Как Big Data помогает отбирать блогеров по реальным покупкам их подписчиков с аффинитивностью выше 1000%

Агентство

Подбор блогеров

Задача: ускорить процесс подбора блогеров для рекламных кампаний, зная, что их подписчики действительно совершают покупки.

Результат: Увеличилась точность выборок, созданных через данные First Data, что подтверждается высоким процентом аффинитивности. Чаще всего он превышает 1000%, а в некоторых кейсах достигает 5000–6000%.

Александра Заруднева

Стратег спецпроектов и influence

Быстрый просмотр

1. Ситуация на рынке и поиск новых инструментов
2. С какими данными Media Instinct Group работали раньше
3. Что изменилось с First Data
4. Как это работает на практике
5. Выводы

1. Ситуация на рынке и поиск новых инструментов

Media Instinct Group – группа независимых агентств, работающих в сфере медиасервиса с сильной стратегической и категорийной экспертизой.

Агентства находятся в постоянном поиске новых инструментов, которые помогают не только находить блогеров, но и объяснять клиентам, почему именно эта подборка будет эффективна. Из этой статьи вы узнаете, как Media Instinct Group начали подбирать блогеров, зная, что их подписчики действительно совершают покупки.

2. С какими данными Media Instinct Group работали раньше

С Media Instinct Group мы сотрудничаем давно. Они используют WIB для подбора блогеров. В базе WIB – 50+ млн пользователей из России в возрасте 18+, и нам известны телефоны этой аудитории, e-mail, ссылки на соцсети и города проживания. Это позволяет сопоставлять сегменты интересующей аудитории с базой нашей платформы.

Обычно агентства используют два типа аудиторий:

CRM клиента – для загрузки телефонов или e-mail в хэшированном виде, а платформа WIB находит эти контакты в своей базе и подбирает блогеров, на которых подписаны эти люди
Big Data билайн – для формирования кастомных аудиторий по десяткам параметров (пол, возраст, доход, интересы и т.п.), загрузки их на платформу и поиска блогеров, у которых сосредоточена эта аудитория.

3. Что изменилось с First Data

First Data агрегирует данные о покупках через операторов фискальных данных.
Это позволяет формировать сегменты людей, которые приобретали определённые товары или услуги, а также задавать параметры частоты и стоимости покупок. В интерфейсе WhoIsBlogger можно выбрать нужные характеристики целевой аудитории.

Система даёт возможность выделять частых или крупных покупателей, разделять аудиторию на премиальные и массовые сегменты, а также находить клиентов прямых и косвенных конкурентов.

Поиск можно проводить через несколько фильтров:

Название бренда и ключевые слова в товаре или услуге.
Категория товара или услуги.
Стоимость покупки.
Объём покупок за выбранный период.

Данные охватывают широкий спектр категорий товаров и услуг, включая:

покупки на крупных российских маркетплейсах и в онлайн-магазинах;
бытовую технику и электронику;
одежду, обувь, косметику и парфюмерию;
FMCG и готовую еду;
детские товары, зоотовары, товары для дома и ремонта;
автотовары, спортивные товары и товары для хобби;

услуги в сфере красоты и здоровья, образование, авиабилеты и другие.

4. Как это работает на практике

Допустим, крупный ритейл бренд хочет продвигать линейку премиальной одежды и ему нужно понять, у каких блогеров есть его аудитория.

Агентство собирает сегмент людей, которые покупали другие премиальные бренды одежды с определённым чеком и частотой.
Загружает сегмент в WIB.
Система показывает блогеров с наибольшей концентрацией этих покупателей.
Агентство сортирует их по аффинитивности – проценту совпадения аудитории сегмента с подписчиками блогера.

Быстрое питание
Клиенту нужны были студенты. Media Instinct Group собрали сегмент людей, которые покупали продукты конкурентов и фастфуд более 4 раз за 3 месяца. WIB выдал релевантных блогеров.

Ювелирный бренд
Аудитория –с покупки в диапазоне 50–150 тыс. рублей. Media Instinct Group собрали сегмент людей с чеком до 200 тыс., загрузили его и получили блогеров с очень высокой аффинитивностью.

5. Выводы

Увеличилась точность выборок по сравнению с предыдущими инструментами. Это подтверждается высоким процентом аффинитивности в большинстве подборок, созданных через данные First Data. Чаще всего он превышает 1000%, а в некоторых кейсах достигает 5000–6000%. Такой уровень аффинитивности показывает высокую концентрацию целевой аудитории блогеров из выборки. Вероятнее всего это связано с тем, что отбор идёт среди людей, которые уже совершали покупки, а значит находятся ниже по воронке.
Такая методология подбора открывает для агентств возможность не просто находить блогеров, но и аргументировать свой выбор даже в очень узких и неочевидных тематиках. То есть агентство может подбирать блогеров для клиентов из любой сферы, включая B2B и премиальную аудиторию.
Кроме того, этот инструмент помогает экономить бюджет на покупке дополнительных сегментов. Раньше Media Instinct Group приходилось выкупать сегменты покупателей у ритейлеров, а теперь они доступны прямо внутри платформы. В рамках подписки на WIB им не нужно за них доплачивать, и при этом нет ограничений по количеству сегментов.

6. Что говорят о нас в Media Instinct Group

Александра Заруднева

Стратег спецпроектов и influence

«Подбор блогеров через First Data дает возможность коммуницировать с реальными покупателями, что делает наши подборки более точными, а сообщения более адресными».