Пятёрочка Доставка: быть супер-локальным на федеральном уровне

Главное о кейсе

За время работы удалось обеспечить более 2 млн платных установок приложения, ежедневные объемы установок в день выросли в 16 раз, а стоимость первой покупки снизилась на 78%.
------------------------------------------------------------------------------------
While the campaign was running, we managed to get more than 2 million paid installs of the app, the number of installations per day increased 16 times, and the cost of the first purchase decreased by 78%.

Бизнес-задача и ее решение

Сервис доставки продуктов от Пятёрочки вышел на рынок в конце 2019 года. Периодом быстрого масштабирования стал 2020 год: необходимо было рассказать широкой аудитории пользователей (м-ж 18-65 лет, ядро ж 25-35 лет), что у Пятёрочки появилась доставка.

Artics Mobile Solutions необходимо было разработать и реализовать performance-стратегию по продвижению приложения, которая обеспечивала бы ежемесячный рост заказов. В процессе работы мы столкнулись с некоторыми вызовами, которые нам удалось преодолеть.
----------------------------------------------------------------------------------
The year 2020 became a year of rapid scaling for the groceries delivery service from Pyaterochka and Artics Mobile Solutions was to develop and implement a performance strategy that would promote the delivery service app and ensure the monthly growth of orders. In the process of work, we also encountered some challenges that we managed to overcome.

ГИПЕРЛОКАЛЬНЫЙ ТАРГЕТИНГ И МИНИМАЛЬНЫЙ ОБЪЕМ ЗАКАЗОВ

На этапе запуска сервиса доставки продуктов услуга была доступна в отдельных районах Москвы: зона доставки покрывала около 30% территории города и охватывала 2 км в радиусе каждого офлайн-магазина.

Основная сложность заключалась в том, чтобы таргетироваться на точную зону покрытия доставки, а не просто на районы. И при этом равномерно нагружать точки заказами и отдельно уделять внимание новым, в которых еще нет органического потока клиентов, который позволяет решать вопрос недозагрузки.

Чтобы решить эту задачу мы сосредоточились на каналах с супергео, дополнительно вычитая соседние районы, и разделили кампании на три типа:
— таргетировались на широкую аудиторию (18-65 лет) в радиусе 2 км от офлайн-точек, подключенных к сервису;
— отдельные персонализированные кампании по улицам Москвы;
— периодические кампании, которые запускали в случае нехватки заказов в конкретных магазинах и при подключении новых точек.

Отдельно следили за событием в приложении «ошибка адреса», который говорил нам о том, что рекламу видят люди не из зоны доставки. Так смогли 2 раза снизить процент ошибок геотаргетинга, повысить эффективность кампаний и уменьшить количество недовольных клиентов, которые еще не могли воспользоваться сервисом по их адресу.

Такая стратегия позволила быстро набрать необходимый объем данных для дальнейшей оптимизации кампании и выделить наиболее конверсионную аудиторию. А за счет отдельных кампаний по улицам и магазинам мы могли корректировать объем трафика в конкретные магазины, не затрагивая соседние зоны доставки.
---------------------------------------------------------------------------------------
Initially, the service was available only in several districts of Moscow and the delivery area covered a radius of 2 km from every shop. The main difficulty of the campaigns was to target the exact delivery area, and to provide all stores with a balanced number of orders.

Therefore we focused on those channels that provided us with advanced targeting tools for extra-precise geographical targeting. While mapping targeting zones we also subtracted those adjacent areas that were very close but still weren’t covered by the delivery service. Finally, we divided the campaigns into three types:
— we targeted a wide audience group from 18 to 65 years old within a radius of 2 km from the stores connected to the delivery service;
— additional personalized campaigns that targeted certain streets of Moscow;
— occasional campaigns that we launched in case when there weren’t enough orders in specific stores or when the stores got connected to the delivery service.

Such strategy made it possible to increase the precision and accuracy of the targeting process, allowed us to collect the necessary amount of data for the campaign optimization, track the audience that converted most of all, and adjust the amount of human traffic in stores.

РАБОТА С КЛАСТЕРАМИ ЦА

С момента запуска сервиса доставки в регионах Пятёрочка Доставка выделила кластеры ЦА по гео — это 3 группы городов. Критериями выделения городов в кластеры является уровень спроса на услугу экспресс-доставки, конкурентная среда и барьеры жителей города к использованию доставки. Нужно было адаптировать стратегию продвижения и коммуникации под каждый город с учетом всех барьеров, спроса и конкурентной среды.

Сложность заключалась в том, что некоторые рекламные площадки не позволяют делать деление по городам по разным причинам: плохая оптимизация, недостаточно глубокая разбивка по географии, отсутствие супергео. Кроме того, нам нужно было получать данные о расходе бюджета и продажам в каждом городе.

Для решения этой задачи нам пришлось применять нестандартный подход (придумать, как обхитрить систему). В ряде городов мы были вынуждены запустить объединенные кампании, чтобы повысить их эффективность. А проблема с получением точных данных о расходе и покупках в каждом городе в объединенных кампаниях была решена следующим образом: раз в неделю мы выгружали Raw data из трекера и соотносили их с данными по кампаниями с площадок. И делали разбивку расхода по городам.

Таким образом, мы получили возможность оптимизировать кампании и при этом у нас были точные данные по каждому городу.
--------------------------------------------------------------------------------------
For the Pyaterochka delivery service we divided the target audience in 3 groups according to 3 key geographical areas, and it was essential to adapt the promotion strategy to each area. But unfortunately, not all advertising platforms allow advertisers to split the campaigns by city. Moreover, in our case we needed not only that, but also to receive and analyse data on how the advertiser’s budget was spent and on the number of sales received in each city.

Therefore we needed to figure out how to trick the system. For some cities, we had to launch united campaigns for several cities at the same time, for the sake of increasing the overall efficiency. And to resolve the problem of merged data in the campaigns (budget spent, sales received) we unloaded raw data from the tracker and compared it to the data from the advertising platforms, manually calculating budget spent for each city.

Thus, we managed to optimize campaigns and at the same time we had accurate info for how the campaigns were running for each city.

РАБОТА С OLV-АУДИТОРИЕЙ В PERFORMANCE

Во время сезонного падения (весной и летом) и повышения (зимой) спроса мы запускали медийную поддержку в виде OLV-кампаний. И нужно было точно оценить влияние OLV-кампаний на прямые установки, при этом вести кампании на приложение технически нельзя.

Мы обошли ограничение следующим образом: на мобильных устройствах с OLV-видео вели на страницу с редиректом в приложение, а на десктопах ссылка вела на заглушку с QR-кодом.

Кроме того, на аудиторию, которая досмотрела видеоролик на 80-100%, но не установила приложение, мы запустили ремаркетинг.
---------------------------------------------------------------------------------------
During the regular seasonal decline or boost in demand, we were also running display advertising (OLV-campaigns, mainly) as a way of support for the mobile campaigns. To assess the impact of the OLV campaigns on direct installs for mobile gadgets, we redirected campaigns to the mobile app, and for the desktop users we created a stopper page with the QR-code. This also allowed us to bypass the restriction of addressing the traffic from the display campaigns straight into the app.

Прочая информация о кейсе

В 2020 г «Пятёрочка» масштабировала сервис доставки продуктов «Пятерочка Доставка». Для продвижения мобильного приложения и обеспечения ежемесячного роста заказов команда Artics Mobile Solutions запустили performance-кампании. В ходе которых удалось настроить точечную работу по супергео, обеспечить минимальный объем заказов в каждой офлайн-точке, проработать кластеры и отследить эффективность OLV-кампаний. В результате кампании удалось обеспечить более 2 млн платных установок приложения, увеличить ежедневные объемы установок в 16 раз и снизить стоимость первой покупки на 78%.
--------------------------------------------------------------------------------------
In 2020, Pyaterochka scaled up its groceries delivery service. To promote the mobile app and ensure the monthly growth of orders, the Artics Mobile Solutions team launched performance marketing campaigns, in the course of which the team managed to spot-target the desired geographical areas, ensure the minimum number of orders at each offline store, adapt the promotion strategy to each city at the federal level and track the efficiency of the OLV campaigns. As a result, the team managed to get over 2 million paid installs, increase the number of the daily installs 16 times and reduce the cost of a first-time purchase by 78%.