Кейс «Юнистрим»: снизить CPI
в два раза с помощью персонализированной коммуникации и технологий таргетирования

Кампанию запускали на один из сегментов целевой аудитории клиента — специалистов из Средней Азии, которые работают в России и отправляют часть заработанных средств родственникам за рубеж.

Чтобы более детально проработать коммуникацию, мы разбили ЦА на более мелкие группы. Так, отдельно выделяли аудитории граждан, для которых родные города находятся в Узбекистане, Таджикистане и Киргизии. При этом граждане этих стран сейчас находятся в РФ.

Для достижения целей кампании важно было найти подходящие инструменты для показа рекламы выбранному сегменту аудитории. Для этого решили протестировать контекстный таргетинг, таргетинг на похожие аудитории (Look-alike) по базам клиента, таргетинг по географии в пересечении с локальной рекламой, а также таргетинг на подписчиков тематических групп ОК и VK.

Для кампаний с контекстным таргетингом использовали ключевые фразы с указанием денежных переводов и названия страны: «денежные переводы Киргизия», «перевести деньги Узбекистан» и др. Для составления словосочетаний использовали русский язык.

Чтобы найти граждан других стран, временно проживающих на территории РФ, настраивали во всех рекламных кампаниях одновременно локальную рекламу (Москва и Московская область) и таргетинг по георегионам (регионы Средней Азии).

Использовали два формата рекламы: горизонтальное видео и мультиформат.

В качестве креативов выбрали общие баннеры для аудитории из нескольких стран и для каждой диаспоры в отдельности. Персонализированные креативы в мультиформате показали наиболее высокие результаты по количеству установок и их стоимости, поэтому в ходе оптимизации кампании с общими баннерами отключали. Текст на креативах был составлен на русском языке.

Было составлено 5 шаблонов текстов для объявлений с упором на различные преимущества, которые дает приложение. В результате тестирования выявили наиболее эффективный текст — «Скачайте приложение Юнистрим и отправляйте переводы по всему миру с карт любого банка», который использовали далее во всех объявлениях, отключив менее результативные. Текст адаптировали под разные целевые группы пользователей в соответствии с национальной валютой и нюансами данного продукта для разных стран, тем самым повысив персонализированность коммуникации. Также в тексте упоминали страну для перевода денежных средств, например, денежные переводы в Узбекистан.

В начале рекламной кампании протестировали несколько моделей оплаты рекламы: CPC, CPM и CPI. Наиболее эффективной оказалась оплата за установку приложения. В рамках ее правил выставляется фиксированная оплата за установку, а система обучается на основании тех, кто сделал целевое действие.

Разнообразие технологий таргетирования и машинное обучение позволяют современному рекламодателю «отойти» от привычного запуска объявлений по возрасту, полу и географии, как это было характерно для таргетированной рекламы еще несколько лет назад. При запуске кампании мы предоставили максимальную свободу для обучения алгоритмов рекламной платформы, что дало оптимальный результат по количеству установок и их стоимости.

Кампания по продвижению приложения «Юнистрим Денежные переводы» с помощью платформы myTarget показала высокие результаты, которые удалось достичь благодаря персонализации коммуникации, оптимизации по модели оплаты и точному поиску специального сегмента целевой аудитории с помощью инструментов таргетирования — контекстный таргетинг, таргетинг на похожие аудитории и таргетинг по географии в пересечении с локальной рекламой, а также таргетинг на подписчиков тематических групп в соцсетях.

В результате получили установки приложения за 48 рублей, что оказалось ниже планируемого показателя на 52% (KPI по CPI = 100 рублей), а в некоторые периоды рекламной кампании конверсия в установку доходила в среднем до 32,7% в неделю. Также кампания показала высокие результаты по привлечению лояльной аудитории — 23% пользователей, которых привлекли с помощью рекламы, стали регулярно совершать переводы через приложение «Юнистрим Денежные переводы».