Что не так с сегментацией целевой аудитории и как её сделать в контекстной рекламе

Newser

Moderator
Команда форума
Регистрация
5 Фев 2019
Сообщения
269
Описывать и сегментировать целевую аудиторию необходимо, спору нет. Но когда дело доходит до практического применения этих данных, легко ошибиться. Как совместить портреты ЦА с ключевыми запросами в Яндекс.Директе и Google Ads (и нужно ли вообще это делать) – в данной статье.

Подписывайся на наш Телеграм канал и паблик ВК и узнавай первым о новых событиях!

Что не так с портретами ЦА

Люди воспринимают то, что «про них», а не «про всех». Ради этого мы и делаем сегментацию. Причем не просто сегментацию, а с персонализацией, попаданием в потребность по всей связке. От ключевых фраз / таргетингов и до посадочной страницы с помощью подмены контента.

Вот тут-то и возникает непредвиденная проблема. Как совместить так называемые портреты ЦА (описания представителей основных сегментов с социально-демографическими данными, психологией и критериями выбора) и поисковые запросы — то, как они ищут тот или иной продукт в Яндексе / Гугле.

Соль в том, что запросы эти очень часто совпадают. Особенно в товарах / услугах массового спроса.

Возьмем для примера стройматериалы.

Запросы типа «Купить ламинат + гео» вводят и мужчины, и женщины, и те, кто занимается ремонтом самостоятельно, и прорабы наемных бригад.

Как понять, ху из ху? Практически невозможно. И так в куче ниш. В автосервисе, установке пластиковых окон, грузоперевозках и так далее.

Даже там, где есть явные отличия в назначении, области применения продукта, всё равно часть фраз будет совпадать. Наиболее частотных, к слову.

У курсов английского языка, например, будут четкие формулировки вида «Деловой английский», «Разговорный английский», «Английский подготовка к ЕГЭ» — по ним мы понимаем, кто эти люди. И будут ВЧ фразы вида «Курсы английского языка + гео», которые приносят больше всего трафика, и по которым совершенно непонятно, кто за ними стоит.

Какое-то время назад мы в Yagla пытались строить гипотезы, проводили опросы клиентской базы в проектах — обзванивали тех, кто купил и спрашивали, по каким запросам они вышли на конкретную компанию.

Это давало результат с очень большой долей погрешности. Часть людей не помнила своих запросов (что нормально), часть покупала после нескольких касаний, среди которых были и другие источники трафика (соцсети, Авито и т.д.).

Наконец, верифицировать полученную информацию не представлялось возможным, только поверить на слово. Я говорю не об аналитике ключевых фраз вообще, а именно об их привязке к сегментам ЦА.

Что ж, теперь не описывать целевую аудиторию? Нет, я не призываю от этого отказаться. Ни в коем случае.

Речь о портретах (они же персонажи). Пока нет объективного инструмента их создания, а это риск наплодить «коней в вакууме» вместо реальных групп потребителей продукта. Тем более не делайте этого по формальным критериям типа пола, возраста, семейного положения и социального статуса.

Персонажи «Мария, домохозяйка» / «Павел Петрович, глава семейства, владелец бизнеса» в 99% случаев нежизнеспособны. Это как литературные герои, имеющего мало общего с вашими клиентами.

Как сегментировать аудиторию без портретов

Посмотрите отчеты в Яндекс.Метрике, кто у вас чаще заходит на сайт. Посмотрите данные CRM, если собираете там данные по социально-демографическим параметрам. Возьмите на заметку эту информацию при составлении УТП в объявлениях и на сайте. Вот где это действительно пригодится.

Например, в одном из проектов по продаже пластиковых окон мы обнаружили, что 65% заказчиков это женщины, хозяйки дома. Под запросы «Установка / Монтаж окон» добавили в заголовок фразу «сделаем чистовую уборку после установки». Фишка очень классно сработала, конверсия в заяку выросла, ибо попали в потребность.

Соц.-дем. факторы больше «в кассу» для рекламы в сетях, где мы не знаем запросов, а ставим гипотезы исходя из таргетингов (интересов, пола, возраста, географии). То есть отталкиваемся от вопроса КТО наши потенциальные клиенты. Зачем им может понадобиться наш продукт, на каких условиях они могли бы им заинтересоваться. Так называемый «холодный» спрос.

В рекламе на поиске не так. Мы отталкиваемся от запросов. От того, ЧТО хочет наша аудитория. Это «горячий» спрос и здесь описание целевой аудитории можно свести к набору факторов принятия решения в целом, без разбивки на сегменты.

Всё это размещаем в Карту ценности, где на каждый фактор вписываем свойства и выгоды. Условия, предоставляемые вашей компаний по каждому фактору и то же самое на языке выгод, что получает клиент.


Пример по входным дверям:



Последняя колонка «статус» нужна тем, кто только создает посадочную страницу — отранжировать факторы для понимания их порядка. То, что очень важно ставим в заголовок / подзаголовок на первом экране. То, что менее — ниже.

Расширенный вариант Карты с добавлением рисков (чего опасаются клиенты) и информации по конкурентам, пример автосервиса:



Источники информации стандартные:
  1. Живые разговоры с клиентами
  2. Записи входящих звонков
  3. Логи онлайн-чатов
  4. Тематические сообщества в соцсетях
  5. Сайты-отзовики
  6. Сайты конкурентов
Для действующего бизнеса все шесть пунктов, для нового последние три, ибо клиентов еще нет.

Если уж сегментировать аудиторию в подобных нишах, я рекомендую использовать причину обращения. Когда нужен товар или услуга. Контекст ситуации.



Таким образом изучение и описание целевой аудитории можно свести к пониманию причин обращения (зачем нужен продукт) и факторов выбора (на что люди обращают внимание, чего опасаются).

Ок, а что с запросами — непосредственно с сегментацией трафика?

На уровне объявлений разные подходы. В Google Ads принято группировать ключевики по интентам (все близкие фразы по намерениям или потребностям). В Яндекс.Директе до сих пор часто используется принцип 1 к 1. Одна фраза = одно объявление.

Группируются обычно низкочастотники, одинаковые по смыслу. ВЧ фразы остаются «в одиночестве». Оба подхода имеют право на жизнь, оба дают свои плоды.

На уровне посадочной страницы решает смысловое соответствие, независимо от частотности запросов. Поэтому объединяем всё, что можно.

Для облегчения процесса я рекомендую раскидать семантику по 12 критериям. Еще раз подчеркну: на уровне объявлений всё как работало, так и будет работать. Дальнейшая схема касается составления УТП в подменяемых заголовках под сегменты.

Группировка запросов по ключевым признакам продукта

Рассмотрим на примере по продаже кондиционеров.

1) По названию продукта.

Сюда относим все запросы, где обозначены товар или услуга без каких-либо характеристик. Например, «Системы кондиционирования воздуха». Варианты из других тематик — «Остекление балкона», «Отопление в частном доме». Кто-то их включает в семантику (в точном соответствии), кто-то нет. Я обозначаю все возможные случаи.

2) Продающие запросы — с приставками «Купить» и «Заказать». Например, «Купить кондиционер», «Заказать кондиционер».

3) Ценовые запросы — «Кондиционеры цена», «Кондиционеры стоимость», «Кондиционеры сколько стоят». Плюс добавки «расчет стоимости», «недорого», «по акции».

4) По свойствам продукта (цвет, размер, модификация, объем памяти — что угодно, что интересует потенциального покупателя). Для нашего примера это «Кондиционеры 1 / 2» и так далее, что означает мощность в киловаттах.

5) По области применения — то есть для чего покупатель планирует применять продукт. «Кондиционер в магазин», «Кондиционер в частный дом».

6) По условиям покупки — с добавками «в кредит», «в рассрочку», «с доставкой» и т.д.

7) По месту покупки — например, «Кондиционеры магазин». Сюда же подходят добавки «компания / фирма / офис / студия / интернет-магазин».

8) По географии — все фразы с указанием региона / города / района.

9) Сервисные — все фразы с добавками «монтаж / установка / ремонт».

10) Оптово-производственные — все фразы с добавками «оптом / производство / производители / изготовление».

11) Брендовые — все фразы с указанием конкретного бренда.

12) Прочие — то, что не вошло в предыдущие группы. Например, «кондиционеры отзывы».

Главный принцип здесь: «один микросегмент = одна потребность».

Поэтому после первичного разделения часть групп дробим еще уже.

Каждый бренд — отдельный микросегмент.

Также каждое свойство покупки, место применения, место покупки — отдельный микросегмент.

А вот группы № 2 (продающие фразы), № 3 (ценовые фразы), № 9 и 10 можно не дробить. В них заключена одна потребность.

Последнюю, двенадцатую — делим по необходимости. Если внутри неё у вас собрались разные потребности — тогда да. Если нет — то нет.

Критерий № 8 по географии будет независимой группой в том случае, если геолокация влияет на принятие клиентом решения. Когда вы продаете в нескольких регионах. Если бизнес локальный, фразы типа «Кондиционеры Пермь» объединяем с продающими (с группой № 2).

Если запрос включает несколько добавок, определите, какой признак продукта важнее. Например, во фразе «Купить кондиционер Mitsubishi» важно указание бренда, а не продающая добавка. Соответственно, фразу относим к брендовым.

В результате разбивки запросов на группы получаются микросегменты, каждый из которых соответствует одной потребности.

Технически проще всего это сделать в эксель-файле.

Выгружаете туда свою семантику, присваиваете группам определенные номера в отдельной колонке рядом с фразами (для удобства рекомендую использовать нумерацию из ключевых признаков продукта, например, продающие запросы будут № 2, ценовые будут № 3 и так далее).

Пример по окнам:



Если необходимо, дробите группы еще уже с нумерацией по типу 2.1 / 2.2 и т.д. Либо наоборот объединяете какие-то группы вместе, как в случае с геозапросами (если бизнес локальный присоединяем их к продающим).

Дальше упорядочиваете список в таблице по возрастанию.

Готово.

Остается написать под каждый микросегмент свое ценностное предложение и показать его с помощью подмены контента в Yagla.

Вот тут и понадобятся результаты анализа ЦА из Карты ценности.

Источник
 
Сверху