Как найти эффективный медиасплит каналов и увеличить спрос на продукт на 66%

Клиент: «Sturm!» занимает одну из лидирующих позиций на рынке российского строительного инструмента около 20 лет. В продуктовый портфель компании входит пять СТМ, включая одноименный бренд «Sturm!».

Задачи:

1. Вырасти в категории (продвижение отдельной товарной линейки).

2. Повысить узнаваемость бренда «Sturm!».

Перед стартом замерили динамику спроса по конкурентам и в тематике за последние несколько лет. Таким образом прогнозировали ориентировочный рост средней динамики спроса с 34 до 40%. Также измерили прямые и post-view-конверсии и подключили бренд-лифты.

С помощью BrandPulse выяснили, что ядро ЦА находится в возрасте от 35 до 54 лет. При этом самый высокий Affinity в 133% наблюдали у аудитории 45–54 года, а в 108% — у женатой аудитории (более 75% аудитории).

Среди аудитории преобладает платежеспособная часть населения, по роду деятельности преимущественно руководители.

Высокий Affinity также был среди пенсионеров, но в общем объеме это небольшой сегмент аудитории, поэтому не стали включать их в текущую РК.

Так как клиенту важна была не просто узнаваемость, а влияние на бизнес-результат (продажи конкретных продуктов), предложили сделать продуктовый ролик.

Для этого использовали данные об объемах продаж в разных категориях электроинструмента. Цель — посмотреть, где у клиента наиболее сильные позиции с точки зрения категории и какие продукты лучше использовать для демонстрации категории.

В рамках РК (которая была активной подготовкой к весеннему сезону) решили протестировать как можно больше релевантных инструментов, которые должны были показать хорошие результаты. Следовало найти среди этих инструментов самые эффективные и сформировать сплит на следующий год.

Для того, чтобы замер результатов с помощью Brand Lift (которые делали в «Яндекс» и Beeline) был корректным, все каналы запускали последовательно:

- Yandex Media + данные ОФД (операторы фискальных данных);

- MyTarget + данные ОФД;

- Roxot;

- Beeline.

В Яндексе ожидали кликабельность на уровне 0,3%, и этот прогноз удалось перевыполнить. Показатель досматриваемости тоже превзошел ожидания — 75% против запланированных 70%. Это высокий показатель для рекламного видео, и он говорит о том, что аудитории понравился креатив, а реклама оказалась релевантна.

Аудитория My Target показала себя значительно более заинтересованной, в отличие от «Яндекса». Показатели CTR превысили прогнозируемые (план — CTR 0,3%; факт— 0,97%). Фактическая частота контакта получилась ниже плановой — в месяц она составила 1,9 против прогнозируемых 3. При этом план и по показам, и по охвату по каналу выполнили. То есть в рамках каждого месяца удалось охватить большую аудиторию, чем прогнозировалось. Однако времени было недостаточно для взаимодействия с аудиторией плановое количество раз.

По частоте контакта в Roxot получилась такая же история, как и в MyTarget. Для того чтобы достичь плановой частоты контакта, необходимо взять больший период РК в будущих периодах.

Фактическая частота контакта в Beeline составила 1,7. Этот показатель ниже, чем в других каналах, поскольку канал шел менее продолжительное время и не успел набрать большую частоту показа. Показатель CTR составил 1,11%, что является очень хорошим значением для охватной рекламы. Показатель досмотра составил 92% — самый высокий результат среди всех каналов. Это значит, что почти все пользователи досмотрели рекламный ролик до конца.

Из 829 post-view-конверсий в Яндексе 716 принесло видео и 113 — баннеры. Но так как post-view-конверсии носят отложенный эффект, фактически их будет больше, так как они «докатываются» еще несколько месяцев.

Brand Lift продемонстрировал высокую положительную динамику по всем показателям. 18% роста узнаваемости — хороший результат всего за месяц РК.

Конверсия в post-view в Roxot составила 0,002% — наименьший показатель среди всех систем. Большая часть конверсий пришлась на баннеры, а не на видео.

Beeline принес на 42% больше post-view-конверсий, чем Яндексе. Процент post-view-конверсий составил 0,015%. Гипотеза о качестве площадок оказалась верной, и канал действительно стал самым эффективным в сплите, несмотря на то, что обычно он не дает много post-view-конверсий и работает только на качественный охват.

Для оценки эффективности рекламной кампании мы отслеживали динамику прямых переходов, которые наиболее чувствительны к охватным рекламным кампаниям, и использовали Search Lift для учета сезонности. После запуска медийной рекламы прямой трафик на сайт увеличился в 2,5 раза, и, несмотря на небольшое снижение после пикового значения, остается выше уровня до запуска рекламы, даже с учетом сезонного снижения в праздничные дни.