Med udgangspunkt i nøjagtigt cookie-fri data frem for formodninger, skabte vi i samarbejde med vandteknologi-firmaet, BWT, en succesfuld kampagne med stærke resultater.
Resultater
Kampagne overblik
Markedet for vandblødgøringsanlæg vokser globalt, men produkterne er relativt nye på det danske marked. Det østrigske vandteknologiselskab, BWT, ønskede at øge kendskabet og interessen for deres vandblødgøringsprodukter i Danmark. For at øge interessen i Danmark brugte vi, Face Media, Digiseg-data til at skabe en kampagne med afsæt i “hard-core” cookie-fri data omkring potentielle målgruppers adfærd – dette skabte nogle rigtig solide resultater.
Indledende udfordringer
Kampagnens overordnede formål var at tiltrække nye relevante besøgende til BWT’s online butik, og opnå en højere brand-awareness blandt danske købere. Udover at være et relativt nyt produkt på det danske marked, er rejsen fra interesse til køb af vandbehandlingsprodukter også lang. Produktet i sig selv er komplekst og mange potentielle købere bruger lang tid i researchfasen inden køb.
Første skridt var derfor at engagere potentielle købere ved at introducere dem for vandteknologien, for derefter at lede dem videre ind til virksomhedens hjemmeside. BWT’s overordnede KPI’er var CTR og eCPC, og derfor var øget trafik til hjemmesiden også en forudsætning for at nå disse KPI’er.
Selvom en del af kampagnens formål var at skabe mere brand-awarness ved potentielle købere, var der især fokus på at nå personer, som faktisk har gode forudsætninger for at investere i et blødgøringsanlæg. Eftersom BWT er relativt nye på det danske marked var udfordringen både at finde frem til den mest relevante målgruppe, samt succesfuld målrette kampagnen mod den.
Traditionelle 3P-segmenter fungerer generelt dårligt i Skandinavien på grund af Safari’s dominerende markedsandel. I Danmark kan den være så høj som 55%, hvilket gør en betydelig del af markedet usynlig for denne traditionelle målretningsmetode. Vandbehandling, som er en relativ ny branche på et relativt lille dansk marked, betød, at den traditionelle segmenteringsmetode manglede den skala, der var nødvendig for at køre en effektiv kampagne.
En populær indgangsvinkel til demografi er postnumre, men dette kan i mange tilfælde være en udfordring da det typisk kun giver nogle indikationer om adfærd, som nødvendigvis ikke er særlig præcise – og slet ikke inden for et så nyt marked som er tilfældet med denne case. Den store udfordring lå derfor i at finde frem til den rigtige forbrugerprofil og derefter nå dem på en effektiv måde.
Løsningen
Løsningen blev at udnytte fleksibiliteten i Digisegs unikke cookie-fri, demografiske data for at først at finde de målgrupper, hvis adfærd havde størst potentiale i forhold til BWT’s produkter. Derefter lavede vi specifikke og tilpassede målgrupper baseret på profilerne, som så ledte op til en konkret medieplan og den endelige kampagneudførelse.
Kampagnen blev indledt med en “opdagelsesfase”. Face Media placerede Digisegs Analytics Tags på BWTs produktside for deres vandblødgøringslinje og på den tilsvarende produktside på BWTs webshop. I løbet af 72 timer kom der en solid mængde trafik på de to sider, hvilket gjorde det muligt at analysere de besøgende ud fra 13 hovedkategorier af husstandsegenskaber. Dette var et rigtig fint udgangspunkt til at definere den skæddersyede målgruppe.
Næste trin var at få Digisegs datateam til at analysere resultaterne for at bestemme hvilke karakteristika, der havde højeste indeks blandt besøgende på begge sider og var mest tilbøjelige til at vise interesse for produktet. Baseret på denne indsigt lavede vi 3 målgrupper med afsæt i følgende kriterier:
– En baseret på husstandens indkomst og kvarterstype.
– En anden baseret på ejerskab og teknisk niveau i hjemmet
– Den sidste baseret på opsparing og boligtype.
Disse tre målgrupper blev derefter brugt til at skabe medieplanen og tildele budget baseret på potentiel rækkevidde og medieegnethed i hvert segment.
Face Media valgte også tre andre målgrupper til kampagnen. Vi skabte en look-a-like målgruppe baseret på deres licenserede tech stack’s DMP. Og vi valgte også to postnumre-strategier baseret på formue, livsstadier og forbrugsvaner.
Resultater
Digisegs målrettede annoncering præsterede bedre end look-a-like og postkode-strategierne ved afslutningen af den tre måneders kampagne. De havde en CTR, der var 30% bedre end ikke-Digiseg-strategierne og en eCPC, der var 7,5% billigere. Men endnu mere markant var det, at begge KPI’er, CTR og eCPC, forbedrede sig i løbet af kampagnen.
Time-in-View er en nøglemåling når det kommer til engagement fra besøgende, og her præsterede Digisegs annoncer 20% bedre end postkode-målretning og 28% bedre end look-a-like-målgruppen. Den bedst præsterende strategi var Digiseg-målgruppen baseret på boligejerskab og teknologiniveau. Dette segment havde en forbedring af CTR på 30% og en reduktion af eCPC på 28% i løbet af kampagnen. Segmentet baseret på husstandens opsparing og boligtype oplevede en forbedring af CTR på 27% og en reduktion af eCPC på 28% i løbet af kampagnen. Målgruppen baseret på husstandsindkomst og nabolag oplevede en forbedring af CTR på 25% og en reduktion af eCPC på 23%.
Den første Mosaic-strategis CTR startede på samme niveau som Digisegs og faldt derefter med 20%, og endte 46% lavere end den bedste Digiseg-strategi. eCPC steg med 20%. Den anden Mosaic-strategis CTR startede også på samme niveau som Digiseg, men faldt med 9% i løbet af kampagnen og endte 33% lavere end den bedste Digiseg-strategi. eCPC for denne strategi steg med 6%.
KPI’erne for look-a-like-audience forblev statiske i hele kampagnen.
