Как использовать поведенческие данные в контекстной и таргетированной рекламе

Поведенческие данные пользователей – ценнейший ресурс для оптимизации контекстной и таргетированной рекламы. Используя информацию о том, как люди взаимодействуют с вашим сайтом или приложением, вы можете создавать более релевантные объявления, повышать CTR и конверсию, а также экономить бюджет. Давайте разберемся, как эффективно применять поведенческие данные на практике.

Сервисы вроде Яндекс.Метрики и Google Analytics – кладезь ценной информации о поведении пользователей. Анализируя эти данные, вы узнаете:

Эти инсайты помогут оптимизировать структуру сайта, доработать отдельные страницы и создать более конверсионные рекламные объявления. Например, если видите, что много людей уходят со страницы оформления заказа – значит, ее нужно упростить. А если заметили, что пользователи часто ищут одни и те же товары, добавьте их в список рекомендаций.

С помощью CRM вы отследите путь клиента от первого касания до покупки. Анализируйте, с каких каналов приходят самые "качественные" лиды, сколько в среднем касаний нужно для конверсии, какие товары чаще всего покупают вместе. Эти данные пригодятся для настройки ретаргетинга, кросс-селлинга и повышения среднего чека.

А сквозная аналитика поможет оценить реальную эффективность каждого рекламного канала. Отслеживая полный путь пользователя, вы поймете, какие источники трафика лучше всего конвертируются в продажи. Соответственно, сможете перераспределить бюджет в пользу более выгодных каналов и кампаний.

Чтобы использовать поведенческие данные для таргетинга рекламы, для начала нужно собрать достаточную базу пользователей. Размещайте на сайте и в приложении счетчики Яндекс.Метрики и Google Analytics. Настраивайте цели в метрике и события в Analytics, чтобы отслеживать ключевые действия – просмотры товаров, добавления в корзину, заказы и т.д.

Для сбора базы ретаргетинга в Яндекс.Директе и Google Ads установите на сайт соответствующие пиксели. А чтобы собирать аудиторию в соцсетях, разместите на сайте пиксель ВКонтакте, Facebook Pixel и другие. Также не забывайте про сбор базы e-mail и телефонов через формы подписки, личные кабинеты, заказы обратного звонка и т.д.

Собрав достаточно данных, приступайте к сегментации аудитории по разным поведенческим критериям:

Чем детальнее сегментируете аудиторию, тем более персонализированные предложения сможете им показывать. Например, тем, кто недавно купил смартфон, предложите аксессуары. А постоянным клиентам покажите рекламу с их любимыми товарами и персональной скидкой.

Собрав базы ретаргетинга в Директе, Google Ads, соцсетях, можно запускать кампании с таргетингом на собственную аудиторию. Например, показывать на сторонних сайтах рекламу тем, кто посещал ваш сайт или интересовался определенными товарами. Так вы возвращаете потенциальных клиентов, напоминаете о себе и стимулируете повторные продажи.

Чтобы ретаргетинг работал эффективно, сегментируйте аудиторию по уровню готовности к покупке. Для каждого сегмента готовьте отдельные креативы и предложения. Тем, кто просто посещал сайт, покажите имиджевую рекламу. Для тех, кто интересовался товаром – объявления с этими товарами. А тем, кто положил товар в корзину, но не оформил заказ – напоминание с призывом завершить покупку.

Данные о поведении пользователей пригодятся не только для внешней рекламы, но и для персонализации сайта. С помощью сервисов вроде Finteza, Driveback, Mindbox можно показывать посетителям персонализированные баннеры, поп-апы и рекомендации товаров на основе их прошлых действий. Новым посетителям покажите самые популярные товары, а постоянным клиентам – персональные скидки и рекомендации на основе истории покупок.

То же самое касается персонализированных push-уведомлений и рассылок. Зная интересы и поведение подписчиков, вы сможете отправлять им максимально релевантные сообщения в нужный момент. Например, напоминать о брошенной корзине, информировать о поступлении товара, которым интересовались, или сообщать о персональной скидке в день рождения.

Чтобы лучше понять, как работает поведенческий таргетинг на практике, рассмотрим реальный кейс. Наше агентство сотрудничало с крупным интернет-магазином электроники из Москвы. Перед нами стояла задача – повысить продажи и средний чек с помощью персонализации рекламы.

Мы подключили сайт клиента к системам аналитики и настроили сбор поведенческих данных – отслеживали просмотры товаров, категорий, корзину, историю заказов и т.д. На основе этих данных разбили аудиторию на несколько сегментов по уровню вовлеченности, интересам и давности последнего визита.

Затем для каждого сегмента подготовили персонализированные креативы и предложения. Тем, кто просматривал определенные товары, показывали рекламу с этими товарами и подборками аксессуаров к ним. Для тех, кто давно не заходил на сайт, запустили кампанию с особыми условиями и скидками. А постоянным клиентам показывали рекомендации новых товаров на основе их покупок.

В результате персонализации рекламы конверсия выросла на 30%, средний чек увеличился на 15%, а показатель ROMI (окупаемости рекламных инвестиций) превысил 500%. Затраты на привлечение клиентов снизились, поскольку мы четко таргетировали кампании на "теплую" аудиторию и возвращали старых клиентов.

Поведенческие данные – мощный инструмент оптимизации контекстной и таргетированной рекламы https://про-движение.рф/блог/Контекстная-или-таргетированная-реклама. Анализируя, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом или приложением, вы сможете персонализировать рекламу, повысить ее эффективность и сэкономить бюджет. Главное – правильно сегментировать аудиторию и готовить для каждого сегмента максимально релевантные предложения. И конечно, не забывайте измерять результаты, чтобы понимать реальную окупаемость каждой кампании.

1. Сколько нужно собрать данных, чтобы запускать кампании с поведенческим таргетингом?

Чем больше данных, тем лучше. Но для начала хватит и нескольких тысяч пользователей в базе ретаргетинга. Главное, правильно сегментировать аудиторию по интересам и поведению. Со временем, когда данных станет больше, можно будет создавать более узкие и персонализированные сегменты.

2. Какие инструменты лучше использовать для сбора и анализа поведенческих данных?

Из бесплатных инструментов - Яндекс.Метрика и Google Analytics. Из платных - сервисы сквозной аналитики и автоматизации маркетинга, такие как Finteza, Mindbox, Segmento. Выбор конкретного инструмента зависит от ваших задач, бюджета и технических возможностей.

3. Как часто нужно обновлять сегменты аудитории?

Оптимально обновлять аудиторные сегменты раз в 7-30 дней в зависимости от специфики бизнеса и частоты возвращения клиентов. Если покупки у вас совершают раз в 2-3 месяца, то и сегменты можно обновлять реже. Если средний цикл сделки 1-2 недели, то и сегментировать аудиторию стоит чаще.

4. По каким параметрам лучше всего сегментировать аудиторию?

Универсальных рецептов нет – все зависит от специфики вашего бизнеса, аудитории и целей рекламной кампании. Мы обычно сегментируем аудиторию по уровню вовлеченности (интерес к товару, посещение корзины, покупка), бренду или категории товара, времени последнего визита, среднему чеку. Можно экспериментировать с разными вариантами сегментации и смотреть на результаты.

5. Какие форматы объявлений лучше всего работают для поведенческого таргетинга?

Однозначного ответа нет, но чаще всего хорошие результаты дают динамические объявления с ретаргетингом. Т.е. когда пользователям показывают товары, которыми они интересовались, или похожие на них. Также эффективны персонализированные креативы с обращением по имени, историей последних действий, рекомендациями и спецпредложениями.