Launch pierwszego całkowicie elektrycznego car-sharingu w Warszawie

Klient:

innogy Polska / innogy go!

Agencja:

Cube Group

Czas trwania kampanii (akcji):

Okres opisywany w case study: 3 kwietnia 2019 r. do 30 kwietnia 2020 r. Kampania trwa nadal.

Wykorzystane media:

Pierwszy etap kampanii to budowanie maksymalnego zasięgu i instalacji aplikacji innogy go! przez Google Universal App Campaign. Ze względu na szerokie dotarcie przy precyzyjnym targetowaniu wykorzystaliśmy Facebook, Instagram i Programmatic.

Na etapie 2 i 3 skupiliśmy się na kanałach pozwalających na precyzyjne wykorzystanie danych o użytkownikach i wykorzystanie kreacji dynamicznych, a także tych najbardziej efektywnych kosztowo. Ograniczyliśmy media mix i rozdzieliliśmy budżet pomiędzy GUAC, Facebook i DV360.

Kanały digital wykorzystane w kampanii: paid search, Google Universal App Campaign, Programmatic, Facebook, Messenger, YouTube, Instagram, mobile in-app banners, native display ads, mailing, powiadomienia push, SMS/MMS, afiliacja, aplikacja własna marki.

Cel:

Cele zostały podzielone na 3 etapy:

1) Maksymalizacja zasięgu i instalacji aplikacji innogy go!

2) Maksymalizacja liczby zarejestrowanych użytkowników.

3) Maksymalizacja liczby przejazdów wśród zarejestrowanych.

Opis:

Kampania była tworzona od zera dla usługi wchodzącej na rynek. Start pierwszego, w pełni elektrycznego car-sharingu w Warszawie to odpowiedź na potrzebę ograniczania smogu i wzrostu świadomości ekonomii współdzielenia. Choć na rynku była duża konkurencja usług przewozowych i car-sharingowych opartych na aplikacji, to Warszawa nie miała jeszcze car-sharingu opartego o samochody elektryczne.

Kluczowym wyzwaniem było przekonanie użytkowników do zmiany wybranej już usługi lub środka komunikacji na nową aplikację.

Efektywna komunikacja bazowała na zainteresowaniach i intencjach użytkowników. Pozyskiwaliśmy dane, by wiedzieć jak najwięcej na temat użytkowników i dla każdej grupy określić jej cel.

Komunikacja zawsze przebiegała w określonym kontekście, by dotrzeć do użytkowników, którzy w danej chwili mogli potrzebować naszej usługi.

Przyglądaliśmy się ścieżce użytkowników, bazując zarówno na online’owych, jak i offline’owych touchpointach, aby dostosowywać story w kampanii, być gotowym na komunikację real-time pasującą do etapu na ścieżce użytkownika i zmieniających się potrzeb.

Za pomocą autorskiego rozwiązania Customer Data Platform (CDP) łączącego dane pochodzące z różnych źródeł i budujące ujednolicone profile użytkowników zebraliśmy dane o zarejestrowanych osobach, o autach i ich lokalizacji, o pogodzie. W ten sposób zbudowaliśmy profile, które posłużyły nam do wydzielenia najbardziej optymalnych segmentów użytkowników, do których kierowaliśmy spersonalizowaną, real-time’ową komunikację dostosowaną do czynników:

– zewnętrznych (pogoda),

– wewnętrznych (dostępność i lokalizacja aut),

– oraz behawioralnych (np. kiedy wypożyczają auto i w jakim celu).

Wcześniej wymienione czynniki decydowały o automatycznym doborze wyświetlanej użytkownikowi kreacji.

Dzięki zebraniu wszystkich danych w jednym miejscu (CDP) ujednolicona komunikacja mogła trafiać do użytkownika poprzez wszystkie możliwe kanały. Dzięki wykorzystaniu danych oraz kreacjom data-driven (spersonalizowane, wielowariacyjne komunikaty real-time) mogliśmy wykorzystać skuteczne algorytmy A.I. DV360 i Facebook.

Poprzez pełną integrację tych elementów cały proces został w pełni zautomatyzowany.

Wyniki:

W ciągu 12 miesięcy wygenerowaliśmy następujące efekty:

1) Instalacje aplikacji: 176% realizacji celu.

2) Rejestracje w aplikacji: 128% realizacji celu.

3) Użytkownicy powracający: 185% realizacji celu.

Komentarz:

Cele ustalone przez klienta w danym okresie miały prowadzić do zbudowania marki wśród użytkowników i wykształcenia w nich nawyków korzystania z usługi innogy go! Usługa na stałe wpisała się w krajobraz Warszawy i zwyczaje mieszkańców, którzy regularnie korzystają z elektrycznych samochodów na minuty.

Nagrody:

Mixx Awards 2020 – srebro oraz brąz

Effie Awards 2020 – srebro

Golden Arrow 2020 – 2 nagrody