Admixer Advertising в партнерстве с казахстанским онлайн-сервисом психологической терапии Sezim, оптимизировал direct response (DR) кампанию, используя инструменты измерения. В результате эффективность DR кампании выросла, а конверсии в покупку увеличились.
О Sezim
С помощью онлайн-сервиса психологической терапии Sezim, каждый желающий может выбрать психолога или психотерапевта для проведения индивидуальных онлайн-консультаций в любое время и в любом месте. Платформа поставила цель развивать культуру оказания психологических услуг в Казахстане.
Для этого Sezim продвигал свои услуги с помощью платформ Meta для релевантной аудитории и стремился получить как можно больше лидов. Но достичь поставленных целей получалось не всегда.
Как Sezim увеличил регистрации и покупки
Компания хотела улучшить свою текущую DR кампанию, поскольку стоимость привлечения клиента (САС) была слишком высока. Маркетологи искали способ снизить стоимость, и одновременно расширить спектр своих услуг, чтобы охватить более широкую аудиторию.
Обычно бренд использовал два рекламных подхода на платформах Meta:
- Тестирование эффективности рекламы для различных групп по возрасту и полу, чтобы привлечь “холодную” аудиторию. Однако обычные рекламные объявления для незаинтересованной аудитории не приносили нужных конверсий;
- Ретаргетинг, но такие кампании были небольшими по охвату и этой активности было недостаточно для выполнения KPIs
Таким образом, оба подхода были или затратными, или не давали максимального результата с точки зрения охвата новых клиентов. Чтобы исправить сложившуюся ситуацию, специалисты Admixer Advertising провели аудит эффективности рекламного кабинета. Одной из рекомендаций по результатам аудита был совет протестировать преимущества алгоритмов Meta для таргетирования на релевантные аудитории с помощью инструмента look-alike (LaL).
Справка: Look-alike аудитории могут использоваться для нахождения новых клиентов или аудиторий, имеющих схожие характеристики и поведение с уже существующей базой клиентов или аудиторией. Этот маркетинговый инструмент основывается на анализе данных о существующих клиентах, и его целью является поиск новых потенциальных клиентов, которые вероятно будут интересоваться продуктами или услугами компании. Для создания look-alike аудитории инструменты Meta сначала анализируют характеристики и параметры существующей базы клиентов, такие как возраст, пол, интересы, поведение в сети и другие факторы. Затем на основе этих данных алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения находят аудиторию, которая наиболее схожа с этой базой и, соответственно, будут более склонны к совершению покупок или действиям. На платформах Meta рекламодатели имеют возможность самостоятельно выставляет % отличия для аудитории look-alike по сравнению с основной аудиторией. И чем больше эта разница, тем более широкая аудитория будет охвачена рекламной кампанией, что позволяет эффективно расширять аудиторию.
Совместно с Sezim Admixer Advertising создал две похожие аудитории (LaL):
1. LaL с разницей в 1% для уже зарегистрированных на платформе пользователей.
2. LaL с разницей в 1% для аудитории, которая ранее взаимодействовала с рекламой бренда.
При создании этих аудиторий была выдвинута гипотеза о том, что разные LaL-аудитории приводят к разным типам конверсий. То есть LaL для тех, кто взаимодействовал с рекламой, может привести к увеличению количества регистраций на платформе, а LaL для тех, кто совершил покупку, может привести к увеличению количества покупок консультаций.
Оптимизированная рекламная кампания включала в себя два видеоролика, созданных в концепции lo-fi. Один видеоролик содержал описание продукта, предоставленное пользователем платформы Sezim. Второй – был представлен в формате отзыва от другого пользователя Sezim.
Объявления размещались в Instagram Stories и Instagram Reels.
Как измеряли эффективность
Для рекламодателя основной целью кампании были продажи, а второстепенной — регистрации на платформе. То есть, чтобы понять, достигла кампания успеха или нет, Sezim измеряла изменение уровня конверсии в лиды (регистрацию) и продажи (покупки).
В то же время нужно было оценить эффективность различных LaL-аудиторий. Для этого компания использовала A/B-тест, в ходе которого отслеживалась стоимость привлечения клиентов через прокси-метрику — CPC (Cost-per-Click). При этом Sezim отслеживал дополнительное количество зарегистрированных пользователей и покупок по двум аудиториям, участвовавшим в тесте через внутреннюю систему аналитики.
Тест показал, что LaL-аудитории способны повысить эффективность DR кампании Sezim. В ходе A/B-теста удалось определить наиболее эффективную аудиторию, которая не только снизила стоимость привлечения, но и показала лучшие результаты по количеству покупок.
Результаты: увеличение регистраций и продаж
С помощью кампаний Sezim увеличил количество конверсий и получил более низкую стоимость одного привлеченного клиента. Для оценки результатов использовались данные из CRM-системы Sezim и статистики рекламного аккаунта.
С помощью оптимизированной рекламной кампании Sezim увеличил число регистраций в связи с запуском аудитории LaL на 16%, снизил CPC у аудитории LaL, выигравшей в A/B-тесте, на 21% и увеличил конверсии в покупки у победившей аудитории LaL на 14%.
“Результаты кампании показывают, что инструменты Meta способны не только повысить узнаваемость бренда и охват аудитории, но и увеличить продажи компании, способствуя достижению бизнес-целей” — Екатерина Гурьева, Операционный директор Sezim.
Хотите улучшить эффективность ваших кампаний? Оставляйте заявку и наши специалисты помогут вам.
