Сегодня многие делают ставку на омниканальность как источник синергетического эффекта. Однако на практике дело не в самом наборе каналов — digital, in-store или рассылках — а в том, как они выстроены в единую систему и какую конкретную роль выполняет каждый инструмент в достижении бизнес-результата.
Компания «Кухня без границ» подошла к этому системно. Вместо точечных запусков отдельных форматов команда выстроила экспериментальную модель: тестировать инструменты в связках, измерять их по единым бизнес-метрикам и постепенно формировать управляемый омниканальный микс в сети «Пятёрочка».
Проект длился год и включал десятки гипотез, сценариев и сегментов аудитории.
Разные категории — разные задачи
Портфель «Кухни без границ» включает соевые и чили-соусы, а также продукты быстрого приготовления. Для каждой категории была своя цель:
- для чили-соусов под брендом Mivimex — удержание лидерства;
- для соевых соусов — рост доли;
- для брендов «Биг ланч», «Бизнес меню» и «Бизнес ланч» — поддержание опережающей динамики.
Дополнительная задача — находить точки роста вне ценового промо и повышать отдачу от каждого рекламного контакта.
Вместо разрозненных запусков — TEST&LEARN
Команда выбрала модель test & learn.
За период проекта было:
- проведено 23 рекламные кампании;
- протестировано 38 сегментов аудитории;
- разработано и проверено более 100 сценариев.
Важно, что инструменты не оценивались изолированно. Задача состояла в другом — понять:
- какие комбинации каналов работают лучше;
- сколько контактов достаточно;
- какие таргетинги дают наибольшую конверсию;
- где инструменты усиливают друг друга.
Пример гипотезы: усиливает ли digital эффект промо
На бренде Mivimex проверяли гипотезу: даст ли рекламная поддержка во время промо дополнительный эффект сверх скидки на полке.
Сравнивались разные сценарии:
- только промо на полке;
- промо + digital-кампания с разными креативами;
- расширенный сценарий: промо + digital + видео на кассах самообслуживания в «Пятёрочке».
Таких комбинаций по всему портфелю было более ста. Это позволило накопить массив сопоставимых данных, а не единичные результаты.
Единая шкала оценки: бизнес-метрики вместо медийных
Чтобы сравнивать разные форматы — от рассылок до видеоэкранов — понадобилась единая система KPI.
Основными показателями стали:
- конверсия в покупку;
- ROAS (оборот на 1 рубль инвестиций);
- стоимость конверсии.
Охват и частота учитывались, но решения принимались именно на основе бизнес-метрик. Это позволило свести разные инструменты к одному знаменателю.
Результаты всех тестов собрали в «карту экспериментов», где инструменты сравнивались по трём параметрам:
- уровень конверсии,
- стоимость контакта,
- ёмкость аудитории.
На этой карте стало видно, что «дорогие» инструменты не всегда эффективны — при высокой конверсии они могли давать сопоставимый или лучший итоговый результат.
CVM: персональные предложения как стабильная модель
Одним из первых направлений тестирования стали CVM-коммуникации — PUSH, SMS и email по базе держателей карт лояльности X5. Механика строилась вокруг немонетарного вознаграждения — начисления баллов за покупку бренда.
Ключевой вопрос — кому именно отправлять предложение.
Таргетирование строилось на данных покупательского поведения через Dialog X5/Targeting. Сравнивались разные подходы, и результат по всему портфелю показал:
Персональные предложения текущим покупателям бренда дали максимальную конверсию и лучший ROAS.
Причём этот вывод повторился для всех брендов портфеля.
Отдельно проверили влияние промо-периода. CVM показал сопоставимую эффективность как во время промо на полке, так и вне его. Для портфельных брендов это стало важным выводом: инструмент работает не только как усилитель скидки, но и как самостоятельный драйвер продаж.
Precision: аудитория и частота важнее объёма
В digital использовался инструмент Precision — видеореклама и анимированные баннеры в VK.
Тестировались разные аудитории:
- покупатели категории;
- покупатели смежных категорий;
- аудитории с похожим поведением.
Наиболее стабильный результат показал таргетинг на покупателей категории, сформированных на основе данных покупательского поведения.
Отдельно протестировали частоту контакта.
При длительности флайта около месяца увеличение частоты с 1 до 4 контактов не давало прироста конверсии. Реакция происходила после первого контакта, а дальнейшее усиление давления не усиливало результат.
Практический вывод: эффективнее возвращать аудиторию в следующий флайт, чем наращивать частоту в текущем.
In-store видео: влияние точки контакта
Тестировались два формата размещения в «Пятёрочке»:
- экраны на кассах самообслуживания;
- экраны в торговом зале.
Конверсия оказалась сопоставимой, но по стоимости контакта более эффективным стал формат на кассах самообслуживания.
Связка digital + in-store
Эксперименты рассматривались не изолированно.
Сценарий выглядел так:
- Покупатель видит видео в VK.
- Для in-store размещения выбираются магазины в той же географии.
- В магазине покупатель встречает тот же креатив на экране.
Связка digital и in-store показала более высокую конверсию, чем каждый инструмент по отдельности. Синхронизация географии строилась на основе данных о распределении аудитории.
Что изменилось по итогам года
В рамках проекта по Mivimex:
- протестировано 48 сценариев;
- внедрено более гранулярное планирование;
- применена agile-модель замера баннеров и in-store экранов;
- выделены устойчивые сочетания инструментов.
На объёме 18 млн показов корректно выстроенные связки инструментов позволяли получать ROAS в два раза выше при том же объёме размещения.
Как выглядит итоговая модель
По результатам тестов команда разделила коммуникацию на два режима:
В период промо
— digital-реклама,
— in-store видео,
— поддержка на полке.
Вне промо
— CVM-коммуникации для удержания и повторных покупок.
У каждого инструмента закрепилась своя роль:
- Precision — инструмент охвата и усиления промо;
- in-store — работа с конверсией в точке покупки;
- CVM — удержание и рост частоты вне ценового давления.
Итог
Кейс «Кухни без границ» показывает, что омниканальность — это не максимальный набор каналов, а система, в которой эффект достигается не увеличением количества показов, а точной настройки связок и регулярным тестированием гипотез. Именно такая модель позволяет превращать ритейл-медиа из набора активностей в управляемый механизм роста.