Cпецпроект о проектировании маркетинговых стратегий
на главную спецпроекта
Лучшее из мира digital #5 Лучшее из мира digital #3 Россия первая в Европе по числу интернет-пользователей. Что это значит для Рунета? Работа с отзывами в фудтехе: как обернуть негатив себе в плюс Внедрение CRM-системы: сколько стоит и к чему готовиться
Как мы создали инструмент для анализа ретаргетинговых аудиторий во ВКонтакте

Зачем создавать собственный сервис, если есть статистика на стороне площадки? Разбираемся в главных проблемах при запуске рекламы во ВКонтакте — и на кейсах показываем, как GetStats эти проблемы решает.

Авторы:


Бойков Александр,
руководитель отдела таргетированной рекламы, продуктовый эксперт E-Promo


Помелов Владимир,
руководитель отдела автоматизации E-Promo

Каждый рекламодатель хочет правильно выделять целевую аудиторию, чтобы в результате получать больше заявок. Сервисов для решения этой задачи с каждым годом становится всё больше. На наш взгляд, наиболее эффективные инструменты используют data-driven подход. Мы разработали собственную систему анализа ретаргетинговых аудиторий во ВКонтакте и сейчас активно тестируем её. Расскажем, чем наше решение отличается от других и как оно работает.

Для успешного запуска рекламной кампании необходимо собрать данные об аудитории, на которую вы планируете таргетироваться, и составить портрет потенциального покупателя. Знание аудитории одинаково важно и для брендинга, и для перфоманс-маркетинга.

  • Branding — построение знания о бренде или продукте.
  • Performance — продажи товаров и услуг компаний, выполнение целевых действий на сайте.

Данные о пользователях помогут вам сэкономить: реклама будет показываться только тем, кто заинтересован в конкретном товаре или услуге. ВКонтакте позволяет проанализировать аудиторию с помощью прогнозатора, но это займёт у вас несколько часов, так как все гипотезы придётся проверять вручную.

GetStats

Готового решения этой задачи мы не нашли, поэтому разработали собственную систему анализа ретаргетинговых аудиторий во ВКонтакте — GetStats, с которой могут работать как специалисты по таргетированной рекламе, так и владельцы бизнеса.

С чем поможет GetStats:

  • подобрать оптимальные параметры для настройки рекламных кампаний;
  • проанализировать ретаргетинговые аудитории;
  • оперативно собрать отчёты по аудитории в разных разрезах;
  • найти инсайды в данных;
  • сэкономить бюджет клиента и агентства;
  • снизить СРА;
  • разгрузить специалистов.

Какие проблемы решает сервис

При настройке рекламной кампании во ВКонтакте специалисты сталкиваются с разными сложностями. Разберём основные.

Проблема 1: нельзя загрузить данные из CRM-базы во ВКонтакте и получить отчёт

В отличие от Google Analytics и Яндекс.Метрики, ВКонтакте не предоставляет отчёт, в котором отображаются све́дения, загруженные из CRM. Вы можете самостоятельно поискать инсайты в данных и определить вашу целевую аудиторию, вручную перебирая интересы и таргетинги. Или решить проблему с помощью сквозной аналитики, но это дорого, потому что вам придётся покупать подписку.

На каждой рекламной платформе настроена своя система аналитики, в которой есть отчёты по аудитории сайта. С её помощью можно составить детальный портрет вашей ЦА: от половозрастной структуры до интересов. И в дальнейшем использовать эти данные в рекламных кабинетах, так как набор интересов, поведенческие модели и методы работы у инструментов, созданных одним производителем, совпадают.

Так, данные из Google Analytics можно использовать в Контекстно-медийной сети (КМС) Google Ads:

Google Analytics. Отчёт по интересам

Данные из Яндекс.Метрики — в Рекламной сети Яндекса (РСЯ):

Яндекс.Метрика. Аудитории → Отчёт по долгосрочным интересам

А данные из Topmail — в myТarget:

Topmail. Отчёт по интересам

Но сервиса для анализа аудитории во ВКонтакте на российском рынке не было. Поэтому мы разработали GetStats.

Проблема 2: анализ данных по аудитории подтягивается из систем аналитики

Часто при настройке рекламной кампании используются системы аналитики сайта: Google Analytics и Яндекс.Метрику. Интересы в них могут отличаться как по названию, так и по алгоритмам объединения в группы конкретных пользователей. Вы можете ориентироваться на них, но доверять им полностью не стоит.

Проблема 3: нет настроенной системы аналитики

Если на сайте не настроена аналитика, бизнес может опираться на ошибочный портрет ЦА, построенный на интуитивных ощущениях и предположениях менеджера по продажам. Из-за этого часть рекламного бюджета уходит на нецелевых потенциальных клиентов, что приводит к росту CPA и снижению эффективности рекламы.

Кому и для чего пригодятся отчёты в GetStats

Всем пользователям доступны три экспресс-отчёта и один расширенный — он объединяет в себе функциональность всех экспресс-отчётов и помогает точно настроить рекламу.

Для чего предназначены экспресс-отчёты:

  • Проверка верхнеуровневых гипотез.
  • Поиск инсайтов и новых направлений для продажи товаров или услуг.
  • Помощь в ответах на вопросы:
  • Кто наша целевая аудитория?
  • Чем она интересуется?
  • Из каких городов посетители нашего сайта?
  • Своевременная корректировка портрета целевой аудитории.

Отчёт по географии (показывает, откуда приходят ваши клиенты) полезен для компаний, у которых есть несколько отделений в разных городах с разной стратегией продвижения.

Пример отчёта по гео

Отчет по интересам полезен как для составления портрета целевой аудитории, так и для поиска инсайтов и новых направлений для продажи товаров и услуг.

Пример отчета по интересам

Отчет по социально-демографическим данным помогает сформировать портрет целевой аудитории.

Пример отчёта по соцдему

Расширенный отчёт предназначен для подбора оптимальных параметров, которые нужны для настройки рекламной кампании. На выходе вы получите отчёт по гео, интересам, соцдему и их пересечениям.

Пример расширенного отчёта

Система анализа аудиторий позволяет специалистам сократить время поиска гипотез и сэкономить бюджет благодаря правильной настройке рекламы во ВКонтакте, а значит и снизить СРА за счёт привлечения целевых клиентов.

Поиск гипотез: как это работает на практике

Сейчас мы тестируем GetStats вместе с нашими клиентами, помогая им проводить более эффективные рекламные кампании во ВКонтакте. Несколькими кейсами можем поделиться уже сейчас.

Кейс 1: масштабируем рекламную кампанию для банка

Финансовая сфера проработана на каждой площадке. Есть соответствующие интересы по каждому банковскому продукту. В таргетированной рекламе для отрасли финансов используется консервативный набор инструментов продвижения потребительских продуктов. Основанный на поведенческих данных пользователей интерес «Потребительские кредиты» стабильно хорошо отрабатывает. Но никто не отменял задач по масштабированию, снижению стоимости целевого обращения и ко́мплексному улучшению результатов.

Ситуация на старте

Банк представлен в 40 регионах РФ, в том числе в Москве и Санкт-Петербурге. Есть две формы заявки на предоставление услуги: короткая с полями «Имя» и «Телефон», и длинная — с полным набором информации о клиенте. По опыту прошлых рекламных кампаний мы знаем, что длинная форма конвертируется в договор лучше, чем короткая. Плюс для банка такая форма менее затратна, так как не задействует ресурсы колл-центра.

Что сделали

Для масштабирования рекламной кампании мы прогнали через наш сервис аудиторию ретаргетинга отправки длинной формы за 7 дней объёмом порядка 10 000 активных пользователей ВКонтакте.

Анализ аудитории ретаргетинга отправки длинной формы за 7 дней

При почти равных объёмах аудиторий интересов «Потребительские кредиты» и «Банки, рынки, налоги» процент пересечения отличается на четверть. Сравнив два интереса в рекламном кабинете прогнозатора аудитории, мы узнали процент пересечения между ними.

Данные об объёме аудитории

Пересечение интересов «Потребительские кредиты» и «Банки, рынки, налоги»

Результат

Мы нашли более релевантный интерес, неочевидный по названию для нашего продукта. В интересе «Банки, рынки, налоги» оказалось на 25% больше пользователей, отправивших заявку, по сравнению с интересом, подходящим по тематике рекламируемого продукта — «Потребительские кредиты». Данные основаны на выборке 10 000 пользователей.

Также мы расширили аудиторию. При сравнении двух интересов мы выяснили, что у них пересечений менее 25%. Значит, их можно тестировать параллельно, исключив пересечение при качественной настройке. В результате мы увеличим объём аудитории на 80%.

Эти действия лучше производить до старта рекламной кампании: заблаговременно поставить пиксель ВКонтакте и собрать аудиторию по событиям.

Кейс 2: ищем аудитории для продвижения спортивной коллекции одежды

Задача: найти максимально релевантную аудиторию для продвижения новой спортивной коллекции. Объявления демонстрировались в карусели ВКонтакте.

Ситуация на старте

У нас была довольно общая ЦА — женщины из России, в возрасте 18–45 лет, предпочитающие экологичность, минимализм и здоровый образ жизни. Реклама таргетировалась на посетителей сайта, аудитории, похожие на покупателей и тех, кто позитивно реагировал на посты. Из интересов были выбраны «Одежда и обувь», «Мода и стиль», «Покупают онлайн», «Спортивная одежда и обувь», «Фитнес и ЗОЖ».

Что сделали

Проанализировали базу посетителей страниц сайта клиента, посвящённых новой коллекции — проверили аудиторию за последние 30 дней на соответствие интересам по одежде. Сервис показал полное совпадение интереса и аудитории. Затем провели анализ по всем интересам, выявили большое пересечение (42%) с интересами «Кредитные карты» и «Вклады и депозиты». Проанализировали возраст и выяснили, что это ограничение можно сократить до 25–45 лет.

По нашим предположениям, тестирование пересечения интересов должно обеспечить увеличение CTR и процента покупок для клиента. А сужение возраста должно привести к улучшению CTR и CR.

Результат

Гипотезы мы тестировали в течение недели и получили следующие результаты:

  1. По сравнению с чистым сегментом получили более высокий CTR (0,47% против 0,29%), но конверсионность осталась на том же низком уровне.
  2. Сужение возраста добавили также на ретаргетинговые тактики с хорошей конверсией. CR увеличился с 1,16% до 1,72%. ROAS — с 3,4 до 5. Но эту гипотезу требуется дополнительно протестировать и на других коллекциях.

Кейс 3: таргетируем спецпредложение на владельцев внедорожников

Одному из наших клиентов, крупному автопроизводителю, необходимо было снизить стоимость лидов, приходящих с таргетированной рекламы в Lead Ads ВКонтакте.

Ситуация на старте

Первоначально объявление демонстрировалось мужчинам 30–50 лет из нескольких регионов России.

Стандартные тактики «Интерес к покупке авто премиум-класса» или «Интерес к покупке авто среднего класса» приносили лиды с высоким CR, но стоимость всегда колебалась, поэтому мы настроили пересечения выявленных групп интересов именно с этими конверсионными тактиками.

Что сделали

Проанализировали базу клиентов из CRM, которые пришли из канала Paid Search, интересуясь нужной нам моделью автомобиля, на пересечение с несколькими целевыми интересами.


По нашей гипотезе, если использовать более целевые группы интересов, в совокупности с интересом к покупке автомобиля они приведут к снижению цены за лид на получение специального предложения по цене на модель.

Результат

  1. Гипотеза частично подтверждена, стоимость лида снизилась на двух тактиках из трёх.
  2. Стоимость лида снижена на 14–18% на двух тактиках из трёх.
  3. CR, % на двух тактиках с более низким CPL на 40% выше, чем на третьей.
  4. CTR на всех тестируемых тактиках показал рост от 12 до 22%.

Рекомендации

Доверяйте, но проверяйте

Обычно нам присылают CRM-данные по клиентам, заявкам и заказам. К ним мы добавляем портрет целевой аудитории, обозначенной заказчиком. Но перед запуском рекламной кампании нужно проверить данные, прогнав их через специальный сервис. Проанализируйте половозрастную разбивку — в какие категории интересов попадают пользователи? Это поможет в аргументации гипотез.

Например, региональный клиент перед запуском рекламной кампании уверял нас, что вся его аудитория живёт в областном центре и нужно таргетироваться только на них. При детальном анализе аудитории мы выяснили, что более 30% пользователей — из области.

Больше анализируйте

Анализируйте аудитории по воронке: кто и на каком этапе уходит, так и не совершив покупок. Для этого нужно настроить события ретаргетинга на сайте по всему пути пользователя к покупке.

Создайте аудитории ретаргетинга по пути следования пользователя — от посадочной до заявки на покупку — и прогоните их через сервис, чтобы понять, какие интересы лучше реагируют на продукт, на каких этапах отваливаются пользователи. Так вы расширите число гипотез и уменьшите число тестов, сэкономив бюджет.

Расширяйте границы

Порой кажется, что все гипотезы протестированы и расти некуда. В такой ситуации стоит посвятить больше времени анализу целевой аудитории. Посмотрите разбивку по полу, возрасту, гео и интересам. Так вы найдёте инсайты для сегментирования аудитории и выявите интересы, у которых наибольшее пересечение с вашей целевой аудиторией, хотя по содержанию они не совсем подходят вашему бизнесу.

Думайте на перспективу

Во ВКонтакте есть гео и половозрастная разбивка в кампаниях по кликам и показам. Но в этих отчётах недостаточно информации. Если в настройках мы включим сбор аудиторий по событиям рекламной кампании, то сможем получить полноценные отчёты, пропустив их через GetStats, и увидеть разбивку по просмотрам и лайкам, хотя этих данных нет в статистике.

Прогнозируйте качественнее

Важно видеть свой CPC и CPM помимо данных об объёмах аудитории. Опираясь на статистику, вы сможете оптимизировать сегментацию, подобрав группы таким образом, чтобы разброс рекомендованной ставки был минимальным.

Обновляйте информацию

Все интересы во ВКонтакте строятся по поведенческой модели. Аудитории обновляются с частотой от одной недели до месяца. Рекомендуем делать регулярные срезы статистики по пересечениям интересов с ключевыми аудиториями.

Повышайте качество

Во ВКонтакте можно создавать похожие аудитории Look-alike с разной точностью. Если вам нужна максимальная по объёму аудитория, сужайте её с помощью интересов и соцдема. Вы повысите качество LAL, если проанализируете исходную аудиторию и узнаете её состав, после чего перенесёте инсайты в похожую аудиторию.

Например, анализ CRM-данных показал, что ядро аудитории состоит на 95% из женщин 25–45 лет. Создавая по этим данным LAL, вы получите более широкое ядро аудитории, в котором будут присутствовать и мужчины.