Період просування: 11.08.2021 — 23.02.2022.
Регіон просування: Україна.
Послуга: РРС.
Команда проєкту: Ілля Стрижак, Middle PPC Specialist; Юлія Латіна, Junior PPC Specialist; Євген Кадук, PPC Tech Lead at Enterprise Department; Мурагер Шаріпов, Senior Project Manager; Юрій Грузинський, Head of Enterprise Department.
Хто клієнт
Prom.ua — найбільший маркетплейс України, де продаються понад 100 млн товарів від тисяч підприємців з усієї країни. На Промі кожен покупець може знайти потрібний товар — від зубної щітки до культиватора городу. А підприємці можуть продавати товари в каталозі маркетплейса, на сайті, створеному на платформі Прому, і в мобільному застосунку «Prom.ua» для покупців.
У цьому кейсі ми розглядатимемо роботу тільки з мобільним застосунком Prom.ua. Щомісяця застосунок завантажують 250к+ разів і користуються ним понад 1,5 мільйона людей. Згідно з даними SimilarWeb, у категорії Shopping застосунок посідає 1 місце в Україні.
Цілі просування
Колеги з Prom.ua до нас звернулися із завданням просування свого мобільного застосунку через Facebook.
Цілі:
- збільшити кількість установок застосунку з Facebook і зменшити їхню вартість (CPI);
- зменшити CPA у retention-кампаніях Facebook.
Завдання, яке перед нами поставили, було не простим насамперед через те, що Facebook-акаунт вже був добре налаштований командою фахівців Prom.ua. Тому нам довелося добряче покопатися, щоб знайти точки зростання для застосунку.
Дії команди
1. Під час роботи з обліковим записом, було виявлено першу проблему в налаштуваннях: у більшості кампаній у таргеті було вказано версію Android 8.1 і вище.
При цьому додаток доступний на версіях Android від 5-ої. Відповідно ми упускали користувачів з 5.0 по 8.1 версій Android. Згідно з даними AppBrain це близько 14% користувачів, яких нам вдалося додатково охопити після внесення змін.
2. Наступним кроком ми додали в усі групи поділ на жіночі та чоловічі товари, оскільки до цього його не було. Після такого поділу в нашої команди з’явилася можливість писати більш інформативні тексти оголошень для кожної з аудиторій, що впливало на кількість транзакцій та їхню вартість.
3. У retention-кампаніях, які вже налаштовані в акаунті, у виключених аудиторіях були покупці тільки за останні 10 днів. Це означає, що користувач зробив покупку і вже через 10 днів на нього знову таргетувалися і пропонували зробити повторну покупку. Але, в середньому, один покупець робить одне замовлення на місяць, а вікно повторної покупки в Prom.ua становить 30 днів (згідно з внутрішньою статистикою компанії). Тому ми збільшили обсяг виключення до 28 днів. Так користувач застосунку бачив рекламу товарів за два дні до того, як він і збирався зробити покупку.
4. У деяких групах не було діючих оголошень. Мабуть, у процесі роботи та оптимізації акаунта були проведені стопи деяких оголошень і не зроблені їм заміни. Ми перевірили весь акаунт і в кожній групі додали щонайменше по два оголошення — це дає змогу Facebook проводити оцінку оголошень і обирати найефективніше.
5. У більшості груп були слабо підібрані інтереси. Ми розширили їх релевантними, чим збільшили обсяг аудиторії для показу оголошень.
6. У групах, орієнтованих на продаж товарів (наприклад, одяг), ми замість одного банера додали слайд-шоу з кількома ракурсами одного і того ж товару.
Крім заміни формату оголошень також ми додали на всі зображення ціни товарів.
7. Разом із командою Prom.ua ми стали змінювати креативи не рідше, ніж раз на 4-6 тижнів.
8. У процесі опрацювання акаунта ми також виявили, що була вказана єдина ставка за CPA, без поділу за категоріями товарів. Ми провели аналіз допустимих ставок за кожною вертикаллю і змінили їх індивідуально для кожної категорії товарів.
Атрибуція як ключ до вирішення задачі зі зростання додатка
Атрибуція в кампаніях для просування застосунків — один із найважливіших аспектів роботи, який часто ігнорується. Проблема в тому, що немає єдиного правильного для всіх бізнесів варіанту. Він має бути підібраний оптимально залежно від бізнес-моделі та завдань клієнта.
У застосунку Prom.ua модель атрибуції відрізнялася в різних кампаніях і групах. Через це одна й та сама конверсія могла враховуватися кілька разів у різні групи. Це заважало алгоритмам машинного навчання Facebook правильно оптимізувати кампанії.
Ми проаналізували стандартний шлях користувача і прийшли до однієї стандартної атрибуції в усьому акаунті — 1 день після кліка або 1 день після перегляду.
Більше за темою: «Як за рік втричі збільшити кількість трансакцій через застосунок — кейс PPC для COMFY».
Результати просування
Нам вдалося досягти зростання кількості інсталів мобільного застосунку Prom.ua на 52%. При цьому вартість установки (CPI) у нас знизилася на 10%.
Завдяки retention-кампаніям усередині програми вдалося знизити вартість транзакції (CPA) на 28% (згідно з даними Facebook).
Висновки
Підсумуємо всі дії, які провела команда Netpeak для зростання мобільного додатку Prom.ua:
- Отримали 14% нової аудиторії шляхом розширення охоплення користувачів з 5.0 до 8.1 і вище версій Android.
- Додали поділ на жіночу та чоловічу аудиторію, що дало змогу робити більш персоналізовані оголошення.
- Збільшили обсяг виключення аудиторії до 28 днів у retention-кампаніях.
- Додали в кожну групу по 2 оголошення, щоб Facebook-акаунт міг правильно оптимізувати, вибираючи найбільш ефективне оголошення.
- Розширили інтереси в кожній групі, чим збільшили обсяг аудиторії для показу оголошень.
- Додали слайд-шоу і ціни на кожен товар, у групах орієнтованих на продаж товарів, замість банерів
- Поставили на потік процес із заміни креативів — оптимально раз на 4-6 тижнів.
- Розділили допустимі ставки за CPA індивідуально для кожної категорії товарів, після проведення аналізу.
- Налаштували правильно атрибуцію, підібравши єдину модель для всіх кампаній і груп в акаунті.
Свіжі
Як зробити аналіз посилальної маси конкурентів
Покрокове керівництво з аналізу посилань конкурентів. Як знайти конкурентів у своїй ніші? Як дізнатися посилання конкурентів? Як розробити посилальну стратегію?
Як працювати з Measurement Protocol в Google Analytics 4
Як відправляти дані з вашої CRM/ERP системи безпосередньо в Google Analytics через HTTP-запити? Пояснюємо, наводимо приклад та оптимізуємо передачу даних
Як створити SEO-текст за допомогою AI. Поради від практиків і робочі промпти
Google «не любить» контент, що згенерований AI. Чули таку пересторогу? Але за правильної генерації штучні тексти можуть працювати на SEO