디지털 마케팅 최적화로 더 많은 고객을 유치하는 방법

게시 됨: 2022-04-12

Raketa는 Foodtech 2.0 형식의 최초의 우크라이나 배달 서비스입니다. 2018년 3월, 서비스는 Glovo, Uber Eats 및 Bolt Food가 우크라이나에 도착하기 전에 시작되었습니다. 그러나 오랫동안 우크라이나의 Dnepr시에서 서비스가 제공되었습니다. 회사는 우크라이나 전역에서 출시할 때 강력한 경쟁에 직면했습니다. 그러나 폐쇄로 인해 배달 수요가 증가하여 Raketa가 새로운 고객을 유치하고 시장 리더가 되는 데 도움이 되었습니다. 우리는 Raketa의 경험을 바탕으로 왜 올바른 전략과 최적화된 광고 캠페인이 막대한 예산보다 더 많은 결과를 가져오는지 사례 연구를 준비했습니다.

Raketa, newage와 함께 일합니다. 디스플레이 캠페인을 위한 디지털 전략 생성 및 구현:

관련 청중;
Raketa 모바일 애플리케이션의 KPI
애플리케이션의 활성 사용자/Raketa 웹사이트 방문자 수.
사용자 행동의 관심과 시나리오를 더 잘 이해하기 위한 도구의 최적화 및 효율성

역시 뉴에이지. 팀은 타겟이 아닌 인터넷 사용자를 대상으로 비용 초과를 방지하고 개인화된 마케팅을 개선했습니다. 캠페인 전반에 걸쳐 기존 및 신규 사용자의 참여도 변화를 추적했습니다.

우리 팀은 5월, 6월, 9월-10월에 세 번의 비행으로 이 작업을 완료했습니다. 우크라이나의 가장 큰 도시인 Kiev, Dnepr, Lvov, Kharkov, Vinnitsa 및 Odessa에서 최대 범위를 달성했습니다. 전략을 구현하기 위해 우리는 잘 입증된 See-Think-Do(Care) 모델을 사용했습니다. 여기에서 전환 퍼널의 수준은 사용자의 구매 의도에 대한 평가에 따라 다릅니다.

이 모델을 사용하여 다음을 수행합니다.

가장 뜨거운 수요를 커버했습니다.
구매 의도가 낮은 워밍업 세그먼트;
사용자의 마음에 강력한 브랜드 이미지를 만들었습니다.
경쟁사의 디스플레이 미디어 캠페인을 분석했습니다.

TrueView, 범퍼 및 디스커버리 형식의 YouTube 광고를 사용하여 사용자에게 브랜드를 소개하고 인지도를 높였습니다. 또한 배너를 사용하여 사용자당 노출 범위와 빈도를 높였습니다. 우리는 관객을 뜨겁게, 뜨겁게, 차갑게 나누었습니다. 각각에 대해 특정 방법, 도구 및 KPI를 적용했습니다. 깔때기를 따라 이동하면서 우리의 작업은 "지금 여기"의 전환 KPI에서 한 사람이 우리 광고를 보고 관심을 갖고 애플리케이션을 다운로드했거나 웹사이트를 방문했다는 미디어 지표로 변경되었습니다.

실제 전략을 보여주는 표:

Cold - Google 광고 / 직접 - 광범위한 잠재고객의 특별한 관심 - Trueview / 범퍼 / 인스트림 - 3/m, - CPC/CPV/CPM/ vCPM

Neutral - Google 광고 / 직접 - 이전에 유사한 서비스와 접촉한 적이 있는 잠재고객의 특별한 관심 - Trueview / 범퍼 / 배너 - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

웜 - Google 광고/직접 - 구매자의 특별한 관심 잠재고객 - Trueview/범퍼/배너/디스커버리 - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

인기 - Google 광고 - 리마케팅 및 검색 - 범퍼/검색 - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM

이 전략에서는 대상 고객을 다음 세그먼트로 나눕니다.

전자상거래에 관심이 있는 사용자
음식과 레스토랑에 관심이 있는 사용자;
택시 앱 사용자;
Raketa 사용자의 유사 청중;
프리랜서/원격 작업을 하는 사람들.

Raketa 앱이 없는 방문자는 먼저 AppStore 또는 Google Play로 리디렉션되어 방문자가 사용자가 되기 때문에 클릭률 데이터를 적용할 수 없는 사용자 획득 전략으로 작업했습니다. 응용 프로그램을 설치한 후에만 사용자는 광고와 상호 작용합니다. 조회 후 전환을 추적한 이유는 사용자가 앱을 설치한 후 즉시 음식을 주문하지 않기 때문입니다.

지연된 전환을 추적하기 위한 최적의 기간은 7일입니다. 조회 후 및 교차 기기 데이터는 추적된 전환의 대부분을 구성하며 광고 게재위치, 광고 소재 및 잠재고객을 최적화하는 데 사용되었습니다.

플랫폼 간 전환 분포(세션 시작):

그래프에 따르면 조회 후 및 교차 기기가 Raketa 앱 광고의 모든 사용자 전환 데이터의 98% 이상을 차지했습니다. 다른 데이터는 상황에 대한 왜곡된 그림을 제공하므로 이러한 측정항목을 추적하는 것이 좋습니다.

주파수

추가 데이터(조회 후 + 교차 기기) 분석을 통해 광고 노출에 가장 유리한 빈도를 찾고 지연된 전환 비용이 얼마인지 파악할 수 있었습니다. 예를 들어 Trueview 형식의 YouTube 게재위치의 경우 개별 형식과 전체 캠페인의 빈도를 추적하는 것이 중요했습니다.

* CPA는 계수입니다.

데이터를 분석할 때 최적의 비용으로 최대 가치를 실현하는 일련의 주파수를 명확하게 볼 수 있습니다. 이 분석을 통해 각 광고 형식, 잠재고객 및 장치에 대한 빈도를 최적화할 수 있습니다.

청중

조회 후 및 교차 기기 데이터는 생성된 클릭 수뿐 아니라 사용자가 애플리케이션에서 직접 생성한 작업을 기반으로 가장 효과적인 잠재고객 세그먼트를 식별했습니다. 따라서 iOS의 경우 가장 효과적인 세그먼트는 "전자상거래에 관심이 있는 사용자"인 것으로 나타났습니다. IOS 중 유일하게 유용한 트래픽을 제공한 것입니다.

오디언스의 활동 및 전환율을 분석한 결과 horeca와 관련된 주제에 관심이 있는 사용자 세그먼트가 결정되었으며, 그 중 IOS 사용자는 Android 사용자보다 주문이 많고 앱을 더 자주 설치했습니다.

대중 교통보다 택시를 선호하는 사람들의 세그먼트는 클릭 및 총 전환의 점유율을 동등하게 나누었습니다. 또한 전자상거래에 관심이 있는 IOS 사용자만이 높은 전환율을 보이는 것으로 나타났습니다.

데스크톱은 항상 모바일 광고보다 실적이 좋지 않다는 것을 깨달았습니다. 모바일 광고는 항상 최고의 결과를 보여왔습니다. 당연한 것 같지만 기본적인 것은 생각보다 복잡하기 때문에 당연한 것을 확인하는 경우가 많습니다.

모바일에서는 의도적으로 테스트 입찰가를 높였습니다. 이것이 인상을 더 비싸게 만들더라도 더 가치있게 만들었습니다. 그리고 괜찮습니다. 최적화는 저렴한 솔루션만 선택하는 것을 의미하지 않습니다. 최적화 작업은 최상의 결과를 제공하고 효율성을 저해하지 않는 부분만 절약하는 것입니다.

결과

전체론적 분석은 다음과 같은 결과를 제공했습니다.

캠페인은 광고에 노출된 사용자(첫 주부터 마지막 주까지)의 설치 횟수만큼 75회 최적화되었으며, 이는 3번의 비행, 15개 이상의 최적화 및 결과 분석 단계가 필요했습니다(주 1회 이상)
유인된 유저의 비용을 15배 감소시켰습니다.

우리 방법의 효과는 고객의 기대치를 초과했습니다. 어느 시점에서 클라이언트는 증가된 주문 수에 대한 물류 개선을 위해 광고를 일시 중지했습니다. 고객은 나머지 마케팅 예산을 택배사를 유치하기 위해 재지정했습니다. 그래서 우리의 광고 캠페인의 결과로 활성 클라이언트 및 응용 프로그램 사용자의 수뿐만 아니라 택배의 수도 증가했습니다. :)