Витринный марафон – неделя четвертая

• Москва 21%
• С-Пб 9%
• Далее примерно равными долями: Екатеринбург , Краснодар , Самара , Новосибирск, Ростов-на-Дону , Нижний Новгород , Казань ,Челябинск и другие города РФ.

• преимущественно женщины
• возраст 20-45,
• замужем 63,23%.

• трудящихся  77,51%,  средний уровень дохода 8000-25000 руб/месяц
• менеджер / офисный клерк 52,82%
• начальник отдела 17,47%
• образование: преимущественно Среднее профессиональное, Высшее.

Как мы можем использовать данную информацию с целью более четкого выделения целевой аудитории из общего числа пользователей? Рассмотрим это на примерах.

География

В настройках рекламной кампании нашего приложения GetDirect из приведенных выше данных можно использовать географию

Чтобы показывать рекламные объявления только тем пользователям, которые “принадлежат” заданной географии.

Так же можно использовать географию в настройках вконтакте, target.mail.ru  и других системах покупки рекламы.

Демография

Самый простой пример – это таргетинг в рекламных объявлениях вконтакте.

Сюда же можно добавить таргетинг по интересам, а так же категории интересов.

Экономические факторы

Тут несколько сложнее, тем не менее эти данные можно использовать при настройке таргетинга рекламных кампаний в социальных сетях, в том числе и во вконтакте.

Например нам известно, что среди покупателей Quelle, которых можно отнести к менеджер/офисный клерк  примерно 52,82%, а это больше половины.

Исходя из этого можно косвенно предположить, что можно таргетировать на возраст от 22-24 лет (чтобы клерком успеть стать), причем девушек со статусом “замужем” (исходя из демографии), место работы заполненное (значит где-то работает).

Все это условно, тем не менее объединив несколько факторов в одну совокупность, можно очень точно настроить таргетинг рекламы и, соответственно, за счет бОльшей конверсии сэкономить на рекламных издержках.

Реклама на сторонних ресурсах

Как определять портрет аудитории на других ресурсах, например в блогах, в которых вы покупаете обзоры. Например есть один блог женской тематики из топ 10 рейтинга яндекса (на момент 23 сентября 2013 года), который имеет следующие показатели.

Внимательно изучив все данные мы видим, что “нецелевых” для Quelle пользователей на этом блоге гораздо больше, чем целевых (по данным LiRu). При этом целевая аудитория все равно есть, и с ней можно работать. Но потом не стоит удивляться конверсии из этого источника ниже, чем средняя.

Данные LiRu не всегда запаролены, поэтому ими можно пользоваться.

Вывод

Прежде чем заниматься покупкой рекламы под тот или иной оффер, постройте портрет целевой аудитории и соответственно настройте таргетинг по максимально большому количеству параметров. Возможно, результат по конверсиям после этого вас приятно удивит.

У нас в марафоне много витрин по разным тематикам. Владельцам сайтов мы предлагаем для себя определиться с портретом целевой аудитории и сохранить этот портрет в том или ином виде для себя. На всякий случай.