Programmatic решение для магазина косметики и ухода за кожей

Как мы увеличили установки и ROI в 3 раза с помощью programmatic для beauty-сферы

Задачи

Популярность онлайн-шоппинга, в том числе и в beauty-сегменте, растет с каждым годом. По данным исследования, онлайн-продажи косметики за год выросли на 20%, а средний чек — на 17% по сравнению с прошлым годом. Такая динамика мотивирует ритейлеров развивать свои онлайн-площадки продаж от сайтов, мобильных приложений, аккаунтов в соцсетях до маркетплейсов. А также тестировать новые инструменты и чаще обращаться к рекламе, чтобы выделиться среди конкурентов и увеличить объем продаж.

Задача увеличить количество заказов стояла и перед нашим клиентом — магазином косметики для ухода за кожей, макияжа и парфюмерии. Нам нужно было увеличить количество покупок в приложении среди пользователей, а также привлечь новую платежеспособную аудиторию.

Рекламная стратегия

Работая с проектом, мы действовали поэтапно. Сначала разделили аудиторию на сегменты:

пользователи, которые зарегистрированы в приложении и покупают регулярно; пользователи, которые зарегистрировались в приложении, но ничего не купили; пользователи, которые еще не знакомы с магазином клиента и должны скачать приложение впервые.

Для каждого сегмента мы установили определенные настройки, разработали медиастратегию и креативы.

Чтобы реактивировать заинтересованных пользователей, которые зарегистрировались в приложении, но по каким-то причинам отложили покупку, запустили динамический ремаркетинг. Чтобы его подключить, установили код в мобильное приложение и загрузили в NT DSP продуктовый фид. Когда пользователи интересовались товарами из каталога клиента, пиксель передавал обезличенные данные об их действиях на платформу. После пользователь видел персонализированный креатив с несколькими товарами, которыми он интересовался, а также дополнительные продукты, которые могли его заинтересовать.

Чтобы эффективно расширить аудиторию приложения, мы подключили look-alike таргетинг. С его помощью команда планировала охватить пользователей, похожих на аудиторию клиента, которая покупает онлайн. Также мы учитывала покупки в похожих приложениях. Сегмент look-alike аудитории постоянно расширяли и прорабатывали, исключая из показа пользователей, которые уже выполнили установку. В качестве основного формата для пользователей, незнакомых с магазином клиента, выбрали баннеры,видео и тгб.