Как настроить обогащённый ретаргетинг

Пока в России крайне мало кейсов обогащённого ретаргетинга, но с его помощью наш клиент Hansapost, крупнейший эстонский ритейлер, увеличил недельную выручку с кредитных покупок на 40 000 €, а магазин Kidsby повысили продажи за месяц в одном магазине на 15%.

А теперь масштабируйте цифры на себя. Интересно читать дальше? Тогда поехали: расскажу, как настроить обогащённый ретаргетинг. Спойлер — это несложно.

Что такое обогащённый ретаргетинг

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Фактически это персонализирует рекламу. В результате мы предлагаем клиентке, купившей вечернее платье, купить к нему сумку, а не ещё одно платье. А человеку, просмотревшему разделы «холодильник» и «покупки в кредит», предлагаем купить холодильник в кредит.

Как работает обогащённый ретаргетинг

Если просто ретаргетинг основывается только на данных из онлайн, то обогащённый ретаргетинг строится на данных о клиентах со всех устройств и каналов. Алгоритм такой.

1. Exponea (или другая система с аналогичным функционалом) собирает данные о клиентах со всех устройств и каналов.

2. Затем «склеивает» эти данные в единые пользовательские профили, обогащая каждый аналитикой, рекомендациями и прогнозами.

Например, к каждому профилю автоматически подбираются продукты и предложения, не встречавшиеся и не приобретённые клиентом ранее, обеспечивая наибольшую вероятность продажи. Сравните плейлисты, предлагаемые Netflix. Сверху на картинке — популярные, показанные ретаргетингом. Ниже — настроенные по личным интересам, показанные по обогащённым данным. Понятно, что предложение ниже интереснее.

Кроме того, инсайты по потребителям и предиктивная аналитика позволяют понять, когда клиент собирается совершить покупку или покинуть сайт, и вернуть его. То есть не нужно создавать look-alike аудитории, используя сегмент последних купивших (стандартный подход в ecommerce). Можно за счёт обогащённого ретаргетинга найти готовых к покупке клиентов.

3. В конце система предоставляет внешним системам (например, Facebook) доступ к обогащённым профилям для ретаргетинга.

4. Facebook начинает показывать рекламу «умнее».

Кейс Hansapost

Hansapost — это эстонский интернет-магазин, продающий электронику. Ритейлер в том числе предлагает ежемесячную рассрочку. Но кредитование было доступно клиентам только в том случае, если они искали товары стоимостью более 800 £ или сумма их корзины превосходила данную. Такие дорогие покупки, особенно в кредит, не делаются спонтанно.

Чтобы собрать аудиторию, заинтересованную в покупке в рассрочку, магазин использовал событие «кредитный_баннер», которое вызывалось кликом пользователя по соответствующему CTA на продуктовой странице или баннере.

Совмещая ретаргетинг Facebook и Exponea, магазин обогатил каждый пиксель Facebook внутренними данными о клиентах. Это позволило сегментировать аудиторию так, чтобы ретаргетинг показывал правильные сообщения нужной аудитории.

После запуска обогащённого ретаргетинга Hansapost вырос примерно на 40k £ в неделю с кредитных покупок по сравнению со средним показателем до запуска.

Кейс Kidsby

Сразу скажу, что это не наш клиент, но кейс интересный, потому что Kidsby — это небольшая городская сеть магазинов, а не федеральный ритейлер с многомиллионным бюджетом.

По словам генерального директора Kidsby, они внедрили систему лояльности от i-Bonus. На кассе покупателю предлагался подарок на следующую покупку. Получить подарок покупатель мог по SMS, оставив свой номер телефона.

В момент получения SMS одновременно происходили 2 действия:

1) выпускалась электронная карта лояльности для любых моделей смартфонов, и покупателю «выдавался» купон для получения обещанного подарка;
2) DMP-пиксель обогащал данные по покупателю без заполнения анкеты.

Под каждого покупателя создавалась карточка с именем, телефоном, почтой, данными по чекам, количеством покупок и интересами. Это позволило Kidsby обнаружить важные штрихи к портрету их аудитории, которые помогли им лучше таргетировать рекламную кампанию.

Например, они узнали, что мужчины, хоть и составляют меньшинство по количеству, делают покупки на бо́льшую сумму. Обогатив данные по покупателям (добавив время покупки, цель покупки), магазин может выходить на мужчин-покупателей точечно, например, в преддверии праздников, дней рождения детей и так далее.

Такой подход позволил Kidsby повысить продажи за месяц в одном магазине на 15% (а запланирован был 5% прирост).

Как настроить обогащённый ретаргетинг

1. Первым делом разместите пиксель на сайте. Когда пользователь уходит, cookie помогают платформам ретаргетинга подобрать рекламу на основе страниц, на которые пользователь заходил.

2. Объедините события в CDP с событиями пикселя в единый источник данных.

3. Используйте сегментацию и предиктивную аналитику CDP, а также данные из офлайна. Например, из колл-центров, мобильных приложений, офлайн-покупок, email, SMS, баннеров на сайте, и конечно, ретаргетинга Google или Facebook.

4. Запустите таргетированные рекламные кампании с продвинутой сегментацией.

5. Медитируйте на рост лидов.

Вместо послесловия

«Надоедливая» и «тупая» — это два самых распространённых литературных эпитета о рекламе. В случае неграмотного ретаргетинга вы окажетесь тем самым «надоедливым и тупым» брендом, который крутит одну и ту же рекламу неделями. Это съедает бюджеты. Не надо так.

Попробуйте использовать более точный подход. Не «впаривайте» то, что не нужно. Найдите тех клиентов, кому действительно нужны лакированные туфли к вечернему платью или зимняя резина к авто 2015 года выпуска, и продайте им нужное.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.

Источник фото на тизере: Фотобанк Photogenica