23.06.2025, 11:26

Как в Burger King увеличили заказы в 2,5 раза через мобильное приложение

Фудтех — высококонкурентная ниша, в которой с каждым годом становится сложнее мотивировать пользователей совершать заказы. В кейсе Hybe (входит в состав AdTech-экосистемы Hybrid) рассказываtт о том, как им удалось увеличить количество заказов через мобильное приложение для одного из ведущих ресторанов быстрого питания.

Задачи проекта

  • Увеличить количество заказов через мобильное приложение.

  • Масштабировать запуск с сохранением KPI по ключевым метрикам.

Сроки реализации: 3 квартал 2024 года.

Решение

Работаем с клиентом около года, кампании показывали положительную динамику. Поэтому в 3 квартале была задача увеличить объемы без потери качества и увеличения стоимости целевого действия. Для ее достижения команда Hybe использовала следующие решения.

1. User Acquisition.

Запускали широкие кампании с разбивкой по SSP и форматам размещения, что позволило протестировать различные гипотезы и найти наиболее релевантные для данной вертикали источники, где стоимость привлечения оставалась в рамках KPI клиента. Затем формировали whitelists мобильных приложений для отдельных кампаний, где были собраны наиболее эффективные паблишеры.

2. Playable ads, или плейблы.

Интерактивная реклама вовлекает пользователя в игровой процесс еще до скачивания. Мы разрабатывали плейблы на своей стороне, а также адаптировали интерактивы клиента под загрузку в консоль.

3. Ретаргетинг и смарт-ретаргетинг.

Охватывали пользователей, которые не совершали покупки в течение 1 месяца, чтобы вернуть потенциальных клиентов, а также повысить LTV пользователя. Кроме того, проводили многоуровневую работу с аудиториями, добавляя в настройки разные сегменты, — добавляли в корзину; установили, но покупали 1 раз; регистрировались, но не купили. Путем дробления широкой аудитории на подсегменты мы нашли наиболее эффективные.

Ранее мы боролись с каннибализацией органики, вызванной мистаргетом, и пришли к оптимальным настройкам аудитории по постбэкам (MMP Audience), с которым процент каннибализации попадает в плановые показатели (<10%).

4. Тестирование разных форматов.

Для наращивания объема трафика мы провели обширное тестирование различных рекламных форматов, включая:

  • Баннеры: статические и динамические баннеры были адаптированы под различные платформы с учетом требований к форматам

  • Playable ads: интерактивные форматы, завлекающие пользователя за счет игрового контента

  • Нативные объявления: форматы, органично интегрированные в контент, что обеспечило высокую вовлеченность пользователей

  • Видео: короткие видеоролики с адаптацией под мобильные устройства и платформы

5. Оптимизация.

Для управления ставками и выбора наиболее эффективных площадок использовались ML-модели, что позволило автоматизировать процесс и значительно повысить рентабельность рекламы. В числе используемых решений:

  • Bid corrections: корректировка ставок в реальном времени в зависимости от результатов кампании

  • Гео-оптимизация: адаптация кампаний под наиболее эффективные регионы

  • Оптимизация по CPI и CPA: оптимизация кампаний для достижения более низкой стоимости за установку и повышения эффективности рекламы по модели CPA

Результаты (июль — сентябрь)

  • Количество заказов увеличилось в 2,5 раза в сравнении с предыдущим периодом.

  • При масштабировании в 2,5 раза ДРР остался на том же уровне/незначительно поднялся

При учете форматов, которые были размещены внутри кампаний, были сделаны выводы об эффективности использования конкретных форматов за квартал:

За весь период наблюдаем рост CR в покупку на уровне самых эффективных рекламных кампаний, также подметили разнообразие форматов объявлений: статичные баннеры, видео-креативы, gif-формат и другие. Анализ также проводился по CPA (стоимости за целевое действие) и CPI (стоимости за установку). Результаты оказались эффективными.

За 3 квартал:

  • Лучший формат — смешанный (CR в покупку = 24,87%).

  • Самый «прибыльный» формат — static (CR в покупку = 35,11%).

В рамках проекта удалось достичь ключевых целей — масштабировать кампании без потери эффективности и удержать плановые показатели по ДРР. Команда оперативно адаптировалась к задачам, грамотно выстраивала гипотезы и работала с сегментами. Отдельно отмечу качественный подход к аналитике и тестированию форматов. В результате получили ощутимый рост заказов и системные выводы, которые можем масштабировать дальше. Спасибо всем участникам за проделанную работу.

Алексей Фомин
Head of Performance Marketing, Burger King

При работе с проектом был выведен ряд гипотез для уменьшения ДРР. Одно из которых было тестирование креативов высокой вовлеченности, где мы объединили усилия с клиентом и агентством, создав эффективный подход к креативной оптимизации, сделав интерактивные креативы на основе акций клиента и работе наших креативных дизайнеров, что привело к улучшению результатов.

Илья Матрохин
Client Success Manager HYBE
Нравится: Hybrid
Hybrid
Hybrid — международная programmatic-экосистема с собственным стеком разработок. Наша главная цель — помочь вам достигнуть нужных результатов и сделать programmatic рекламу прозрачнее и понятнее.