1. Сегментация пользователей и создание креативов

Для каждой аудитории мы придумали и протестировали несколько подходов к креативам. Баннеры различались между собой не только размером, но и типом — динамика против статики, а также изображением товаров из клиентского фида. Воронки аудиторий сложились в следующие сегменты и примерные подходы:

Чаще всего работают именно скидки, не имеет значения из какой категории. Учитывая, что в закрытом клубе Mamsy ежедневно проходит десятки акций, пользователей важно возвращать на страницы текущих акций или бестселлеров. После тестов мы выделили следующие рабочие подходы с высоким CTR и в дальнейшем их масштабировали. Примеры ниже:

2. Тестирование deeplinks и коммуникация с мобильным трекером

Отдельным пунктом в Getloyal всегда идет тестирование ссылок, настроек ретаргетинга и диплинков. Именно предварительная успешная настройка является залогом успеха рекламной кампнии.

Мы всегда помогаем решать клиенту проблемы трекинга путем тройной коммуникации между нами, клиентом и мобильным трекером. Например, в случае с Mamsy мы заметили, что конверсии по прямому диплинку не приходят в Adjust и, соответственно, конверсии не учитываются на наш трекер. Благодаря быстрой коммуникации, проблему быстро локализовали и решили в очередном релизе приложения. После этого все конверсии были учтены, и на некоторых источниках конверсия из клика в реаттрибуцию достигла 80%.

3. Планирование, размещение и оптимизация рекламной кампании

Кампании разделили на whitelist, который включал в себя только релевантные приложения, и на все остальные приложения. В первую очередь оценка шла по CTR и конверсии в открытие приложения. Данные показатели на первом этапе позволяют оптимизировать кампании по ставкам и площадкам размещения. Мы всегда уделяем особое внимание frequency capping — частоте показа на пользователя за определенный период времени. Наши тесты показали, что в рамках ретаргетинга самое оптимальное значение — 3 показа на пользователя в сутки. Таким образом, если реклама покажется пользователю релевантной, то он будет с ней взаимодействовать.

В кампании, запущенной на whitelist, CTR ожидаемо был выше, но конверсия в реатрибуцию и в покупку в кампаниях различалась незначительно. Однако трафика на whitelist-кампаниях было меньше, чем мы ожидали. Мы решили масштабироваться без white-листов. По факту аудитория была уже известна — главная задача мотивировать на спонтанную покупку. Площадки в дальнейшем отсеивались как раз по целевой стоимости за реатрибуцию. Также мы дополнительно передали на площадку факт покупки, чтобы анализировать, какие площадки и баннеры приводят более платящую аудиторию.