В основе исследования лежит анализ пути пользователя, который строят инверсивно
Исследование отстраивают от совершённого целевого действия с последующим анализом тематик посещённых сайтов. Специалисты Яндекс Рекламы проанализировали, на какие ресурсы заходили пользователи за 30 дней до того, как оформили заявку на кредитную карту.
Граф по семплу аудитории за месяц до совершения конверсии выглядел следующим образом. На графике — путь пользователя по тематикам посещённых сайтов.
Благодаря исследованию удалось выявить дополнительные интересы аудитории, которая совершала конверсии. Например, оказалось, что в течение 30 дней до того, как пользователи отправляли заявку на кредитную карту, они чаще интересовались развлечениями, бизнесом, потребляли новостной контент и посещали сайты ритейлеров.
Провели дополнительный анализ, чтобы выявить динамику интересов и более чёткие аудиторные паттерны прямо перед принятием решения, — для этого рассмотрели последние пять дней до совершения целевого действия.
На графике ниже отражены пользовательские интересы, которые в дальнейшем стали основой для формирования аудиторных гипотез в тестовых кампаниях. Значения от 1 до 5 — дни до отправки формы, проценты — удельный вес от всех проявленных интересов в определённый день.
Заметна закономерность, что интерес к теме финансов увеличивался только перед принятием решения:
Эксперимент проводили в два этапа
Первый этап: активировали аудиторные гипотезы в рамках баннерного размещения в рекламной сети Яндекса
Запускали кампании на аудиторию с подобранными интересами. Особенность размещения: из экспериментальных сегментов полностью исключили интерес к теме «Финансы», чтобы исследовать максимально холодную аудиторию и её взаимодействие с рекламной коммуникацией банка.
Результаты теста сравнивали с рекламной кампанией с аналогичными настройками на целевой сегмент «Финансы».
Результаты и выводы первого этапа
1. Средняя цена за тысячу показов в тестовых группах оказалась на 43 % ниже. Подтвердилась гипотеза, что CPM среди аудитории прямого интереса, за которую рекламодатели из категории «Финансы» конкурируют в большей степени, будет закономерно выше.
2. Показатель CTR у экспериментальной аудитории был либо соизмерим, либо выше, чем у категории «Финансы». Пользователи из тестов кликали на рекламу не менее охотно, чем целевая аудитория.
3. Стоимость целевого действия в части тестовых групп была ниже, чем в контрольных. Лучший результат у тестового сегмента «Посещение магазинов»: CPA ниже на 16 %.
4. Анализ поисковой активности охваченной аудитории (Search Lift) показал следующие результаты:
+2 % — средний прирост поисковых запросов у пользователей из контрольной группы с размещением на сегмент «Финансы».
+32 % — средний прирост поисковых запросов у тестовой аудитории.
Самые высокие результаты и наибольший прирост поисковой активности наблюдался в тестовом сегменте «Бытовая техника и электроника» и среди пользователей, которые посещали офлайн-организации, связанные с этой тематикой.
Второй этап: запустили следующую часть эксперимента с использованием видеоформата
Особенность размещения: в этот раз в рамках таргетинга на тот же список гипотез не исключали пользователей из сегмента «Финансы». Результаты теста сравнивали с рекламной кампанией с аналогичными настройками на целевой сегмент.
Результаты и выводы второго этапа
1. Средняя цена за тысячу показов в тестовых группах была ниже на 5 %.
2. В группе экспериментов средний CTR был выше на 62,5 %, а VTR — на 7 %.
3. Тренд по CPA оказался похожим на тренд, который наблюдался на первом этапе эксперимента. Самая низкая стоимость заявки на банковский продукт была у пользователей из сегмента «Бытовая техника и электроника» и тех, кто посещал офлайн-магазины.
4. Аналогично баннерному размещению Search Lift по тестовым аудиториям был выше как по брендовым, так и по продуктовым запросам:
+7 % — средний прирост поисковых запросов у пользователей из контрольной группы.
+30 % — средний прирост поисковых запросов у тестовой аудитории.
По итогам эксперимента сделали следующие выводы
У исследования Customer Journey Map есть преимущество перед классическим анализом портрета аудитории. Интересы пользователей и их сегменты динамичны. Когда мы проводим ретроспективный анализ портрета аудитории, которая совершила конверсии, её атрибуты и поведение уже изменились. Поэтому данные классического анализа будут не совсем точны и релевантны.
Анализ пути пользователя даёт детально рассмотреть, какой контент потребляла аудитория перед тем, как совершить целевое действие. Инсайты помогают определить те области, где пользователь проводит основное время, пока у него формируется решение о выборе продукта.
