Аналітичне рішення Nexinsight виявило суттєві неточності в розподілі за статтю у Google Analytics і дало змогу сегментувати аудиторію з високим доходом для персоналізованих пропозицій, що підвищило CTR для fashion-платформи Kasta.
- Назва
- Kasta
- Штаб-квартира
- Київ, Україна
- Рік заснування
- 2010 (спочатку як ModnaKasta)
- Галузь
- E-commerce / онлайн-fashion і мультикатегорійний маркетплейс
- Платформа
- Від закритого fashion-клубу для учасників до мультикатегорійного маркетплейсу з 2+ млн SKU від 5 000+ мерчантів
Виклик
Kasta, провідний fashion-маркетплейс України, проводила прямі угоди з новинною платформою Ukr.net, щоб охоплювати жінок — свою основну клієнтську базу. За даними Google Analytics, 60% трафіку Ukr.net становили жінки, що спрямовувало медіавитрати та креативний напрям. Проте результати кампаній залишалися нижчими за очікування, породжуючи сумніви щодо якості аудиторії.
Рішення
Ukr.net інтегрував Nexinsight — аналітичний інструмент на телеком-даних, побудований на технології myGaru. Аналіз Nexinsight на основі телеком-даних, доступних у myGaru, виявив разючу невідповідність: жінки насправді становили лише 30% аудиторії Ukr.net. Подальша верифікація за даними SimilarWeb підтвердила телеком-інсайти myGaru. Крім того, Nexinsight, що працює на телеком-даних, під'єднаних до data clean room myGaru, надав понад 40 поведінкових атрибутів аудиторії Ukr.net, включно з купівельною спроможністю, схильністю до технологій і споживчими намірами, забезпечивши значно детальніше та практичніше розуміння аудиторії. У результаті Kasta змінила креативну стратегію, адаптувавши повідомлення під різні аудиторії, а також запропонувавши дорожчі товари на основі нових інсайтів про доходи. Це привело до помітного зростання CTR.
«Завдяки Nexinsight та їхньому технологічному партнеру myGaru ми виявили значно більше чоловічої аудиторії на певних платформах, що спонукало нас адаптувати ціннісну пропозицію під ці аудиторії — і це підвищило CTR. Телеком-трекінг розкриває купівельну спроможність користувачів у розрізі рекламних розміщень — те, чого бракує Google Analytics. Ми побачили, що аудиторія мала купівельну спроможність вище середньої, тож включили в промо дорожчі товари. Це дало позитивний результат ефективності.»
Інна ДемиденкоCMO, KastaРезультати
Виявлено похибку розподілу за статтю в GA
Зростання CTR після корекції
Пропозиції за рівнями доходу
Hello. Привіт. Hola. Ciao. 你好