Powrót do szkoły w erze big data, czyli targetowanie mailingów oparte na danych

Przygotowanie dziecka do rozpoczęcia roku szkolnego to sierpniowy rytuał w domach uczniów i przedszkolaków. Wyprawka, plecak, podręczniki, ubrania, strój na WF, obuwie zmienne – produkty, które sprzedają się w tym okresie jak świeże bułeczki, można mnożyć bez końca. To, co dla rodziców stanowi źródło wydatków i niejednokrotnie wielu godzin spędzonych na poszukiwaniach, dla marketerów jest jedną z kilku okazji w roku do wyraźnego podniesienia słupków sprzedaży. Ale żeby tak się stało, należy prowadzoną kampanię Back To School skierować do właściwych osób. Dziś chcemy zaprezentować jak przed rozpoczęciem roku szkolnego stargetowaliśmy kampanie skierowane do kilku różnych grup odbiorców.

Podstawową grupą docelową, do której adresowaliśmy wszystkie kampanie, był w tym wypadku parenting. Jednak szeroki i zróżnicowany asortyment szkolno-przedszkolny, który sprzedają nasi klienci, wymagał tego, by z tej grupy wydzielić kilka mniejszych. Nie można wrzucić do jednego worka rodziców dzieci kilkuletnich i rodziców nastolatków. Różnica kilku czy kilkunastu lat powoduje przecież, że potrzeby najmłodszych dzieci są diametralnie różne od potrzeb młodzieży. Posegmentowaliśmy zatem ogólną bazę parentingową na mniejsze podgrupy, do których prowadziliśmy wysyłkę:

• rodzice dzieci w wieku do 3 lat,
• rodzice przedszkolaków i uczniów podstawówek,
• rodzice gimnazjalistów (bieżący rok szkolny jest ostatnim, w którym mamy do czynienia z gimnazjalistami) i uczniów szkół ponadgimnazjalnych.

Weryfikacji i dodatkowej segmentacji dokonaliśmy dzięki danym zgromadzonym w ramach wcześniejszych działań, prowadzonych z wykorzystaniem Data Driven Mailingu. DDM jest systemem zautomatyzowanego doboru grupy docelowej, który pozwala podzielić ją na mniejsze podgrupy, według szeregu różnych cech. Cechy te dobierane są – w przypadku kampanii stricte sprzedażowych – głównie pod kątem intencji zakupowych. Informacje o użytkownikach, które zebraliśmy w ramach prowadzonych wcześniej kampanii, wzbogaciliśmy informacjami z DMP (platformy zarządzania danymi) o codziennej aktywności internautów w sieci. Dzięki takiej korelacji danych behawioralnych z historią przeprowadzonych na tej bazie kampanii mailingowych mogliśmy bardzo precyzyjnie określić, jak osoba posługująca się konkretnym adresem e-mail, w tym wypadku rodzic dziecka, zareaguje na konkretny komunikat reklamowy.

Jak dotarliśmy do rodziców dzieci w określonym przedziale wiekowym?

Podstawowym zadaniem było określenie, w jakim wieku jest dziecko konkretnego posiadacza adresu e-mail. Te informacje pozyskaliśmy z historycznych danych o mailingach, przeprowadzanych w kategorii parenting. Sprawdziliśmy więc, czy odbiorcy reagowali na kreacje prezentujące produkty przeznaczone dla niemowląt, przedszkolaków czy dzieci w wieku szkolnym bądź nastolatków. Na podstawie kilkunastu wcześniejszych wysyłek z dużą dokładnością określiliśmy przedział wiekowy dzieci subskrybentów. Poleganie na pojedynczej wysyłce niesie ze sobą ryzyko wzięcia pod uwagę przypadkowych czy nieintencjonalnych kliknięć, dlatego przeanalizowaliśmy większą ich liczbę, minimalizując w ten sposób ryzyko. Takie jest właśnie założenie Data Driven Mailingu – maksymalizacja konwersji poprzez eliminację nieprzewidywalności targetu. Żaden reklamodawca nie chce przecież pozostawiać efektów kampanii i potencjalnego zysku ślepemu losowi.

Kolejnym zabiegiem, który przeprowadziliśmy w celu określenia wieku dzieci, była analiza fraz wpisywanych przez rodziców, podczas zakupów online, w wyszukiwarkę współpracującego z nami serwisu cashbackowego. Operacja ta została przeprowadzona na adresach zapisanych do bazy Zrabatowani.pl i objęła kilkadziesiąt tysięcy rekordów.

Gorsze wyniki to czasem DOBRA wiadomość!

Tym sposobem do grupy posiadającej najmłodsze dzieci przyporządkowaliśmy wyszukiwania związane z:

• noworodkami,
• wózkami dziecięcymi,
• łóżeczkami,
• pieluchami,
• odzieżą, zabawkami, akcesoriami dla niemowląt.

Dla starszej grupy słowa klucze skupiały się wokół:

• wyprawki szkolnej i przedszkolnej,
• obuwia zmiennego,
• plecaków i tornistrów,
• strojów sportowych na WF,
• podręczników szkolnych.

W jeszcze starszej grupie dominowały frazy związane z:

• podręcznikami do gimnazjum i szkół ponadgimnazjalnych,
• akcesoriami, obuwiem i odzieżą młodzieżową,
• maturą,
• studniówką.

Jak wzbogaciliśmy te dane, maksymalizując konwersję?

Dzięki wyżej wymienionym informacjom posegmentowaliśmy bazę. W jaki sposób jednak wpłynęliśmy na to, by konwersja osiągnęła maksymalny poziom? W zależności od tego, czy dana kreacja Back To School zawierała rabat, kod na darmową dostawę lub inną korzyść, przeanalizowaliśmy historyczne dane o tym, czy komunikowane w innych kampaniach rabaty angażowały odbiorców i wpłynęły znacząco na ich skłonność do zakupów. To pozwoliło zaadresować promocyjne e-maile do tej grupy, która najsilniej reagowała na dodatkowe korzyści.

Dzięki platformie DMP informacje o poszczególnych rekordach wzbogaciliśmy również o takie dane jak wysokość koszyków podczas wcześniejszych zakupów – dzięki temu wyselekcjonowaliśmy segment bazy dla reklamowania produktów marek premium, gdzie nie zawsze argumentem przesądzającym o zakupie jest niska cena. W tym segmencie znalazły się osoby ze średnimi koszykami zakupowymi, przekraczającymi 350 zł. Do określenia tego parametru wykorzystaliśmy także informację o urządzeniach, z jakich korzystają właściciele adresów e-mail i przypisaliśmy do tej grupy osoby korzystające z najnowszych flagowych smartfonów. Data Driven Mailing pozwala również na spersonalizowanie czasu wysyłki do konkretnego adresu zgodnie z historycznymi danymi, kiedy subskrybent najczęściej otwiera maile w swojej skrzynce. Dzięki temu odbiorcy mogli zapoznać się z ofertą dokładnie w tym czasie, kiedy przebywali online, co ma znaczący wpływ na wysokość wskaźnika OR.

Aby jeszcze podnieść współczynnik konwersji, zaproponowaliśmy partnerom, którzy realizowali z nami swoje kampanie Back To School, usługę retargetingu e-mailowego. Kierowaliśmy dodatkową wiadomość e-mail do osób, które weszły na stronę, ale nie dokonały zakupu podczas pierwszej wizyty. Korzystając z retargetingu dynamicznego prezentowaliśmy im oglądane produkty, zachęcając do powrotu na stronę i dokończenia zakupów. Jak możecie przekonać się z poniższych statystyk, dzięki temu działaniu podnieśliśmy liczbę zamówień o dodatkowe 6,6%.

Jakie efekty osiągnęli nasi reklamodawcy?

Liczba wygenerowanych dzięki naszym mailingom zamówień w trakcie dwóch ostatnich tygodni sierpnia przekroczyła 3000 zamówień. Statystyki wysyłek prezentują się następująco:

• całkowity wolumen wysyłek = 1 720 000 adresów
• OR – 16,12% = 277 264 otwarć
• CTR – 31,12% = 86 285 przekierowań
• zamówienia = 2 924
• zamówienia z retargetingu = 193
• razem = 3 117

Podsumowanie

Wyniki kampanii Back To School, którą przeprowadziliśmy w tym roku dla naszych reklamodawców, dowodzą skuteczności targetowania z wykorzystaniem Data Driven Mailingu. Target przestał być nieprzewidywalny – stał się węższy, ale bardziej precyzyjny, dzięki eliminacji najmniej rokujących na konwersję adresów i właściwej segmentacji bazy. Nasi partnerzy, oprócz dochodu wygenerowanego ze zrealizowanych z naszą pomocą zamówień, zwiększyli również rentowność działań, nie wydając lwiej części budżetu na losową wysyłkę do słabo konwertujących baz.

Jeżeli Ty również chcesz przeprowadzić skuteczną kampanię mailingową, skontaktuj się z nami: [email protected]

 

Autor:

Paweł Zasuń
Marketing specialist, INIS