Клиенты возвращались, но «реанимировать» ушедших заказчиков оказалось в 2 раза дороже, чем привлекать новых.
Гипотеза: возвращать ушедших заказчиков дешевле, чем привлекать новых. Тестирует YouDo
Результат
На 4,79% больше заказчиков вернулось благодаря реактивации по сравнению с контрольной группойСтоимость задания (CPA), созданного вернувшимся пользователем, оказалась в два раза выше, чем стоимость задания от нового заказчика
17 октября 2022
В YouDo проверили гипотезу: предположили, что вернуть ушедшего заказчика будет дешевле, чем привлечь нового.
Для коммуникации использовали рекламу в «Яндексе», Google, VK, myTarget, Facebook*, Instagram*, TikTok, а также директ-маркетинг. И хотя реактивационная кампания возвращала клиентов, «реанимировать» ушедших заказчиков оказалось в два раза дороже, чем привлекать новых.
Ex-CMO YouDo Владимир Висков подробно рассказал, как проводили реактивационные кампании, рассчитали их инкрементальный эффект и чем объясняют полученный результат.
Почему решили тестировать гипотезу
Компания зарабатывает благодаря исполнителям: они платят за возможность откликнуться на задание. Одна из важных задач маркетинга — привлекать заказчиков. Чем больше заданий, тем больше откликов от исполнителей.
Поэтому команда искала новые способы привлечь заказчиков в сервис и сделать это дешевле — так появилась идея вернуть ушедших клиентов. Они уже знакомы с брендом, а, значит, знают продукт и конверсия в созданное задание должна быть выше среднего — это снизит стоимость привлечения клиента. Кроме того, сервису 10 лет: на момент тестирования гипотезы уже была база из 7 млн заказчиков, часть из которых какое-то время не возвращалась.
Как сформулировали гипотезу и выбрали аудиторию
Гипотеза. Если таргетировать рекламу на ушедших заказчиков, то часть старых клиентов вернется, а стоимость созданных ими заданий будет ниже, чем стоимость заданий нового пользователя.
По какой метрике оценивали результат. Результаты оценивали по стоимости задания, созданного уникальным пользователем, — CPA (cost per action).
Дополнительно смотрели на прокси-метрику — узнаваемость бренда (brand awareness). Это позволило понять, замечали ли пользователи рекламную коммуникацию, и убедиться, что команда правильно работает на верхнем уровне воронки.
Как выбрали аудиторию. Чтобы протестировать гипотезу, отобрали пользователей, которые:
- Зарегистрировались в 2018 или 2019 году и создали более одного задания до конца 2020 года. В это время аудитория YouDo значительно выросла за счет рекламы на региональном ТВ и других медийных активностей. Поэтому в выборку попало достаточно пользователей, чтобы проверить гипотезу.
- Не создавали новые задания в 2021 году.
Из этих клиентов случайным образом выбрали равное количество заказчиков для тестовой и контрольной группы. Выборки хватало для достоверных результатов. Для чистоты эксперимента обе группы пользователей исключили из остальной действующей рекламы.
Какие каналы продвижения задействовали
Использовали несколько типов кампаний:
- brandformance-кампании, чтобы охватить как можно больше пользователей и напомнить им о бренде;
- performance-кампании, чтобы мотивировать клиентов создать задание (запускались после brandformance-кампаний);
- email-рассылки и пуш-уведомления (рассылались одновременно с brandformance- и performance-рекламой).
Для brandformance- и performance-рекламы использовали «Яндекс», Google (рекламу в YouTube и КМС), VK, myTarget, Facebook*, Instagram*, TikTok.
Brandformance-кампании. Сначала бренд напоминал о себе с помощью охватной рекламы:
Видеокреатив для brandformance-кампании
На одной рекламной площадке человек видел объявление не больше трех раз — по внутренним исследованиям компании, это наиболее эффективная частота, чтобы повысить узнаваемость бренда.
Performance-кампании. Через месяц brandformance-кампании остановили и запустили рекламу с призывом создать задание:
Пример креатива для performance-рекламы
Email-рассылки и пуш-уведомления. Одновременно с brandformance- и performance-кампаниями была запущена цепочка директ-маркетинга из трех email-писем и четырех пушей — в сообщениях использовали разные задания: помощь с ремонтом, уборкой, изучением английского и пр.
Email-рассылка с темой «? Как меняется жизнь с YouDo. Сравним?»
Email-рассылка с темой «⏳ Как сэкономить 8 лет жизни?»
Как понимали, что реактивационная кампания повлияла на изменение ключевой метрики
Для оценки результата не использовали какую-то определенную модель атрибуции и не оценивали влияние каждого канала по отдельности.
В рамках гипотезы хотели понять, будет ли ушедшая аудитория реагировать на весь комплекс продвижения — поэтому оценивали влияние на тестовую группу всех запущенных каналов в совокупности. Далее расскажем о способе расчета.
Как измерили влияние реактивационных кампаний на CPA
Важно было оценить инкрементальный прирост: понять, действительно ли кампании с таргетингом на старую базу повлияли на то, что заказчик вернулся (или он вернулся бы и без дополнительного «подогрева»). Поэтому стоимость созданного заказа рассчитывали не по всей тестовой группе, а по разнице между тестовой и контрольной:
- Сначала получили количество заданий, созданных тестовой группой, и количество заданий, созданных контрольной.
- Первое вычли из второго и получили количество дополнительных заданий, которые создала тестовая группа.
- Рассчитали CPA: поделили бюджет всей реактивационной кампании на количество дополнительных заданий тестовой группы.
Таким образом, итоговая стоимость созданного задания CPA учитывала только дополнительные задания, которые создала тестовая группа. Это исключило возможность переоценить влияние реактивационных кампаний на результат.
Какие метрики получили по итогу тестирования гипотезы
Благодаря реактивационным кампаниям на 4,79% больше заказчиков из тестовой группы создали хотя бы одно задание по сравнению с контрольной группой:
-
+ 4,79 %прирост заказчиков, создавших хотя бы одно задание благодаря реактивации
-
+ 2,2 %прирост выручки
-
в 2 разавыше CPA у вернувшегося клиента, чем у нового
Часть пользователей вернулась благодаря реактивации, но возвращать таких клиентов оказалось дороже — их CPA в два раза выше, чем CPA нового пользователя. Поэтому гипотеза подтвердилась частично.
Результаты brandformance- и performance-рекламы: распределение бюджета и количества кликов по каналам
Из всего бюджета на онлайн-продвижение 48% потратили на brandformance-рекламу, 52% — на performance-рекламу.
Распределение бюджета и кликов по каналам в рамках brandformance-кампании
Рекламный кабинет
Расход
Клики на рекламные объявления
«Яндекс»
28,65%
5,45%
myTarget
15,80%
10,33%
Google
42,87%
82,84%
TikTok
1,46%
0,45%
FB
11,21%
0,93%
Распределение бюджета и кликов по каналам в рамках performance-кампании
Система
Расход
Клики на рекламные объявления
«Яндекс»
37,37%
72,12%
myTarget
4,79%
12,19%
VK
20,82%
6,69%
Google
12,65%
2,97%
TikTok
0,62%
0,24%
FB
23,75%
5,79%
Результаты email-рассылок и пушей
Всего было отправлено три email-рассылки. Их получили не все участники тестовой группы, а только 66%: у остальных не было email или подписки на маркетинговые уведомления. Средний open rate — 12,8%, что в два раза ниже среднего значения по всем маркетинговым рассылкам (обычно open rate — около 25%).
Также были отправлены четыре пуша со средней доставляемостью 50%.
Какую дополнительную выгоду получили: повысилась узнаваемость бренда, а часть заказчиков вернулась в роли исполнителей
Команда проводила опрос о знании бренда до и после эксперимента. У пользователей из тестовой группы этот показатель вырос на 12 п.п.
Узнаваемость бренда важна для бизнеса: когда у клиентов возникает потребность найти исполнителя, они сразу вспоминают название компании и благодаря этому возвращаются. Часть заказчиков действительно вернулась спустя полгода после проверки гипотезы.
Кроме того, некоторые заказчики активизировались в роли исполнителей. Такое поведение характерно для всех рекламных кампаний.
Почему возвращать старых заказчиков вышло дороже, чем привлекать новых
Стоимость клика и показа рекламного объявления оказалась выше на 30–40%
1. Из-за высокой цены на аукционе стоимость клика и показа рекламного объявления оказалась выше на 30–40%. Аудитория была довольно узкой, а чем уже аудитория в рекламных системах, тем дороже показ или клик.
2. Open rate email-рассылок получился ниже, чем планировали. А процент отписок превысил стандартные 0,3–0,4% более чем в 3 раза и составил ~1,5%. Самый высокий процент отписок был у первого письма — 1,8.
Ухудшение показателей связали с тем, что люди не ожидали писем от бренда после долгого перерыва.
3. На результат могло повлиять неудачное время запуска. В ноябре рынок завален предложениями в честь «черной пятницы», а в декабре все готовятся к Новому году — поэтому рекламу хуже замечают. Кроме того, повышенная конкуренция в каналах могла повысить ставки на рекламных аукционах.
Какие выводы сделали и что планируют улучшить
- Поскольку аудитория возвращалась благодаря реактивации, стоит и дальше пробовать ее «реанимировать». Но в следующий раз лучше использовать только инструменты директ-маркетинга — они дешевле. А рекламные кабинеты эффективнее работают для привлечения новой аудитории.
- Для реактивации планируют подключить SMS-канал — это позволит «дотянуться» до большего количества пользователей и, скорее всего, обойдется дешевле, чем brandformance- или performance-реклама.
- Стоимость тестирования гипотезы должна быть небольшой. Команда хотела с высокой вероятностью «дотянуться» до каждого пользователя, поэтому потратила значительный бюджет.
- Лучше разделять аудиторию на более узкие сегменты и персонализировать предложения. В дальнейшем планируется сегментировать базу по категориям заданий и под эти сегменты создать цепочки писем. Это может повысить конверсию креативов во всех каналах и в результате снизить стоимость созданного задания.
* Принадлежит Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории России.