Dijital Pazarlama Optimizasyonu ile Daha Fazla Müşteri Nasıl Çekilir?

Yayınlanan: 2022-04-12

Raketa, Foodtech 2.0 formatındaki ilk Ukraynalı teslimat hizmetidir. Mart 2018'de hizmet Glovo, Uber Eats ve Bolt Food Ukrayna'ya gelmeden önce başlatıldı. Ancak, Ukrayna'nın Dnepr şehrinde uzun süredir hizmet mevcuttu. Şirket, Ukrayna genelinde piyasaya çıktığında güçlü bir rekabetle karşı karşıya kaldı. Ancak karantina nedeniyle teslimat talebi arttı ve bu da Raketa'nın yeni müşteriler çekmesine ve pazar lideri olmasına yardımcı oldu. Raketa'nın deneyimine dayalı bir vaka çalışması hazırladık, neden doğru stratejiler ve optimize edilmiş bir reklam kampanyası devasa bir bütçeden daha fazla sonuç getiriyor.

Raketa ile çalışıyorum, Newage. Aşağıdakileri artırmak için görüntülü reklam kampanyaları için dijital stratejiler oluşturdu ve uyguladı:

ilgili izleyici;
Raketa mobil uygulamasının KPI'ları;
Uygulamanın aktif kullanıcılarının/ziyaretçilerinin Raketa web sitesi sayısı.
kullanıcı davranışının ilgi alanlarını ve senaryolarını daha iyi anlamak için araçların optimizasyonu ve verimliliği;

Ayrıca yeniçağ. ekip, hedeflenmeyen İnternet kitlelerini kapsayacak şekilde maliyet aşımlarını önledi ve kişiselleştirilmiş pazarlamayı geliştirdi. Kampanya boyunca, mevcut ve yeni kullanıcıların etkileşimindeki değişiklikleri izledik.

Ekibimiz bu görevleri Mayıs, Haziran ve Eylül-Ekim aylarında üç uçuşta tamamladı. Ukrayna'nın en büyük şehirlerinde - Kiev, Dinyeper, Lvov, Kharkov, Vinnitsa ve Odessa'da maksimum kapsama alanına ulaştık. Stratejiyi uygulamak için, dönüşüm hunisinin seviyesinin, kullanıcının satın alma amacına ilişkin değerlendirmemize bağlı olduğu, başarısı kanıtlanmış Gör-Düşün-Yap (Örünme) modelini kullandık.

Bu modeli kullanarak:

en sıcak talebi karşıladı;
daha düşük satın alma niyetiyle ısınan segmentler;
kullanıcıların zihninde güçlü bir marka imajı yarattı;
Rakiplerin görüntülü medya kampanyalarını analiz etti.

Kullanıcıyı markayla tanıştırmak ve bilinirliğini artırmak için TrueView, Bumper ve Discovery formatlarındaki YouTube reklamlarını kullandık. Ayrıca, erişimi ve kullanıcı başına maruz kalma sıklığını artırmak için afişler kullandık. Seyirciyi sıcak, ılık ve soğuk olarak ayırdık. Her biri için belirli bir yöntem, araçlar ve KPI uyguladık. Dönüşüm hunisinde ilerlerken, görevimiz "şimdi ve burada" dönüşüm KPI'larından bir kişinin reklamımızı gördüğüne, ilgilendiğine ve uygulamayı indirdiğine veya web sitesini ziyaret ettiğine dair medya göstergelerine dönüştü.

Gerçek stratejiyi gösteren tablo:

Soğuk - Google reklamları / Doğrudan - Geniş bir kitlenin özel ilgi alanları - Trueview / Bumper / Yayın İçi - 3/ay, - TBM/GBM/BGBM/ gBGBM

Tarafsız - Google reklamları / Doğrudan - Daha önce benzer hizmetle iletişim kurmuş olan hedef kitlenin özel ilgi alanları - Trueview / Bumper / Banner - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

Sıcak - Google reklamları / Doğrudan - Alıcıların özel ilgili kitleleri - Trueview/Bumper / Banner / Discovery - 3/m / 5/d - TBM/CPV/CPM/ vCPM

Popüler - Google reklamları - Yeniden Pazarlama ve Keşif - Tampon / Keşif - 3/m / 5/d - TBM/GBM/BGBM

Bu stratejide hedef kitlemizi şu segmentlere ayırıyoruz:

e-ticaretle ilgilenen kullanıcılar;
yiyecek ve restoranlara ilgi duyan kullanıcılar;
taksi uygulaması kullanıcıları;
Raketa kullanıcılarının birbirine benzeyen hedef kitlesi;
serbest/uzaktan iş üzerinde çalışan insanlar.

Telefonda Raketa uygulaması olmayan bir ziyaretçi ilk olarak, ziyaretçinin bir kullanıcı olduğu AppStore veya Google Play'e yönlendirildiği için tıklama verilerinin uygulanamadığı bir kullanıcı edinme stratejisi ile çalıştık. Yalnızca uygulamayı yükledikten sonra kullanıcı reklamlarla etkileşime girer. Görüntüleme sonrası dönüşümleri izlememizin nedeni, kullanıcının uygulamayı yükledikten hemen sonra yemek siparişi vermemesidir.

Gecikmeli dönüşümleri izlemek için en uygun zaman aralığı olarak 7 günlük bir zaman aralığı belirledik. Görüntüleme sonrası ve cihazlar arası veriler, izlenen dönüşümlerin çoğunu oluşturur ve reklam yerleşimlerini, reklam öğelerini ve kitleleri optimize etmek için kullanılmıştır.

Platformlar arasında dönüşüm dağılımı (oturum başlangıcı):

Grafikler, görüntüleme sonrası ve cihazlar arası verilerin Raketa uygulama reklamlarından elde edilen tüm kullanıcı dönüşüm verilerinin %98'inden fazlasını oluşturduğunu gösterdi. Bu ölçümleri izlemenizi öneririz, çünkü diğer veriler durumun çarpık bir resmini verir.

frekanslar

Ek verilerin analizi (görüntüleme sonrası + cihazlar arası), reklam gösterimi için en uygun frekansları bulmayı ve gecikmiş dönüşümlerin maliyetinin ne olduğunu bulmayı mümkün kıldı. Örneğin, Trueview biçimindeki YouTube yerleşimleri için, hem tek tek biçimlerin hem de tüm kampanyanın sıklığını izlemek önemliydi:

* EBM bir katsayıdır.

Verileri analiz ederken, optimum maliyetle maksimum değeri eyleme geçiren bir frekans dizisini açıkça görüyoruz. Bu analiz, her bir reklam biçimi, hedef kitle ve cihaz için sıklığı optimize edebilir.

Kitle

Görüntüleme sonrası ve cihazlar arası veriler, yalnızca oluşturulan tıklamaların sayısına değil, aynı zamanda kullanıcılar tarafından doğrudan uygulamada oluşturulan eylemlere dayalı olarak en etkili kitle segmentlerini belirledi. Dolayısıyla iOS için en etkili segmentin "e-ticaretle ilgilenen kullanıcılar" olduğu ortaya çıktı. IOS arasında, yararlı trafik sağlayan tek kişi oydu.

Kitleler arasındaki aktivite ve dönüşüm oranının analizi, horeca ile ilgili konularla ilgilenen kullanıcı segmentini belirledi, aralarında IOS kullanıcıları daha fazla sipariş aldı ve uygulamayı Android kullanıcılarından daha sık kurdu.

Taksiyi toplu taşımaya tercih eden kesim, tıklama ve toplam dönüşüm payını kendi aralarında eşit olarak paylaştırıyor. Ayrıca sadece e-ticarete ilgi duyan IOS kullanıcılarının yüksek dönüşüm oranları verdiği tespit edildi.

Masaüstünün her zaman mobil reklamcılıktan daha kötü performans gösterdiğini fark ettik. Mobil reklamlar her zaman en iyi sonuçları göstermiştir. Kulağa bariz geliyor, ancak genellikle bariz olanı kontrol ediyoruz çünkü temel şeyler genellikle göründüğünden daha karmaşıktır.

Mobilde, test için teklifleri kasıtlı olarak yükselttik. Bu, izlenimi daha pahalı hale getirse bile, onu daha değerli kıldı. Ve sorun değil - optimizasyon sadece ucuz çözümler seçmek anlamına gelmez. Optimizasyonun görevi, en iyi sonucu vermek ve yalnızca verimliliği bozmayan şeylerden tasarruf etmektir.

Sonuçlar

Bütünsel analiz aşağıdaki sonuçları verdi:

kampanyalar, reklamlara maruz kalan kullanıcılar arasındaki yükleme sayısına göre 75 kez optimize edildi (ilk haftadan son haftaya kadar), bunun için 3 uçuş, 15'ten fazla optimizasyon aşaması ve sonuçların analizi (genellikle haftada bir defadan fazla) gerekliydi
Çeken kullanıcının maliyetini 15 kat azalttı.

Yöntemlerimizin etkinliği müşterinin beklentilerini aştı. Bir noktada müşteri, artan sipariş sayısı için lojistiği iyileştirmek için reklamları durdurdu. Müşteri, pazarlama bütçesinin geri kalanını kuryeleri çekmek için yönlendirdi. Yani, reklam kampanyamız sonucunda, uygulamanın sadece aktif müşteri ve kullanıcı sayısı değil, aynı zamanda kurye sayısı da arttı :)