СберМаркет: привлечение новых клиентов за счет programmatic-инвентаря

Главное о кейсе

— С августа по октябрь доля видевших нашу рекламу на YouTube посетителей сайта «СберМаркет» достигла 5%, а их коэффициент конверсии в покупку был выше в 4,5 раза, чем у пользователей, которые не видели рекламу. При этом коэффициент конверсии в нового покупателя выше в 4,2 раза;
— Стоимость первого заказа по post-view атрибуции снизилась в 2 раза с июня по декабрь (учитывая хвост распределения заказов);
— Доля post-view заказов в общем объеме транзакций составила около 15%. Стоит учесть, что мы анализируем результаты исключительно по веб-сайту, но на основе текущей статистики от клиента более 60% заказов уходят в мобильное приложение, а значит показатель post-view конверсий был еще выше.
————————————————————————————–
From August to October, the percentage of Sbermarket’s website visitors, who saw our ads on YouTube, reached 5%, and their conversion rate into order was 4.5 times higher than the conversion rate of those users who hadn’t seen the ad. At the same time, the conversion rate into a new customer rose by 4.2 times;

The cost of the first-time order according to the post-view attribution decreased twice from June to December (bearing in mind the distribution of orders);

The percentage of the post-view orders in the total number of all transactions reached 15%. It should be noted that we analyzed only how website campaigns were operating, but according to the client’s current statistics, more than 60% of orders were completed in the mobile app, which means that the post-view conversion rate was even higher.

Бизнес-задача и ее решение

ДЕЙСТВИЕ НА ОПЕРЕЖЕНИЕ: ПОИСК КУРЬЕРОВ И СБОРЩИКОВ

Первый пик роста спроса на доставку в крупных городах был зафиксирован 11 марта, когда люди массово скупали гречку и туалетную бумагу. Стало понятно, что если спрос будет расти дальше, то возникнут сложности с обработкой заказов. Чтобы иметь возможность масштабироваться, решили действовать на опережение: перераспределили часть рекламного бюджета с поиска новых клиентов на поиск курьеров и сборщиков.

В качестве ключевого канала использовали Facebook и формат Lead Ads. Кампании разделили по гео, поскольку ситуация с распространением вируса и количеством открытых вакансий в разных городах могла существенно отличаться. В отдельных регионах дополнительно подключали супергео на поиск сборщиков, чтобы точечно закрыть потребности офлайн-точки.

С 25 марта трафик на сайт вырос в 2,5 раза, а с 29 марта еще в несколько раз: суммарно спрос вырос в 10 раз по сравнению с январем и началом февраля. В этот период мы усилили кампании на поиск курьеров и сборщиков и снизили текущие выкупаемые объемы на привлечение новых клиентов, таким образом, чтобы сбалансировать число заказов с возможностью из обработки.

Спрос рос быстрее, чем потенциальный партнер успевал пройти все этапы отбора. Но за счет действий на опережение «СберМаркет» смог подготовиться на операционном уровне к выросшей нагрузке уже к первым числам апреля, пиковому периоду.
—————————————————————————————
To proceed with scaling, it was firstly decided to redirect a part of the advertising budget from customer acquisition to “employee acquisition” instead. In support of this, we launched Facebook campaigns, targeting the cities with open positions at SberMarket.
In the period of March 25, we intensified campaigns for finding employees and reduced the current buyout volumes for attracting new customers, so as to balance the number of orders with the possibility of processing.

Starting from March 25 we intensified those campaigns targeted at searching for more new employees for the service and decreased the volume of ad inventory buying in order to process all incoming delivery orders in time and with due quality.
—————————————————————————————
МАСШТАБИРОВАНИЕ ТЕКУЩИХ КАМПАНИЙ
К началу апреля интерес к доставке продуктов вырос в 10 раз (по данным Wordstat), а конверсия на сайте на 25%.

Чтобы обработать спрос в контекстных кампаниях мы:

1. пересобрали семантическое ядро: добавили запросы, которые раньше имели статус мало показов, а также добавили новые, которые появились на фоне пандемии;
2. скорректировали стратегию ремаркетинга: сделали упор на первые 7 дней и проработали сегмент пользователей, которые заказывали продукты более чем 30 дней назад;
3. переработали стратегию ставок: увеличили ставки на сегменты кампаний с наибольшей перспективой роста (по проценту полученных показов в Google и проценту трафика в Яндексе).

Поскольку объемы выросли и статистика накапливалась быстрее, мы смогли значительно ускорить процесс оптимизации в 2-3 раза.

Такой подход позволил нам увеличить количество конверсий в контексте в 3 раза.
———————————————————————————
In order to handle the increased demand in contextual campaigns, we:
— reassembled the semantic core;
— adjusted the remarketing strategy;
— optimised the bidding strategy.

As the demand for the delivery service was growing and the campaigns were speeding up, the statistics accumulated faster. Therefore we were able to optimise the campaigns 2-3 times faster than usual. This approach allowed us to triple the number of conversions in the contextual campaigns.
—————————————————————————————
МАСШТАБИРОВАНИЕ ЗА СЧЕТ РАБОТЫ ВНЕ ТЕКУЩЕГО СПРОСА
→ Выбор канала
Уже через месяц мы выкупали более 70% показов на контекстных площадках в рамках KPI. И понимали, что очень скоро упремся в эффективную емкость и нужно масштабироваться за счёт работы вне текущего спроса.

Мы ориентировались на привлечение новых клиентов и первые заказы, поэтому нам нужно было точно понимать, какой эффект на эти показатели окажут инвестиции в дополнительные каналы. Исходя из этого, мы взяли управляемые и измеряемые каналы, которые позволяют работать с верхним уровнем воронки: запустили видеокампании на YouTube.

На старте мы ожидали, что видеокампании дадут нам прирост новых клиентов на 10%, а также окажут влияние на рост узнаваемости бренда. Что позволит обеспечить дополнительный прирост новых клиентов в размере 5%.
————————————————————————————
Already a month later, we bought in more than 70% of impressions on contextual advertising platforms within our KPIs goals. And we understood that we needed to scale by working outside the current demand.

We focused on acquiring new customers and getting first orders, so we needed to understand exactly what additional channels could effectively have influenced these indicators. So, we launched a video campaign on YouTube.

At the beginning, we expected that video campaigns would increase the number of new customers by 10%, as well as would have an impact on the growth of brand awareness, which would consequently have provided us with an additional 5% increase in new customers.
—————————————————————————————
→ Оптимизация по post-view
Для того, чтобы использовать более гибкие настройки таргетинга, частоты показа на креативы и кампанию, мы запускались через programmatic-платформу DV360. Для возможности анализировать кампании по количеству полученных post-view конверсий подключили пиксель Campaign Manager (далее CM).

Вся работа строилась по экосистеме brandformance KPI: мы оценивали характеристики OLV-закупки (CPM, CPT, VTR), качества трафика (CTR, BR) и оптимизировали post-view конверсии.

Чтобы иметь возможность быстрее пройти период обучения кампаний, но при этом сохранить эффективность, мы разбили процесс оптимизации кампаний на три этапа:
— на старте набирали “оптимизационную массу” на микроконверсиях, таких как просмотр карточки товара, добавление в корзину;
— через 2 недели перевели кампании на оптимизацию по покупкам. Это позволило снизить стоимость привлечение покупателя в несколько раз относительно старта;
— к третьему месяцу построили аналитику, позволяющую через кастомные метрики (например, первый заказ) обмениваться данными с CRM-системой и передавать в DV360 и СМ статус заказа (новый или повторный). Эта надстройка позволила выйти на оптимизацию по новым клиентам (основной метрикой во всех каналах является САС). Дополнительно мы исключили из таргетинга базу текущих клиентов через минусацию аудиторий, собранных пикселем DV 360 и CRM-базой.

Чтобы увеличить долю новых клиентов, мы использовали инсайты об интересах новых пользователей, полученных из Google Analytics и тестировали эти сегменты аудитории на YouTube.

В результате нам удалось увеличить долю первичных заказов с июля к декабрю с 12% до 30% при сопоставимом CAC.
————————————————————————————
In order to operate more flexible targeting settings, the frequency of impressions for creatives and campaigns, we launched campaigns on the DV 360 programmatic platform. In order to analyze campaigns by the number of post-view conversions, we connected the Campaign Manager pixel (hereinafter CM).
The work was based on the brandformance-KPI ecosystem: we evaluated OLV metrics (CPM, CPT, VTR), traffic quality (CTR, BR) and optimized for post-view conversions.
To increase the number of new customers, we used the insights on new users’ interests from Google Analytics and tested these audience groups on YouTube.
As a result, we managed to increase the number of first-time orders from July to December from 12% to 30%.
————————————————————————————
→ Brand lift
Чтобы оценить, как наши кампании влияют на бренд-метрики и сколько пользователей, вследствие взаимодействия с рекламным видеороликом узнали и готовы стать клиентами “СберМаркет”: мы подключили brand lift по двум метрикам: “Узнаваемость бренда” и “Склонность к покупке”.
В результате мы увидели:
— Относительный рост узнаваемости бренда составил 9% при планируемых
— «Склонность к покупке» составила 4,1%;
— Абсолютный рост интереса среди женщин, по двум исследованиям, больше чем у мужчин на 30%. А значит необходимо использовать демографические данные для корректировки распределения показов.

Эти данные позволили планировать наши кампании в текущих регионах, и сыграли ключевую роль при планирование запуска в новых регионах, где знание бренда отсутствовало.
————————————————————————————
We used the brand lift analysis in order to assess how the campaigns affected brand metrics and how many users got acquainted with the delivery service and were ready to become its customers after having interacted with the advertising video.
As a result, we got:
— the relative growth of the brand awareness rose 9% against the planned 5%;
— purchase intent amounted to 4.1%;
— the absolute growth of interest among women, according to two studies, is more, than among men, by 30%.
This data allowed us to plan our campaigns in the current regions, and played a key role in planning the launch in new areas.
————————————————————————————
→ Цикл принятия решения
Когда мы запускали кампании на YouTube, мы понимали, что продукты это категория с быстрым циклом принятия решения, но так ли это, если речь идет о доставке продуктов, когда мы фактически сталкиваемся с изменением привычной модели потребления?

По результатам первых трех месяцев размещения, мы увидели, что экстремум первых покупок пришелся на период между 30 и 60 днями. При этом по повторным покупкам равномерное количество заказов происходит в течение 90 дней, что говорит об искажении данных цикличными повторными покупками.

Таким образом, мы увеличили период для анализа по первым заказам, а данные по общему объему транзакций служат лишь массивом для оптимизации алгоритмов YouTube.
————————————————————————————
We have extended the period for analysing the first-time orders of the campaign. The total number of order transactions helped us optimize YouTube's algorithms.
————————————————————————————
→ Тестирование креативов
Мы протестировали несколько вариантов баннеров, чтобы понять, какая коммуникация лучше работает на привлечение новых клиентов.

Все ролики разделили на три категории:
— Бесплатная доставка
— Товары со скидкой
— Тематические ролики: футбол, аквапарк, фитнес.

В результате на привлечение новой аудитории лучше всего отработал видеоролик с коммуникаций «Бесплатная доставка», где стоимость привлечения нового клиента оказалась на 10% ниже. Тематические видеоролики хорошо отработали на целевые сегменты - стоимость привлечения на 20% ниже, чем при коммуникации на те же сегменты других сообщений.

Исходя из этих данных усилили коммуникацию по акционным товарам и запустили персонализированные ролики под сегменты аудитории, которые можно выделить с помощью таргетингов.

ВЫХОД В НОВЫЕ РЕГИОНЫ
При запуске кампании на новые регионы мы намеренно увеличивали выкупаемую долю общих поисковых запросов в контексте из-за отсутствия сформированного спроса на бренд. И выделяли новые гео в отдельные кампании на YouTube, чтобы охватить больший объем аудитории в этих регионах.

Дополнительно смотрели на объем медийной поддержке на ТВ и OHH в регионе и корректировали частоту контакта с пользователем. Если мы понимали, что запуск в регионе сопровождался ТВ-кампанией, то на YouTube делали акцент на аудиторию «Редко смотрящих ТВ», чтобы оптимизировать общий медиакост «СберМаркета».

С апреля по июнь мы запустили рекламные кампании «СберМаркета» более чем в 40 новых регионах.
———————————————————————————
When launching new campaigns for the regional areas, we deliberately increased our share of search queries on the advertising platforms due to the lack of shaped demand for the brand. We also created separate YouTube campaigns for new geographical locations in order to reach larger audience groups in these regions.

Прочая информация о кейсе

Весной прошлого года с введением режима самоизоляции органический спрос на доставку продуктов вырос в несколько раз. «СберМаркет» принял решение не замораживать рекламные бюджеты, как это сделали многие рекламодатели, а использовать ситуацию и масштабировать бизнес: нарастить долю новых клиентов в текущих регионах и выйти в новые.

Решением стал запуск видеокампаний на YouTube через DV360.
—————————————————————————————
In the spring of 2020, the SberMarket delivery service decided not to freeze advertising budgets, but to play the cards well and scale the business instead: increase the share of new customers in the regions of presence and enter the new ones. The solution was to launch YouTube campaigns with the help of DV360.