Оффлайн-данные в онлайн-рекламе
- 1. Оффлайн-данные в онлайн-рекламе Смешать, но не взбалтывать Анна Кузьменко, Head of Data Monetization DCA
- 2. © exebid 2016. All rights reserved Проблематика для programmatic-a Ежегодно крупный ритейлер нанимает от 20 до 100 тысяч сотрудников Средний срок работы сотрудника магазина – до 6 мес. Средний срок процедуры найма - 45 дней В связи с этим закрытие позиций происходит более двух раз в год и постоянно нужны новые каналы привлечения
- 3. Гипотеза Programmatic + 1st party data= успешные соискатели © exebid 2016. All rights reserved Качественней? Быстрей?
- 4. © exebid 2016. All rights reserved Воронка найма Откликнутся на объявление ±1% потенциальных кандидатов являются пассивными соискателями 25% пассивных соискателей вовлекаются с помощью рекламной коммуникации ±20% вовлеченных соискателей заполняют заявку в течение 1-7 дней <40% заявителей проходят скриннинг и получают отклик в течение 7 дней ±15% кандидатов получают оффер и как правило принимают оффер (1-5 дней) Вся целевая аудитория Заинтересуются вакансией Подадут заявку Документы ОК Интервью ОК Оффер ОК Исп. срок ОК
- 5. © exebid 2016. All rights reserved Воронка найма Целевая, но малодоступная с помощью других каналов Не мечтающая о работе в торговой сети Потенциальные кандидаты Пассивные соискатели Мотивированные соискатели Не ищущая вакансии по данной специальности Не посещавшая сайт с вакансией Не заполнившая заявку кандидата Заинтересуются вакансией Подадут заявку Документы ОК Интервью ОК Оффер ОК Исп. срок ОК
- 6. © exebid 2016. All rights reserved Идея: использовать данные об успешных нанятых сотрудниках при подборе новых Инструмент: programmatic кампания с использованием связок и look-alike сегментов
- 7. © exebid 2016. All rights reserved Что на входе? • Базовая интеграция с CRM • Связки по 80 тысячам хешей контактов успешных кандидатов за год • Пиксель на landing page и на форме заявки • Доступ в Яндекс.Метрику
- 8. © exebid 2016. All rights reserved Как мы строили сегменты Данные из CRM клиента LAL с высокой вероятностью Пиксель на форме заявки LAL со средней вероятностью Пиксель на Landing page LAL с низкой вероятностью 525 тыс кук 1,75 млн кук 3,5 млн кук
- 9. Результаты кампании © exebid 2016. All rights reserved • Look-alike сработал на уровне таргетированных медийных инструментов (по CTR, CR, CPA) • При этом % новой аудитории и новых заявителей составил почти 100% • Около 30% соискателей оформили заявку в течение 7-15 дней после первого клика • Look-alike на CRM связках обеспечил показатели конверсии ниже запланированных, благодаря меньшей актуальности данных • Квадратные и вертикальные баннеры «сработали» в 2 раза лучше горизонтальных CTR: 0.12% - 0.25% CR: 1.7 - 3.2% CPQA: -25%
- 10. © exebid 2016. All rights reserved Выводы и рекомендации Look-alike хорошо работает в самой верхней части воронки Для получения отклика от пассивных соискателей требуется более точная мотивация. Для повышения % конверсии в заявки, необходимо приземлять «холодных» кандидатов на «тёплые» посадочные страницы, а также показывать «дружеские» напоминания тем, кто застрял на последнем этапе. Критична важна полная интеграция с CRM клиента для создания более оперативного механизма обучения на успешных профилях соискателей. Потенциальных точней сегментировать Исп. срок ОК Пассивных лучше мотивировать Мотивированных быстрей квалифицировать Отправка заявки Квалифицир. плотней удерживать Оффер ОК Исп. срок ОК
- 11. © exebid 2016. All rights reserved Любите свои данные, накапливайте их, активно используйте и не бойтесь делать это вместе с надёжными партнёрами
- 12. Доверяйте экспертам © exebid 2016. All rights reserved Анна Кузьменко, Head of Data Monetization DCA