WE KNOW YOUR CUSTOMER
FIRST DATA
Как использовать транзакционные данные, чтобы поднять конверсию платного трафика до уровня органического
Colin’s — торговая марка повседневной одежды и аксессуаров для мужчин и женщин. Основанный в 1983 году бренд принадлежит компании Eroğlu Holding. В настоящее время бренд представлен в 38 странах.
В России бренд продает свою продукцию через сеть офлайн-точек в крупных ТЦ, в собственном интернет-магазине, на крупных маркетплейсах.
События весны 2022 года сильно повлияли на бизнес компаний, работающих в России. Даже бренды из дружественных России стран сейчас испытывают трудности, связанные с логистикой, производством, снижением покупательской способности и многими другими факторами.
Задача Colin’s была в том, чтобы адекватно отреагировать на сложившуюся ситуацию и найти выгодные решения.
Процент конверсии в интернет-магазине Colin’s отличается в зависимости от источника трафика. Например, лучшие результаты показывает органический поисковый трафик — это самая горячая и самая лояльная аудитория, которая приходит на сайт и совершает целевое действие. Медийный трафик менее эффективен и традиционно почти вдвое меньше.
Чтобы обеспечить Colin’s рост продаж и выручки, возврат к докризисным объемам, нужно было максимально поднять эффективность трафика с performance-каналов.
Мы предложили клиенту забрать аудиторию ушедших брендов, выделяя эти сегменты с помощью транзакционных данных.
Эта гипотеза полностью подтвердилась. Мы получили поток заинтересованных в покупке посетителей, и нам удалось превысить верхний порог конверсии на сайте — те значения, которые приносил органический поисковый трафик.
В России бренд продает свою продукцию через сеть офлайн-точек в крупных ТЦ, в собственном интернет-магазине, на крупных маркетплейсах.
События весны 2022 года сильно повлияли на бизнес компаний, работающих в России. Даже бренды из дружественных России стран сейчас испытывают трудности, связанные с логистикой, производством, снижением покупательской способности и многими другими факторами.
Задача Colin’s была в том, чтобы адекватно отреагировать на сложившуюся ситуацию и найти выгодные решения.
Процент конверсии в интернет-магазине Colin’s отличается в зависимости от источника трафика. Например, лучшие результаты показывает органический поисковый трафик — это самая горячая и самая лояльная аудитория, которая приходит на сайт и совершает целевое действие. Медийный трафик менее эффективен и традиционно почти вдвое меньше.
Чтобы обеспечить Colin’s рост продаж и выручки, возврат к докризисным объемам, нужно было максимально поднять эффективность трафика с performance-каналов.
Мы предложили клиенту забрать аудиторию ушедших брендов, выделяя эти сегменты с помощью транзакционных данных.
Эта гипотеза полностью подтвердилась. Мы получили поток заинтересованных в покупке посетителей, и нам удалось превысить верхний порог конверсии на сайте — те значения, которые приносил органический поисковый трафик.
Performance
Colins
ПОДХОД
КЛИЕНТ
x3
прирост среднего чека
к CR органического трафика
+12,5%
Транзакционные данные отображают результат выполнения транзакции, в нашем случае покупки. Данные собираются из онлайн-касс и ОФД, передаются согласно договорам. Данные не содержат личной информации, только телефон и/или email в хешированном виде.
Для запуска РК сегменты хешей телефонов и/или email выгружаются в рекламные площадки — например, в кабинеты Директа, ВКонтакте, myTarget.
Такие базы рекламодатель может создавать по собственным клиентам, собирая информацию о покупателях, получать по договорам от других игроков рынка, подключать в рекламных системах, если они предлагают такую опцию.
Например, в myTarget и Яндекс Аудиториях доступны DMP-сегменты — это аудитории, которые собираются в том числе на основе транзакционных данных. О том, что они из себя представляют, можно прочитать в справке myTarget и Яндекса.
Наша команда специализируется на использовании транзакционных данных, поэтому у нас было достаточно ресурсов для запуска кампаний по таким сегментам.
Для запуска РК сегменты хешей телефонов и/или email выгружаются в рекламные площадки — например, в кабинеты Директа, ВКонтакте, myTarget.
Такие базы рекламодатель может создавать по собственным клиентам, собирая информацию о покупателях, получать по договорам от других игроков рынка, подключать в рекламных системах, если они предлагают такую опцию.
Например, в myTarget и Яндекс Аудиториях доступны DMP-сегменты — это аудитории, которые собираются в том числе на основе транзакционных данных. О том, что они из себя представляют, можно прочитать в справке myTarget и Яндекса.
Наша команда специализируется на использовании транзакционных данных, поэтому у нас было достаточно ресурсов для запуска кампаний по таким сегментам.
Что такое транзакционные данные
DMP-сегменты в Яндекс Аудиториях
DMP-сегменты в MyTarget
Чтобы выловить максимально теплую, готовую к покупке аудиторию, мы собирали подходящие сегменты аудитории по транзакционным данным, а затем использовали их в контекстной рекламе. Таким образом мы сформировали довольно узкую выборку, но в нее попали те пользователи, которые готовы были приобретать продукцию бренда.
Ранее, работая с Colin’s, мы ориентировались на широкие сегменты тех, кто предпочитает покупать одежду онлайн и часто участвует в распродажах.
Любителей распродаж мы определяли по транзакционным данным. В чеках часто указаны скидки, кроме того, такие покупатели делают много онлайн-заказов в дни распродаж — например, в Черную пятницу.
Этические нормы рекламного бизнеса не позволяли нам таргетировать рекламу на аудиторию конкурентов, работающих в этом же сегменте.
Но с уходом ряда компаний стало возможным показывать рекламу тем, кто раньше покупал одежду у ушедших брендов: например, в Bershka, Cos, Monki, Pull&Bear, Stradivarius, Cropp. Такие сегменты тоже собираются с помощью транзакционных данных — в общем массиве чеков мы находим те, в которых упоминаются конкретные бренды, и добавляем покупателя в нужный сегмент.
Собрав такие сегменты, мы провели performance-кампанию в Яндекс Директе: запустили стандартные графические и текстово-графические объявления, а также поисковый ретаргетинг на базы покупателей конкурентов.
При создании креативов использовали разные акции, которые постоянно обновляются на сайте бренда. Также делали акцент на определенные категории товаров в зависимости от сезона.
Поскольку мы размещаемся на базы покупателей, нам необходимо было понять, каких конкурентов пользователи предпочитают для покупок. В ходе размещения мы собирали статистику по каждому сегменту и спустя время выделили те, где CPO был ниже.
Ранее, работая с Colin’s, мы ориентировались на широкие сегменты тех, кто предпочитает покупать одежду онлайн и часто участвует в распродажах.
Любителей распродаж мы определяли по транзакционным данным. В чеках часто указаны скидки, кроме того, такие покупатели делают много онлайн-заказов в дни распродаж — например, в Черную пятницу.
Этические нормы рекламного бизнеса не позволяли нам таргетировать рекламу на аудиторию конкурентов, работающих в этом же сегменте.
Но с уходом ряда компаний стало возможным показывать рекламу тем, кто раньше покупал одежду у ушедших брендов: например, в Bershka, Cos, Monki, Pull&Bear, Stradivarius, Cropp. Такие сегменты тоже собираются с помощью транзакционных данных — в общем массиве чеков мы находим те, в которых упоминаются конкретные бренды, и добавляем покупателя в нужный сегмент.
Собрав такие сегменты, мы провели performance-кампанию в Яндекс Директе: запустили стандартные графические и текстово-графические объявления, а также поисковый ретаргетинг на базы покупателей конкурентов.
При создании креативов использовали разные акции, которые постоянно обновляются на сайте бренда. Также делали акцент на определенные категории товаров в зависимости от сезона.
Поскольку мы размещаемся на базы покупателей, нам необходимо было понять, каких конкурентов пользователи предпочитают для покупок. В ходе размещения мы собирали статистику по каждому сегменту и спустя время выделили те, где CPO был ниже.
Как мы вели кампании
В течение нескольких месяцев мы подняли уровень performance-конверсий выше, чем средний уровень конверсии органического трафика на сайте Colin’s. Иными словами, First Data привела на сайт такую же качественную аудиторию, как и та, что уже знакома с продукцией, лояльна к бренду и приходит на сайт сама.
Как видно из графиков, за период апрель-июнь конверсия с трафика, генерируемого инструментами First Data, была выше, чем у органического трафика, традиционно самого конверсионного канала, приносящего максимум продаж. В результате конверсии с трафика, генерируемого инструментами First Data за четыре месяца в среднем на 12,5% превысили CR органического трафика.
Мы фиксировали не только рост прямых конверсий, но и участие в ассоциированных конверсиях, то есть в цепочке взаимодействий пользователя с сайтом, которая началась с инструментов First Data и завершилась покупкой. Этот показатель также рос, прежде всего за счет того, что мы генерировали качественный горячий трафик — приводили на сайт покупателей, которые срочно искали замену ушедшим брендам.
Как видно из графиков, за период апрель-июнь конверсия с трафика, генерируемого инструментами First Data, была выше, чем у органического трафика, традиционно самого конверсионного канала, приносящего максимум продаж. В результате конверсии с трафика, генерируемого инструментами First Data за четыре месяца в среднем на 12,5% превысили CR органического трафика.
Мы фиксировали не только рост прямых конверсий, но и участие в ассоциированных конверсиях, то есть в цепочке взаимодействий пользователя с сайтом, которая началась с инструментов First Data и завершилась покупкой. Этот показатель также рос, прежде всего за счет того, что мы генерировали качественный горячий трафик — приводили на сайт покупателей, которые срочно искали замену ушедшим брендам.
Это подтверждается еще одним показателем — с марта-апреля стал расти не только сам трафик и коэффициент конверсий, но и доход с них.
У тех покупателей, которые видели рекламу, в мае в среднем в три раза вырос средний чек, и это показательная история. Можно с уверенностью сказать, что эти люди стали покупать больше вещей: обычно средний чек весной и летом ниже, поскольку одежда для этих сезонов дешевле зимней.
Наш источник трафика выступает важным звеном в коммуникации с покупателями и позволяет клиенту генерировать дополнительную выручку.
У тех покупателей, которые видели рекламу, в мае в среднем в три раза вырос средний чек, и это показательная история. Можно с уверенностью сказать, что эти люди стали покупать больше вещей: обычно средний чек весной и летом ниже, поскольку одежда для этих сезонов дешевле зимней.
Наш источник трафика выступает важным звеном в коммуникации с покупателями и позволяет клиенту генерировать дополнительную выручку.
Какие получили результаты
Благодаря технологиям First Data бренд Colin’s в России смог быстро справиться с кризисной ситуацией и нашел возможности для роста, несмотря на существующие ограничения и сложности.
Наши российские коллеги в моменте нашли решение, которое позволило не только очень быстро вернуться к докризисным показателям, но и повысить конверсию рекламного трафика до уровня органического.
Якуп Чакыр
E-commerce operations Supervisor at Colin's
В ближайшем будущем все больше будет расти конкуренция за новые факты из жизни потребителя.
Да — мы уже знаем, что пользователь является сторонником ЗОЖ, но для продаж критично, кто первым узнает, что клиент завел собаку, собрался в отпуск или иногда не прочь купить пироженку, несмотря на увлечение ЗОЖ. С таким знанием будет проще продать, попробовать закрепить лояльность клиента и развивать его по другим категориям продаж.
Александр Старостин
СЕО of First Data
другие кейсы
