разработка
интернет-магазин
брендинг
анализ ниши

Fitnoteca:

Точечная сегментация пользователей и увеличение коэффициента конверсии на 35%

О проекте

Fitnoteca - фитнес-студия в Санкт-Петербурге.

Работа с аудиториями и интересами пользователей приносит хорошие результаты, если сегментировать и проводить А/В-тестирование каждого эксперимента.

В данном кейсе расскажем, как работа с обучаемыми сегментами Я.Аудиторий помогла увеличить число новых клиентов на 13% и снизить стоимость конверсии на 50%.

Задачи

  • +10%

    увеличение потока новых клиентов

  • +20%

    увеличение конверсии

  • -25%

    снижение стоимости заявки

Решение

  • Выделить 2 сегмента аудитории - горячая и холодная
  • Создать анонимизированный сегмент
  • Создать аудиторий на основе интересов и категорий Я.Метрики
  • Создать Look-a-like аудитории
  • Провести А/В тестирование сегментов аудиторий через Я.Эксперименты

Наш подход

Почему мы считаем необходимым вести работу по сегментам и интересами в Яндекс.Аудиториях, а не ограничиваться стандартным набором поисковой рекламы и РСЯ:

  • Взаимодействие с пользователем на разных этапах воронки - т.е. работать с горячей и холодной аудиторией;
  • Широкий функционал настроек - от загрузки данных CRM, местоположения целевой аудитории до поиска их смежных интересов на основе реальных конверсий;
  • Возможность расширить охват за счет указания схожести аудитории;
  • В зависимости от типа кампании можно показать как просто текстовое объявление на поиске самой горячей аудитории, так и графический баннер или видео более холодной аудитории.
  • Персонализация объявлений - показывайте актуальные предложения для конкретной группы пользователей;

Мало данных по действующим клиентам

Для нахождения системой интересующей нас аудитории необходимо минимум 1000 уникальных номеров или адресов эл. почты клиентов. Мы работали с этим проектом уже на протяжении 3-х месяцев, но столько у нас не было.

Нужны актуальные и свежие данные, так как предпочтения и интересы пользователей меняются. Есть риск таргетироваться на не заинтересованную аудиторию.

Мы решили таргетироваться на посетителей других сайтов. Нам нужны клиенты на фитнес, но мы можем нацелиться на похожих клиентов, которые интересуются салонами красоты, спа-салонами и т.д.

Вместо того, чтобы постоянно расширять семантическое ядро - говорим Я.Аудиториям находить похожих людей на тех, которые платежеспособны и совершают покупки в смежных сферах бизнеса.

Анонимизированный сегмент - представляет из себя просто ссылку, условие таргетинга, по которому Яндекс понимает похожих на какую аудиторию нужно приводить посетителей.

Низкое число конверсий

Если прямых заказов для создания сегмента не хватает, можно использовать микроконверсии, которые дадут системе понять какой портрет пользователя нам интересен. Например:

  • смотрели контакты
  • были на сайте больше минуты
  • добавили товар в корзину, но не купили
  • просмотрели более 4-х страниц
  • начали заполнять заявку но не завершили и т.д.

Берем свою “эталонную” аудиторию, т.е. смотрим на портрет Интересов посетителей нашего сайта через Я.Метрику, которые совершили конверсию.

Нас интересует аффинити-индекс - это индекс соответствия рейтинга вашей целевой аудитории относительно базовой аудитории.

Сезонность товара или услуги

Еще один важный момент - тестировать аудитории через инструмент Эксперименты в Яндекс.Директ. Чтобы нивелировать сезонность, платежеспособность, конкурентную борьбу и прочие факторы.

Мы разделяем трафик на 2 части. Первые 50% мы запускаем на нашу собственную классическую аудиторию по ключевым словам, а вторые 50% на сегмент Яндекс.Аудиторий.

Поиск аудитории, похожей на потенциальных клиентов

Мы можем искать похожую аудиторию (Look-alike) на основании уже готовых сегментов. Это означает, что алгоритмы Яндекса анализируя файлы cookie будет находить максимально заинтересованных в покупке нашей услуге новых пользователей:

  • Look-alike на основе данных о тех, кто уже совершил сделку;
  • Look-alike на основе данных о тех, кто обращался в компанию, но сделку не завершил;
  • Look-alike на основе данных о тех, кто был на сайте, но не обращался в компанию.

Наши рекомендации

Мы выработали рекомендации по работе с Я.Аудиториями практически для любой сферы бизнеса:

  • Чтобы оптимизировать рекламу определите, какие конверсии на сайте корректно считать хорошими, а какие - нет.
  • Не настраивайте слишком узкие аудитории. Так системе будет сложнее обучиться и найти подходящую аудиторию.
  • Используйте полученные сегменты для корректировок ставок.
  • Проводите А/В тестирование с помощью инструмента “Эксперименты”, чтобы нивелировать сезонность и прочие факторы.
  • Используйте сегменты схожих бизнесов и отслеживать на аффинити-индекс их аудиторий.

Результаты

  • Тест проводился с 14.09.2020 по 25.10.2020
  • Работа с обучаемыми сегментами Я.Аудиторий
  • Таргетинг по клиентам смежного бизнеса
  • Прирост новых клиентов на 13%
  • Стоимость заявки снизилась на 50%