DCO (Dynamic creative optimization) стремительными темпами набирает обороты, зарекомендовав себя как эффективный инструмент programmatic. Его появление закономерно на фоне глобальной персонализации и желании быть ближе к клиенту. В этой статье мы рассмотрим, как DCO справляется со своими задачами и влияет на Lifetime Value.
Предпосылки и задачи
По одну сторону ринга стоят бренды, основной целью которых является увеличение роста продаж своего товара. При этом ресурсы компаний, как физические, так и финансовые, не всегда позволяют выстраивать индивидуальный диалог с каждым. На это влияет обилие продуктов, акций и рекламных кампаний, которые удобнее и дешевле сделать стандартизированными на определённую группу лиц.
С другой стороны, есть пользователи, которые находятся в условиях информационного перенасыщения. Они устали от огромного потока бесполезных для них рекламных сообщений. Возникает негативная реакция и отторжение вместо ожидаемой брендами лояльности и принятия. Это приводит или к рассеянному вниманию, или к тотальной блокировке рекламы. По последним данным агентства Deloitte, 37% пользователей в России прибегают к услугам блокировщиков.
Продвижение медцентров и клиник: три кейса о SEO, TikTok и Instagram*
Как получить измеримые результаты в фарммаркетинге.
Показываем на примерах →
Спецпроект
Тем не менее 41% тех, кто заблокировал рекламу, готовы её воспринимать, если бренды сделают её менее навязчивой (читай: более полезной и информативной), а 90% готовы покупать у брендов, которые будут использовать персонализированный подход. И между тем, согласно всё тем же исследованиям, рост выручки увеличивался до 10% у предпринимателей, которые выбрали стратегию персонализированных сообщений.
DCO позволило улучшить ситуацию и решить два главных вопроса.
1) Снизить уровень раздражения пользователя и увеличить вовлечённость в просмотр рекламного сообщения.
2) Увеличить рост выручки брендов за счёт попадания в потребности потребителя (или пользователя / или целевой аудитории).
Как это работает?
Первые, кто придумал и начал реализовывать данную модель, — это ecommerce. Так как товарный ряд довольно большой — финансово нецелесообразно делать баннер под каждую товарную позицию или хотя бы направление. Поэтому решение показывать пользователю на странице с товаром, который он смотрит, сопутствующую или похожую продукцию стало неплохим выходом для стимулирования потребительского спроса.
Сейчас эта модель эволюционировала и проникла в другие отрасли. Пока пользователь двигается по воронке продаж, он может получать адаптированные креативы на разных этапах: от простого имиджевого баннера, который меняется в зависимости от времени года, погодных условий за окном или времени дня, до адресных историй. Например, оценивая контекст страницы, на которой находится баннер, можно показывать разные сообщения. Опираясь на то, какие действия пользователь совершал, мы можем менять кнопки и подобные элементы. Наглядно это видно на примере:
В первом случае на баннере изменился пейзаж, подстраиваясь под локацию пользователя. Во втором случае мы видим и новый пейзаж, и содержание кнопки (а впоследствии и ссылки) в зависимости от того, на каком этапе поиска информации о товаре находится наш «потенциальный» клиент.
С точки зрения непосредственно реализации, изготовление такого типа баннеров требует строго соблюдения технических требований. Поэтому пока технология не подходит для интерактивных баннеров. Ещё один нюанс — это особенности автоматической сборки. Обязательным условием для успешной работы является нахождение всех компонентов кода баннера на стороне платформы MS. Если код баннера физически будет размещен у партнёров, возможность изменять его составляющие (фон, кнопку, текст) пропадёт. Ну и в заключение: DCO требует больших охватов. Несколько элементов баннера могут образовывать множество комбинаций. Чтобы оценить эффективность каждого набора нужно открутить репрезентативный объём показов. И чем больше возможных комбинаций, тем больший объём нужен
А что таргетинг?
Естественно, DCO не имело бы никакого значения без хорошо выстроенного таргетинга. Создать динамический креатив — это лишь одна часть условия для достижения эффекта. Важно понять, кому и как его показать, чтобы история сработала.
Если мы говорим о ecommerce, то аналитика здесь была всегда исключительно продуктовая. Мы показываем альтернативные, сопутствующие товары, либо иную продукцию, на основе выбора пользователей с аналогичным потребительским поведением. Обычно это функция зависит от времени, которое пользователю необходимо для принятия решения. Например, если пользователь выбирал телефон и не сконвертировался, то показывать ему через месяц телефон конкурирующих брендов смысла нет (скорее всего он уже купил его в другом месте), но можно показать сопутствующие товары. Или если пользователь уже что-то у вас покупал, то можно показать ему продукцию той же ценовой категории.
С медийными размещениями немного сложнее. Здесь можно также анализировать first party data, собирая данные о том, как пользователь вёл себя на сайте. Но есть ещё много других сопутствующих параметров: гео, времена года, температура, данные внешних DMP, интересы, контекст страницы, на которой человек находится и другие.
Для иллюстрации есть хороший пример: автопроизводителем была поставлена задача найти пользователя на определённом этапе воронки продаж. Из вводных данных только возрастная группа пользователей в рамках определённого гео, интересующихся покупкой автомобиля. Можно пойти коротким путём: брать всех интересующихся покупкой авто и сделать «лёгкую» игру с креативами (например, менять модели и цвет). А можно усложнить процесс, но добиться увеличения конверсий.
Собираем пользователей, которые максимально вовлечены в выбор автомобиля и знакомятся с определёнными его качествами, и показываем релевантный контент. Например, человек читает информацию о панорамных крышах, и в это время возникает баннер с указанием того, что у данной модели есть панорамная крыша и предложением записаться на тест-драйв. Таким образом, мы попадаем в узкий интерес, одновременно повышая результативность рекламной кампании. В данном конкретном случае такой подход увеличил конверсионность в 15 раз по сравнению с более широкой группой интересов.
Этот процесс, безусловно, рабочий, но в тоже время технически сложный и трудозатратный. Чтобы отойти от общепринятых систематизаций и расширить воронку, необходим более глубокий анализ. Компании MediaSniper в этом помогает инструмент внутренней разработки «Аудиторная призма». Все данные в рамках одного интереса (например, покупка автомобиля) анализируются и разбиваются на дополнительные срезы: по активности в сети, по взаимодействию с рекламой, по совершаемым действиям, по ценности пользователя и другим критериям. Анализируя поведение пользователя, мы получаем огромное количество подобных атрибутов и более 60 тысяч их сочетаний. Далее можно отследить, как те или иные комбинации восприимчивы к различным типам креативов. Если коротко, это позволяет выявлять влияние более узких интересов в рамках титульного.
Мы видим на рисунке, как сам по себе интерес «Любители космонавтики» менее эффективен, чем, например, отдельно взятая позиция «Онлайн менее двух часов в городах с населением 100+». То есть мы уже можем не распылять своё внимание и финансы на всех пользователей, а показать адресный креатив конкретным узким сегментам.
В качестве ремарки к вышесказанному хочется добавить, что этот инструмент решает конкретные задачи, и, как и любой другой, хорош для определённых целей. Поэтому, выбирая, идти по этому пути или нет, имеет смысл оценить целесообразность использования глубинного таргетинга для вашей рекламной кампании.
Какие ещё вещи влияют на работу с DCO?
Кастомизация заключается не только в DCO, но и во множестве других нюансов. Необходимо тщательно продумывать, что именно и кому показывать, то есть посыл баннера должен соответствовать аудитории, на которую вы его транслируете. К примеру, если клиент интересуется автомобилями класса А, не имеет смысла показывать ему кроссоверы.
Второй нюанс: даже несмотря на то, что DCO позволяет не изготавливать сто вариантов баннеров для каждого интереса, совершенно не значит, что нужно забыть о продающем call to action. Даже здесь лучше анализировать свою аудиторию постепенно и наблюдать, как работают наши креативы. Выделите несколько групп пользователей, протестируйте на них материал, посмотрите, как они будут откликаться. А дальше можно масштабировать на разные продукты и кампании.
Ну и, конечно, стремиться к тому, чтобы на индивидуальных креативах кастомизация не заканчивалась и клик на баннер приводил на страницу сайта с персональными предложениями. Стоит запоминать предыдущий выбор пользователей, рекомендовать товары и услуги на основании его личной истории взаимодействия с вами. Так поступают такие известные гиганты, как, например, Amazon, который половину посадочной страницы посвятил вашим последним покупкам, тому, что вы смотрели давно и это осталось в рамках долгосрочного интереса, или тому, что выбрали люди похожие на вас. Поэтому, если мы пошли в направлении индивидуального подхода, то нужно идти до конца. Иначе все наши действия во многом теряют смысл, и пользователь почувствует себя обманутым. Да, это сложная и кропотливая работа, но, к счастью, отдача может дать значительное преимущество в конкурентной борьбе.
Резюме
В качестве заключения повторим ещё раз положительные и отрицательные стороны инструмента.
Плюсы.
- Позволяет подстроится под интересы пользователя, увеличивая его лояльность и вовлечённость.
- Даёт возможность вести пользователя по воронке продаж, транслируя релевантный контент в зависимости от того, на каком этапе принятия решения о покупке он сейчас находится.
- Заметно увеличивает число конверсий.
- В сочетании с инструментами настройки узкого таргетинга даёт высокую эффективность.
Минусы.
- Не подходит для небольших рекламных кампаний, потому что требует большого объёма показов для анализа эффективности различных вариаций креатива.
- Не подходит для интерактивных баннеров, так как существует макет креатива, позволяющий использовать сменный элементы.
- Можно реализовать только при условии нахождения всех элементов баннера в рамках платформы MS.
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.
Источник: