Как российский бренд витаминов забрал 30% ЦА ушедших конкурентов

Российский рынок лихорадит вот уже три месяца. Западные бренды замораживают активность или уходят с рынка совсем, российские производители ищут выходы на целевую аудиторию бывших конкурентов.

Мы в First Data уже давно советуем своим клиентам таргетироваться на аудиторию ушедших брендов с использованием алгоритмов Hard ID — создавать сегменты ЦА на основе анализа данных о покупках. В этой статье расскажем пошагово о том, как работает технология и какие результаты можно получить с ее помощью.

В марте к нам обратился российский производитель витаминов для взрослых — в связи с уходом ряда зарубежных брендов компания планировала расширить свою долю рынка.

Мы предложили переключиться непосредственно на аудиторию бывших конкурентов: собрать подходящий сегмент ЦА, подключив транзакционные данные от ОФД, и провести рекламную кампанию в ВК, myTarget и рекламной сети Яндекса. Рекламу в этом случае стоит давать короткими циклами, постоянно оценивая результаты и корректируя стратегию. Мы предложили замерять не только привычные показатели — CR, CPA, но и оценивать realtime-продажи в аптечных сетях, чтобы точно понимать, насколько чаще представители нужной нам ЦА стали покупать продвигаемые товары.

Целевая аудитория в этой РК — люди, которые регулярно покупают витамины определенного бренда, а в идеале те, у кого запасы подходят к концу и они готовы искать замену уже сейчас.

Переводя этот запрос на язык цифр, мы собрали большой сегмент людей, которые за последние 3 года покупали витамины ушедших брендов не менее 6 раз (в среднем раз в полгода) — с большой вероятностью это именно те, кто употребляет витамины системно.

Затем «отсекли» тех, кто покупал витамины за последние три месяца — высока вероятность, что эти люди уже пропили курс, и в ближайшее время не будут искать аналоги.

Технически такую выборку мы формируем из массива транзакционных данных за определенный период, выбирая нужных пользователей (а точнее, их обезличенные идентификаторы — Hard ID) по названию бренда, товара и датам покупок.

Собранный сегмент мы разделили на тестовую и контрольную группы. На первых мы таргетировали объявления, а вторая группа рекламу не видела. Сравнивая динамику покупок в обеих группах, мы будем понимать, как покупатели реагируют на рекламные сообщения и насколько эффективна камапния

Анализируем и оптимизируем

Кампания длилась месяц, и в течение всего срока раз в неделю мы оценивали показатели и анализировали поведение аудитории. Мы замеряли realtime-продажи в оффлайне, в аптечных сетях. Hard ID участников тестовой и контрольной групп мы передали нашему партнеру — аптечной сети. Партнер сопоставлял сегмент со своей клиентской базой и регулярно передавал нам данные о покупках в каждой группе, что позволило нам оценивать динамику продаж и эффективность рекламы.

Покупки в тестовой группе мы оценивали в разрезах пола, возраста и ГЕО — по ним же оптимизировали кампании, перераспределяя бюджеты на те сегменты, которые показывали более высокий уровень продаж.

Более трех лет мы замеряем оффлайн-продажи в realtime и ориентируемся на собственную статистику в различных категориях. По нашим данным, средний показатель Sales Lift (рост продаж рекламируемого товара) при использовании стандартных рекламных инструментов (например, таргетинга по интересам) составляет 10-12%. Но в случае с нашим производителем витаминов продажи в тестовом сегменте выросли на 37,12%.

Абсолютная конверсия в покупку составила 7,25%, тогда как на стандартных рекламных инструментах по нашим оценкам она не превышает 3%.

Для того, чтобы на получить значимый результат и завоевать аудиторию ушедших конкурентов, важно не только продумать коммуникацию и подготовить креативы. Прежде всего нужно правильно подобрать аудиторные сегменты и постоянно оценивать промежуточные результаты РК.