Ускоряем рост эффективности с помощью нового подхода к управлению кампаниями на ритейл-данных
Товарная категория
Продукты питания: молочная продукция, пельмени, колбаса, сыры, консервы.
Положение бренда в категории
Бренд «Село Зелёное» зародилcя в 2010 году как бренд молочной продукции из Удмуртии. С тех пор бренд активно развивался, осваивая новые территории и категории: продукция бренда представлена по всей России более чем в 32 категориях. Сейчас Бренд «Село Зелёное» – топ 12 (Nielsen, Сентябрь 2024) среди всех продовольственных брендов (исключая табак и алкоголь), опередивший больших игроков рынка. В зависимости от категории бренд занимает разные позиции по уровню знания, но так или иначе входит в топ 5 по категориям: сыр - ТОП 5 на федеральном уровне. Традиционная молочка - ТОП 3 федерально. Колбаса - ТОП 3, Консервы - ТОП 3, Пельмени- ТОП 4 в фокусных регионах.
Целевая аудитория кампании
Женщины 25–55 лет, ответственные за семейные закупки. В рамках работы в digital precision мы искали самую «теплую» - конверсионную аудиторию, поэтому обращались к сегментам, собранным на покупательских данных ритейлеров, в частности, Х5. Мы работали сразу с 6 категориями и формировали сегменты в зависимости от пенетрации категории, цикла покупки и емкости сегмента. Например, для категории «Яйца» в Москве мы работали с аудиторией покупателей «от 1 раза за последний месяц», с категорией «Пельмени» в Екатеринбурге –«от 1 раза за последние 3 месяца», а для категории «Консервы» в Казани мы активировали покупателей «за последние 6 месяцев». Итого было собрано более 80 сегментов.
Постановка задачи
Обеспечить рост продаж и ROAC за счёт внедрения технологии agile-оптимизации кампаний по бизнес-метрикам, а не по медиа-показателям.
Маркетинговый контекст
Рынок не располагает единой методологией для замера эффективности офлайн и digital-активностей на ритейл-данных. Для FMCG-брендов это означает зависимость от устаревших метрик, невозможность оперативной оптимизации и отсутствие измеряемости по инструментам, таким как мерчандайзинг.
Исходная ситуация
«Село Зелёное» реализует более 350 digital-кампаний в год, но до запуска придерживался традиционной для рынка практики sales Лифтов, которая требует 2 месяца для сбора результатов и анализа. Бренд вынужден делать оптимизацию рекламной кампании на медиаметриках (CTR, VTR), без понимания эффекта на продажи.
Описание идеи
Sales lift исследование позволяет оценить эффект от того или иного сегмента на продажи, но такие данные можно получить только спустя 2 месяца после старта кампании ввиду специфики методологии. Как результат, кампании оптимизируются на медиа метрики (CTR, VTR), а не на их эффект на продажи. Для оценки эффекта от работы оффлайн инструментов общепринятой на рынке методологии нет, мерчандайзеры и вовсе не измеряются. Мы придумали процесс, который позволяет решить эти 2 проблемы. Это стало возможным благодаря тому, что с недавнего времени площадка MyTarget позволяет запрашивать и получать промежуточные логи по текущей рекламной кампании, не дожидаясь окончания РК.. А это, в свою очередь, позволило команде Dialog X5/Targeting разработать скрипт промежуточной аналитики по методу Agile, который помог объединить в одном окне данные о медиа размещении и продажах. Вместе с Х5 и медиаагентством мы придумали новую технологию оптимизации precision кампаний. ввели новую метрику эффективности – конверсия из рекламных контактов в продажи (в дополнение к классической метрике прирост продаж). Это позволило не ждать результатов эффекта на бизнес целый месяц после окончания кампании. внедрили еженедельную отчетность вместо разового замера по итогам кампании (что норма для цифровых бизнесов, но не для FMCG). сократили скорость получения результатов продаж с 2 месяцев до 1 недели (наши кампании идут 1-2 месяца!) что позволило оперативно оптимизировать рекламную кампанию автоматизировали сбор данных о продажах, трейд и диджитал активности в едином окне (дэшборд) Это позволило увидеть прямое влияние медиа размещения на бизнес, благодаря технологическим решениям ключевых партнеров – MyTarget и x5 создали методику замера инстор активностей, в частности мерчандайзеров
Описание результатов
Мы разработали новую технологию оптимизации precision кампаний: 1: сформировали план размещения и T&L программу, которая предполагала анализ влияния разных компонентов кампании на конверсию в продажи: креатив, типы таргетинга, включая тест ML-сегмента, наличие мерчандайзеров при наличии диджитал precision поддержки 2: перепридумали процесс аналитики и оптимизации кампании Х5 собирал данные о продажах, MyTarget — логи рекламных контактов за неделю. Данные анализировались. Расчёт конверсии из медиаконтактов в продажи еженедельно поставлялся в дэшборд. Агентство корректировало размещение, направляя бюджеты в сегменты и форматы, показывающие повышенную конверсию в покупку, а не CTR и VTR. Мы трансформировали рабочий процесс между брендом и ретейлером/ агентством/ площадками: перешли к еженедельной оптимизации кампании на бизнес-метриках Вырастили продажи бренда в 5-7 раз (в зависимости от региона) после подключения ML-сегмента (реальные продажи в сравнении с прогнозными продажами сколько было бы продано с сегментом покупателей с его уровнем конверсии) по сравнению с планом х1.5. Вырастили ROAC после внедрения ML-сегмента по сравнению с применением сегмента покупателей в 3,2 раза (план 1.5). Снизили стоимость привлечения одной покупки в 1,5 раз (план 1.2) Вырастили емкость сегмента в 1,8 раз (план 1.3) Вырастили конверсию из рекламного контакта в покупки в 2,8 раз (прогноз Х5: 1,3-1,5) Сравнили конверсию в покупку в точках с и без мерчандайзеров: мерчандайзеры показали более высокую конверсию:, в Уфе конверсия составила 7,1% против 5,7% в точках, где их не было. Сохранили вовлеченность аудитории ML-сегмента: VTR – 47%, CTR –0.58%. В результате мы сформировали новую технологию управления рекламной кампанией, построенной на покупательских данные ритейлеров. Она позволила сократить сроки замера прироста продаж с 2х месяцев до 1 недели после размещения и оптимизировать кампанию по бизнес-метрикам, а не медиа-метрикам. А значит, инвестиции сразу шли в аудиторные сегменты, которые лучше конвертировались в покупку. Технология также дала возможность измерить эффективность ранее не замеряемых оффлайн инструментов.