Как с помощью RFM сегментации персонализировать объявления и увеличить конверсию в продажи

О клиенте 

post-post-scriptum

Fashion-индустрия не стоит на месте, и сейчас дерзкие и вызывающие образы активно набирают популярность среди любителей моды. С уходом масс-маркета с рынка появляется все больше российских брендов.

Один из представителей модного андеграундного течения, в ассортименте которого представлены коллекции из вторичных материалов, обратился в наше рекламное агентство за помощью в онлайн-продвижении сайта и офлайн магазинов.

Задачи проектной группы

Проблема

Основная проблематика продвижения нестандартного бренда заключается в том, что рекламируемые товары не соответствуют общепринятым нормам. Соответственно, у целевой аудитории есть отличия от потребителей масс-маркета, и найти ее достаточно сложно. А поскольку бренд недавно появился на рынке, то клиентская база невелика, и ее необходимо стимулировать к повторным покупкам для увеличения прибыли в целом.

Период работы

Май 2024 по настоящее время.

Проектная группа

В операционный состав проектной группы входят специалисты из отдела контекстной рекламы и project-менеджер, дополнительно подключаются креатор, дизайнер, стратег и аналитик.

Реализация

На начальном этапе проанализировали целевую аудиторию сайта. На основании данных Яндекс Метрики выявили конверсионные аудитории для сегментации рекламных кампаний. Так как основная ЦА — женщины от 18 до 44 лет, то решили поделить кампании по полу. Также полностью исключили мужчин и женщин старше 55 лет и мужчин от 45 до 54 лет.

Подобрали подходящие офферы, которые будут близки нашей ЦА с акцентом на свободный стиль, экологичность, универсальность. Посмотрели интересы по аффинити-индексу и сформировали портрет аудитории для коммуникации через рекламные объявления.

Далее сконцентрировались на RFM-сегментации, чтобы повысить продажи в период SALE. Для этого было решено связать CRM-систему с Яндекс Метрикой. Наши аналитики интегрировали CRM, что позволило:

Основное преимущество заключается в том, что не нужно перезагружать базы вручную, а основные инфоповоды и непродолжительные акции будут видеть все покупатели.

В метрике отчет доступен в разделе «Посетители и клиенты», на вкладке «Клиенты» доступны готовые сегменты для популярных сценариев ретаргетинга:

Удобный интерфейс с навигацией и подсказками позволяет строить сложные и узкие сегменты, тестировать гипотезы и делать look-alike на любую аудиторию.

Прежде чем создавать сегменты, мы построили интеллект-карту для структурирования и понимания идеи:

Выделили основные сегменты, которые можно будет редактировать при необходимости или добавлять новые, более узкие.

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

Визуализация

Чтобы стимулировать продажи среди имеющейся базы клиентов, предложили максимально выгодный оффер, включив в тексты информацию про Sale и подчеркнув выгоду.

Добавили разные варианты фотографий для определения оптимального визуального контента.

В рамках кампании look-alike решили не использовать объявления с акционными предложениями, а сосредоточиться на повышении осведомленности о бренде.

Результаты

После того, как собрали статистику, выявили наиболее эффективные сегменты и сформировали новые, чтобы сфокусироваться на ключевой аудитории и получить большую отдачу от инвестиций в рекламу.

Наша RFM-сегментация и стратегия показали, что look-alike аудитория отработала не хуже, чем текущая база. При том, что оффер по базе был более привлекателен.

CTR у lal выше на 23%, глубина страниц лучше на 14%, а добавлений в корзину больше на 83%.

Выводы

Благодаря автоматизации процесса создания сегментов, нам удалось сэкономить время, поскольку клиент выбыл из цепочки взаимодействия. Выгрузки баз по необходимым сегментам —> хеширование —> загрузка в аудитории больше не актуальны.

За счет экономии времени увеличилась производительность, так как в любой момент можно отключить, построить или протестировать другой сегмент.

В ходе работы мы определили наиболее ценных клиентов, которые приносят компании больше всего дохода, и разработали индивидуальные стратегии коммуникации и предложения товаров для каждой категории пользователей.

Все это можно реализовать в другом исполнении. Но интереснее, когда процесс можно улучшить.