Кейс «Билайн ventures»: как привлечь заявки на венчурные инвестиции
Как «Билайн ventures» за два месяца при узкой ЦА удалось достичь 107 заполненных заявок на инвестиции от целевых стартапов из фокусных индустрий
Заказчик
«Билайн ventures» – подразделение «Билайн», занимающееся венчурными инвестициями в технологические стартапы. Фокусными направлениями являются проекты в области AdTech/MarTech, Cloud, Identification, Security, New B2B business. Стартапы получают инвестиции, дистрибуцию продукта, возможности для продвижения и экспертизу. В портфеле «Билайн ventures»: VocaTech (аудиобейдж для контроля качества работы консультантов в ритейле), Tamburin (система управления маркетинг-миксом), VIDI (фабрика живых рекламных роликов для диджитал) и другие.
Задача
Привлечение в «Билайн ventures» качественных заявок от технологических стартапов в ключевых направлениях.
Сложности
- Малый объем целевой аудитории: фаундеры стартапов – крайне узкая ниша;
- Перформные KPI.
KPI
- Привлечение целевых действий с определенными критериями. Целевое действие – заполнение детализированной формы на привлечение инвестиций из списка фокусных индустрий;
- Зачет к KPI а только таких заявок,которые соответствуют целевым параметрам;
- KPI: 27 заявок за 2 месяца.
Дмитрий Лазарев, директор по рекламному бизнесу «Билайн»:
«Идея заключалась в том, чтобы протестировать внутри «Билайн» новый формат работы с рекламодателями. В рамках подхода мы предлагаем клиенту платить за целевые действия. Например, звонки с нужными параметрами, установку мобильного приложения и заполнение заявки по определенным критериям. Рекламодатель должен быть готов к оплате лидов на заранее оговариваемую сумму, но стоимость взимается только за привлеченный по факту лид, и тем самым, риски по отсутствию целевых действий от аудитории билайн берет на себя. Мы уверены, что такой продукт будет востребован на рынке с учетом снижения числа необходимых перформ-инструментов».
Решение
Использование Big Data «Билайн» для сбора узких релевантных сегментов, которые имеют наибольший потенциал к конверсиям. Именно аудитория на базе больших данных билайн применялась в РК в первую очередь.
Сегменты
1. Формирование на базе Big Data «Билайн» обезличенных сегментов пользователей по специфическим интересам. Наличие интереса определяется на базе прогнозных математических моделей. Это, прежде всего, пользователи, которые интересуются краудфандингом, способами привлечения инвестиций в стартап и кредитами на открытие бизнеса. Объем собранного сегмента – 4200k пользователей.
2. Сбор обезличенного сегмента пользователей, которые могли интересоваться сервисами, ориентированными на поиск стартапов для инвестиций от крупных компаний. Объем выделенного сегмента – 10k пользователей.
3. Таргетинг по ключевым словам.
Инструменты
- Баннерная реклама, размещаемая через программатик-платформу DSP OTM («Онлайн технологии и медиа»);
- Поисковая реклама «Яндекс»;
- Баннерная реклама в «РСЯ» и на площадках «Вконтакте».
Клики/конверсии
5642 клика и 107 конверсий.
Результат
107 конверсий = целевых действий = заполненных заявок на инвестиции от целевых стартапов из фокусных индустрий, принятых модератором «Билайн ventures». Таких показателей удалось достичь всего за 2 месяца, что является значительным результатом с учетом узкой ЦА.
По словам Дмитрия Лазарева, использование Big Data мобильного оператора позволяет формировать специфические сегменты. В их основе могут лежать кастомные параметры, необходимые для конкретной задачи. Применение ML-моделей позволяет анализировать действующих клиентов рекламодателя и подбирать новых похожих пользователей. Real time механики направлены на выбор оптимального момента для коммуникации с абонентами.
Все это в совокупности позволяет тестировать множество механик, корректировать гипотезы и выбирать среди них лучшие. Так, становится возможным прогнозировать получение определенного количества действий, и тем самым, предлагать клиентам эффективную рекламу.
Реклама ПАО «Вымпелком»
