如何通過數字營銷優化吸引更多客戶

已發表: 2022-04-12

Raketa 是第一個採用 Foodtech 2.0 格式的烏克蘭送貨服務。 2018 年 3 月，該服務在 Glovo、Uber Eats 和 Bolt Food 抵達烏克蘭之前推出。 但是，很長一段時間以來，該服務在烏克蘭的第聶伯市都可以使用。 該公司在整個烏克蘭推出時面臨著激烈的競爭。 但由於封鎖，送貨需求增加，這幫助 Raketa 吸引了新客戶並成為市場領導者。 我們根據 Raketa 的經驗準備了一個案例研究，為什麼正確的策略和優化的廣告活動比巨額預算帶來更多的結果。

與拉克塔合作，新時代。 為展示活動創建並實施了數字策略，以增加：

  1. 相關受眾；
  2. Raketa 移動應用程序的 KPI；
  3. 應用程序的活躍用戶數量/Raketa 網站的訪問者數量。
  4. 工具的優化和效率，以更好地了解用戶行為的興趣和場景；

還有新時代。 團隊防止成本超支以覆蓋非目標互聯網受眾並改進個性化營銷。 在整個活動期間，我們跟踪了現有用戶和新用戶參與度的變化。

我們的團隊在 5 月、6 月和 9-10 月分三個航班完成了這些任務。 我們已經在烏克蘭最大的城市——基輔、第聶伯、利沃夫、哈爾科夫、文尼察和敖德薩實現了最大的覆蓋範圍。 為了實施該策略，我們使用了久經考驗的 See-Think-Do (Care) 模型，其中轉化漏斗的水平取決於我們對用戶購買意圖的評估。

使用這個模型，我們：

  1. 覆蓋最火熱的需求；
  2. 熱身購買意向較低的細分市場；
  3. 在用戶心目中樹立了強大的品牌形象；
  4. 分析了競爭對手的展示媒體活動。

我們使用 TrueView、Bumper 和 Discovery 格式的 YouTube 廣告向用戶介紹品牌並提高他們的認知度。 我們還使用橫幅來增加每個用戶的覆蓋面和曝光頻率。 我們將觀眾分為熱、暖和冷。 對於他們每個人，我們都應用了特定的方法、工具和 KPI。 隨著我們沿著漏斗移動，我們的任務從“此時此地”的轉換 KPI 轉變為人們看到我們的廣告、產生興趣並下載應用程序或訪問網站的媒體指標。

顯示實際策略的表格：

冷- 谷歌廣告 / 直接 - 廣泛受眾的特殊興趣 - Trueview / Bumper / Instream - 3/m， - CPC/CPV/CPM/ vCPM

中性 - Google 廣告 / 直接 - 之前接觸過類似服務的受眾的特殊興趣 - Trueview / Bumper / Banner - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

溫暖 - Google 廣告 / 直接 - 買家的特殊興趣受眾 - Trueview/Bumper / Banner / Discovery - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM/ vCPM

熱門 - Google 廣告 - 再營銷和發現 - Bumper / Discovery - 3/m / 5/d - CPC/CPV/CPM

在此策略中，我們將目標受眾分為以下幾部分：

  • 對電子商務感興趣的用戶；
  • 對食物和餐館感興趣的用戶；
  • 出租車應用用戶；
  • Raketa 用戶的相似受眾；
  • 從事自由職業/遠程工作的人。

我們使用了一種用戶獲取策略，其中無法應用點擊數據，因為手機上沒有 Raketa 應用程序的訪問者首先被重定向到 AppStore 或 Google Play，訪問者在那裡成為用戶。 只有在安裝應用程序後，用戶才會與廣告互動。 我們跟踪瀏覽後轉化的原因是用戶在安裝應用後不會立即點餐。

我們已將 7 天窗口確定為跟踪延遲轉化的最佳時間範圍。 瀏覽後和跨設備數據構成了跟踪轉化的大部分，並已用於優化廣告展示位置、創意和受眾。

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跨平台的轉化分佈（會話開始）：

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圖表顯示，瀏覽後和跨設備佔來自 Raketa 應用廣告的所有用戶轉化數據的 98% 以上。 我們建議跟踪這些指標，因為任何其他數據都會扭曲情況。

頻率

通過對附加數據（瀏覽後 + 跨設備）的分析，可以找到最有利於廣告曝光的頻率，並找出延遲轉化的成本是多少。 例如，對於 Trueview 格式的 YouTube 展示位置，跟踪單個格式和整個廣告系列的頻率很重要：

* CPA 是一個係數。

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在分析數據時，我們清楚地看到一系列以最優成本為行動帶來最大價值的頻率。 這種分析可以優化每種廣告格式、受眾和設備的頻率。

觀眾

瀏覽後和跨設備數據確定了最有效的受眾群體，不僅基於生成的點擊次數，還基於用戶直接在應用程序中生成的操作。 因此，對於 iOS，最有效的細分是“對電子商務感興趣的用戶”。 在IOS中，它是唯一提供有用流量的。

分析受眾的活躍度和轉化率，確定了對horeca相關話題感興趣的用戶細分，其中IOS用戶比安卓用戶的訂單更多，安裝應用的頻率更高。

與乘坐公共交通工具相比，更喜歡叫出租車的那部分人在點擊次數和總轉化次數之間平均分配了份額。 還發現，只有對電子商務感興趣的 IOS 用戶才能提供高轉化率。

我們意識到桌面廣告的表現總是比移動廣告差。 移動廣告總是顯示出最好的效果。 這聽起來很明顯，但我們經常檢查顯而易見的事情，因為基本的事情往往比看起來更複雜。

在移動端，我們故意提高了測試的出價。 即使這使印象更加昂貴，它也使它更有價值。 沒關係——優化並不意味著只選擇廉價的解決方案。 優化的任務是給出最好的結果，並且只保存不影響效率的部分。

結果

整體分析得出以下結果：

  • 廣告活動根據接觸廣告的用戶的安裝次數優化了 75 次（從第一周到最後一周），這需要 3 次飛行，超過 15 個優化階段和結果分析（每週超過一次）

  • 將吸引用戶的成本降低了 15 倍。

我們方法的有效性超出了客戶的預期。 在某個時候，客戶暫停了廣告以改善物流以應對訂單數量的增加。 客戶將剩餘的營銷預算重新定向以吸引快遞員。 因此，由於我們的廣告活動，不僅活躍客戶和應用程序用戶的數量增加了，而且快遞員的數量也增加了 :)