Кейс «Мобио» и HOFF: лайфхаки по любви, а CAC по расчету

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

О клиенте

Hoff – крупная российская розничная сеть, специализирующаяся на продаже мебели, товаров для дома и интерьера. Компания предлагает комплексные интерьерные решения по принципу «всё в одном месте» как 
в офлайн-гипермаркетах по всей стране, 
так и через интернет-магазин и мобильное приложение.

На момент старта работы по кейсу перед командой Мобио стояли следующие задачи:

• привлечь новых пользователей в мобильное приложение Hoff;
• снизить стоимость привлечения каждого клиента;
• сформировать целевой трафик с конверсиями в покупки;

Проблематика

Для реализации проекта была выбрана РСЯ, которая характеризовалась рядом сложностей. Зачастую общие рекомендации не подходят для конкретных размещений. Несмотря на сильное развитие технологий, основанных на машинном обучении, и смещение в подходе к работе с меньшим количеством кампаний (на примере ЕПК), у агентств остается место для маневра, чтобы за счет своей экспертизы и индивидуального подхода к настройкам кампании показать результат, который будет превосходить ожидания.

Команда задавалась следующими вопросами:

• Как лучше сегментировать кампании?
• На какие показатели ориентироваться при сегментации?
• Должны ли везде быть одинаковые стратегии ставок?
• Сколько и каких креативов нужно, чтобы был эффект?

Обычно эти вопросы вызывают споры у специалистов по результативному маркетингу, и у каждого есть свое видение. В данном кейсе мы поделимся видением Мобио.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

1. Провели подготовительные аналитические работы

В процессе разработки стратегии продвижения приложения Hoff была проведена обширная исследовательская работа, данные которой были использованы при подготовке рекламных кампаний. Анализ рынка и целевой аудитории учитывался как при формировании методов таргетирования, так и при разработке коммуникационного и креативного подхода. Это помогло выявить максимально релевантную аудиторию и подходящие предложения, что положительно сказалось на результатах.

2. Проанализировали ассортимент

Мебельная вертикаль разнообразна по категориям, каждая из них имеет свои сезонные пики и среднюю цену. Чем выше средняя цена, тем с большей вероятностью будет выше средний чек. Проанализировав среднюю стоимость основного ассортимента, мы выявили, что выгоднее продвигать категории «диваны» и «кухни», а также часть других товаров, которые нужно было рекламировать, в первую очередь, для получения большего объема, а также для наиболее высоких средних чеков.

3. Проанализировали аудиторию

В рамках анализа аудитории были рассмотрены основные мотивы покупателей, которые использовались в процессе выбора коммуникационной стратегии:

• замена старой мебели;
• обустройство квартиры после ремонта;
• покупка недостающих предметов мебели
• обустройство квартиры после покупки;
• дополнительный спальные места;
• расширение семьи;
• смена места жительства.

Помимо мотивов были также выявлены факторы, влияющие на покупку мебели. Мы выделили топ-5 наиболее важных критериев при выборе мебели (цена, удобство, долговечность, материал, дизайн), топ-5 ценовых выгод (скидки, распродажи, оплата по частям, программы лояльности, частичный возврат средств (кэшбек)) и значимые сервисные факторы, которые важны при выборе ретейлера (услуги сборки и установки, доставка, гарантия, точный интервал времени доставки). Последний аспект оказался крайне важным, так как исследования показывают, что потребители мебели сейчас предпочитают не просто приобретать товар, а решать свои проблемы с минимальными усилиями, именно поэтому комплексные решения так актуальны. Все эти факторы были учтены при разработке креативов, в рамках проработки призыва к действию и основных УТП.

Это позволило нам определить наиболее эффективные таргетинги и подходы к коммуникации, которые лягут в основу будущей стратегии.

Следующим шагом стало определение ядра целевой аудитории — тех, кто станет основой нашей рекламной кампании. При формировании ядра использовали матрицу приоритетов. На основе ряда ключевых критериев выделили основную целевую группу – женщины 25-34 года.

4. Рассмотрели региональное особенности

Рассмотрели регионы присутствия по параметрам:

• «Оборот интернет торговли в категории Мебель»;
• «Численность населения»;
• ​​«Среднемесячная ЗП»;
• «Предпочтение бренда»;
• «Популярность бренда в регионе».

Это дало нам четкое понимание — рекламные кампании необходимо сегментировать по регионам – Москва и МО, Санкт-Петербург и ЛО, регионы.

Вся проведенная аналитика легла в основу финальной архитектуры рекламных кампаний.

5. Разработали стратегию продвижения

В первую очередь, на уровне рекламной кампании было принято решение разделить кампанию на регионы в связке с контекстными таргетами. И уже на уровне групп объявлений мы разбивали группы на категории товаров, на соц-дем, на интересы и так далее, в различных связках. Это было сделано для возможности отключить группы объявлений с плохим результатом без влияния на общую рекламную кампанию. При этом, если какая-то группа объявлений показала бы хороший результат, то мы ее переводили на уровень выше — на уровень кампании и уже после — масштабировали.

Целевая аудитория

Гипотеза тематических аудиторий: в каждой кампании креативы и тексты разделить по группам объявлений для более точного попадания в целевую аудиторию.

Таким образом, запустили шесть кампаний, которые разделили по гео: Москва и МО, Санкт-Петербург и область, регионы. Это было необходимо, так как разные регионы имеют разную стоимость привлечения и разные объемы. Санкт-Петербург и Москву выделили отдельно, так как там достаточно пользователей для обучения кампаний на всех этапах воронки. Также разделили кампании по операционным системам, так как разные ОС приложений отличаются по стоимости и по-разному привлекают пользователей.

6. Приступили к реализации кампании

Со старта 14 апреля 2025 года целевым действием была установка, затем — добавление в корзину.

На старте кампании выбрали стратегию быстрого обучения: задали недельный бюджет, исходя из необходимого минимума в 70 целевых конверсий, и завысили ставку в 1,5−2 раза относительно плана. Это позволило алгоритму быстрее собрать статистику и выйти на рабочие значения ставок.

Первые дни кампания оптимизировалась на установки — как наиболее массовое и доступное событие в начале воронки. Это дало высокую стоимость установки и привлечения клиента, что было ожидаемо на этапе обучения.

С 28 апреля 2025 года, после достижения стабильных 70+ добавлений в корзину в неделю, перевели кампанию на оптимизацию в соответствии с основным показателем эффективности проекта (стоимость привлечения). Это позволило улучшить качество трафика и начать более точную работу алгоритма.

Оптимизация

В течение всей кампании проводили ежедневную оптимизацию рекламных площадок. В чёрный список попадали площадки с неэффективными показателями по стоимости установки и стоимостями добавления в корзину. Также подключали новые интересы и ключи.

Для точного замера эффективности рекламных кампаний была выстроена полноценная система сквозной аналитики. Отслеживание ключевых пользовательских событий (установка, добавление в корзину, покупка) осуществлялось через наборы инструментов для разработки (SDK), данные по расходам собирали из рекламных кабинетов, все эти данные объединили в автообновляемые сводки данных, а далее — в систему сквозной аналитики заказчика.

Масштабирование

• Подготовка к переводу кампаний на покупку.
• Подключение похожих (Lookalike) аудиторий только при достижении емкостных потолков.

Креативы

Креативы были разделены по категориям мебели, чтобы максимально точно соответствовать пользовательским интересам и повысить вовлеченность. Каждый сегмент аудитории получал адаптированные визуалы и тексты, учитывающие конкретные потребности и стиль мебели. Креативы разделялись по целевой аудитории, мотивам покупок, интересам, ключевым словам и так далее.

3. Результаты сотрудничества

По итогам РК получили следующие результаты (сравнение – май 2024/май 2025)

• Отношение стоимости привлечения к пожизненной ценности клиента уменьшилось в 1,5 раза, что указывает на повышение эффективности закупки.
• Расход снизился на 33%, при этом потери в объеме привлеченных пользователей удалось избежать.
• Удалось сравнять эффективность РСЯ с другими рекламными каналами.

4. Заключение

Кейс Мобио и Hoff наглядно демонстрирует, как экспертная работа с аналитикой и архитектурой кампаний может значительно повысить эффективность продвижения мобильного приложения даже в условиях высокой сложности работы с автоматизированными рекламными платформами, таких как РСЯ.

Была проведена глубокая аналитическая подготовка — анализ ассортимента, мотивов аудитории и региональных особенностей спроса. На основе этих данных выстроили сегментацию кампаний по регионам, категориям товаров и интересам пользователей, что позволило точечно управлять эффективностью и быстрее масштабировать успешные сегменты.

Кампания также была выстроена поэтапно: от обучения алгоритма на установках к оптимизации на более ценные действия в приложении и ключевой показатель эффективности — стоимость привлечения клиента. Дополнительно была реализована сквозная аналитика на базе SDK-отслеживании, позволившая принимать решения на основе реальных пользовательских событий.

Результаты подтверждают эффективность подхода: стоимость привлечения удалось снизить в 1,5 раза, расходы — на 33%, при этом объем привлеченных пользователей сохранился.

Кейс показывает, что грамотная аналитика, продуманная сегментация и профессиональная работа с алгоритмами способны значительно повысить экономическую эффективность мобильного маркетинга, а также предлагает варианты грамотной работы с таким инструментом, как РСЯ.

Адиль Амирбулатов

коммерческий директор, Мобио

Стоит помнить о том, что при работе с РСЯ важно уметь правильно направить алгоритм для оптимизации. Здесь можно выделить несколько рекомендаций. Во-первых, необходимо подобрать оптимальную сегментацию рекламных кампаний, опираясь на объемы транзакций, средний чек и другое. Во-вторых, использовать проверенные алгоритмы бидинга для разгона РК. Если ожидаете больших объемов, то вы должны рассчитывать количество креативов. Хочется также отметить, что иногда стоит дать рекламной площадке достичь потолка самостоятельно, а уже затем обогащать их различными данными, например, похожими (Lookalike).

Валерия Гребенюк

руководитель группы продвижения мобильного приложения, Hoff

Благодаря грамотной сегментации кампаний, глубокой аналитике аудитории и точечной оптимизации нам удалось добиться высоких результатов и преодолеть все сложности работы исключительно с РСЯ. Мы сэкономили бюджет на 33% на площадке, при этом сохранили объем новых клиентов и снизили стоимость привлечения в 1,5 раза. Это серьезное достижение, учитывая, что с каждым годом привлекать пользователей становится все сложнее и дороже из-за растущей конкуренции.

Даже в автоматизированных системах экспертный подход к настройкам дает значимое преимущество. РСЯ теперь не уступает другим каналам по эффективности.