Кейс МТС AdTech и Divan.ru: как получить ДРР в семь раз ниже бенчмарка

Команда DSP-платформы* Segmento (входит в МТС AdTech) совместно с агентством Profitator (входит в Kokoc Group) запустили охватную кампанию для Divan.ru. О том, как улучшить важные бренд-метрики и привлечь новых покупателей, — в кейсе

Картинка Кейс МТС AdTech и Divan.ru: как получить ДРР в семь раз ниже бенчмарка

Клиент

Divan.ru — это больше, чем магазин мебели. На сайте можно выбрать готовые решения для дома и общественных пространств, заказать изделия в нужной ткани, цвете или размере. Группа компаний Divan.ru представлена в России, Белоруссии, Казахстане, Узбекистане.

Задача

Запустить охватную рекламную кампанию, которая поможет целевой аудитории запомнить бренд и простимулирует продажи мебели на сайте производителя. 

При этом важно было привлечь на сайт качественный трафик. Базово качество трафика определялось по поведенческим метрикам: в том числе время на сайте и глубина просмотров. Ниже установленных бенчмарков опускаться было нельзя.

Команда маркетинга Divan.ru установила бенчмарки по доле рекламных расходов (ДРР Post-view**) не выше 30% и CR Lift (Conversion Lift — отношение конверсии для событий с post-view-атрибуцией к конверсии для событий без атрибуции) не ниже 25%.

Решение

Специалисты  запустили охватную кампанию на DSP-платформе Segmento (входит в МТС AdTech). В качестве креатива использовали баннеры с информацией о распродаже и скидками до 40%.

Чтобы собрать сегменты для показа рекламы, использовали обезличенные данные об онлайн-активности пользователей. Для минимизации рисков, решили искать максимально релевантную аудиторию по аффинити-индексу и смежным интересам, в том числе:

  • обустройство дома и дизайн интерьера;
  • садоводство и ландшафтный дизайн;
  • ремонт и строительные материалы;
  • покупка земельных участков или квартиры;
  • покупка и продажа крупногабаритной техники для дома.

Ход рекламной кампании и оптимизация

На базе обезличенных и агрегированных данных о возможных интересах пользователей сформировали более 12 сегментов. 

Большую часть трафика получили благодаря показу баннеров аудитории, которая с высокой степенью вероятности заинтересована в покупке товаров от Divan.ru. Чтобы трафик соответствовал установленным поведенческим параметрам, использовали автоматические модели, а также ручную оптимизацию рекламных кампаний. В итоге процент отказов снизился на 7 п.п., доходимость выросла на 8 п.п., а время на сайте увеличилось на минуту.

На протяжении всей кампании на ежедневной основе отслеживали динамику по стратегиям, выкупали больше аудитории, которая демонстрировала лучшие CR в post-view и поведенческие характеристики на сайте. Например, если с определенной стратегии было накоплено достаточно данных, эксперты видели больше post-view-корзин и покупок, пользователи проводили больше времени на сайте и показывали большую глубину просмотра — тогда поднимали по стратегии ставки. Неработающие стратегии отключали.

Дополнительно подключили функцию ретаргетинга, которая позволяет возвращать на сайт пользователей, ранее проявивших интерес к определенным темам и попавших в соответствующие сегменты. Также повысили ставку и применили отсечку по минимальному VR (Viewability Rate — процент показов, которые считаются видимыми или измеренными) для оптимизации видимости. Сегмент был небольшой, однако приносил много конверсий, в среднем в два раза выше других, так как сюда попала аудитория с горячим спросом, которая уже успела познакомиться с брендом и скорее всего была на сайте.  

Рекламная кампания длилась месяц. 

Результаты

Divan.ru использует разные охватные каналы, в том числе ТВ-рекламу и офлайн-рекламу. Чтобы оценить эффективность рекламной кампании из кейса провели Brand Lift***, замерив метрику Ad Recall (запоминаемость рекламы). Это помогло понять, заметила ли аудитория баннеры в рамках текущей рекламной кампании.

Brand Lift проводили по стандартной методике: выделили тестовую (видели рекламные баннеры) и контрольную группы (не видели баннеры). Обеим группам показали опрос в браузере — «Рекламу какого магазина мебели вы видели?». Всего в опросе приняли участие более 500 уникальных пользователей, это обеспечило статистическую значимость. По результатам опроса рост метрики Ad Recall увеличился на 6 п.п., то есть составил 22%.

Кроме того, перевыполнили поставленные KPI (Key Performance Indicators — ключевые показатели эффективности) по времени на сайте (план — 1 мин,  факт — 1 мин 42 сек) и глубине просмотра страниц  (план — 2,  факт — 2,09). 

В результате кампании post-view ДРР снизился до 4,17%, что ниже запланированного бенчмарка в несколько раз. CR Lift за период август-сентябрь составил 29%.

Марина Сагина, директор по продажам DSP Segmento (входит в МТС AdTech):

«Благодаря ярким, заметным креативам, оптимизационным мерам и точному попаданию в целевую аудиторию, а также совместной работе с рекламным агентством, нам удалось получить post-view ДРР в размере 4,17%». 

Никита Желагин, Head of Digital Marketing divan.ru:

«Выражаю благодарность коллегам из команды продукта DSP Segmento (входит в МТС AdTech) за осмысленный и качественный, а не количественный подход к диджитал-рекламе. Общими усилиями удалось достигнуть выполнения поставленных целей, что положительно сказалось на перформанс-кампаниях и коммерческих показателях проекта. Продолжаем сотрудничество и масштабирование совместных активностей. Надеюсь, что дальше — больше».

*DSP-платформа (Demand Side Platform) — платформа для автоматизированной закупки рекламы на интернет-сайтах и в мобильных приложениях)

**Post-view-аналитика — методика анализа эффективности медийных кампаний, которая учитывает не только прямые переходы на сайт после просмотра рекламы, но и последующие действия пользователей, которые не нажали на объявление сразу, но могли перейти на сайт позднее через другие каналы.

***Brand Lift — социологическое исследование, которое в маркетинге помогает понять, как рекламная кампания повлияла на отношение аудитории к бренду.


Реклама. Рекламодатель ООО «МТС АДС ВИДЕО» ИНН 7706431241

Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 Realweb Digital Index 2024
2 OMD Optimum Media №1 Медиабайеры 2023
3 MGCom №1 Digital Index 2023
–ейтинг@Mail.ru
Этот сайт использует cookie-файлы и рекомендательные технологии. Оставаясь на сайте, вы даете согласие на использование cookie-файлов и соглашаетесь с правилами применения рекомендательных систем на сайте.