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 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 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).
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 соцсети.
Как видим по кейсам, стартап Tomi.ai помогает оптимизировать рекламу 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 Гугл Ads,
- анализ транзакций из CRM.
Алгоритмы платформы работают на основе технологий машинного обучения.
По заявлению разработчиков это позволяет:
- обучать рекламные кампании в 10-30 раз быстрее,
- в десять раз увеличить скорость A/B-тестирования и сделать его дешевле,
- использовать “умное” назначение ставок, в том числе, в сложном сегменте b2b,
- отслеживать реальную стоимость и эффективность рекламы по бизнес-результатам компании.
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.