Как анализ Big Data помог Профи проверить гипотезы в инфлюенс-маркетинге и найти блогеров для продвижения с нужной ЦА

Профи — онлайн-сервис, на котором пользователи могут найти частных специалистов под свои задачи. По данным сервиса, на нем зарегистрированы 3 000 000 специалистов по 900 видам услуг, а присутствует компания в более чем 1000 городах. Для продвижения команда Профи использует разные маркетинговые инструменты, в том числе инфлюенс-маркетинг. За счет своих критериев и опыта прошлых кампаний в компании знали, у кого эффективно рекламировать свой бренд.

Профи хотели проанализировать подписки клиентов, чтобы лучше понимать свою аудиторию и найти новых подходящих инфлюенсеров. Это позволило бы систематически делать размещения только у эффективных блогеров, поскольку результат рекламы зависит от множества факторов, которые не всегда складываются в пользу рекламодателя.

У проекта есть особенность: большой процент целевой аудитории Профи подписан на блогеров-иноагентов, но в марте 2024 года в России запретили заказывать у них рекламу. Компания хотела охватить подписчиков иноагентов, но сделать это в соответствии с законом.

Чтобы достичь целей, нужно было:

1. Составить подборку блогеров с высоким процентом пользователей Профи на основе собственной CRM-базы компании.
2. Посмотреть пересечения аудитории у блогеров-иноагентов и блогеров — не иноагентов.
3. Составить подборку блогеров — не иноагентов, у которых высокий процент пересечения с аудиторией иноагентов.
4. Найти блогеров с аудиторией, которой интересны услуги Профи, но которые еще не являются клиентами компании.

Для этих задач мы предоставили Профи доступ к нашей платформе WIB. Рассказываем, что из этого вышло.

Одним из главных критериев поиска был высокий процент аффинитивности аудитории — степень заинтересованности в рекламируемом продукте. WIB — единственная платформа, которая рассчитывает этот показатель. Для этого платформа находит долю целевой аудитории среди подписчиков блогеров и затем определяет, насколько инфлюенсер подходит для размещения рекламы.

Измеряется аффинитивность в процентах, но по каждому сегменту аудитории показатель будет отличаться, поэтому мы ввели систему бенчмарков. С ней пользователю WIB проще проводить анализ и не путаться в процентах: в зависимости от степени аффинитивности платформа присваивает блогерам статус «отлично», «хорошо», «средне», «могло быть и лучше» или «плохо».
Профи интересовали только блогеры с хорошими и отличными показателями. Для поиска таких каналов команда сервиса загрузила информацию о текущих клиентах в нашу платформу. Перед этим Профи отфильтровали клиентов в своей CRM-системе, чтобы искать блогеров с нужной целевой аудиторией. Всего Профи составили два сегмента аудитории:

С учетом всех этих требований удалось отобрать 123 блогера, с которыми Профи ранее не сотрудничали. У 91 из них целевой аудиторией были женщины, у 32 — мужчины. Это суммарное число инфлюенсеров по Telegram и YouTube. Рекламу у этих блогеров Профи планируют протестировать в дальнейшем.

Если резюмировать этот этап, то работа с платформой позволила оцифровать эффективность блогеров и дала Профи следующие возможности:

• отбирать блогеров с высокой аффинитивностью, у которых ранее не заказывали рекламу;
• масштабировать поиск блогеров — при необходимости можно искать блогеров для рекламы других услуг или спустя время обновлять данные и находить еще больше новых блогеров под те же услуги.

Профи хотели составить список блогеров-иноагентов, подписчики которых максимально соответствуют целевой аудитории продвигаемых услуг. Для этого использовали два фильтра:

С помощью фильтров Профи нашли 18 блогеров-иноагентов, которые активно не освещают политическую повестку, новости и узкие темы. Шесть из них не пересекались с аудиторией Профи. Данные WIB по остальным блогерам совпадали с опытом Профи: в подборке были те, у которых компания уже заказывала рекламу и получала хорошие результаты. Этих блогеров можно было рассматривать в рамках следующего этапа.

Теперь нужно было понять, у каких блогеров — не иноагентов аудитория пересекается с иноагентами. Это позволило бы составить подборку инфлюенсеров, с подписчиками которых бренд мог бы продолжить коммуникацию. Чтобы составить такой список, в WIB можно посмотреть процент пересечения между каналами. Чем выше процент, тем выше пересечение аудитории одного блогера с другим. Профи искали нужных инфлюенсеров на YouTube, так как платформа тоже показывает пересечения аудиторий.

Для точного поиска сделали новые сегменты аудитории, в которые добавили два условия: высокая аффинитивность к услугам Профи и подписка на иноагентов, которые дали Профи хорошие результаты.

Результаты поиска показали 90 блогеров с хорошей и отличной аффинитивностью аудитории иноагентов. Среди них есть много крупных блогеров, на чью аудиторию можно продвигать услуги Профи. С некоторыми из них компания уже сотрудничала и осталась довольна результатом. Другие блогеры из списка уже были в подборке, которую Профи составили по своей CRM-базе.

Анализ в WIB подтвердил гипотезу о том, что у иноагентов большой процент целевой аудитории Профи, и оказался полезен тем, что:

• Подтвердил правильный выбор блогеров, с которыми Профи уже сотрудничали и получали хороший результат.
• Помог найти новых блогеров — не иноагентов для продвижения — среди них были как те, с которыми Профи только планировали сотрудничать, так и те, которых Профи ранее не рассматривали. Учитывая прямую связь между показателем аффинитивности и успехом кампаний, можно сказать, что реклама у этих блогеров тоже будет эффективной.

Профи нужно было убедиться, что реклама у новых инфлюенсеров, которых показала наша платформа, действительно будет эффективной. Для этого команда сервиса хотела проанализировать аффинитивность у блогеров, с которыми уже сотрудничала и получила хороший результат. Соответственно, у этих блогеров должна была быть высокая аффинитивность.

Чтобы подобные задачи можно было выполнять с большей точностью, у WIB есть уникальное партнерство с билайн. Оно позволяет пользователю собирать свою аудиторию на основе базы данных билайна и искать блогеров, за которыми эта аудитория следит. Все это — в интерфейсе WIB. Профи хотели использовать этот инструмент и сравнить свои данные с данными билайна.

В чем суть такого подхода? Если раньше Профи отталкивались только от базы своих клиентов, то теперь у них появилась возможность расширить аудиторию. То есть компания смогла проводить анализ по пользователям, которым интересны услуги в выбранной нише, но не обязательно, чтобы эти пользователи были клиентами Профи.

Подбор аудитории взяла на себя наша команда. Для этого мы настроили фильтр на женщин, которые за последние три месяца интересовались услугами в сфере репетиторства, красоты и ремонта или оплачивали их. Как и прежде, в расчет брали только блогеров с высоким процентом аффинитивности в выбранной услуге.
Все настройки мы передали в личный кабинет Профи для дальнейшего анализа. Вот что показала аналитика:

Опыт Профи совпадает с данными WIB. Используя базу билайна, команда бренда нашла блогеров, у которых уже заказывала рекламные интеграции. У 80% из них аффинитивность была высокой, а результат рекламы хороший. То есть тут корректность результатов подтвердилась. У оставшихся 20% аффинитивность была средней, но Профи вспомнили, что продвигали у них услуги в других нишах, а не в тех, которые указали в фильтрах.

База билайна подходит для поиска подходящих блогеров. В подборке были блогеры с высокой аффинитивностью и по базе Профи, и по базе билайна. Это позволило убедиться, что мы верно составили аудиторию для анализа, и вновь подтвердить корреляцию между высокой аффинитивностью и успешностью кампаний, так как с некоторыми из этих блогеров Профи уже сотрудничали.

Новых инфлюенсеров, которые подходят для продвижения. Профи нашли блогеров с высокой аффинитивностью. Так как опыт работы с нашей платформой показал связь между эффективностью блогера и высокой аффинитивностью, у компании появилась уверенность, что интеграции у новых блогеров с высокой аффинитивностью тоже дадут хорошие результаты. То же самое касается и тех блогеров, которых Профи нашли, когда анализировали аудиторию по своей CRM-базе.

В итоге data-driven-подход помог Профи подтвердить правильный выбор блогеров в рамках своих прошлых кампаний, а также:

• лучше понять интересы своих клиентов — Профи увидели, за какими блогерами следят их клиенты, что упрощает планирование дальнейших кампаний;
• найти много новых инфлюенсеров, в том числе и неочевидных, реклама у которых будет эффективной, так как у этих блогеров высокая доля аудитории Профи;
• повысить уверенность в том, что у отобранных блогеров реклама Профи будет точнее и эффективнее за счет попадания в нужную аудиторию — это подтвердила связь между успешными интеграциями и высокой аффинитивностью.

Эти результаты стали причиной, почему команда сервиса будет использовать data-driven-подход для планирования следующих интеграций.