Антон Кондратьев

+24
с 2022
1 подписчик
1 подписка

Я пробовал пожить в Альфе, но как-то сразу не пошло, поддержка убогая капец, ответов нет, вопросы не решаются без ругани и угроз. Мне совсем не захотелось с ними взаимодействовать.

Но и статья странная, хоть и интересная - чувак решил открыть ИП через ненавистный банк... Хм... Это из той сказки, где некто делает нечто с одной целью - дое...аться до всего, что попадается... А зачем так жить то сложно и токсично?

1

Сливаются номера операторами связи: мобильный трафик на ваш сайт или любой другой сайт вообще; звонки на любой номер любого конкурента; смс с определенным названием отправителя.

Есть варианты по-белее - "номер не дадим, нельзя, но оператор сам отправит рекламную смс", а есть варианты более стрёмные - дают номер без проблем.

Как бороться? Скорее всего никак на данный момент.

Конверсия в нормальные разговоры может быть и 7%, смотря как продумать скрипт диалога. Для обзвона можно и робота хорошего с ИИ подключить, чтобы негатив не собирать. Технологии вокруг этой темы только развиваются, и никто не стесняется говорить о том, что всё сливается по-полной.

Рекламодателям тоже конечно же не нравится эта история с обзвонами с этической стороны, но они вынуждены это делать, чтобы зарабатывать. Повысить результативность рекламных кампаний, например, в 2-3 раза – сложная задача, и мало кто может её выполнить, а вот настроить слив лидов конкурентов можно за 15 минут. Отсюда и спам.

Я когда узнал, как это всё работает, был в шоке - как вообще возможно такое, что операторы связи сами сливают данные? Это же жесть! Потом поузнавал ещё немного. Сливать обезличенные данные можно, не запрещено, потому как md5-хеш номера не является объектом персональных данных. Что делать с хешем то потом? Элементарная задача - сравнить полученный хеш с базой хешей всех номеров, которую можно элементарно сгенерировать простейшим скриптом. В итоге и оператор номер не передавал, и поставщик данных его не получал, и номер известен, и уже это вроде бы как и не то чтобы объект персональных данных со слов поставщика...

2

Думаю, что если и копать в кол-во покупок, то наоборот в сторону увеличения, потому как даже 5 в год — странно. Покажите мне такого человека ))

5 транзакций в день — ок, а 5 в год — шпион или кто-то в полном отказе он безнала и технологий.

Рекомендую под конкретную задачу искать конкретные покупки в транзакциях, а не их кол-во.

1

Процесс такой:

1. Регистрируетесь в Витамине, если ещё не там (https://clck.ru/3C5RDs)

2. Пишите в поддержку о том, что хотите фискальный сегмент.

3. Вас спросят о товаре/услуге. Вы можете накидать свой список товаров/магазинов/городов/улиц. В результате случатся совместные построения гипотез и сбор сегментов для тестирования.

Если же вы — конечный рекламодатель, которому совсем никак не хочется вникать в сложности, то пишите мне в Телегу, ссылка в конце статьи.

Например, я долго думал, как выбрать премиальную аудиторию, собирал списки, а оказалось, что такое уже есть у Firstdata в наборе. Про ремонт - у них тоже было, про садоводов - тоже было. Ну и они смотрят корреляцию, например, оказывается, что ближе к покупке абонементов для фитнеса не те, кто покупает эко/веган/хэлси-фуд, а те, кто ест бургеры. В общем подбор - совместная работа, я в ней участвовал со стороны клиента, а "внутренняя магия" — это работа Firstdata.

1

Про ограничения по бюджету — насколько я помню, нужно за месяц потратить от 100 000 руб., чтобы получить сегменты.

Ниши — подозреваю, что не будет давать сильный эффект при попытках продать сильно узкоспецифический редкий товар, например, какие-нибудь редкие станки, а в остальном нужно фантазировать и пробовать.

Вы напишите в комментарий, что за товар /услуга у вас, интересно прикинуть пару гипотез.

1

У кого-то мало, у меня все клиенты этим пользуются. Наверное, от того, что я знаю про такую фичу, а остальные нет.

Ну и нужна определённая смелость от клиента и бюджет на тесты. Не всегда тестирование — это путь к успешной отработке гипотезы, бывает, что тестирование даёт информацию о том, что гипотеза ошибочна, а деньги потрачены не на лиды, а на знание об ошибочности.

Я рекомендую брать свой текущие кампании, добавлять в них корректировки +1/+2/+3% для фискальных аудиторий, обязательно добавлять ID условий подбора и корректировок в метки и просто наблюдать какое-то время. Так вы и старые кампании не испортите, ничего не сломается, и получите новые данные о том, есть ли зависимость конверсии от попадания в аудиторию. Это максимально безопасно )

Пример:

100 человек зашли в поиск, чтобы найти входную дверь: 25 из них недавно покупали что-то для ремонта, например, краску для фасадов.

В результате есть 2 разные жизненные ситуации: часть людей зачем-то хочет дверь, а часть людей при этом ещё и точно где-то красит дом, возможно строит или ремонтирует. И вот те, кто красит в 2-3 раза лучше конвертируются в клиентов, они горячее. Одно дело — подумать "не поменять ли дверь, давай приценимся", а совсем другое дело — "у нас в строящемся доме ни дверей, ни окон, пора покупать".

Поработать с теми, кто продаёт товар/услугу периодического потребления, чтобы таргетироваться по сегментам, мне пока не удалось. А вот использовать сегменты для корректировок и оптимизации мне удалось уже не раз, и всегда я вижу одно и тоже — работает: либо CR в лиды сразу выше, либо CPL остается на прежнем уровне, но далее по воронке ДРР лучше в разы. Главное — тестировать и искать "свой" подходящий сегмент ))

Кейсы? Писать их конечно лень) Они есть и мы с клиентами на них смотрим и радуемся )

1

Можно, в этом то и прикол)

Просто даёте список названий товаров, магазинов, регион; далее происходит поиск по списку транзакций, и вуаля — в Яндекс Аудиторию загружен сегмент с обезличенными данными покупателей.

Я не знаю точно, кто именно передаёт данные, есть вероятность, что нужный сервис подключен к ОФД, который данными не делится, и это нужно спрашивать уже у спецов по обработке данных.

3

Медийку, карты (Яндекс и 2Gis), покупать размещения у блогеров, даже наружную рекламу — выкупать показы в офлайне на цифровых рекламных щитах.

2

Фискальные данные используются для корректировок в кампаниях, делаю -100% для тех, кто не попал в сегмент с данными от Firstdata. Для таргетинга не использую ни у одного рекламодателя на данный момент в продакшне, пока что идёт много тестов.

А вот для корректировок используют уже все мои рекламодатели без исключения. Где-то есть сегмент "дача и садоводство" с повышающей корректировкой, пользователи из которого значительно лучше покупают септики, например. Где-то есть "товары для чернового ремонта" с положительной корректировкой, потому как они в 3.2 раза лучше конвертируются в покупку дверей. И так далее.

Если говорить именно о таргетинге на сегменты, то думаю лучше всего будет работать в случаях, когда вы пытаетесь продать шоколадку тем, кто покупает шоколадки, например. А вот продавать дома, тем кто купил дома — глупо, им уже не нужен дом, у них уже есть. То есть для товаров периодического потребления полезно таргетироваться по сегментам, а для товаров, которые покупаются разово, нужно искать связи и тестировать. Если напишите сюда ваш товар/услугу, можем вместе придумать пару гипотез ))

2

Витамин здорово лидирует по условиям партнёрских выплат, получается удобно работать в едином кабинете + деньги.

Точно не помню условия для новичков, но по моей ссылке можно получить сразу максимум (до 5.5% партнёрских от расходов в Директе + до 6% премию за РСЯ/смарт-баннеры/медийку/и-тп, и ещё больше значительно за траты в ВК, myTarget, Авито, программатике).

https://vitamin.tools/?ref2=1966a7c8-4239-45ab-b68c-a5c81eb3e025

2

Вопросов много конечно... Факт подмены именно покупателем как доказать? Да и маркировки не видно, нет факта того, что это именно тот заказ и товар, а не другой.

5 - просто взяли 5, не долго думая. Задача была "просто отделить живых людей от неживых".

А вот для сегмента "премиум" велась работа, там те, кто покупал в Азбуке Вкуса, ЦУМе, дорогих ресторанах, спа, товары премиальных брендов, обслуживал премиальные авто и многое другое. Это делалось на стороне Firstdata.

2

Не очень важно, какая была стратегия, важно, что в ходе тестирования она не менялась вообще.

Были получены сегменты в Аудитории, созданы их них условия корректировки, и эти условия применены ко всем работающим кампаниям (активные +1%, премиум +2%). В utm при этом добавлены id условий корректировки для отслеживания сегментов в воронке. Задача теста - наблюдение. Стратегия в данном случае - это то, что было сделано после, а именно - просто корректировка -100% для тех, кто не попал в сегменты с фискальным данными.

2