如何通过数字营销优化吸引更多客户

已发表: 2022-04-12

Raketa 是第一个采用 Foodtech 2.0 格式的乌克兰送货服务。 2018 年 3 月，该服务在 Glovo、Uber Eats 和 Bolt Food 抵达乌克兰之前推出。 但是，很长一段时间以来，该服务在乌克兰的第聂伯市都可以使用。 该公司在整个乌克兰推出时面临着激烈的竞争。 但由于封锁，送货需求增加，这帮助 Raketa 吸引了新客户并成为市场领导者。 我们根据 Raketa 的经验准备了一个案例研究，为什么正确的策略和优化的广告活动比巨额预算带来更多的结果。

与拉克塔合作，新时代。 为展示活动创建并实施了数字策略，以增加：

  1. 相关受众；
  2. Raketa 移动应用程序的 KPI；
  3. 应用程序的活跃用户数量/Raketa 网站的访问者数量。
  4. 工具的优化和效率，以更好地了解用户行为的兴趣和场景；

还有新时代。 团队防止成本超支以覆盖非目标互联网受众并改进个性化营销。 在整个活动期间，我们跟踪了现有用户和新用户参与度的变化。

我们的团队在 5 月、6 月和 9-10 月分三个航班完成了这些任务。 我们已经在乌克兰最大的城市——基辅、第聂伯、利沃夫、哈尔科夫、文尼察和敖德萨实现了最大的覆盖范围。 为了实施该策略，我们使用了久经考验的 See-Think-Do (Care) 模型，其中转化漏斗的水平取决于我们对用户购买意图的评估。

使用这个模型，我们：

  1. 覆盖最火热的需求；
  2. 热身购买意向较低的细分市场；
  3. 在用户心目中树立了强大的品牌形象；
  4. 分析了竞争对手的展示媒体活动。

我们使用 TrueView、Bumper 和 Discovery 格式的 YouTube 广告向用户介绍品牌并提高他们的认知度。 我们还使用横幅来增加每个用户的覆盖面和曝光频率。 我们将观众分为热、暖和冷。 对于他们每个人，我们都应用了特定的方法、工具和 KPI。 随着我们沿着漏斗移动，我们的任务从“此时此地”的转换 KPI 转变为人们看到我们的广告、产生兴趣并下载应用程序或访问网站的媒体指标。

显示实际策略的表格：

冷- 谷歌广告 / 直接 - 广泛受众的特殊兴趣 - Trueview / Bumper / Instream - 3/m， - CPC/CPV/CPM/ vCPM

中性 - Google 广告 / 直接 - 之前接触过类似服务的受众的特殊兴趣 - Trueview / Bumper / Banner - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

温暖 - Google 广告 / 直接 - 买家的特殊兴趣受众 - Trueview/Bumper / Banner / Discovery - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

热门 - Google 广告 - 再营销和发现 - Bumper / Discovery - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM

在此策略中，我们将目标受众分为以下几部分：

  • 对电子商务感兴趣的用户；
  • 对食物和餐馆感兴趣的用户；
  • 出租车应用用户；
  • Raketa 用户的相似受众；
  • 从事自由职业/远程工作的人。

我们采用了一种用户获取策略，其中无法应用点击数据，因为手机上没有 Raketa 应用程序的访问者首先被重定向到 AppStore 或 Google Play，访问者在那里成为用户。 只有在安装应用程序后，用户才会与广告互动。 我们跟踪浏览后转化的原因是用户在安装应用后不会立即点餐。

我们已将 7 天窗口确定为跟踪延迟转化的最佳时间范围。 浏览后和跨设备数据构成了跟踪转化的大部分，并已用于优化广告展示位置、创意和受众。

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跨平台的转化分布（会话开始）：

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图表显示，浏览后和跨设备占来自 Raketa 应用广告的所有用户转化数据的 98% 以上。 我们建议跟踪这些指标，因为任何其他数据都会扭曲情况。

频率

通过对附加数据（浏览后 + 跨设备）的分析，可以找到最有利的广告曝光频率，并找出延迟转化的成本是多少。 例如，对于 Trueview 格式的 YouTube 展示位置，跟踪单个格式和整个广告系列的频率很重要：

* CPA 是一个系数。

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在分析数据时，我们清楚地看到一系列以最优成本为行动带来最大价值的频率。 这种分析可以优化每种广告格式、受众和设备的频率。

观众

浏览后和跨设备数据确定了最有效的受众群体，不仅基于生成的点击次数，还基于用户直接在应用程序中生成的操作。 因此，对于 iOS，最有效的细分是“对电子商务感兴趣的用户”。 在IOS中，它是唯一提供有用流量的。

通过对受众活跃度和转化率的分析，确定了对horeca相关话题感兴趣的用户细分，其中IOS用户比安卓用户拥有更多的订单和更频繁地安装应用程序。

与乘坐公共交通工具相比，更喜欢叫出租车的那部分人在点击次数和总转化次数之间平均分配了份额。 还发现，只有对电子商务感兴趣的 IOS 用户才能提供高转化率。

我们意识到桌面广告的表现总是比移动广告差。 移动广告总是显示出最好的效果。 这听起来很明显，但我们经常检查显而易见的事情，因为基本的事情往往比看起来更复杂。

在移动端，我们故意提高了测试的出价。 即使这使印象更加昂贵，它也使它更有价值。 没关系——优化并不意味着只选择廉价的解决方案。 优化的任务是给出最好的结果，并且只保存不影响效率的部分。

结果

整体分析得出以下结果：

  • 广告系列根据接触广告的用户的安装次数优化了 75 次（从第一周到最后一周），这需要 3 次投放，超过 15 个优化阶段和结果分析（每周超过一次）

  • 将吸引用户的成本降低了 15 倍。

我们方法的有效性超出了客户的预期。 在某个时候，客户暂停了广告以改善物流以应对订单数量的增加。 客户将剩余的营销预算重新定向以吸引快递员。 因此，由于我们的广告活动，不仅活跃客户和应用程序用户的数量增加了，而且快递员的数量也增加了 :)