В декабре прошлого года Dentsu Aegis Network, Mail.Ru Group и X5 Retail Group запустили новый инструмент, который дал рекламодателям доступ к обезличенным данным ритейлера о покупательском поведении. На первом этапе проекта для конкретных брендов были созданы аудиторные сегменты, разделяющие потенциальных покупателей в соответствии с их моделью потребления. Доступ к этим сегментам осуществлялся через Data Marketplace myTarget.

Рассказываем о проекте более подробно.

 Формулировка задачи была простой — нужно было выяснить, как и каким образом дисплейная реклама работает на продажи в традиционном ритейле. И заодно получить все остальные полезные сведения — оптимальную частоту контакта, ROMI/ROI, работающие и неработающие форматы и сегменты ЦА. Самое важное — посмотреть, как конкретная рекламная кампания повлияла на offtake продукта с полки. Какой прирост дает кампания? Как она влияет на случайных покупателей, а как — на лояльных? Влияют ли на покупки социально-демографические ограничения аудитории, или достаточно просто работать с группой покупателей? Можно ли переключать аудиторию с конкурентов?

Первые рекламные кампании, построенные на основании нового подхода, новых источников данных планировались согласно принципам и подходам, принятым в каждой категории клиента, для того чтобы сформировать базовую точку для оптимизации и в дальнейшем сформировать бенчмарки для работы. Поэтому KPI были чисто медийными (охват на частоту), но задачей было именно измерение эффекта на продажи. Теперь бенчмарки появились. Когда  накопится более-менее внятная статистическая база (это еще 6–8 месяцев), исследователи смогут перейти к гарантии ROMI, что будет прорывом в медиапланировании и закупке.

В тестировании принимали участие продуктовые бренды в самых разных категориях — от молока до кофе. В процессе проекта старались смотреть на бренды с разными периодами покупки — для того чтобы понять, как реклама работает для товаров ежедневного, еженедельного или еще более длительных циклов спроса.

С какими трудностями столкнулись?

Была масса проблем с ЦА — это ведь только кажется, что легко определить аудиторию как «покупающие огурцы не реже раза в неделю». На самом деле клиент, агентство и торговая сеть по-разному определяют огурцы - они могут быть малосольные в развес, свежие в упаковке, соленые в банке.

Во-вторых, подобные кампании требуют другого подхода к открутке — ведь в данном случае нас интересуют именно эти идентификаторы, а не усредненный соцдем. Как следствие, пришлось много работать с механикой выкупа – и здесь очень помогли Mail, которые помогли в тестировании различных настроек рекламных кампаний для улучшения качества покупки именно нужной аудитории и тестирования гипотез по работе форматов и настроек РК.

В-третьих, необходимо было отработать процесс взаимодействия между всеми участниками процесса: медийной площадкой, поставщиком данных и агентством. Процесс требует прозрачной работы с логами рекламных кампаний и объединением идентификаторов между участниками процесса.

В-четвертых, работа с таким типом кампаний потребовала подготовки значимо большего количества креативов. Креативы различались не только по форматам, но и обладали разным сообщением, для того чтобы учесть разницу в поведении и интересах сегмента. И, конечно, использовались креативы под разные механики — промоматериалы (с дополнительной скидкой) и направленные на построение знания.

Крайне важно было выработать и использовать правильную математику для оценки результата. В рамках проекта перебрали несколько подходов, для того чтобы научиться корректно конструировать контрольные группы, и еще несколько — для того чтобы правильно выделять рабочие частоты и форматы.

Результаты тяжело комментировать без конкретных клиентских цифр. Поэтому вынуждены ограничиться диапазонами приростов — в товарах ежедневного спроса разброс прироста продаж от 10 до 38%, ROI кампаний (с учетом низкой маржинальности FMCG и того, что на продажи мы смотрим только в период открутки) — от 20–30% и выше. ROMI похожих кампаний в товарах народного потребления проще всего определить, как «многократный».

Была найдена неплохая частотная формула для генерации «длинного хвоста» продаж, так что сейчас наблюдается значимый эффект от первых наших кампаний, прошедших еще весной. Скорее всего, это позволит выработать стандарты отчетности в продажах, аналогичных RR (rolling retention) в мобильной рекламе — ROI0, ROI30, ROI60, ROI120 (по числу дней, прошедших после окончания РК). Тем самым подход позволяет начать работать с рекламными кампаниями на новом уровне, оценивать влияние каждого тактического решения на продажи за счет прямой привязки медиаактивности к данным продаж. Подходы performance-медиа теперь доступны для широкого списка рекламодателей с оптимизацией по событиям, происходящим в офлайн.

Автор: Дмитрий Пархоменко, лидер Data stack Dentsu Aegis Network

Полная статья: https://adindex.ru/publication/adtech/2018/03/20/169859.phtml