Какие данные нужны компаниям, чтобы лучше узнать свою ЦА и повысить продажи
Точное определение целевой аудитории имеет решающее значение для любого бизнеса. От того, какие именно данные будут использованы компанией при поиске своего клиента, зависит эффективность маркетинговой стратегии и в конечном счете объемы продаж.
В этой статье разберемся с видами информации и посмотрим, как правильная работа с данными помогает увеличивать число покупателей, возвращать клиентов из оттока и даже привлекать аудиторию конкурентов.
Данные, которые использует бизнес при разработке маркетинговых кампаний
Компании оперируют тремя основными видами информации о клиентах.
First Party Data. Это внутренние данные компании, которые она собрала за время общения со своими покупателями с помощью форм регистрации, рассылок, соцсетей, анализа активности на сайтах и в приложениях, CRM и т. д. Это контактные и демографические данные, обратная связь и интересы, история покупок и покупательского поведения. First Party Data позволяют отправлять постоянным клиентам напоминания о выходе сезонных коллекций, дарить скидки в честь дня рождения и уведомлять о новинках от любимого бренда.
Second Party Data. Это данные партнеров с подходящей аудиторией. Чужую базу можно купить или обменять на свою, главное — найти компанию, с которой бренд не будет конкурировать. Например, сети фитнес-клубов может быть выгодно обменяться информацией со спортивными магазинами, а магазину чемоданов — с авиакомпанией.
Third Party Data. Обезличенные данные о покупках и поведении пользователей, полученные от сторонних организаций: ОФД, ретейлеров, сотовых операторов, банков, транспортных компаний и т. д. Анализируя подобную информацию, можно узнать, что человек завел собаку, купил новую квартиру, начал часто летать в командировки или серьезно занялся своим здоровьем. И предложить ему товары и услуги, максимально отвечающие его актуальным потребностям.
Что дает анализ сторонних данных о покупках при поиске ЦА
Основная проблема First и Second Party Data — их ограниченность и устаревание. Без регулярной ревизии данных компания может годами впустую тратить бюджет. К примеру, рассылая скидки на памперсы женщинам, чьи дети уже давно выросли. Именно такую рекламу недавно вновь получила наша сотрудница, сыну которой исполнилось уже 10 лет.
А еще, опираясь лишь на свою или партнерскую информацию, компания не сможет понять, почему клиент перестал покупать ее товары или услуги. Он нашел альтернативу дешевле? Поменял образ жизни? Или вообще переехал в другой город? От ответа на эти вопросы зависит, что именно и как ему предлагать и предлагать ли вообще.
На помощь приходят постоянно обновляемые Third Party Data. Использование транзакционных данных для уточнения и расширения целевой аудитории позволяет компаниям сосредоточиться на нескольких направлениях.
Создавать персонализированную релевантную рекламу. Она попадает точно в целевую аудиторию и побуждает человека купить рекламируемый продукт. В одном из наших проектов производитель БАДа для похудения искал людей, которые хотят сбросить вес. Изначально ЦА включала в себя женщин, которые приводят себя в форму после рождения ребенка, а также покупателей диетических продуктов, абонементов в спортзал, товаров для спорта и билетов на курорт. Но очевидно, что далеко не все эти люди стремятся стать стройными.
Зато с помощью анализа данных о покупках удалось четко выделить сегмент потребителей, которые с большой вероятностью худеют прямо сейчас. Рекламную кампанию БАДа ориентировали на тех, кто регулярно покупал продукты, разрешенные в самых популярных диетах. В результате:
- Конверсия в нажатие кнопки «где купить» в VK почти втрое превысила показатели programmatic-рекламы и вдвое — конверсию на сайте компании.
- Аудитория, собранная First Data, показала конверсию в нажатие кнопки «где купить» в VK почти в три раза выше конверсии programmatic-рекламы.
Доставлять актуальную рекламу в самый подходящий момент. Например, когда клиент находится в магазине. У First Data есть несколько кейсов, в которых целевая аудитория получала рекламные пуш-сообщения прямо в торговом зале. При продвижении детской косметики ЦА стали активные покупатели бренда и мамы с детьми 0+. А кампанию по продаже марки кофе адресовали поклонникам зернового и растворимого напитка различных брендов.
Как мы вычислили время отправки пушей? Работали с людьми, которые оформляли заказы с самовывозом из определенного магазина. По собранной статистике, покупатели приезжали за товарами примерно через 1 час 10 минут после оформления заказов. Именно в это время им и отправлялись сообщения с предложением купить рекламируемый продукт. В случае с детской косметикой sales uplift по обеим ЦА составил 20%. Для кофе был достигнут ROI 158%.
Возвращать клиентов из оттока и правильно будить «спящих» покупателей. Такие клиенты могут быть заинтересованы в возобновлении покупок, если компания правильно напомнит о себе. Но для этого нужно понимать, какие события происходят в жизни человека сейчас и что может его зацепить. На выручку снова приходят транзакционные данные.
Например, когда компания Askona, предлагающая товары для дома и сна, решила разбудить «спящих» клиентов, в целевую аудиторию кампании вошли те люди из базы оттока, кто в последние три месяца приобретал крупную бытовую технику и мебель. Такие покупки часто связаны с переездом или окончанием ремонта, а в таких ситуациях логично обновить и принадлежности для сна.
Кроме того, рекламные предложения разослали клиентам, которые год назад покупали у любых брендов постельное белье и три года назад — одеяла и подушки. В пилотный месяц максимальная конверсия составила 0,77% при средней в 0,38%.
Находить и привлекать покупателей конкурентов. В кризисном 2022 году в выигрыше оказались те оставшиеся на российском рынке компании, которые смогли вовремя перехватить аудиторию уходящих конкурентов. Именно так поступила компания Colin’s, реализующая повседневную одежду и аксессуары для женщин и мужчин.
С помощью транзакционных данных были оперативно найдены постоянные клиенты таких популярных марок, как Cos, Cropp, Pull&Bear, Bershka, Stradivarius и др. На них запустили графическую и текстово-графическую рекламу, а также поисковый ретаргетинг. Люди, искавшие замену знакомым брендам, переходили на сайт Colin’s и делали покупки. Уровень performance-конверсий в этой кампании оказался в среднем на 12,5% выше конверсии органического трафика. Кроме того, маркетологи Colin’s увидели увеличение среднего чека, хотя активное продвижение пришлось на весну и лето, а стоимость одежды в эти сезоны ниже.
Неожиданные открытия, которые случаются при изучении ЦА
Портрет покупателя любого продукта требует регулярного исследования и уточнения. Без этого бизнес нередко идет на поводу у стереотипов или привычек, упуская возможности для повышения продаж. Вот лишь несколько примеров того, как компании находили неожиданную аудиторию для товара с, казалось бы, очевидным позиционированием.
McDonald's хотел увеличить продажи молочных коктейлей. Новые вкусы и рекламные концепции ориентировали на детей (этот сегмент покупателей считался основным), но без особого эффекта. А затем выяснилось, что 40% коктейлей покупают по утрам одинокие мужчины — чтобы во время долгой дороги на работу «занять» себя чем-то, что даст чувство сытости и что можно держать одной рукой, не рискуя испачкаться. Компания адаптировала рецепты и рекламу десерта под мужскую аудиторию и увидела резкий рост продаж.
Газировки Mountain Dew позиционировались как напитки для активной молодежи, которая увлекается экстремальными видами спорта. Но кофеин в их составе неожиданно пришелся по вкусу геймерам. Обнаружив новый перспективный сегмент аудитории, компания начала:
- выпускать для него специальные тонизирующие продукты;
- создавать целевую рекламу;
- сотрудничать с ассоциациями киберспорта.
Продажи дезодорантов Old Spice взлетели. Это произошло, когда маркетинговую кампанию ориентировали в том числе на женщин, которые, по статистике, покупают до 70% мужской косметики. Эту часть ЦА сразу привлек транслируемый в рекламе образ привлекательного мужчины с чувством юмора.
У First Data была интересная история с сетью фитнес-центров. Компания хотела запустить рекламу своих услуг на людей, которых интересуют ЗОЖ и товары для спорта. Но мы проверяли различные гипотезы и решили посмотреть структуру покупок уже действующих клиентов. С помощью анализа покупок мы выяснили, что они любят фастфуд! Подход к сегментации аудитории в итоге сильно изменили, но зато результаты кампании заметно превзошли ожидания.
Сегодня лучший способ для компании выделиться в потоке рекламных сообщений и вызвать интерес покупателя — это попасть релевантным предложением точно в его персональную потребность.
Это невозможно сделать с помощью социально-демографических характеристик или анализа поисковых запросов. Собственные данные компании о покупательском поведении клиента тоже далеко не всегда дают достаточно информации для создания эффективной рекламы. Зато сторонние транзакционные данные позволяют составить максимально точный портрет покупателя, определить наиболее эффективный канал и время для взаимодействия с ним.
Результат — повышение конверсии на всех этапах воронки, расширение клиентской базы и рост продаж, к которому стремится каждый бизнес.
Хотите рассказать о своем бизнесе или поделиться экспертизой?
В рубрике «Блоги компаний» вы можете бесплатно публиковать статьи о своем бизнесе. Публикации помогут укрепить ваш личный бренд или привлечь внимание партнеров, клиентов, инвесторов.
О чем можно рассказать?
- Обо всем, с чем вы столкнулись лично, например, вышли на новый рынок, нашли неочевидный канал сбыта или придумали, как увеличить продажи в несезон.
- О работе с инструментами, сервисами или технологиями для бизнеса.
Для помощи в подготовке статьи мы сделали телеграм-бот. В нем — рекомендации по содержанию статьи и инструкции по ее оформлению. Следуйте инструкциям, пишите статьи и отправляйте готовые тексты так же в чат-бот.
После короткой проверки ваш материал выходит на сайте Бизнес-секретов, а лучшие статьи мы отправляем на главную страницу медиа.
Ждем ваших историй!
А вы изучаете свою ЦА?