Как увеличить свою долю, если вы уже лидер рынка: опыт Сбера

Увеличить аудиторию и снизить стоимость конверсии можно даже в пандемию. В том числе если вы уже лидируете на рынке. Это удалось Сберу при продвижении кредитных продуктов для физических лиц и самозанятых во время кризиса. Компания использовала новый для российского рынка продукт и data-driven-подход к оценке пути клиента. Это помогло не только увеличить конверсию, но и снизить стоимость привлечения клиента с контекстной рекламы более чем на 25%.

Находите новых пользователей, снижая стоимость привлечения

Привлекать новых пользователей становится всё сложнее и дороже даже при обилии собственных данных. Во-первых, российский рынок контекстной рекламы один из немногих, где аудитория почти одинаково использует два поисковика — Google и Яндекс. Во-вторых, размещать контекстную рекламу становится сложнее из-за растущего количества PPC-каналов в России. А работа с ними необходима для эффективности кампаний.

«Сбер постоянно активно совершенствует свой digital-маркетинг и ставит амбициозные цели по прибыли своей экосистемы, в том числе маркетинговой, — делится Анатолий Лукашин, исполнительный директор и начальник управления интегрированных коммуникаций Сбера. — Мы считаем, что нет предела совершенству в улучшении перформанса, и пандемия только подстегнула эту нашу потребность. Кроме того, специфика customer acquisition Сбера (пандемия лишь усилила эту тенденцию) — значимая доля мобильного приложения “Сбербанк Онлайн” на среднем и финальном этапе воронки. Поэтому мы решили попробовать новый для нас инструмент Google Search Ads 360, позволяющий оптимизировать кампании на множестве событий по всей воронке привлечения клиента в различных средах».

«Большинство сервисов по автоматизации контекстной рекламы опираются на ретроспективные данные, — добавляет Нигяр Зейналова, перформанс-директор СберМаркетинга. В условиях пандемии, когда конкуренция усиливалась, а поведение пользователей и модели потребления менялись, нам нужно было альтернативное решение, которое позволило бы оптимизировать и автоматизировать поисковые рекламные кампании в режиме реального времени. Поэтому команда Сбера и СберМаркетинга решили протестировать возможности нового инструмента Google Search Ads 360. Для успешной реализации пилотного проекта мы привлекли партнера — Data Stories, официального fullstack-реселлера продуктов Google».

Разработайте стратегию и оптимизируйте процессы

«Мы первыми в России использовали Google Search Ads 360 для оптимизации кампаний, — рассказывает Александр Максимов, руководитель GMP Reselling Data Stories. — Инструмент помог усилить позиции банка без увеличения бюджета. Это было особенно важно в условиях возросшей из-за пандемии конкуренции».

Главным челленджем было оптимизировать контекстную рекламу на основе большого массива данных о действиях пользователей. Search Ads 360 заточен как раз под это. Он в реальном времени учитывает данные множества рекламных кампаний бренда и создает персонализированные стратегии назначения ставок.

Компания объединила разные инструменты и данные, чтобы использовать все возможности прогнозирования и автоматизации в реальном времени. Работали в основном с данными из Campaign Manager, информацией о конверсиях из CRM-системы и мобильными показателями из AppsFlyer.

Так команда смогла оптимизировать кампанию не по одному, а по всем действиям пользователя в конверсионной цепочке: переходам на сайт, отправке заявки и получении карты.

Campaign Мanager собирал большие массивы данных о поведении аудитории, а алгоритмы Search Ads 360 получали к ним доступ и понимали, какую ставку предложить конкретному пользователю. Аналогичные данные из мобильных платформ Campaign Manager получал за счет объединения с AppsFlyer.

Кроме этого, интеграция с Яндексом и Facebook позволила продукту получать данные о переходе пользователя на сайт и его постклик-действиям. Это помогло дедуплицировать конверсии и правильно их атрибутировать.

Следующим шагом стал сбор конверсий для настройки машинного обучения. Конверсии собирали с помощью действий Floodlight на сайте клиента. Минимальное рекомендуемое количество конверсий — 100, но оно варьируется в зависимости от сферы клиента. Команда Сбера использовала от 50 до 1000 конверсий на старте. После этого начали оптимизировать рекламные кампании на основе собственных стратегий назначения ставок.

Команда смогла оптимизировать рекламную кампанию не по одному, а по всем действиям пользователя в конверсионной цепочке: переход на сайт, отправка заявки и получение карты.

Для тестирования нового подхода выбрали три продукта: кредитные карты, продукты для самозанятых и потребительский кредит. На момент запуска теста по ним были все необходимые настройки, а бюджет был достаточным для тестирования. Значительная часть конверсий по этим продуктам совершается через мобильное приложение «СберОнлайн». Это позволило собрать большой объем данных для дальнейшей оптимизации и снизить стоимость заявки.

Команда настроила три стратегии назначения ставок. Каждая оптимизировалась под достижение установленной цели — цены за целевое действие (CPA). Оптимизация происходила на основе отдельного набора стратегий для каждой рекламной кампании. Команда создала собственные метрики оценки на базе атрибуции данных и по ним настроила размещения.

Результаты

Оптимизация по большому количеству событий помогла преодолеть порог масштабирования кампаний. Когда команда брала только какой-то один целевой параметр, ставки сильно превышали KPI. Но за счет фокуса на совокупности конверсий с разным весом машинное обучение получило больше данных и повысило эффективность кампаний.

В результате цена за лид (CPL) с контекстной рекламы потребительских кредитов снизилась на 28%. CPL по кредитным картам упал на 52%, а по продуктам для самозанятых — на 59%.

Как снизить стоимость привлечения клиентов: рекомендации

• Начните сейчас. При автоматизации и работе с собственными данными готового рецепта не существует. Чем раньше вы начнете тесты, тем больше у вас будет данных.
• Увеличивайте масштаб. Настраивайте оптимизацию сразу по наибольшей совокупности событий. Это поможет преодолеть порог масштабирования. Оптимизируя кампанию по одному блоку данных, вы ограничиваете собственные возможности.

Авторы: Анатолий Лукашин, Нигяр Зейналова, Александр Максимов