Как сегментировать и оптимизировать рекламные кампании по регионам?

Как правильно разделить рекламные кампании по регионам и извлечь из этого прибыль? Нестандартный подход к сегментированию рекламных кампаний федерального e-commerce проекта.



В прошлой статье мы исследовали, как уровень жизни и популярность бренда в регионе влияют на конверсию и средний чек. В этот раз расскажем, как с помощью метода ABC-анализа сегментировать регионы и оптимизировать рекламные кампании

Влияние популярности на среднюю конверсию Яндекс Директ

Коротко напомним суть исследования. Клиент — большой e-commerce проект, работающий по всей России. Проблема: при одинаковых по всем регионам ценах и сайте есть заметная разница в среднем чеке, а конверсия между некоторыми регионами отличается в разы. Мы предположили, что это может быть связано с популярностью бренда и размером средней заработной платы в конкретном регионе.


Были рассчитаны коэффициенты корреляции между перечисленными величинами и связь подтвердилась. Далее расскажем как применить эти данные на практике

коэффициент корреляции уровня жизни и конверсии

Сегментирование регионов Яндекс Директ


В первую очередь регионы нужно разделить на сегменты, на основе популярности бренда и уровня средней заработной платы. Исходная таблица с данными выглядит так:

таблица популярности бренда по регионам

Разброс достаточно большой, как по популярности, так и по зарплатам, поэтому сразу разбить данные по группам не получилось, нужно привести данные «к общему знаменателю». Для этого вводим дополнительные коэффициенты:

региональный коэффициент бренда и уровня жизни

  • К бр  — отношение индекса популярности бренда в конкретном регионе к среднему значению индекса популярности бренда
  • К зп — отношение средней заработной платы в конкретном регионе к средней заработной плате по РФ
  • К рег — «региональный коэффициент», рассчитанный на основе К бр и К зп, с учетом их «силы» воздействия на конверсию

На основе «регионального коэффициента» уже можно сегментировать регионы, но это не единственная величина, которую мы хотели учесть. Еще один важный показатель – объем выручки по региону.

выручка по регионам Директ

По каждому критерию выделено три группы, к которым относятся регионы


Коэффициент региона

  • K рег ≥ 1,2 - группа А
  • 1,2 > K рег ≥ 0,8 - группа В
  • K рег < 0,8 - группа C

Объем выручки        

  • Выручка ≥ 5 млн. - группа А
  • 5 млн. > Выручка ≥ 0,5 млн - группа В
  • Выручка < 0,5 млн - группа C

Далее каждый регион получает соответствующую маркировку, сначала для каждого критерия отдельно, затем общее значение. На этом сегментация регионов закончена.

сегменты регионов в Директ

Как оптимизировать Директ по регионам?

Всего получилось 9 сегментов, далее опишем каждый из них подробно: какие сегменты представлены и как работать с ними с точки зрения контекстной рекламы.

сегменты регионов в Яндекс

Преимущества такого подхода к сегментированию:

  1. Возможность использовать разные стратегии ведения рекламных кампаний в разрезе регионов - это может быть получение максимального объема трафика (так как высокая конверсия позволяет иметь высокую CPC) или максимизация прибыли.
  2. Получать однородные показатели по конверсии и среднему чеку внутри сегмента - это позволяет в ручном режиме точнее управлять ставками и корректировками ставок (меньший разброс в эффективности между различными параметрами - тип устройства, демографические группы и т.д.).
  3. Повышается эффективность автоматических стратегий, так как алгоритм быстрее и точнее обучается на однородных показателях.
  4. Исключить регионы, работающие в убыток, или наоборот применить общую стратегию направленную на исправление ситуации

Метод достаточно простой и эффективный, кроме принципов ABC-анализа демонстрирует и «закон Паретто 20/80» — позволяет выявить 20% действий, которые могут принести до 80% целевого результата.

Подпишитесь на Facebook или Телеграмм, чтобы не пропустить новые статьи

Разделяешь наш подход? Вступай в команду!
Другие материалы по теме
Оптимизация автоматических кампаний Яндекс ВИДЕО
Оптимизация автоматических кампаний Яндекс
Вторая часть эксперимента по  переводу кампаний на автоматические стратегии. Цель: получить легко-управляемую камапанию и вывести ее в плюс.
Как сегментировать и оптимизировать рекламные кампании по регионам? ВИДЕО
Как сегментировать и оптимизировать рекламные кампании по регионам?
Как правильно разделить рекламные кампании по регионам и извлечь из этого прибыль? Нестандартный подход к сегментированию рекламных кампаний федерального e-commerce проекта.
Кластеризация запросов в Key Collector Часть 3
Кластеризация запросов в Key Collector
Продолжаем цикл статей на тему автоматизации разработки рекламных кампаний для интернет-магазина: кластеризуем ядро!
Настройка эксперимента для сравнения автостратегий Яндекс Директ ВИДЕО
Настройка эксперимента для сравнения автостратегий Яндекс Директ
Всегда ли нужно соблюдать рекомендации справки Яндекс? Делимся опытом настройки эксперимента с автостратегиями в Директ.
Ошибка при внедрении автостратегий Яндекс ВИДЕО
Ошибка при внедрении автостратегий Яндекс
После успешного применения автоматической стратегии на небольшом проекте решили сделать то же на еще одном интернет-магазине, но допустили серьезную ошибку.
Перевод РСЯ на автоматические стратегии ВИДЕО
Перевод РСЯ на автоматические стратегии
Перевели РСЯ кампанию на автоматические стратегии. Рассказываем о нюансах настройки и даем свои рекомендации.
читать наш блог

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течении 2-х дней → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через 2-3 дня.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — info@1jam.ru , звоните в скайпе — jam.agency , или по телефону — 8 (800) 551-85-03