Даже самая тонкая настройка таргетинга по онлайн-интересам и офлайн-поведению не будет достаточно эффективной, если бизнес не исследует свою аудиторию. Ближе познакомиться с клиентами, нарисовать исключительно точный портрет аудитории помогают O2O-исследования. Команда проекта поделилась с Sostav подробностями о том, как аналитика на основе больших данных от 
Segmento помогла маркетплейсу Aliexpress лучше узнать свою аудиторию.
Задачи
Схема O2O-исследования такова: запускается рекламная кампания на существующих данных, по ее итогам проводится исследование, которое не просто позволяет оценить эффективность, но дает важные инсайты о клиентах и возможность в дальнейшем повышать точность настройки сегментов и попадать точно в ЦА. С точки зрения бизнеса это означает больше продаж при тех же расходах на рекламу.
В мае-июне 2021 года маркетплейс Aliexpress для стимулирования продаж запустил промоакцию «Хочу». Механика была следующая: нужно было ввести в специальное поле промокод и получить доступ к секретным скидкам.
Для привлечения трафика и последующей оценки эффективности кампании использовались инструменты Segmento. Важной задачей этого флайта было не только привлечь внимание релевантной аудитории к акции, но и провести исследование по итогам.
Предстояло решить следующие ключевые задачи.
- Сравнительная оценка конверсии в столицах (Москва и область, Санкт-Петербург и область) и всей остальной России.
- Оценка влияния кампании на приоритетную аудиторию — женщин в возрасте 25−44 — это одна из ключевых аудиторий онлайн-шопинга, но на Aliexpress они покупают менее активно, чем в среднем по e-commerce, было необходимо оценить эту разницу и понять, почему так.
- Выявление онлайн- и офлайн-интересов наиболее активной аудитории для более точного таргетинга и формулирования инсайтов.
- Оценка покупок по охваченной рекламной кампанией аудитории во время и после завершения промоакции.
Реализация
Для решения этих задач использовались два инструмента: исследования Sales Lift и OfflineCR.
Sales Lift показывает, как изменилось количество покупок или добавления товаров в корзину и средний чек в тестовой группе по сравнению с контрольной за счет показа рекламы. Он считается как отношение конверсии в покупку между тестовой группой (аудитория, охваченная рекламой) и контрольной группой (те, кому рекламу не показывали).
Людмила Дмитриева, руководитель по работе с ключевыми клиентами Segmento:
Segmento очень серьезно относится к формированию групп, чтобы исключить любые ошибки. Формирование происходит на уровне аукциона с нулевыми ставками. В этом случае аудитории в группах будут одинаковыми, а исследование — максимально точным и значимым.
OfflineCR (отчет об офлайн-конверсиях) позволяет узнать, какой процент покупок был совершен после показа рекламы. Показатель рассчитывается на основе данных по транзакциям. У Segmento есть обезличенные данные о транзакциях, объем этих данных таков, что позволяет с высокой статистической достоверностью экстраполировать его на другие группы, например покупателей, совершающих оплату картами других банков. То есть, если среди всех покупок в рамках акции покупки по банковским картам пользователей, охваченных рекламной кампанией, составили, например, 3%, этот показатель можно экстраполировать и на другие формы оплаты, и это будет предположением с высокой достоверностью.
Кампания была настроена на покупателей в возрасте от 18 до 44 лет, мужчин и женщин, геотаргетинг проводился по столицам (Москва и область, Санкт-Петербург и область) и всей остальной России. Для сегментации использовались онлайн-интересы и уникальные офлайн-данные о транзакциях по банковским картам, дающие картину потребительских интересов аудитории.
Результаты исследований
Важной задачей было посмотреть офлайн- и онлайн-интересы наиболее активной аудитории. Исследование показало, что лучше всего конвертируются пользователи, которые интересуются тарифами и услугами провайдеров интернета, посещают кафе, рестораны, кинотеатры, концерты и другие мероприятия, пользуются такси и прокатом автомобилей. Отсюда следуют два важных инсайта.
Во-первых, фокус потребления аудитории сохраняется в онлайне и при возвращении интереса к традиционным офлайн-развлечениям, доступ к которым был затруднен либо полностью ограничен во время локдаунов.
Во-вторых, самые активные покупатели в e-commerce — это пользователи, которые ценят свой комфорт и готовы в него инвестировать. Они оценили преимущества онлайн-шопинга, его удобство, и поэтому активно пользуются этой возможностью.
Разбивка по географии не стала открытием для AliExpress, но позволила лучше оценить масштабы и измерить, насколько велика разница. Основная аудитория маркетплейса, лучше всего реагирующая на рекламу, находится за пределами столиц. Sales Lift по результатам кампании по России составил 153,3%, а в столицах и их областях — 12,4%.
Одной из важнейших задач было оценить, насколько отличается результативность рекламы в период кампании и по ее окончании. Исследование показывает, что неделя после окончания показа рекламы приносит еще почти 16 процентных пунктов конверсии.
Особенно интересной оказалась разбивка по возрасту. Если сегмент 25−34 года практически не совершает покупок после окончания кампании, то в сегменте 35−44 года основная часть прироста приходится как раз на неделю после окончания рекламной кампании.
Дмитрий Шубин, медиадиректор AliExpress Russia:
Это важный инсайт. Гипотеза такова: возрастной аудитории требуется больше времени для принятия решения о совершении покупки. Возможно, для этой аудитории имеет смысл продлевать кампании и время действия офера: обычно в кампаниях AliExpress офер действует в течение недели, максимум 10 дней. Исследование показывает, что для более старшей аудитории стоит проводить более длинные кампании, чтобы дать время на принятие решения о покупке и получить максимум конверсий.
Особенно значителен эффект отложенной покупки у стратегически важной для площадки женской аудитории. В период семи дней после окончания рекламной кампании женщины 25−34 лет совершают 39,1% покупок, женщины 35−44 лет — 38,2%. Это важная информация: команда AliExpress знала о значительном отложенном эффекте, но предполагала, что его уровень гораздо менее существенный. Новые данные позволят скорректировать стратегии для получения максимальных результатов будущих кампаний.
Выводы
На основе полученных данных и инсайтов сформулированы решения, которые позволят оптимизировать будущие рекламные кампании. Вот ключевые выводы о том, что стоит сделать.
- Разработать «женские» полноэкранные креативы с подборками более релевантных товаров (платья, косметика
и т. д. ), чтобы изменить представления об AliExpress как о площадке с товарами прежде всего мужских категорий. - Продлевать баннерную кампанию на ЦА, чтобы повысить конверсию и увеличить количество покупок среди той аудитории, которой требуется больше времени на принятие решения о покупке.
- Учитывать эффект отложенной покупки для более дорогих товаров с более высоким средним чеком. Корректировать период и интенсивность рекламной поддержки в зависимости от цены товара и того, сколько времени обычно занимает принятие решения о покупке.
- Использовать данные о портрете наиболее конверсионной аудитории, её интересах и потребительских особенностях как онлайн, так и офлайн. Казалось бы, это очевидно, однако новые данные позволят точнее настраивать таргетинг и попадать рекламой в те сегменты, которые конвертируются лучше всего. Как следствие, это даст лучшие показатели ROAS и ROI.
- Оптимизировать кампании с учетом разницы конверсий в регионах. В столицах необходимо постоянно поддерживать контакт с аудиторией, максимизировать частоту, чтобы получать больше конверсии в добавление в корзину и покупки, тогда как в регионах должный эффект достигается быстрее и проще.
- Около 86% транзакций происходят при частоте больше четырех показов. Одна из ключевых задач — найти способ увеличить частоту показов на каждого пользователя в каждом целевом сегменте, чтобы он запомнил сообщение и в итоге пришел за покупками.
Собранные данные помогли маркетплейсу лучше узнать аудиторию и ее потребительские особенности. Это позволит точнее настраивать и проводить рекламные кампании, повысит их эффективность.