Кейс Мобио
и билайн

Шаг 1. Сбор данных пользователей

Первым делом команда собрала аудитории для запуска кампаний повторного привлечения в VK Рекламе, Яндекс Директ, Hybe и RevX по данным из Appsflyer о событиях, которые совершались пользователями ранее в мобильном приложении клиента. По нашему опыту, такие аудитории лучше всего отрабатывают и первоначально мы тестируем большое количество разных креативных подходов с таргетом на эти аудитории. При сборе и тестировании аудиторий заметили одну особенность: лучшие показатели в VK демонстрировала кампания с внутренней аудиторией без дополнительных ограничений

Шаг 2. Тестируем креативы смело

Следующим шагом мы запустили ряд рекламных кампаний, групп и объявлений с небольшими тестовыми бюджетами для получения первичных результатов для анализа. Благодаря низкой стоимости действия для тестов нам не надо было тратить большое количество денег на каждую рекламную кампанию. Кампании повторного привлечения в Яндексе были запущены как на поиске, так и в рекламной сети.
После проведения первичных тестов были отключены самые неэффективные кампании повторного привлечения. В кампаниях, в которых были получены целевые действия, мы провели оптимизацию по всем срезам, исходя из возможности рекламных систем: ГЕО, соц-дем, ключевые слова, места размещения. Дополнительно хочется отметить, что после неудачных тестов креативы отправлялись на доработку и загружались заново на другие аудитории/таргетинги

Шаг 3. Осталось чуть-чуть…

На горизонте первого месяца все оптимизированные рекламные кампании достигли ключевых показателей эффективности клиента. Далее наша задача заключалась в масштабировании кампаний, при этом удерживая цены за действие и коэффициент удержания в рамках плановых показателей. Для этого мы увеличили производство креативов и использовали их для масштабирования кампаний, проводя ротацию выгоревших креативов. Приходилось совершать сложные оптимизационные действия, чтобы удерживать показатели эффективности сразу по двум событиям. Так как коэффициент удержания отслеживается в течение более чем одного месяца и предугадать результаты невозможно, мы стали выводить ежедневные прогнозные показатели в наши оптимизационные панели управления и в соответствии с ними оптимизировать рекламные кампании и масштабировать их

Шаг 1. Стандарт против смелости! Что победит?

На Appnext запустили три варианта иконок, которые, по нашему мнению, обещали наибольший потенциал. В результате стандартная иконка из магазина приложений показала лучший результат, так как она более узнаваема для пользователей. Тем не менее, в различных сценариях это может быть не так, поэтому важно тестировать разные варианты

Шаг 2. Регулирование ставок – стратегия, которая работает!

В начале мы не особо регулировали ставки по площадкам, чтобы определить, откуда идет наиболее релевантный трафик. Затем мы оставляли те площадки, которые удовлетворяли показатели эффективности, и снижали ставки для тех, кто не соответствовал требуемым показателям

Шаг 3. Максимум трафика по минимальной цене!

Также были запущены рекламные кампании на устройствах Huawei с применением двух основных подходов: стандартные рекламные размещения и поисковая реклама.В случае стандартных размещений мы сконцентрировались на эффективном регулировании ставок, чтобы получить необходимый объем трафика по наиболее выгодной цене. Что касается поисковой рекламы, по просьбе клиента, мы избегали использования брендовых ключевых слов, чтобы не снижать органический трафик. Вместо этого мы работали с отдельными ключевыми словами, устанавливая оптимальные ставки для каждого из них