О нас

ООМ — команда full stack специалистов по повышению потребительской ценности

Мы стремимся ловить касания потребителя не просто с вашим брендом, но с бизнесом. Декодируя их, мы создаём панель управления клиентским опытом и взаимоотношениями (BX). Языком результатов становятся цифры и метрики — GMV, CAC, ARPU, CLTV.

ООМ приносит измеримую пользу на стыке media, non-media и client data компетенций.

Кейс

#OLV

#Экспобанк

+68%

CR в Яндексе

-45%

CPL

-19%

Cost of approval

+26 позиций

Место Банка

Анализ и оптимизация performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Читать кейс

Услуги

Analytics & Data

Эконометрика

CRM & CVM

MarTech&E-com консалтинг и сопровождение

R&D

SEA

SEO

Mobile

Offline (ТВ, Радио, ООН)

Marketplace Promotion

Social Media

Programmatic

CPA

OLV

Recomendation services

.

ПОДРОБНЕЕ

Кейс

#OLV

#М.Видео

×1,4 по всем OLV-кампаниям

CR

66%

Post-click конверсия

42%

Post-impression конверсия

Вклад видеорекламы в продажи в омниканальном ритейле

Читать кейс

Вакансии

В настоящее время открытых вакансий нет, но вы всегда можете направить ваше резюме нам на почту. Мы свяжемся с вами, когда подходящая вакансия появится.

Показать все вакансии

Клиенты

МТС

Аскона

ФСК

Nestle

Рольф

Х5

Петровакс

Экспобанк

Тануки

Уралсиб

World Class

Адамас

Divan ru

Leroy Merlin

Wildberries

Мегафон

МЮЗ

Банк Русский Стандарт

Магнит Доставка

ИВИ

Кейс

#R&D

#Дом.ru

Как «Дом.ru» снизили CPA в Google Ads и «Яндекс.Директе» на 20% и увеличили конверсию на 34%

Читать кейс

Наташа Фалина,
Развитие клиентских отношений

Вадим Лях,
Финансовая дирекция

Андрей Рунов,
All media-стратегия

Мария Белоконь,
Развитие клиентских отношений 

Александр Горбачев,
Эконометрическое моделирование

Юлия Новикова,
Offline media-стратегия

Андрей Крисюк,
CEO

Екатерина Полякова,
Digital-коммерция

Михаил Гаврищенко,
Performance-продукты

Кирилл Петров,
Performance-коммерция

Эдгар Дегтярев, 
Аналитика и работа с данными

Николай Боборыкин,
Performance-стратегия

Кейс

#Social

#М.Видео

Как снизить CPM на 28% и увеличить охват рекламы: кейс М.Видео

Читать кейс

Награды

2016

Google

Legends of Rock Winner

2017

Isobar

Первое место в рейтинге Perfomance-агенств

2017

TikTok

«Top Effect» Award

2021

Дзен

Победа в «Найдётся всё»

Tagline

Первое место в рейтинге Perfomance-кампаний

Martech Star Awards

Победа в  «Best Marketing Performance Management Solution»

Кейс

#Медиа

#Тануки

Разделяй, напоминай. Как «Тануки» и OOM использовали «VK Чекбэк» для буста заказов

Читать кейс

Кейс

#Рекомендательные сервисы

×2

ROI

×2

CR

20%

ДРР

-21%

CRO

Увеличили ROI интернет-магазина Эльдорадо в 2 раза с помощью динамического ремаркетинга с оверлеями в MyTarget

Читать кейс

Кейс

#Рекомендательные сервисы

Получили дочитывания статьи по минимальной ставке и внешние переходы за 10 рублей

Читать кейс

Кейс

#Social

#Эльдорадо

57%

Дочитываний

3₽

За дочитывание

10.4₽

За внешний переход

1.8%

CTR

Как получить дочитывания по минимальной ставке и внешние переходы за 10 рублей

Читать кейс

Кейс

#Рекомендательные сервисы

В 2,2 раза увеличили ROI контекстной рекламы с помощью технологии расчета вероятности конверсии от OWOX BI

Читать кейс

Кейс

#Рекомендательные сервисы

Получили дочитывания статьи по минимальной ставке и внешние переходы за 10 рублей

Читать кейс

Analytics & Data

Эконометрическое моделирование

CRM & CVM

Бизнес консалтинг и сопровождение (MarTech и E-Com зрелость)

R&D

SEA

SEO

Mobile

Offline (ТВ, Радио, OOH)

Marketplace Promotion

Social Media

Programmatic

CPA

OLV

Recommendation services

SEM

Анализ и оптимизация performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

#OLV

#Экспобанк

4 минуты чтения

В течении месяца мы оптимизировали размещение — привлекли новых клиентов с целевой стоимостью 17 000 за выдачу, снизили CPL на 45%, стоимость за одобрение на 19%, за выдачу на 15%, стали лучше понимать поведение пользователей при оформлении кредитов.

KPI

ROI

+1,3

CR

≤ 0,5%

ДРР

≤ 40%

CPO

снизить на 20%

Результаты

CR в Яндексе

+68%

CPL

-45%

Cost of approval

-19%

Cost for issuance

-15%

Место Банка

+26 позиций

Вступление

Поскольку целью продвижения являлась максимизация выдач в рамках целевой стоимости выдачи, и не было возможности увеличивать объемы дешевого брендового трафика за счёт проведения охватных медийных кампаний, перед нами стояла задача максимально подробного анализа имеющихся данных для оперативной оптимизации кампаний.

При этом оптимизацию необходимо было проводить на основании статистики по офлайн-конверсиям, проброс которых в системы аналитики на тот момент не был возможен. По ряду причин, как внешних, так и внутренних, эффективность размещения отличалась в зависимости от региона — при чем значительно.

Отсюда и возникло решение собрать максимально подробные и полные данные по регионам, чтобы затем, основываясь на эти данные сделать упор в размещении на регионы с самой низкой стоимостью заявки.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Для автоматизации этого процесса перенесли эту логику в скрипт, написанный на Python - он собирал данные из рекламных кабинетов и CRM и визуализировал их для анализа, что позволило оперативно менять сплит и корректировать ставки в кампаниях. Проанализировав эффективность каждого города с помощью библиотеки pandas, выделили наиболее эффективные в отдельные кампании, увеличив разбивку по гео с 7 до 17 регионов, а также оптимизировали закупку по существующим гео, снизив CPC в среднем на 30%.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Ход компании

Мы распределили стратегию таким образом:
1. Настройка передачи данных;
2. Создание словаря регионов;
3. Внедрение изменений.

Такой подход помог принять решения:
1. Кампании по городам.  
Создали отдельные кампании города, в которых наблюдали наиболее низкую стоимость за выдачу, для усиления этих кампаний. Как показал последующий анализ, это позволило снизить стоимость выдачи в этих регионах.
2. Анализ воронки.
На основании данных офлайн-реестра клиента, «бонусом» проанализировали воронку конверсии во времени, и поделились с клиентом ценными инстайтами относительно возможных точек роста в зоне внутренних процессов клиента.

Результаты

В результате мы поняли, что эффективности кампании сильно зависит от региона.

Решение с помощью  Phyton автоматизировать сбор данных и систем аналитики, рекламных кабинетов, объединение их с данными  CRM клиента для анализа дало такие ключевые результаты:

  • 68% роста показателя CR в Яндексе;

  • 48% снижения стоимости лида в сравнении с конкурентами;

  • На момент окончания кампании банк поднялся с 68 позиции до 42 места.

Вклад видеорекламы в продажи в омниканальном ритейле

#OLV

#М.Видео

2 минуты чтения

М.Видео при помощи независимой трекинг-системы Weborama измерили влияние канала OLV (online video) и в частности Видеосети Яндекса на нижние уровни воронки продаж. 66% post-click конверсий со всех OLV-кампаний обеспечила Видеосеть, где CR был в 1,4 раза выше средних post-click показателей по всем OLV-кампаниям.

Результаты

CR

×1,4 по всем OLV-кампаниям

Post-click конверсия

66%

Post-impression конверсия

42%

Вступление

Перед нами стояли следующие задачи:

  • Найти новые инструменты, влияющие на покупки онлайн и оффлайн

  • Оценить вклад Видеосети в продвижение пользователя по воронке продаж

  • Сравнить с бенчмарками OLV-кампаний (online video)

Использовали:

  • Видеосеть Яндекса

  • Weborama

Период: январь — июнь 2017

Ход кампании

Омниканальная аналитика пересматривает роль OLV

OLV (online video) традиционно достраивает охват к ТВ-кампаниям. Считается, что видеореклама влияет на верхние уровни воронки.

Омниканальная веб-аналитика М.Видео позволяет оценить влияние OLV на нижние уровни воронки продаж — на то, как пользователь принимает решение о покупке. Это актуально для сегмента электроники и бытовой техники — дорогие товары выбирают тщательнее, путь к покупке занимает больше времени.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Омниканальный подход

Post-impression конверсии — отложенные покупки тех, кому показывался креатив.

Если для каналов отработки спроса достаточно last-click атрибуции, для OLV оценивается вклад в продвижение к покупке. Каждый отдельно взятый показ обычно не приводит к мгновенной конверсии. Хотя и это возможно, если потребность в продукте окончательно сформировалась, актуальна в момент контакта с видео, и есть возможность её реализовать.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Post-click конверсии — отложенные покупки тех, кто кликал на видео

Между кликом на рекламу и покупкой может пройти какое-то время. Покупатель сравнивает предложение с конкурентами и может несколько раз возвращаться на сайт.

Для отслеживания эффективности OLV рассматривали конверсии, которые произошли в течение 30 дней после контакта с роликом или клика по нему.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Результаты

Общие результаты OLV в H1 2017 по данным независимой трекинг-системы Weborama, 2017:

Общие результаты OLV в H1 2017 по данным независимой трекинг-системы Weborama, 2017:

  • 0,82% CRpost-click конверсий

  • 66% post-click конверсийсо всех OLV-кампаний обеспечила Видеосеть

  • 0,08% CRpost-impression конверсий

  • 42% post-impressionконверсий со всех OLV-кампаний обеспечила Видеосеть

Видеосеть значительно повлияла на коэффициент конверсий

Коэффициент post-impression конверсий составил 0,32%, post-click — 1,15%.CR Видеосети Яндекса в 1,4 раза выше средних post-click показателей по всем OLV-кампаниям.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

«Для нас важно, чтобы любой используемый нами рекламный канал работал как Performance Marketing, OLV — не исключение. Видеореклама на Яндексе помогает решать не только задачи построения охвата, но также имеет одни из самых высоких показателей по ассоциированным и post-click конверсиям».

Наталья Жучкова, Руководитель департамента Медиа и СРМ

«Видео — важная часть нашего маркетинговой стратегии на 2017 и 2018 годы. Ролики позволяют вовлекать в диалог в живом, игровом формате — если сам креатив «цепляет» с первой секунды. Наш видео-микс — ёмко сформулированное ценностное предложение, актуальный продукт и омниканальная аналитика — позволяет вкладываться в Видеосеть как в полноценный конверсионный канал».

Мария Соловьева, менеджер по медиапланированию

Как «Дом.ru» снизили CPA в Google Ads и «Яндекс.Директе» на 20% и увеличили конверсию на 34%

#R&D

#Дом.ru

7 минут чтения

Хотим рассказать о кейсе, как в сервисе К50 можно рассчитывать справедливые ставки для контекстной рекламы и управлять ими автоматически, обеспечивая нужный объем трафика по выгодной цене. Кейс подготовлен совместно с командой Дзена.

Результаты

Конверсия

+34% (Яндекс.Директ)

СРА

-21%  (Яндекс.Директ)

CPO

-19% (Google Ads)

Вступление

Дом.ru сотрудничает с группой Dentsu c 2012-го года, за Perfоrmance направление отвечает агентство OOM (ex-iProspect).

У клиента по 7 аккаунтов в Google Ads и в Яндекс.Директе для отдельных категорий услуг. Всего около 500 рекламных кампаний в каждой рекламной системе.

В 2020 году изначально важная роль телекоммуникационных услуг обрела статус первой необходимости. В новых условиях конкуренция сильно возросла. Появилась необходимость оптимизировать стоимость привлечённого договора и увеличить объёмы заявок.

На первом этапе оптимизацию рекламных кампаний, работу с ключами, объявлениями и посадочными страницами вели вручную. Также использовали встроенные автоматические стратегии рекламных площадок. Добились определённых результатов, но видели потенциал для улучшения работы РК.

Ход кампании

1. Сопоставление данных

Клиент использовал свою UTM-разметку, поэтому в первую очередь была настроена декомпозиция и сопоставлены данные из всех 14 аккаунтов рекламных систем и Google Analytics.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

2. Настройка метрик

Далее были добавлены Настраиваемые метрики для удобной работы со Статистикой и Правилами.

Т.к. у клиента есть несколько целевых действий, которые считаются конверсией, добавили метрику для составной цели. Чтобы каждый раз не перечислять цели по отдельности, их суммировали.

Также добавили метрики с расчётом СРО и коэффициента конверсии (CR) для Яндекс.Директ и Google Ads, которые используются при определении эффективности кампаний и ключевых запросов.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Трудности

Ввиду большого количества событий для разных аккаунтов и периодически меняющихся целевых KPI, клиенту приходилось бы каждый раз редактировать события вручную. Было решено подставлять целевой KPI в события через Настраиваемые метрики. Целевой KPI задаётся один раз в одном месте. И далее эти значения подставляются в нужные события.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

3. Настройка оптимизации рекламных кампаний

• Снижение ставок по неэффективным ключам
За счет оптимизации в короткое время сократили расходы на неэффективные фразы и снизили СРО. Например, снизили ставки на всех ключах с затратами и без конверсий до минимальной для показа на первой странице (объём трафика 5%). Причем это касается только тех ключей, по которым уже был расход больше, чем цена конверсии x2. Таким образом эта часть ключей продолжила показываться, с минимальными затратами, но по-прежнему с вероятностью конверсии.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Пример события на снижение ставок по неэффективным ключам

• Расчет и установка «искреннего» CPC
У каждой категории услуг, рекламной системы и брендовых и не брендовых кампаний свой KPI, который задал клиент. Для каждой группы мы настроили отдельные Стратегии управления ставками с учётом этих KPI. Также включили в настройки коэффициент конверсии, соотношение сеансов к кликам, особенности UTM-меток и другие параметры. В результате работы стратегий, мы получаем «расчётную ставку», которую используем при выставлении ставок.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Пример формулы расчета ставки в одной из стратегий

Каскад правил

«Расчётная ставка», полученная от стратегии, сравнивается с актуальной действующей ставкой, средней ценой за клик по фразе за последние 7 дней и текущими ставками в аукционах рекламных систем. После этого выставляется максимально справедливое для конкретного случая значение аукционной ставки.

Для этого расчётный CPC из стратегии сверяется со списываемой ценой на площадке для объёма трафика 5%. Если CPC выше, но при этом ниже списываемого значения для объёма трафика 10%, ставим ставку для объёма 5% с небольшим запасом. Если же расчётный СРС выше списываемой цены для объёма трафика 10%, то повторяем алгоритм, и либо идём выше по объёму трафика, либо выставляем ставку для объёма трафика 10%.

Как итог, удерживаемся на оптимальных позициях с точки зрения расчётного CPC из стратегии и объёма трафика.

Также в событиях учитываются пограничные значения. Например, есть ключи, у которых расчётный CPC (ставка) ниже списываемой цены для показа на первой странице. В этом случае если расчётный CPC выше текущего CPC, то ставка будет подниматься, если ниже, опускаться. И если в их статистике что-то изменится, они могут попасть под действия правила из каскада.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Пример настроек события для Яндекс.Директ

Для Google была реализована похожая логика, только с учётом расчётной ставки из стратегии для этой рекламной системы и специфики порогов – там их всего 3 (ставка для первой позиции, ставка для показа над результатами поиска и ставка для показа на первой странице).

В Google нет связки «ставка для определённого места – списываемая цена за это место», поэтому вместо списываемой цены в логике правил специалисты агентства использовали средний CPC за 7 дней.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Примеры настроек события для Google Ads

Результаты

Как итог, значительно снизили стоимость конверсии без существенной просадки трафика. А далее, “подкручивая” те или иные пороговые значения в стратегии или в ограничениях максимальных ставок добились для клиента и роста трафика.

Остановка неэффективных фраз

Помимо регулярных событий на управление ставками, были использованы разовые события на массовую остановку фраз, которые специалисты агентства определяли как неэффективные. В события передавался список id фраз с помощью дополнительного фида, выложенного на FTP. Это позволило остановить большие объёмы фраз в несколько кликов.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Всего настроено 38 событий на управление ставками и ключевыми фразами.

Специалисты агентства стали тратить меньше времени на работу со ставками и смогли больше внимания уделить текстам, семантике и аналитике рекламных кампаний.

Проект подключили к Оптимизатору в первой половине октября, и уже 15 октября создали первые события. За два месяца по сравнению с аналогичным периодом до подключения К50 удалось добиться следующих результатов:В Яндекс.Директе

  • На 34% увеличили количество конверсий

  • На 21% уменьшили СРА

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка
Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

В Google Ads

  • На 19% снизили СРО

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка
Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Клиент и агентство наращивают объём трафика, запуская дополнительные рекламные каналы. Помимо поисковых кампаний недавно были запущены кампании в сетях (РСЯ), которые также были подключены к оптимизации. На основе результатов в B2C сегменте К50 внедряется в направление B2B.

Как снизить CPM на 28% и увеличить охват рекламы: кейс М.Видео

#Social

#М.Видео

4 минуты чтения

Мы снизили цену рекламы для гипермаркета электроники M.Видео на 28% с помощью автоматических правил управления ставкой и бюджетом. Параллельно удалось увеличить охват.

Вступление

В условиях разогретого аукциона в eСommerce CPM в одной кампании может сильно меняться. Удержать стоимость под контролем и оптимизировать ставку позволяет автоматизация. Для большинства задач  подходит коридорная стратегия автоматизации, в которой можно задать максимальную и минимальную ставку и/или бюджет и не дать им выйти за эти пределы.

Эта стратегия автоматизации позволила получить устойчивый низкий CPM в течение всей кампании.

Ход кампании

Задачей М.Видео было показать рекламу одной аудитории несколько раз, сохранив CРМ в рамках KPI, оптимизировать стоимость закупки минимум на 6%, получить более широкий охват без увеличения бюджета.

Четко зафиксированной стоимости закупки не было: минимальное и максимальное значения CPM в KPI различались в 4 раза для Instagram и в 1,5 раза для Facebook.

Механика

Мы запустили две кампании с видеокреативами: первая для плейсментов Facebook (лента, Instant Articles, In-Stream Video) иAudience Network, другая – для ленты и Stories в Instagram.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

В качестве цели выбрали Reach и запустили несколько адсетов с аудиториями по CRM и по интересам – к конкретным товарам или к механике акции (кэшбэк, купоны, скидки).

В обеих кампаниях с 5 по 22 июля подключили автоматизации Aitarget. Правила связали изменения CPM и показов с поведением ставки. Так, для CPM установили значения, превышение которых автоматически снижает ставку, и наоборот. Это позволило получить больше показов по выгодной для M.Видео цене и проконтролировать рост CPM.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Правило автоматизации для М.Видео

«При YoY росте аукциона на рекламных площадках стоит вопрос минимизации стоимости медийной закупки на эффективных таргетингах. При этом не всегда человеческий фактор позволяет быстро реагировать на ситуацию на аукционе. Именно поэтому мы вместе с коллегами настроили использование коридорных стратегий для клиента M.Video и сделали закупку еще эффективнее».

Мария Соловьева, менеджер по медиапланированию

Итоги кампании

По сравнению с заявленными KPI, автоматизация снизила CPM в Facebook на 28% и на 26% в Instagram и удерживала его на одном уровне в течение всей кампании.

Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка
Анализ аудитории performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

«Применение автоматизации позволило нам получить более устойчивые результаты от кампании к кампании и более точно планировать KPI’s наших рекламных активностей.

Для первого теста в качестве бенчмарка мы взяли минимальные значения СРМ прошедших кампаний. Применив коридорные стратегии, мы добились снижения СРМ от 26% до 28% и увеличили охват примерно на 35%–38%. Более того, даже в высокий сезон, когда аукцион максимально разогрет, мы смогли повторить достигнутый результат, что подтвердило эффективность данного инструмента.

Мы планируем продолжить работу с автоматизацией. На текущий момент мы получили положительные результаты на широких таргетингах и гео. Следующий шаг – провести тесты на коротких периодах 2–4 дня и ограниченных гео/супергеолокациях».

Александр Маслин, Targeted Advertising Group Head в iProspect

Количество показов в Facebook также выросло на 38%, CPC при этом упал на 25%. Показы в Instagram выросли на 31,5%.

Суммарная экономия бюджета M.Видео – 32% для Facebook и 25% для I nstagram.

«Мы рекомендуем использовать коридорную автоматизацию, если необходимо снизить СРМ и СРС и масштабировать кампании. Например, для М.Видео с помощью автоматизации мы смогли закупить на 38% больше показов при равном бюджете. В целом, в условиях постоянно растущей ставки в социальных сетях, автоматизация, которая позволяет снизить стоимость закупки, становится наиболее эффективным инструментом управления бюджетом. В инструменте можно задавать любые правила поведения ставки и бюджета, логически связывать условия операторами “и” и “или”, а также добавлять метки, чтобы создавать несколько уровней правил».

Роман Гришаев, менеджер по работе с клиентами в Aitarget:

Как мы увеличили ROI в 2 раза с помощью динамического ремаркетинга с оверлеями

#Social

#Эльдорадо

2 минуты чтения

М. Видео при помощи независимой трекинг-системы Weborama измерили влияние канала OLV (online video) и в частности Видеосети Яндекса на нижние уровни воронки продаж. 66% post-click конверсий со всех OLV-кампаний обеспечила Видеосеть, где CR был в 1,4 раза выше средних post-click показателей по всем OLV-кампаниям.

KPI

ROI

+1,3

CR

≤ 0,5%

ДРР

≤ 40%

CPO

снизить на 20%

Результаты

ROI

×2

CR

×2

ДРР

20%

CPO

-21%

Вступление

Как взаимодействовать с аудиторией, которая уже знает о вашем бренде и интересовалась товарами на сайте? Команда креативной платформы Aitarget Tech и рекламного агентства iProspect запустила рекламу в myTarget с динамическим ремаркетингом для мотивирования «тёплой» аудитории на покупки в интернет-магазине торговой сети по торговле электроникой и бытовой техникой Эльдорадо.

Ход кампании

Для повышения интереса аудитории к объявлениям и увеличения эффективности кампаний эксперты Aitarget разработали специальную технологию автоматизации создания креативов для рекламы — оверлеи для динамического ремаркетинга.

Инструмент позволяет улучшать визуальное восприятие рекламы, автоматически добавляя на изображение в объявлении для всех товаров дополнительные параметры — информацию об акциях и скидках.

Таким образом, оверлеи дополняют возможности динамического ремаркетинга и позволяют кастомизировать карточки товара в объявлении под фирменный стиль клиента, а также добавлять любой элемент описания товара, который будет динамически обновляться для каждой позиции.

Механика

В случае продвижения интернет-магазинов речь идёт о работе с большим ассортиментом продукции. Понимая это, при запуске рекламы агентство iProspect разделило кампании с динамическим ремаркетингом:

  • По географии (Москва, Санкт-Петербург, регионы);

  • По категориям просмотренных товаров (1/3/7/14 дней после просмотра или добавления в корзину);

  • По действиям на сайте (добавили/не добавили товары в корзину).

Для каждой из групп аудитории тестировали различные форматы: продуктовая карусель, мультиформат, баннер 240х400

Примеры креативов для кампаний с оверлеями

Сегментация позволила агентству iProspect отслеживать результаты рекламы на конкретные аудитории и масштабировать кампании, показавшие наилучший результат. Например, было решено отказаться от рекламы на аудиторию Санкт-Петербурга, так как результаты по Москве и регионам были выше по конверсии в покупку. Кроме того, масштабирование осуществлялось путём оптимизации ставок и дневных бюджетов. Таким образом, команде удалось оптимизировать рекламу по ROAS и использовать бюджет на продвижение эффективнее.

Итоги кампании

За месяц тестирования инструментов myTarget в синергии с новой технологии Aitarget получили в 1,5 раз больше продаж, чем ориентировались в начале кампании.

Показатель ДРР в итоге остановился на отметке в 20%, что в два раза лучше установленного KPI.Динамический ремаркетинг myTarget с оверлеями позволил привлечь более целевую аудиторию. В результате запуска кампании удалось получить CR в два раза выше, чем планировали.

Команда увеличила ROI в 2 раза выше ожидаемого показателя. По итогам рекламной кампании также удалось перевыполнить KPI по CPO — показатель снизили на 21%

Разделяй, напоминай. Как «Тануки» и OOM использовали «VK Чекбэк» для буста заказов

#Media

#ануки

5 минуты чтения

Японские рестораны попробовали новый для себя формат — купонное размещение в кешбэк-сервисе. Акция с разбивкой на несколько периодов позволила увеличить конверсию и поработать с отложенным спросом

KPI

ROI

+1,3

CR

≤ 0,5%

ДРР

≤ 40%

CPO

снизить на 20%

Результаты

ROI

×2

CR

×2

ДРР

20%

CPO

-21%

Вступление

Бренд японских ресторанов «Тануки» включает 85 заведений в 14 крупных городах России и зарубежья. Основные преимущества — обширное авторское меню, удобные локации и круглосуточная доставка с широкой зоной покрытия. При этом главная сложность для продвижения ресторанов и особенно доставки еды — высокая конкуренция, насыщение рынка, развитые курьерские службы— как собственные, так и через агрегаторов. Для данной бизнес-ниши также характерна высокая доля заказов через мобильные приложения. Даже брендам с 20-летней историей, каким и является «Тануки», приходится постоянно искать новые каналы взаимодействия с аудиторией.

Задача

Команда «Тануки» искала новые каналы коммуникации, способные повысить узнаваемость бренда, расширить базу лояльной аудитории и получить конверсию в заказы. Специалисты OOM (by Okkam) предложили протестировать новую для клиента платформу — сервис «VK Чекбэк», где пользователи «ВКонтакте» получают кешбэк и другие вознаграждения за сканирование магазинных чеков.

Решение

Агентство разместило топ-баннер «Тануки» в разделе с купонами. Пользователи видели этот оффер в категории Food и могли применить его сразу, либо добавить в кошелек и воспользоваться промокодом в течение всего срока действия.

Топ-баннер отображался в веб-версии и в мобильном приложении «VK Чекбэк». Данный формат был выбран, поскольку он привлекает внимание аудитории, обеспечивает высокий охват (ежемесячно сервис посещают 2,5 млн человек и сканируют более 3 млн чеков) и узнаваемость, а также позволяет сделать акцент на уникальности предложения.

Рекламная кампания проходила с августа по октябрь 2023 года, и сейчас можно оценить использование этого нового для бренда инструмента и финальные результаты. Акция охватила более 70 ресторанов в Москве, Подмосковье и еще семи регионах. Весь период размещения мы наблюдали стабильную динамику по активации промокодов. При этом VK полностью обеспечивал механику акции, агентство не могло вносить корректировки и оптимизировать кампанию.

Чтобы поддерживать низкий показатель ДРР (доли рекламных расходов), мы разбили срок действия купона на три периода — и такой подход полностью оправдался. В конце каждого периода пользователи получали напоминание о необходимости активировать промокод. Push-уведомление информировало о скором окончании срока действия и содержало призыв воспользоваться предложением.

Вариант с разбивкой принес результаты: каждое упоминание об истечении срока приносило «Тануки» трехкратный всплеск активаций. На старте кампании ДРР составлял 190%, на втором месяце размещения он снизился до 22%. За неделю до окончания акции показатель достиг оптимального значения в 14%.

«Купонное размещение — это игра вдолгую, поскольку пользователи далеко не сразу используют сохраненные промокоды. Данный запуск имел ограниченный функционал, но корректировка периода действия промокодов помогла значительно увеличить количество их применений.
Мы хотели измерить в цифрах эффективность такого подхода и иметь понимание его накопительного эффекта. В итоге основная задача выполнена. Кроме того, мы получили примерную статистику по сроку решения пользователя — с момента добавления промокода в корзину до оформления покупки»

Игорь Володин, Senior Targeted Advertising Manager

Результаты

Разбивка на три периода доказала свою эффективность в работе с отложенным спросом. Напоминания «подогревали» интерес пользователей и каждый месяц бустили количество заказов. CR по итогам кампании составил 28,85%.

За счет тестирования нового инструмента мы привлекли внимание аудитории к бренду «Тануки», рассказали об уникальном оффере и достигли оптимального значения ДРР в 14%.

«Промокоды — один из наших любимых инструментов, который мы используем и в собственных каналах коммуникации, и в разных форматах BTL и ATL рекламы. Но TanukiFamily находится в постоянном поиске новых точек контакта с аудиторией, поэтому сразу согласились протестировать возможности новой площадки «VK Чекбэк». Сейчас мы проанализировали результаты, результаты теста нам понравились, поэтому формируем более точную стратегию на основе полученных данных».

Ольга Дроздова, head of digital TanukiFamily

О нас

ООМ — команда full stack специалистов по повышению потребительской ценности

Мы стремимся ловить касания потребителя не просто с вашим брендом, но с бизнесом. Декодируя их, мы создаём панель управления клиентским опытом и взаимоотношениями (BX). Языком результатов становятся цифры и метрики — GMV, CAC, ARPU, CLTV.

ООМ приносит измеримую пользу на стыке media, non-media и client data компетенций.

Кейс

#OLV

#Экспобанк

+68%

CR в Яндексе

-45%

CPL

-19%

Cost of approval

+26 позиций

Место Банка

Анализ и оптимизация performance-кампаний с использованием python для Экспобанка

Читать кейс

Услуги

Analytics & Data

Эконометрика

CRM & CVM

MarTech&E-com консалтинг и сопровождение

R&D

SEA

SEO

Mobile

Offline (ТВ, Радио, ООН)

Marketplace Promotion

Social Media

Programmatic

CPA

OLV

Recomendation services

.

ПОДРОБНЕЕ

Кейс

#OLV

#М.Видео

×1,4 по всем OLV-кампаниям

CR

66%

Post-click конверсия

42%

Post-impression конверсия

Вклад видеорекламы в продажи в омниканальном ритейле

Читать кейс

Вакансии

В настоящее время открытых вакансий нет, но вы всегда можете направить ваше резюме нам на почту. Мы свяжемся с вами, когда подходящая вакансия появится.

Показать все вакансии

Клиенты

МТС

Аскона

ФСК

Nestle

Рольф

Х5

Петровакс

Экспобанк

Тануки

Уралсиб

World Class

Адамас

Divan ru

Leroy Merlin

Wildberries

Мегафон

МЮЗ

Банк Русский Стандарт

Магнит Доставка

ИВИ

Кейс

#R&D

#Дом.ru

Как «Дом.ru» снизили CPA в Google Ads и «Яндекс.Директе» на 20% и увеличили конверсию на 34%

Читать кейс

Наташа Фалина,
Развитие клиентских отношений

Вадим Лях,
Финансовая дирекция

Андрей Рунов,
All media-стратегия

Мария Белоконь,
Развитие клиентских отношений 

Александр Горбачев,
Эконометрическое моделирование

Юлия Новикова,
Offline media-стратегия

Андрей Крисюк,
CEO

Екатерина Полякова,
Digital-коммерция

Михаил Гаврищенко,
Performance-продукты

Кирилл Петров,
Performance-коммерция

Эдгар Дегтярев, 
Аналитика и работа с данными

Николай Боборыкин,
Performance-стратегия

Кейс

#Social

#М.Видео

Как снизить CPM на 28% и увеличить охват рекламы: кейс М.Видео

Читать кейс

Награды

2016

Google

Legends of Rock Winner

2017

Isobar

Первое место в рейтинге Perfomance-агенств

2017

TikTok

«Top Effect» Award

2021

Дзен

Победа в «Найдётся всё»

Tagline

Первое место в рейтинге Perfomance-кампаний

Martech Star Awards

Победа в  «Best Marketing Performance Management Solution»

Кейс

#Медиа

#Тануки

Разделяй, напоминай. Как «Тануки» и OOM использовали «VK Чекбэк» для буста заказов

Читать кейс