Фото: nika-web.ru

Если маркетолог занимается недвижимостью, авто, SaaS, EdTech или продвигает финансовые услуги, то у него возникает пара типичных вопросов. Как проследить связь между затратами на рекламу и выручкой при длительном цикле продаж? Что делать, если целевая аудитория ограничена и контакт с потенциальным клиентом стоит дорого?

Оба вопроса закрывает стартап Tomi, основанный в 2020 году. Он предназначен для предиктивного таргетинга и оптимизации рекламы в Facebook и Google Ads. Разработчики подчеркивают, что решение направлено на достижение конечного результата, выраженного в продажах или LTV (lifetime value – пожизненная ценность).  При этом изменение промежуточных показателей, например, CPA (Cost Per Action-цена за действие) или микроконверсий, может быть незначительным или даже негативным.

Рассмотрим эффективность Tomi, используя пять примеров, которые есть на сайте сервиса. Они показывают, как с помощью платформы удалось достичь оптимального значения целевого показателя. В зависимости от канала и целей рекламодателей, результативность оценивается по разным параметрам. 

1.  В нише “бизнес-образование онлайн” медийная реклама Фэйсбук (Facebook Display ADS)  приносила редкие конверсии в продажи, которые затерялись в CRM (Customer Relationship Management – управление взаимоотношениями с клиентами).  

Инструменты оптимизации и таргетинга Tomi были задействованы для повышения ожидаемой общей ценности (LTV). В результате рентабельность рекламных расходов увеличились в два раза за счет увеличения стоимости онлайн-курсов.  

Изменение других показателей по результатам сплит-тестирования:

+7% CPM цена за тысячу показов (cost per thousand),

+3% CPC цена за клик (cost per click),

+7% CPL цена за контакт (cost per сontact),

-27% стоимость трансакции (cost per transaction).

Результаты сплит-теста для FB в нише онлайн бизнес-образования. Источник: Tomi.ai

Результатами других кейсов стали:

  • В нише “электронная коммерция”

2. Снижение стоимости конверсий (-41%) и добавления в корзину (-36%) при рекламе на Ютубе (Top of the funnel YouTube).

3.  За четыре месяца удалось увеличить рекламный бюджет на 72% при сохранении той же рентабельности рекламных инвестиций (ROAS – Return on Ad Spend). Оптимизировался платный Google-поиск по не брендовым запросам (Google-Non-Brand Search). Кроме того, на 52% увеличилось количество активно используемых ключевых слов для поиска. 

  • В нише “недвижимость”

4. Уменьшение стоимости транзакции почти в два раза при небольшом увеличении цены за клик. Оптимизировалась медийная реклама (Display ADS). 

5. Улучшение качества лидов и повышение конверсии пользователей сайта в посетителей офиса при фиксированной цене лида. Оптимизировалась лид-реклама в Файсбук (Facebook Lead Ads). 

Как видим по кейсам, стартап Tomi.ai помогает оптимизировать различные каналы рекламы Фейсбук и Гугл. Экономический эффект достигается за счет балансирования наилучшего соотношения нескольких показателей.

При этом результаты Tomi, на первый взгляд, кажутся неочевидными. Например, не каждый интернет-маркетолог готов продолжать тесты креатива или площадок размещений при увеличении стоимости кликов/показов и/или снижении количества микроконверсий.

Для того, чтобы делать “далеко идущие выводы” и давать результаты, Tomi использует:

  • поведенческие данные (трекинг-пикселей) с сайта продавца,
  • интеграции по API с Фэйсбук или Гугл Ads,
  • анализ транзакций из CRM.

Алгоритмы платформы работают на основе технологий машинного обучения.

По заявлению разработчиков это позволяет:

  1. обучать рекламные кампании в 10-30 раз быстрее,
  2. в десять раз увеличить скорость A/B-тестирования и сделать его дешевле,
  3. использовать “умное” назначение ставок, в том числе, в сложном сегменте b2b,
  4. отслеживать реальную стоимость и эффективность рекламы по бизнес-результатам компании.
Фрагмент сайта Tomi.ai  

Tomi будет особенно хорош при высокой маржинальности товаров или услуг у клиента, т.к. его цена достаточно существенна для предприятий малого бизнеса. В зависимости от версии, месячная стоимость работы с платформой составляет:

  • 250$ за  “Статистику офлайн-конверсий”,
  • 5000$ за “Измерение с помощью предиктивной атрибуции”,
  • по запросу – для премиума с безлимитным таргетингом и оптимизацией. 

В настоящее  время  у  компании 15 клиентов среднего и крупного размера.   Основатель сервиса, Константин Баяндин (бывший директор по маркетингу Ozon и экс MaTech Compas)  рассказал СМИ, что над развитием платформы на июнь 2021 года работают восемь человек. К концу года планируется увеличить количество пользователей до 20 компаний. За год с небольшим выручка проекта возросла в четыре раза. Далее стартап планирует «сосредоточиться на росте и разработке продуктов, чтобы позже выпустить платформу самообслуживания».

В настоящее время, русские создатели Tomi.ai, а среди них есть бывшие ТОПы известных крупных проектов, ориентируются на американский рынок. В этом месяце стартап привлек инвестиции в размере одного миллиона долларов.  Помимо развития платформы и усиления команды разработчиков, деньги пойдут на организацию продаж в США.

Приятно, что теперь из РФ экспортируются не мозги, а готовые программные продукты, которыми соотечественники тоже могут воспользоваться при необходимости.

Оставить комментарий