История успеха

Кейс компании Kave Home: в 7 раз больше конверсий из Facebook Ads, при снижении ДРР в 2 раза

Узнайте, как европейская компания по производству мебели и декора Kave Home использует платформу SegmentStream для анализа и увеличения эффективности онлайн-маркетинга.

Оставить заявку
Кейс компании Kave Home: в 7 раз больше конверсий из Facebook Ads, при снижении ДРР в 2 раза
Название компании: Kave Home
Сфера: Мебель и декор
Местоположение: Европа

О компании

Kave Home — быстрорастущая компания по производству мебели и декора. Компания находится в Каталонии, Испания, а продаёт свои товары по всей Европе.

Чтобы обеспечить рост компании, маркетинговая команда Kave Home использует всевозможные цифровые каналы – как для привлечения новых клиентов, так и для возвращения уже существующих. С увеличением количества рекламных каналов и кампаний, становится все труднее анализировать общую эффективность маркетинга. При этом в условиях многоканального взаимодействия с покупателем корректно определять вклад каждой рекламной кампании в совершение конверсий – крайне важно. 

Для решения этой задачи маркетинговая команда Kave Home и обратилась к нам. Как протекало наше сотрудничество и каких результатов мы добились – читайте в этом кейсе.

Проблема

Facebook Ads — один из самых эффективных каналов привлечения посетителей на сайт Kave Home. Однако маркетологи заметили: с огромным объемом трафика и окном атрибуции «7 дней после клика» и «1 день после просмотра» алгоритм Facebook оценивает результаты разных рекламных кампаний не совсем корректно: присваивает бОльшую эффективность кампаниям нижней части воронки (ретаргетинг) и таргетируется таким образом в основном на существующую аудиторию. 

Чтобы объявления верхней части воронки также продолжали демонстрироваться пользователям, performance-маркетологи Kave Home разделили рекламу для привлечения новой аудитории и рекламу ретаргетинга на две отдельные кампании. 

Если оптимизировать кампании ретаргетинга было довольно легко, с кампаниями по привлечению новой аудитории возникали сложности – после клика и просмотра им присваивалось относительно небольшое количество конверсий. Это объяснялось просто: как правило пользователи взаимодействуют с сайтами, используя разные устройства и браузеры. Многие просматривают Facebook и Instagram на своих мобильных устройствах, и поэтому, когда они нажимают на рекламное объявление, у них автоматически открывается встроенный браузер Facebook. При этом чаще всего пользователи не готовы совершать покупки сразу в этом браузере и переключаются на свое любимое приложение, например, Safari или Chrome (мобильную или десктопную версию). 

Из-за таких переключений клиентов с одного браузера на другой практически невозможно сопоставить платный клик на одном устройстве с конверсией на другом. В результате оценить эффективность маркетинговых кампаний верхней части воронки и определить их настоящую ценность крайне сложно.

Performance-маркетологи Kave Home были вынуждены вручную и основываясь лишь на своей интуиции корректировать CPA для кампаний ретаргетинга и кампаний по привлечению новой аудитории. Ведь было очевидно, что число конверсий, присвоенных таким кампаниям, различается (хоть Facebook при использовании атрибуции Post-Click/Post-View это не показывал).

Чтобы больше не полагаться на интуицию в процессе оптимизации, а использовать актуальные данные для определения истинной ценности рекламных кампаний, специалисты по рекламе Kave Home решили внедрить платформу SegmentStream и попробовать ее технологию мультиканальной ML-атрибуции и оптимизации.

Решение 

SegmentStream — это платформа маркетинговой аналитики и ML-атрибуции, созданная для профессионалов в области digital-маркетинга. Она помогает компаниям собирать и объединять все маркетинговые данные, применять модель мультиканальной ML-атрибуции, охватывающую все источники трафика, а также автоматически оптимизировать маркетинговые инструменты на основе аналитических данных. 

Внедрение SegmentStream позволяет клиентам использовать результаты анализа ML-атрибуции, чтобы автоматизировать кросс-канальную маркетинговую отчетность, оценить истинную ценность всех источников трафика, а также повысить ROAS всех маркетинговых каналов и кампаний. 

my image description Архитектура решения SegmentStream для Kave Home

Рассказываем детально, как мы действовали, чтобы решить проблему данного клиента.

Шаг 1. Сбор данных о поведении пользователей в реальном времени

Для построения модели мультиканальной ML-атрибуции сначала было необходимо собрать разрозненные данные о событиях в Google Analytics. Сделать это позволил доступный в платформе SegmentStream инструмент Data Streams. С помощью него маркетологи Kave Home менее чем за 20 минут и без привлечения ИТ-специалистов настроили сбор поведенческих данных в свое хранилище Google BigQuery. 

Шаг 2. Сбор данных о расходах на рекламу по всем маркетинговым каналам  

Kave Home продвигает свою дизайнерскую мебель по различным маркетинговым каналам, включая Facebook, Google Ads, Microsoft Ads, Criteo, Google Campaign Manager и Pinterest. Кроме того, Kave Home работает с различными партнерами (сайты-аффилиаты), которые также приносят на сайт дополнительный трафик и увеличивают продажи.

Поскольку SegmentStream поддерживает встроенную интеграцию с самыми популярными рекламными платформами, этот этап настройки сбора данных также занял не более 15 минут. После подключения всех рекламных аккаунтов данные о кликах, расходах и показах начали ежедневно импортироваться в хранилище Google BigQuery.

Кроме того, встроенная интеграция с Google Sheets позволила вручную загрузить в платформу SegmentStream данные о маркетинговых расходах всех партнеров Kave Home.

my image description Админ-панель SegmentStream с подключенными источниками данных

Шаг 3. Построение модели мультиканальной маркетинговой ML-атрибуции 

После того как данные начали поступать в хранилище Google BigQuery, стало возможным построение модели атрибуции SegmentStream. Используя возможности машинного обучения и посредством анализа сложных поведенческих паттернов пользователей и прогнозирования конверсий для каждой сессии (показатель «Вероятность покупки»), модель смогла определить ценность каждой сессии посещения сайта*.

*См. наши подробные статьи и другие кейсы для детального изучения логики мультиканальной ML-атрибуции SegmentStream. 

my image description

Шаг 4. Визуализация отчетов для анализа эффективности маркетинговых кампаний 

После объединения и анализа всех данных с помощью мультиканальной ML-атрибуции все было готово к созданию визуализации маркетингового отчета. Это помогло сотрудникам Kave Home оценить общую эффективность маркетинга, увидеть ценность каждого источника трафика и каждой кампании, а также сравнить количество конверсий по двум моделям атрибуции: Last-non-direct-click (по последнему непрямому клику) и мультиканальной ML-атрибуции.  

Отчет позволил оценить истинный вклад каждого источника трафика, включая кампанию по привлечению новой аудитории (на верхнем этапе воронки продаж) в Facebook. Это был первый инсайт для команды Kave Home. Они наконец смогли подтвердить ценность кампании по привлечению новой аудитории конкретными цифрами и понять, сколько конверсий приносят их усилия на верхнем этапе воронки продаж. 

Шаг 5. Использование результатов анализа ML-атрибуции

Несомненно, видеть разницу эффективности различных кросс-канальных кампаний в едином отчете – очень важно, однако одно лишь это не приводит к повышению ROAS. Чтобы получить реальную выгоду от внедрения ML-атрибуции, клиенту нужно не просто анализировать, а действовать на основе информации, которую он видит на своих дашбордах.

Для этого в SegmentStream есть специальный функционал – Data Destinations. Он позволяет автоматически передавать данные ML-атрибуции во внешние рекламные инструменты для замены текущих реальных конверсий прогнозируемыми конверсиями от SegmentStream («Вероятность покупки»).  

my image description Data Destinations в SegmentStream  

Шаг 6. Оптимизация кампаний в Facebook 

После подключения Data Destinations мы начали процесс оптимизации в Facebook Ads (а затем и в Google Ads). К счастью, Kave Home работает во многих странах, поэтому мы могли безопасно протестировать атрибуцию SegmentStream в одной из них и сравнить эффективность с другими. Kave Home решила провести тестирование в Германии, на которую приходится значительная доля рекламного бюджета и продаж компании.

Что именно было сделано?

Во-первых, стандартная конверсия «Покупка» была заменена на предиктивную модель конверсии на основе машинного обучения – «Вероятность покупки» (Purchase Score), которая отражала вероятность конверсии посетителя сайта в ближайшем будущем.

Во-вторых, так как мы оцениваем только изменение вероятности покупки для каждого пользователя и порядок использования маркетинговых каналов в процессе взаимодействия с покупателем не имеет значения, при использовании ML-атрибуции SegmentStream не требовалась ручная настройка или корректировка показателей ценности кликов для ретаргетинговых кампаний и кампаний по привлечению новой аудитории. Поэтому мы решили объединить эти два типа рекламы в одну кампанию и оптимизировать ее с помощью платформы SegmentStream на основе более корректной оценки «Вероятности покупки» для каждого клика. 

В-третьих, переход со стандартной модели конверсии «Покупка» на модель «Вероятность покупки» помог должным образом оценить объем трафика встроенных браузеров Facebook и Instagram. Даже несмотря на то, что просмотры в этих браузерах редко заканчивались конверсиями в конце пользовательского пути, связанного единым cookie-файлом (как было сказано выше, многие пользователи переключаются на свой основной браузер, чтобы завершить покупку), эти данные все равно были важны для анализа общей маркетинговой активности компании.

Также специалисты по рекламе Kave Home смогли отказаться от дополнительной сегментации аудитории в настройках таргетинга и позволили Facebook самому автоматически определять, кому лучше всего показывать рекламу. 

Результаты: 

После перехода на стратегию оптимизации на основе «Вероятности покупки» от SegmentStream компании Kave Home удалось не только снизить ДРР на 46,5 %, но и увеличить Revenue (итоговый доход от рекламы Facebook Ads) на 663,2 %.  

После такого успеха в Германии маркетологи Kave Home решили перевести рекламу в других странах на ML-атрибуцию SegmentStream, а также оптимизировать рекламу в Google Ads. 

my image description Динамика затрат/доходов (март–апрель) — Facebook — Германия 

my image description Динамика CoS (март–апрель) — Facebook — Германия

Отзыв клиента 

Как и большинство компаний, для оценки эффективности digital маркетинга мы изначально использовали Google Analytics. Позже мы протестировали и другое решение на основе cookie-файлов, такое как Campaign Manager Attribution. Однако модели атрибуции данных решений не позволяли нам должным образом оценить ценность рекламных кампаний на верхнем этапе воронки продаж. 

Ценность кампаний в соцсетях и контекстно-медийных сетях всегда занижалась в Google Analytics и других протестированных нами инструментах, тогда как ретаргетинговые кампании оценивались как более эффективные. Однако каждая попытка сократить бюджет рекламных компаний на верхнем этапе воронки приводила к обвалу продаж по всем остальным кампаниям. Мы знали, что наши кампании на верхнем этапе воронки продаж оказывают значительное влияние на эффективность прочих маркетинговых кампаний, но не могли подкрепить наши догадки данными. Вместе с нашими специалистами по рекламе мы начали искать другие модели атрибуции, которые, помимо каналов, учитывали бы также события на сайте.

Тогда же мы наткнулись на статью SegmentStream о технологии мультиканальной ML-атрибуции, которая анализирует сложное поведение пользователей и позволяет понять, какой вклад каждый источник трафика в итоге вносит в совершение покупки. Подход SegmentStream показался нам уникальным и крайне интересным, и мы решили его попробовать. Сейчас я уже могу с радостью отметить верность этого решения: мы не были разочарованы.

Платформа SegmentStream позволила нам собрать все возможные данные из всех наших маркетинговых источников в собственное хранилище Google BigQuery, объединить и унифицировать их, а также создать единый отчет об эффективности нашего кросс-канального маркетинга. Еще более важно, что благодаря атрибуции SegmentStream мы наконец-то смогли оценить реальную ценность всех наших источников трафика, включая кампании в соцсетях и контекстно-медийных сетях. Теперь мы меняем все наши стратегии оптимизации рекламы в соответствии с информацией из дашбордов SegmentStream, что уже привело к увеличению ROAS.  

Хочется также отметить профессионализм команды SegmentStream и их готовность поддержать нас на этом пути. Мы действительно ценим это и с нетерпением ждем новых успехов в нашем долгосрочном партнерстве! 

– Анна Ногуэрас, трафик-менеджер, Kave Home

Вас также может заинтересовать

Все истории успеха

Начните работу с SegmentStream

Оставьте заявку на персональную демонстрацию!