Кейс MediaGuru и p.p.s: как с помощью RFM-сегментации увеличить конверсию в продажи

Клиент 

p.p.s. — представитель модного андеграундного течения с ассортиментом коллекций из вторичных материалов.

Период РК

Май 2024 — по настоящее время.

Задачи 

• Увеличить продажи и доход за счет рекламы.
• Привлечь новую целевую аудиторию.
• Придумать систему мотивации на повторные покупки у текущей лояльной аудитории бренда.

Проблематика

Fashion-индустрия динамично развивается, дерзкие образы набирают популярность среди любителей моды, появляется все больше российских брендов. Продвижение нестандартного бренда p.p.s. с товарами, не соответствующими общепринятым нормам, стало проблемой. Компании сложно найти ЦА, так как она отличается от потребителей масс-маркета. Поскольку бренд недавно появился на рынке, небольшую клиентскую базу необходимо было стимулировать к повторным покупкам для увеличения прибыли.

Реализация

По данным «Яндекс Метрики» при анализе целевой аудитории сайта выявили конверсионные аудитории для сегментации рекламных кампаний. Так как основная аудитория — женщины от 18 до 44 лет, поделили кампании по полу. Также исключили мужчин и женщин старше 55 лет и мужчин от 45 до 54 лет.

Подобрали близкие ЦА оферы с акцентом на свободный стиль, экологичность и универсальность. Посмотрели интересы по affinity-индексу и сформировали портрет аудитории для коммуникации через рекламные объявления.

RFM-сегментация

Для увеличения покупок в период распродаж связали CRM-систему с «Яндекс Метрикой». Благодаря этому:

• сократился срок создания аудиторных сегментов, так как не нужно было запрашивать клиента выгружать базу по необходимым сегментам;
• автоматически сформировались сегменты по данным о покупках, не нужно было писать скрипты для их автообновления;
• появилась возможность выстраивать любые сегменты аудиторий в два клика для ретаргетинга и look-alike.

Основное преимущество — отсутствие необходимости в перезагрузке базы вручную и возможность доступа к главным инфоповодам и акциям для всех покупателей. В метрике есть отчет в разделе «Посетители и клиенты», а на вкладке «Клиенты» — готовые сегменты для частых сценариев ретаргетинга. Удобный интерфейс с навигацией и подсказками позволяет строить сложные и узкие сегменты, тестировать гипотезы и делать look-alike на любую аудиторию.

Для структурирования и понимания идеи построили интеллект-карту. Выделили основные группы для редактирования при необходимости или добавления более узких.

Таким образом, получили обновляемые сегменты. Создали отдельные кампании по покупателям и look-alike для привлечения новой аудитории.

Визуализация

Для стимулирования покупки среди имеющейся базы клиентов предложили выгодный офер, включив в тексты информацию про распродажи. Добавили разные фотографии для определения оптимального визуального контента.

Для look-alike сосредоточились на повышении осведомленности о бренде.

Результаты

При составлении статистики выявили самые эффективные сегменты и сформировали новые для фокуса на ключевой аудитории и получения высокой отдачи от инвестиций в рекламу.

RFM-сегментация и стратегия показали, что look-alike аудитория отработала не хуже текущей базы, учитывая что офер по базе более привлекателен. CTR у lal (look-alike. — Прим. ред.) выше на 23%, глубина страниц лучше на 14%, а добавлений в корзину больше на 83%.

Благодаря автоматизации процесса создания сегментов сэкономили время, так как клиент выбыл из цепочки взаимодействия. Выгрузки баз по нужным критериям (хеширование — загрузка в аудитории) стали неактуальны. Это увеличило производительность — в любой момент можно было отключить, построить или протестировать другой сегмент.

Также определили наиболее ценных клиентов, приносящих бренду основной доход, и разработали индивидуальные стратегии коммуникации и предложения товаров для каждой категории пользователей.

Реклама. Рекламодатель ИНН 7725710297 ООО "Медиа Гуру"