Кейсы и результаты

Клиент: Food.ru

Платформа: App

Источник трафика: VK

Цель: Привлечение новых пользователей в приложение

KPI: Максимальный объём установок по минимальному CPI

Food.ru — это продукт с понятной ценностью для широкой аудитории, но в конкурентной нише простого запуска недостаточно. Чтобы получать стабильный поток установок без лишнего удорожания, нужно было выстроить системную performance-кампанию: с точной аналитикой, сегментацией аудиторий, релевантными креативами и постоянной оптимизацией.

Мы взяли на себя весь цикл работ: от анализа продукта и настройки трекинга до масштабирования рабочих связок и поиска новых креативных решений, когда рынок стал дороже.

Задача

Перед нами стояла задача привлечь как можно больше новых пользователей в приложение Food.ru при минимально возможной стоимости установки.

Для этого было важно:

• быстро понять, какие аудитории лучше реагируют на продукт;
• настроить прозрачную аналитику;
• найти креативы, которые дают низкий CPI;
• масштабировать результат без существенного роста стоимости установки.

Что мы сделали

1. Проанализировали продукт и выделили сильные стороны

На старте мы изучили Food.ru и конкурентную среду, чтобы понять, за счёт чего продукт может выигрывать в коммуникации.

Это позволило сформировать гипотезы по аудиториям и подготовить точные рекламные сообщения, которые попадали в интересы пользователей.

2. Настроили корректную аналитику

Чтобы принимать решения на основе данных, мы установили Appsflyer и синхронизировали его с VK.

Это дало возможность:

• точно считать установки;
• анализировать результаты по аудиториям и креативам;
• быстро отключать слабые связки и усиливать эффективные.

3. Подобрали аудитории и подготовили креативы

Мы протестировали несколько релевантных сегментов и создали креативы под каждый из них.

Дополнительно для каждой аудитории были настроены отложенные диплинки — чтобы после установки пользователь попадал на наиболее релевантную посадочную внутри приложения.

4. Оптимизировали кампании по результатам первых запусков

После старта мы проанализировали эффективность рекламных связок и увидели, какие сегменты дают лучший CPI.

Лучше всего отработали:

• женщины среднего возраста;
• сторонники здорового питания.

Именно эти аудитории показали CPI на 40% ниже, чем остальные.

Мы оперативно:

• отключили неэффективные креативы;
• перераспределили бюджет в пользу лучших аудиторий;
• сократили долю слабых сегментов до 20% от общего бюджета;
• подготовили новые креативы для дальнейшего тестирования.

5. Масштабировали рабочие связки

Когда были найдены наиболее эффективные аудитории, мы перешли к масштабированию.

Для этого:

• увеличили бюджеты успешных групп;
• добавили новые типы таргетинга;
• протестировали контекстный таргетинг и таргетинг по сообществам.

Так нам удалось увеличить объём установок на 50%, при этом CPI вырос всего на 7%.

6. Нашли решение, когда рынок стал дороже

Спустя несколько месяцев аукцион заметно разогрелся, и цена установки выросла на 40%.

Мы протестировали стандартные оптимизации внутри кабинета:

• по аудитории,
• по плейсментам,
• по типам и видам кампаний.

Это дало лишь частичный эффект — снижение CPI на 10%.

Тогда мы сделали ставку на креативы и после серии тестов перешли к UGC-формату.

Именно это решение стало переломным:

• CPI снизился на 40%;
• стоимость установки оказалась ниже рыночной на 50–60% в нише.

Результат

За время работы мы смогли не только стабильно привлекать новые установки в приложение, но и выстроить систему, которая выдержала рост конкуренции в аукционе.

Что получили:

• точную аналитику и прозрачную оценку эффективности;
• выявление самых дешёвых и результативных аудиторий;
• рост объёма установок на 50%;
• минимальный рост CPI при масштабировании — всего 7%;
• снижение CPI на 40% за счёт UGC-креативов;
• стоимость установки существенно ниже рынка в нише.

Почему это сработало

Успех кампании обеспечили три фактора:

1. Данные с первого дня

Корректно настроенный трекинг позволил быстро принимать решения.

2. Точный медиамикс

Мы нашли аудитории, которые лучше всего откликались на продукт, и сфокусировали бюджет на них.

3. Креатив как драйвер эффективности

Когда стандартные оптимизации перестали давать нужный результат, именно креативы позволили вернуть низкий CPI.

Вывод

Кейс Food.ru показал, что эффективное привлечение установок в приложение — это не разовая настройка рекламной кампании, а постоянная работа с аналитикой, аудиторией, бюджетом и креативами.

Мы не просто запустили рекламу — мы выстроили performance-систему, которая:

• даёт стабильный объём установок,
• удерживает CPI в целевых рамках,
• и адаптируется к изменениям аукциона.

Публикация: https://ads.vk.com/cases/prodvizhenie-prilozheniya-kejs-foodru

Клиент: Пятёрочка

Платформа: App

Источник трафика: VK

Цель: Привлечение новых покупателей в онлайне

KPI: Привести новых пользователей на первую покупку в приложение по минимальному CAC

Для Пятёрочки мы выстраивали performance-кампанию с фокусом не просто на установки, а на первую покупку в приложении. В такой задаче особенно важны точная аналитика, качественная сегментация и креативы, которые действительно мотивируют пользователя перейти от установки к целевому действию.

Нам нужно было быстро найти связки, которые дадут минимальный CAC, а затем масштабировать их без потери эффективности.

Задача

Перед запуском стояли следующие задачи:

• найти аудитории, которые с наибольшей вероятностью совершат первую покупку;
• протестировать разные гипотезы по таргетингу и креативам;
• выстроить структуру кампаний, позволяющую корректно собирать данные;
• снизить CAC и при этом обеспечить рост объёма.

Подготовка

1. Проанализировали текущее размещение

Мы изучили текущие кампании, выделили лучшие аудитории и группы, а также определили направления, в которых уже есть потенциал для роста.

2. Сформировали гипотезы по аудиториям

На основе анализа подготовили список гипотез: какие сегменты могут лучше реагировать на оффер Пятёрочки и что может мотивировать их совершить первую покупку.

3. Подготовили креативы под каждый сегмент

Для каждой аудитории мы создали релевантные креативы, чтобы сообщения в рекламе максимально совпадали с потребностями конкретного сегмента.

4. Настроили аналитику

Синхронизировали Appsflyer с данными VK, чтобы точно отслеживать путь пользователя и корректно оценивать эффективность кампаний не только по установкам, но и по первой покупке.

Запуск

Столкнулись с проблемой передачи данных

На старте мы обнаружили проблему с передачей данных на уровне креатива. Чтобы исключить искажения в аналитике, приняли решение изменить структуру кампаний:

одна группа — один креатив.

Это позволило:

• точно видеть эффективность каждого креатива;
• не тратить бюджет на нерелевантные связки;
• принимать решения на уровне конкретных гипотез, а не усреднённых показателей.

Выстроили тестовую структуру

Мы запустили тестирование по схеме:

• 1 аудитория;
• несколько релевантных креативов;
• последующий выбор лучшего креатива;
• запуск лучшего креатива на лучшие аудитории.

Такой подход позволил сначала проверить гипотезы в безопасном режиме, а затем быстро перенаправлять бюджет в наиболее эффективные связки.

Провели параллельные тесты

В первую очередь протестировали одновременно:

• лучшие плейсменты;
• лучшие аудитории;
• лучшие креативы;
• лучшие ОС.

Результат первого этапа

Первичный запуск показал CAC на 20% выше ожидаемого.

Это означало, что нужный уровень эффективности ещё не достигнут, и потребовалась более глубокая оптимизация.

Оптимизация

После тестирования всех настроек мы выделили лучшие связки и начали системно улучшать кампании.

Что сделали

• отключили наименее эффективные связки;
• оптимизировали сегменты со средним результатом;
• масштабировали лучшие комбинации аудиторий, креативов и плейсментов.

Что это дало

Благодаря такому подходу удалось снизить CAC на 30% от планового.

Это стало важным этапом: мы не просто сократили стоимость привлечения, но и получили понятную структуру, на которую можно было безопасно наращивать объём.

Масштабирование

После выхода на рабочие показатели мы перешли к масштабированию.

Как выстроили процесс

1.    Оставили одну аудиторию для новых тестов, чтобы постоянно искать точки роста.

2.    Учитывая, что в соцсетях креатив критически влияет на результат, выстроили поток производства новых рекламных материалов.

3.    Использовали разные форматы:

·        UGC-видео;

·        баннеры с товарами;

·        видео с акциями.

4.    Перед запуском в самые эффективные кампании все новые креативы проходили предварительное тестирование в отдельных группах на небольшом бюджете.

Почему это сработало

Такой подход позволил:

• не перегружать лучшие кампании сырыми креативами;
• быстро отсеивать слабые идеи;
• регулярно обновлять коммуникацию;
• поддерживать эффективность при росте объёма.

Итог масштабирования

В результате нам удалось:

• снизить CAC на 45% от первоначального результата;
• увеличить объём в 2 раза.

Результат

За счёт последовательной работы с аналитикой, аудиторией, креативами и структурой кампаний мы достигли сразу нескольких целей:

• нашли рабочие аудитории и связки;
• снизили CAC по сравнению с первичным запуском;
• выстроили систему постоянного тестирования;
• увеличили объём привлечения в 2 раза;
• обеспечили устойчивую performance-логику для дальнейшего роста.

Что обеспечило результат

1. Корректная структура кампаний

Переход на схему «1 группа — 1 креатив» дал прозрачную аналитику и контроль за эффективностью.

2. Пошаговое тестирование

Сначала тестировали гипотезы, затем масштабировали только лучшие.

3. Постоянная работа с креативами

В соцсетях именно креатив часто становится главным драйвером эффективности — и мы сделали его системной частью процесса.

4. Фокус на бизнес-метрику

Мы оптимизировали кампанию не под абстрактные клики или установки, а под первую покупку в приложении.

Вывод

Кейс Пятёрочки показал, что даже в сложной performance-задаче можно выстроить предсказуемый и масштабируемый поток новых покупателей, если:

• правильно настроить аналитику;
• грамотно сегментировать аудитории;
• тестировать креативы до запуска в масштаб;
• принимать решения на основе CAC, а не второстепенных метрик.

В итоге кампания не только дала рост объёма, но и помогла существенно снизить стоимость первой покупки в приложении.

Клиент: Чижик

Платформа: Web

Источник трафика: VK

Цель: Повышение знания о бренде среди новых пользователей

KPI: Максимально широкий охват целевой аудитории

Для бренда, который работает на узнаваемость среди новой аудитории, важна не просто большая частота показов, а качественный охват без пересечения сегментов и с релевантной коммуникацией для каждого типа пользователей.

Именно поэтому мы выстроили медийную кампанию так, чтобы контролировать частоту, управлять контактами с аудиторией и усиливать эффективность за счёт тестирования креативов и ставок.

Задача

Перед кампанией стояла чёткая цель — максимально широко охватить целевую аудиторию и повысить знание о бренде у новых пользователей.

Для этого нужно было:

• сегментировать аудиторию по релевантным признакам;
• избежать пересечения между сегментами;
• подобрать креативы под каждую аудиторию;
• выбрать наиболее эффективные плейсменты;
• обеспечить точную аналитику размещения.

Подготовка

1. Сегментировали аудиторию

На основе вводных от клиента мы разделили аудиторию на отдельные сегменты, чтобы можно было точнее управлять показами и не допускать избыточной частоты.

2. Исключили пересечения между сегментами

Это позволило детальнее контролировать частоту контакта с пользователем и избежать ситуации, когда одна и та же аудитория видит несколько пересекающихся коммуникаций.

3. Подобрали креативы под каждый сегмент

Для каждой аудитории были разработаны отдельные креативы с собственной коммуникацией.

Это помогло говорить с пользователем на его языке и повышать вероятность вовлечения в рекламное сообщение.

4. Выбрали целевые плейсменты

В кампании были использованы наиболее подходящие размещения:

• VK
• InStream

5. Подготовили пиксель верификатора

Для корректного анализа размещения был настроен пиксель верификатора, что позволило точнее оценивать качество трафика и эффективность кампании.

Запуск

После подготовки кампания была запущена в VK.

Что мы увидели на старте

В процессе анализа стало заметно, что часть аудитории показывает VTR ниже среднего.

Что сделали

Мы приняли решение:

• исключить этот сегмент из рекламной кампании;
• протестировать снижение ставки в том же сегменте, чтобы проверить, сохранится ли качество показателей.

Почему это было важно

Тест показал, что при снижении ставки аудитория не ухудшила результаты, поэтому мы смогли:

• получать больший объём показов;
• не терять в качестве размещения;
• оптимизировать стоимость контакта.

Оптимизация и результат

Благодаря последовательной оптимизации кампании удалось улучшить ключевые показатели без потери качества охвата.

Что получили:

• VTR выше планового на 20% за счёт оптимизации;
• охват выше на 20%;
• общий охват составил около 10 млн новых пользователей;
• удалось повысить узнаваемость бренда среди новой аудитории.

Почему это сработало

1. Точная сегментация

Разделение аудитории на отдельные группы позволило управлять частотой и коммуникацией точнее.

2. Релевантные креативы

Под каждый сегмент использовалось своё сообщение, что повысило вовлечённость и эффективность показов.

3. Гибкая оптимизация ставок

Мы не просто отключили слабый сегмент, а протестировали снижение ставки и нашли более выгодную модель закупки.

4. Фокус на качестве охвата

Основной задачей было не просто показать рекламу, а обеспечить широкий и при этом качественный контакт с новой аудиторией.

Итог

Кампания помогла клиенту решить сразу несколько задач:

• повысить знание о бренде среди новых пользователей;
• обеспечить максимально широкий охват;
• превысить план по VTR;
• увеличить охват на 20%;
• привлечь около 10 млн новых пользователей.