Кейс AliExpress. Как исследование на основе больших данных помогло лучше узнать свою аудиторию

В мае-июне 2021 года маркетплейс AliExpress запустил промоакцию «Хочу». Нужно было ввести в специальное поле секретный промокод и получить доступ к скидкам. Для привлечения трафика и последующей оценки эффективности кампании использовались инструменты Segmento. Выяснилось, что до 40% покупок совершаются в семь дней после окончания рекламной кампании.

Задачи

• Сравнительная оценка конверсии в столицах (Москва и область, Санкт-Петербург и область) и всей остальной России. 
• Оценка влияния кампании на приоритетную аудиторию — женщин в возрасте 25–44. Это одна из ключевых аудиторий онлайн-шопинга, но на AliExpress они покупают менее активно, чем в среднем по e-commerce.
• Было важно оценить эту разницу и понять, почему так.
• Выявление онлайн- и офлайн-интересов наиболее активной аудитории для более точного таргетинга и формулирования инсайтов.
• Оценка покупок по охваченной РК аудитории во время и после кампании.
  
  

Решение

Кампания была настроена на покупателей в возрасте от 18 до 44 лет, мужчин и женщин, геотаргетинг по столицам (Москва, Санкт-Петербург и области) и всей остальной России. Для сегментации использовались онлайн-интересы и офлайн-данные о транзакциях по банковским картам, дающие картину потребительских интересов аудитории.

Инвентарь: мобильные приложения, in-stream- и in-article-видео.

Sales Lift считается как отношение конверсии в покупку между тестовой группой (аудитория, охваченная рекламой) и контрольной группой (те, кому рекламу не показывали). Чтобы исключить любые ошибки, формирование происходит на уровне аукциона с нулевыми ставками. Это нужно, чтобы аудитории в группах были одинаковыми и исследование обладало максимальной точностью и значимостью.

Offline CR рассчитывается на основе данных по транзакциям. У Segmento есть обезличенная информация об операциях, ее объем такой, что позволяет с большей  статистической достоверностью экстраполировать на другие группы — например, покупателей, совершающих оплату картами других банков. 

То есть если среди всех покупок в рамках акции покупки по банковским картам от пользователей, охваченных рекламной кампанией, составили, например, 3%. Этот показатель можно перенести и на другие формы оплаты, и это предположение с высокой достоверностью.

Результат

В среднем конверсия по итогам рекламной кампании составила 6,85%. Здесь важно было посмотреть разбивку по категориям и оценить, какие показывают лучшие результаты. Две ключевые категории — «бытовая техника и электроника» (10,12%) и «мебель и предметы интерьера» (9,94%).

Первая позиция вполне закономерна, потому что маркетплейс известен прежде всего как площадка, торгующая различной электроникой. Сегменту товаров для дома AliExpress последнее время уделяет особое внимание в продвижении, и результаты исследования показывают, что эти усилия эффективны.

Важной задачей было посмотреть офлайн- и онлайн-интересы наиболее активной аудитории. Исследование показало, что лучше всего конвертируются пользователи, которые интересуются тарифами и услугами провайдеров интернета, посещают кинотеатры, концерты и другие мероприятия, пользуются такси и прокатом автомобилей, посещают кафе и рестораны.

Отсюда следуют два важных инсайта. Во-первых, фокус потребления аудитории сохраняется в онлайне и при возвращении интереса к традиционным офлайн-развлечениям, доступ к которым был затруднен либо полностью ограничен во время локдаунов. Во-вторых, самые активные покупатели в e-commerce — это пользователи, которые ценят свой комфорт и готовы в него инвестировать. Они оценили преимущества онлайн-шопинга, его удобство и потому активно пользуются этой возможностью.

Разбивка по географии не стала открытием для AliExpress, но позволила лучше оценить масштабы и измерить, насколько велика разница. Основная аудитория маркетплейса, лучше всего реагирующая на рекламу, находится за пределами столиц. Sales Lift по результатам кампании в России составил 153,3%, а в столицах и их областях — 12,4%. 

Одной из важнейших задач было оценить, насколько отличается результативность рекламы в период кампании и по ее окончании. Исследование показывает, что неделя после окончания показа рекламы приносит еще почти 16 процентных пунктов конверсии. 

Особенно интересной оказалась разбивка по возрасту. Если сегмент 25–34 года практически не совершает покупок после окончания кампании, то по сегменту 35–44 основная часть прироста приходится как раз на неделю после окончания рекламной кампании. Это важный инсайт.

Гипотеза такова: более возрастной аудитории требуется больше времени для принятия решения о совершении покупки. Возможно, для этой аудитории имеет смысл делать более длинные кампании, продлить время действия оффера: обычно в кампаниях AliExpress оффер действует в течение недели, максимум 10 дней. Исследование показывает, что имеет смысл для более старшей аудитории делать более длинные кампании, чтобы дать время на принятие решения о покупке и получить максимум конверсий.

Особенно значителен эффект отложенной покупки у стратегически важной для площадки женской аудитории. В период 7 дней после окончания рекламной кампании женщины 25–34 совершают 39,1% покупок, женщины 35–44 — 38,2%.

Это важная информация: AliExpress знали о значительном отложенном эффекте, но предполагали его уровень гораздо менее существенным. Новые данные позволят скорректировать стратегии для получения максимально эффективных результатов будущих кампаний.

Рекомендации:

• Разработать «женские» полноэкранные креативы с подборками более релевантных товаров (платья, косметика и другое), чтобы изменить представления об AliExpress как о площадке с товарами прежде всего мужских категорий. 
• Продлевать баннерную кампанию на ЦА, чтобы повысить конверсию и увеличить количество покупок среди той аудитории, которой требуется больше времени на принятие решения о покупке. 
• Учитывать эффект отложенной покупки для более дорогих товаров с более высоким средним чеком. Корректировать период и интенсивность рекламной поддержки в зависимости от цены товара и того, сколько обычно занимает принятие решения о покупке. 
• Использовать данные по портрету наиболее конверсионной аудитории, их интересы и потребительские особенности, как онлайн, так и офлайн. 
• Оптимизировать кампании с учетом разницы конверсий в регионах. В столицах необходимо постоянно поддерживать контакт с аудиторией, максимизировать частоту, чтобы получать больше конверсии в добавление в корзину и покупки, тогда как в регионах должный эффект достигается быстрее и проще.
• Около 86% транзакций происходят при частоте больше 4 показов. Одна из ключевых задач — найти способ увеличить частоту показов на каждого пользователя в каждом целевом сегменте, чтобы он запомнил сообщение и в итоге пришел за покупками.
• Собранные данные позволили лучше узнать аудиторию и ее потребительские особенности, это позволит точнее настраивать и проводить рекламные кампании, сделать их существенно эффективнее.