{"id":10642,"title":"\u0411\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0438\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043a\u0438\u0431\u0435\u0440\u0430\u0442\u0430\u043a \u0438 \u0432\u0438\u0440\u0443\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430","url":"\/redirect?component=advertising&id=10642&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/305439-reshenie-dlya-biznesa-zashchitit-rabochie-kompyutery-i-tratit-menshe-na-tehpodderzhku&placeBit=1&hash=92cac90aee476dcf6c798d57554c147c48c9992484e9b9517cc9679e918eca49","isPaidAndBannersEnabled":false}
Retail Rocket

Как сегментация базы помогла снизить ДРР рекламных кампаний в два раза: кейс Cozy Home

Привлечь нового клиента сейчас стоит в 5 раз больше, чем удержать существующего, и цифра продолжает расти – за последние несколько лет стоимость привлечения выросла на 60%.

Это негативно сказывается на бизнесе, учитывая, что для многих компаний доля рекламных расходов (ДРР) — один из основных показателей эффективности маркетинга. Сегодня в кейсе Cozy Home мы разберем, как можно оптимизировать бюджет на привлечение и удержание с помощью грамотной и системной работы с клиентскими данными.

Цифры и факты

Источник: https://cozyhome.ru/

Сozy Home – сеть магазинов товаров для дома. Компания специализируется на текстиле собственного производства: постельном белье, пледах, полотенцах – а также на других приятных мелочах для кухни, спальни и ванной.

  • Сеть состоит из интернет-магазина и 100 офлайн-магазинов по всей России. Каждый год открывается около 25 новых точек
  • Каждый месяц количество участников программы лояльности увеличивается на 10%
  • Сайт компании ежемесячно посещают 450.000 человек

Цели и задачи

Основной целью Сozy Home было увеличить эффективность рекламных каналов с помощью data-driven подхода. Начать решили с усовершенствования одного из основных способов таргетинга в Facebook – Look-alike (сокращенно LAL).

Технология работает так: вы загружаете сегмент пользователей, которые уже взаимодействуют с вами (например, спящие, зарегистрировавшиеся и т.д) или какую-то информацию о них (email, телефон), и на основе этих данных система ищет новых потенциальных клиентов, похожих на вашу целевую аудиторию, и показывает им рекламу.

Искать похожии аудитории позволяет функционал большинства рекламных систем. Но чтобы поиск был эффективным, люди в предоставленном сегменте уже должны быть чем-то похожи между собой. Иначе системе сложно найти подходящих пользователей, что отражается на качестве рекламных коммуникаций с новой аудиторией.

Чтобы создать собственные качественные сегменты, сначала нам нужно было собрать в одном месте First-party data клиентов. Это уникальные данные, которые компания получает от клиентоа напрямую, когда они пользуются ее сайтом, мобильным приложением, программой лояльности, подписываются на email-рассылку и т.д. Помимо базовой информации вроде пола и возраста к ней также относятся более глубокие и ценные знания о поведении и интересах аудитории.

Решение Retail Rocket. Этап подготовки

Чтобы создать собственные качественные сегменты, сначала нам нужно было собрать в одном месте First-party data клиентов. Это уникальные данные, которые компания получает от пользователей напрямую, когда они пользуются ее сайтом, мобильным приложением, программой лояльности, подписываются на email-рассылку и т.д. Помимо базовой информации вроде пола и возраста к ней также относятся более глубокие и ценные знания о поведении и интересах аудитории.

Объединить все эти данные из онлайн и офлайн источников и создать для каждого клиента единый профиль помог наш модуль Data Warehouse.

Затем с помощью еще одного модуля Customer Intelligence Platform мы проанализировали количество покупок, средний чек и другие метрики и на основе этих данных сегментировали всю базу на новых покупателей, лояльных и тех, кого можно потерять.

Для решения задачи нам были нужны следующие сегменты, представляющие ценность для бизнеса :

  • Перспективные
  • Лояльные
  • VIP

Мы их подготовили и отдали в Cozy Home. Для этого понадобилось просто скачать созданные сегменты из личного кабинета на нашей платформе и загрузить в рекламный кабинет Facebook.

Решение Retail Rocket. Этап тестирования

Cozy Home протестировали два варианта Look-alike кампаний на основе следующих сегментов:

1. Вся база пользователей интернет-магазина Cozy Home

Под всеми пользователями в этом случае подразумевались люди, которые в течение последних 12 месяцев оставили интернет-магазину свой email и дали согласие на получение рассылки. Эта база состояла из 150 000 человек и была достаточно разнородной, так как на рассылку подписываются и новички, и VIP-покупатели, и те, кто поделился своими контактами год назад, но так ничего и не приобрел.

Базу загрузили в рекламный кабинет Facebook, система сформировала из нее сегмент и на его основе искала похожих пользователей. Всего удалось найти 25 500 000 человек.

2. Сегмент лояльных пользователей, подготовленный Retail Rocket

Как мы уже отметили, этот сегмент был создан с помощью Customer Intelligence Platform – на основе анализа покупок, переходов и других метрик она разбила всю клиентскую базу интернет-магазина Cozy Home на несколько сегментов: новых покупателей, лояльных и тех, кто вот-вот уйдет. Для каждого бизнеса количество таких сегментов, их границы и внутренние показатели (количество заказов, средний чек, размер сегмента и т.д.) будут свои.

Для построения LAL-кампании мы отобрали один наиболее интересный сегмент:

  • Лояльные – клиенты, которые покупают регулярно

Всего в подготовленном нами сегменте оказалось 1 750 email-адресов. Несмотря на то, что он был примерно в 100 раз меньше всей базы лояльных пользователей, это никак не повлияло на эффективность работы системы, и она подобрала на его основе 25 500 000 похожих пользователей.

По итогам тестирования было понятно, что наша сегментация позволила снизить долю рекламных расходов (ДРР) LАL-кампаний в 2 раза. То есть аудитория, подобранная на основе сформированного нашей платформой сегмента, вела себя наиболее похожим образом на целевую аудиторию интернет-магазина Cozy Home – ей были более интересны представленные товары и они покупали больше и на бОльшие суммы, в результате чего расходы на рекламу окупались лучше. Отсюда можно сделать вывод, как важно правильно подготавливать сегменты для построения эффективных Look-alike кампаний.

Результаты

  • Снизили ДРР в 2 раза
  • Увеличили долю дохода с канала на 11%

Интересные выводы

  • Чтобы Look-alike работал эффективно, нужно готовить правильные сегменты
  • Сегменты быстро выгорают (примерно через месяц), поэтому их нужно постоянно обновлять
  • Сегментация будет полезна не только для создания LAL-сегментов, но и для ретаргетинга, а также корректировки ставок

Комментарии по проекту

Сегментация помогает делать пользователям более персонализированное предложения. В свою очередь рекламные кампании, таргетированные на определенные сегменты, позволяют увеличить конверсию, уменьшить ДРР, CPA, процент возвратов. Модуль Customer Intelligence Platform RR – очень удобный инструмент для наших задач. Благодаря этому модулю мы можем взаимодействовать с пользователями на каждом этапе воронки

Артем Разгоняев
Руководитель интернет-маркетинга Cozy Home

Наш новый модуль Customer Intelligence Platform позволяет сегментировать пользователей, создавать для них более персонализированные рекламные кампании и таким образом увеличивать конверсию, средний чек и выручку. Мы рады, что помогли нашим коллегам из интернет-магазина Cozy Home найти новый рычаг взаимодействия с клиентами в онлайне, и он дал такие отличные результаты

Рашид Азизов
Менеджер Retail Rocket
0
0 комментариев
Популярные
По порядку
Читать все 0 комментариев
Мвидео игнорирует мой заказ

Решил купить товар на Мвидео, и 2 раз сталкиваюсь с такой ситуацией.

Акции роста российских эмитентов на ближайшие 5 лет

Пандемия меняет мир и формируется новая тенденция на ближайшие годы. Ниже будут представлены компании, акции которых способны в новых мировых реалиях опередить динамику фондовых индексов.

Украли деньги с карты Тинькофф

30.12.2021 года я с семьей дочери поехала в магазин "Спортмастер" в г. Москва покупать коньки. Уведомлений от Тинькофф не было. 31.12.2021 года я увидела что есть какие то пуш уведомление при нажатии на него оно исчезло. Когда я зашла в онлайн приложение, то увидела что у меня с кредитной карты сняли 106 000 рублей , было снятие 7 суммами. Кроме…

Самые сильные идеи в жизни

Предприниматель Сахил Блум публикует в своем Твиттере интересные жизненные идеи и парадоксы. Представляю перевод твиттер треда «22 самых сильных идеи в жизни».

«Не мошенник, а фантазёр»: история афериста Коровко, ставшего прототипом для героя Ильфа и Петрова Статьи редакции

У миллионера Корейко из романа «Золотой телёнок» есть реальный прообраз — Константин Коровко, торговавший в дореволюционном Петербурге паями несуществующих предприятий. На своих аферах он заработал около 1 млн рублей, но перед судом предстал с 220 рублями на счету и обвинил во всём самих пайщиков.

Евгений Евстигнеев в роли Александра Корейко, кадр из фильма Михаила Швейцера «Золотой телёнок» Год Литературы
Для абонентов Мегафон и Yota. Вы не знали, а вам открыли счет в банке!

Для тех кому интересна развязка, она внизу (выделено жирным).

Идеальный тимлид: миф или реальность?

Кто такой идеальный тимлид? Что ожидает руководство от такого сотрудника? Колонка Алексея Кирсанова, руководителя разработки «Битрикс24».

Геозоны: разделяй и властвуй

Ильдар Бикташев, руководитель отдела картографии и алгоритмов, уже рассказывал, какие задачи стоят перед картографическими сервисами Master Delivery. Сегодня продолжаем разговор о том, как геоаналитические разработки решают маркетинговые и логистические задачи бизнеса.

Анализ тональности текста с использованием фреймворка LightAutoML

Сентиментный анализ (анализ тональности) – это область компьютерной лингвистики, занимающаяся изучением эмоций в текстовых документах, в основе которой лежит машинное обучение.

«Сбермаркет» вместо газированной воды в заказе трижды привёз обычную

Ну, вот что поделаешь? Любим мы газированную воду, и все тут. Заказали, оплатили, а дальше начинается анекдот про доставку «Сбермаркетом».

Та самая вода, которую мы так и не увидели
BlaBlaCar продаёт билеты на несуществующие автобусы

Я не мастер писать статьи, но очень хотелось бы рассказать людям о разводе от популярного сервиса.

null