сервисов в категориях: фармакология, FMCG, одежда и др., то точно сталкивались с задачей не тратить рекламные бюджеты на уже лояльную аудиторию.
Для маркетплейсов и сервисов, связанных с ежемесячными повторными покупками, постоянный поиск новой аудитории может стать проблемой — мы охватываем рекламой клиентов, которые преданы бренду и уже покупают регулярно.
Барьер
Это удивительно, но в кабинете Яндекс.Директа нет стратегии оптимизации на новых пользователей и оптимизации по CAC, которая бы позволила находить аудиторию в пару кликов и вычитать из нее базу уже имеющихся пользователей клиента.
Решение
Специалисты отдела контекстной рекламы rta: нашли способ оптимизироваться на новых пользователей с помощью систематического исключения из таргета информации из CRM клиента и корректировок по CAC.
У Здравсити хороший сервис и высокий процент удержания покупателей. После первой покупки большинство из них остается лояльно бренду. Но в Яндекс.Директ нет решения, которое позволяет оптимизировать кампанию по CAC. Появилась идея совместить возможности внутренних стратегий и Оптимизатора К-50
На фото скриншот стратегических настроек К50: 1 правило из 16
Механика работы
— Перевод на стратегию Яндекс.Директ «Ручное управление ставками с оптимизацией»;
— Ежедневные выгрузки из CRM клиента в Оптимизатор «К50» с данных по новым и старым пользователям и присвоением веса;
— Оптимизатор «К50» для корректировок по CAC;
— Постоянно обновляющаяся база CRM с текущими клиентами, которую мы исключали из показов через Яндекс Аудитории;
— Использование специалистами навыков программирования для грамотного составления «События» для автоматизированного управления рекламными кампаниями в К50.
«На ранней стадии запуска новой механики было решено, что новый пользователь — это первый заказ человека за последние 365 дней. Но на этапе тестирования стали открываться новые подробности. Например, Дашборд считает не «первые заказы за последний год», а «заказы нового визита с 2021 года». Поэтому было принципиально важно привести базы и понятия к общему виду»
Убрать показы по существующим покупателям, чтобы оставить только новых клиентов — полдела, нужно создать алгоритм который будет самостоятельно оценивать эффективность, оптимизировать ставки под нужный CAC и отключать сегменты, результативность которых сильно хуже заданных значений. Эту функцию выполняет Оптимизатор К50.
Результат
За время проведения кампаний CAC, доля новых пользователей в различных сегментах семантического ядра показывала позитивную динамику, в кампаниях с общими запросами максимальное значение — 40%, среднее по направлению — 20%, в кампаниях с услугой «курьерская доставка» — 50%, при среднем значении 20%.