デジタルマーケティングの最適化でより多くの顧客を引き付ける方法

公開: 2022-04-12

Raketaは、Foodtech2.0形式の最初のウクライナの配達サービスです。 2018年3月、Glovo、Uber Eats、BoltFoodがウクライナに到着する前にサービスが開始されました。 しかし、長い間、このサービスはウクライナのドニプロ市で利用可能でした。 同社は、ウクライナ全土で立ち上げたときに激しい競争に直面しました。 しかし、封鎖により、配達の需要が高まり、Raketaは新しい顧客を引き付け、マーケットリーダーになりました。 Raketaの経験に基づいてケーススタディを作成しました。適切な戦略と最適化された広告キャンペーンが、莫大な予算よりも多くの結果をもたらす理由です。

Raketa、newageと協力しています。 ディスプレイキャンペーンを増やすためのデジタル戦略を作成して実装しました。

  1. 関連する聴衆;
  2. RaketaモバイルアプリケーションのKPI。
  3. RaketaWebサイトへのアプリケーション/訪問者のアクティブユーザーの数。
  4. ユーザーの行動の関心とシナリオをよりよく理解するためのツールの最適化と効率化。

また、ニューエイジ。 チームは、対象外のインターネットオーディエンスをカバーするためのコスト超過を防ぎ、パーソナライズされたマーケティングを改善しました。 キャンペーン全体を通じて、既存ユーザーと新規ユーザーのエンゲージメントの変化を追跡しました。

私たちのチームは、5月、6月、9月から10月の3回のフライトでこれらのタスクを完了しました。 ウクライナの最大の都市であるキエフ、ドニエプル、リボフ、ハリコフ、ビニツァ、オデッサで最大のカバレッジを達成しました。 戦略を実装するために、実績のあるSee-Think-Do（Care）モデルを使用しました。このモデルでは、コンバージョンファネルのレベルは、ユーザーの購入意向の評価によって異なります。

このモデルを使用して、次のことを行います。

  1. 最もホットな需要をカバーしました。
  2. 購入意向の低いセグメントをウォームアップしました。
  3. ユーザーの心に強いブランドイメージを作成しました。
  4. 競合他社のディスプレイメディアキャンペーンを分析しました。

TrueView、Bumper、Discovery形式のYouTube広告を使用して、ユーザーにブランドを紹介し、認知度を高めました。 また、バナーを使用して、ユーザーあたりのリーチと露出の頻度を増やしました。 観客を暑い、暖かい、寒いに分けました。 それぞれに、特定の方法、ツール、およびKPIを適用しました。 目標到達プロセスに沿って進むと、タスクは「今ここで」のKPIの変換から、ユーザーが広告を見たり、興味を持ってアプリケーションをダウンロードしたり、ウェブサイトにアクセスしたりするメディア指標に変わりました。

実際の戦略を示す表：

コールド-Google広告/ダイレクト-幅広いオーディエンスの特別な関心-Trueview/バンパー/インストリーム-3/m、-CPC / CPV / CPM / vCPM

ニュートラル-Google広告/ダイレクト-以前に同様のサービスに接触したことのあるオーディエンスの特別な関心-Trueview/バンパー/バナー-3/m / 5 / d-CPC / CPV / CPM / vCPM

ウォーム-Google広告/ダイレクト-購入者の特別な関心のあるオーディエンス-Trueview/バンパー/バナー/ディスカバリー-3/m / 5 / d-CPC / CPV / CPM / vCPM

ホット-Google広告-リマーケティングとディスカバリー-バンパー/ディスカバリー-3/m / 5 / d-CPC / CPV / CPM

この戦略では、ターゲットオーディエンスを次のセグメントに分割します。

  • eコマースに関心のあるユーザー。
  • 食べ物やレストランに興味のあるユーザー。
  • タクシーアプリのユーザー。
  • Raketaユーザーの似たような聴衆。
  • フリーランス/リモートワークに取り組んでいる人。

電話にRaketaアプリがない訪問者は、最初にAppStoreまたはGoogle Playにリダイレクトされ、そこで訪問者がユーザーになるため、クリックスルーデータを適用できないユーザー獲得戦略に取り組みました。 アプリケーションをインストールした後でのみ、ユーザーは広告を操作します。 ビュー後のコンバージョンを追跡した理由は、ユーザーがアプリのインストール後すぐに食べ物を注文しないためです。

遅延したコンバージョンを追跡するための最適な時間枠として、7日間のウィンドウを特定しました。 ポストビューとクロスデバイスデータは、追跡されたコンバージョンの大部分を占め、広告の配置、クリエイティブ、オーディエンスを最適化するために使用されてきました。

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プラットフォーム間でのコンバージョンの分散（セッション開始）：

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グラフは、ポストビューとクロスデバイスがRaketaアプリ広告からのすべてのユーザーコンバージョンデータの98％以上を占めていることを示しています。 他のデータは状況の歪んだ画像を提供するため、これらのメトリックを追跡することをお勧めします。

周波数

追加データ（ポストビュー+クロスデバイス）の分析により、広告露出に最も適した頻度を見つけ、遅延コンバージョンのコストを見つけることができました。 たとえば、Trueview形式のYouTubeプレースメントの場合、個々の形式とキャンペーン全体の両方の頻度を追跡することが重要でした。

*CPAは係数です。

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データを分析すると、最適なコストで最大の価値を発揮する一連の周波数がはっきりとわかります。 この分析により、各広告フォーマット、オーディエンス、およびデバイスの頻度を最適化できます。

観客

ポストビューおよびクロスデバイスデータは、生成されたクリック数だけでなく、ユーザーがアプリケーションで直接生成したアクションにも基づいて、最も効果的なオーディエンスセグメントを特定しました。 したがって、iOSの場合、最も効果的なセグメントは「eコマースに関心のあるユーザー」であることが判明しました。 IOSの中で、有用なトラフィックを提供したのはIOSだけでした。

オーディエンスのアクティビティとコンバージョン率を分析した結果、horecaに関連するトピックに関心のあるユーザーのセグメントが特定されました。その中には、iOSユーザーの方がAndroidユーザーよりも注文が多く、アプリケーションをインストールする頻度が高くなっています。

公共交通機関よりもタクシーを注文することを好む人々のセグメントは、クリック数と総コンバージョン数の割合を均等に分けています。 また、eコマースに関心のあるIOSユーザーのみが高いコンバージョン率を示していることがわかりました。

デスクトップは常にモバイル広告よりもパフォーマンスが悪いことに気づきました。 モバイル広告は常に最良の結果を示しています。 当たり前のように聞こえますが、基本的なことは見た目よりも複雑であることが多いため、当たり前のことを確認することがよくあります。

モバイルでは、テストの入札単価を意図的に引き上げました。 これが印象をより高価にしたとしても、それはそれをより価値のあるものにしました。 そしてそれは大丈夫です—最適化は安価なソリューションだけを選択することを意味しません。 最適化のタスクは、最良の結果を出し、効率を損なわないものだけを節約することです。

結果

全体論的分析により、次の結果が得られました。

  • キャンペーンは、広告にさらされたユーザーのインストール数（最初の週から最後まで）によって75倍最適化されました。これには、3回のフライト、15段階以上の最適化と結果の分析（週に1回以上）が必要でした。

  • 引き付けられたユーザーのコストを15分の1に削減しました。

私たちの方法の有効性は、クライアントの期待を上回りました。 ある時点で、クライアントは注文数の増加に対応するためにロジスティクスを改善するために広告を一時停止しました。 顧客は、残りのマーケティング予算を宅配便業者を引き付けるためにリダイレクトしました。 したがって、私たちの広告キャンペーンの結果として、アプリケーションのアクティブなクライアントとユーザーの数だけでなく、宅配便業者の数も増えました:)