
Авторизация

Сброс пароля
Скрытые продажи с VK Реклама. Кейс CDEK.Shopping
Заказчик: CDEK.Shopping

Как правильно анализировать скрытые продажи на примере крупнейшего сервиса по доставке из-за рубежа
1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели
CDEK.Shopping принадлежит около 2/3 рынка сервисов доставки товаров из-за рубежа. Основной особенностью проекта является ежедневное изменение цен, стремительный рост SKU и необходимость работы с фидами.
Специалистам VBI была поставлена задача размещать таргетированную рекламу в ВК с условием выполнения следующих условий:
- KPI по количеству заказов.
- CPS не должен превышать плановое значение.
- Окупаемость по ДРР.
Проблема №1.
Нестабильность заказов. Решением стало старт учета post-view эффекта. Мы предложили оценивать результативность с учетом этой модели атрибуции и доказали, что ВК как канал играет важную роль в общей маркетинговой стратегии.
Проблема №2.
Слишком малая аудитория в динамическом ремаркетинге, статистика по которой ухудшалась из-за повышения частоты показа на одного пользователя. Решение — расширение периода сбора и увеличение теплой аудитории.
Проблема №3.
Изначально заказы генерировались только динамическим ремаркетингом. Решение — запуск показов по базам клиента, масштабирование динамического ремаркетинга, многочисленные A/B-тесты.


2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения
Основные рекламные кампании и их аудитории:
1. Трафик. Базы данных. Пользователи, уже совершившие заказ.
2. Динамический ремаркетинг.
а) Те, кто положил товар в корзину, но не купил (разные временные промежутки).
б) Не положили в корзину и не купили (разные временные промежутки).
Лучше сработал общий фид, где собраны все товары, чем разные фиды по категориям (например, парфюмерия).
Тесты по различным категориям товаров с таргетингом по базе работает на товары из другой категории, с достаточно коротким циклом повторных покупок.
Были произведены следующие настройки:
1. Ставки.
На протяжении долгого времени использовали в основном минимальную. Был большой риск без нее вылезти за рамки выполнения ДРР. Планомерно тестировали несколько месяцев в ряде РК предельную ставку. Постепенно вышли на хорошие результаты по многим кампаниям с такой настройкой.
2. Социально-демографические характеристики.
Аудиторию сильно не ограничивали, только по возрасту — с 18-55 лет любого пола.
3. Коммуникация.
Мы протестировали порядка 44 текстов и 15 заголовков в динамическом ремаркетинге, разные акции на холодные аудитории.


3. Результаты сотрудничества
Мы перевыполнили цели по плановым показателям ДРР и количества заказов.



4. Заключение
Текущие тесты и планы на будущее:
- Сужение больших аудиторий динрема (посмотрели, но добавили в корзину) по интересам. Для поиска подходящих интересов использовали встроенный инструмент в VK Реклама по аффинитивным интересам аудитории покупателей.
- Тестирование разных плейсментов.
- Новые эксперименты с предельной ценой.
- Продолжать оптимизацию по ГЕО (исключение менее «конверсионных» городов/регионов), по интересам, по ключевым фразам.
- Активное расширение базы подписчиков CDEK.Shopping в ВК.
- Масштабирование существующих эффективных кампаний.