Kluczowym wyzwaniem było przekonanie użytkowników do zmiany wybranej już usługi lub środka komunikacji na rynkową nowość.

Koncepcja kampanii

Start pierwszego w pełni elektrycznego car-sharingu w Warszawie to odpowiedź na potrzebę ograniczania smogu i wzrostu świadomości ekonomii współdzielenia. Kampania została stworzona od zera.

W momencie startu kampanii obecne były 3 firmy oferujące auta spalinowe lub hybrydowe.

Zdefiniowaliśmy nową grupę docelową. Jej założenia zostały opracowane na bazie programu pilotażowego wśród warszawiaków w okresie 21.02 – 4.04.2018. Kampania została skierowana do mieszkańców Warszawy i okolic.

W kampanii odwoływaliśmy się do trendów: sharing economy oraz ekologistyki miejskiej dotyczącej minimalizacji zagrożeń wywołujących presję na środowisko przyrodnicze i antropogeniczne, czyli emisji spalin i poziom hałasu, za które w głównej mierze odpowiadają w miastach samochody. 

Cele kampanii

Cele zostały podzielone na 3 etapy i 12 miesięcy:
1) Maksymalizacja zasięgu i instalacji aplikacji innogy go!
2) Maksymalizacja liczby zarejestrowanych użytkowników.
3) Maksymalizacja liczby przejazdów wśród zarejestrowanych użytkowników. 

Wyzwanie

Kluczowym wyzwaniem było przekonanie użytkowników do zmiany wybranej już usługi lub środka komunikacji na rynkową nowość – elektryczny samochód innogy go!

Zmierzyliśmy się m.in. z dużą konkurencją w search i display na lokalne frazy oraz dostosowaniem komunikacji do zmiennych warunków, np. pogody.

Celem było wykazanie rentowności projektu i osiągnięcie założonych przez innogy Polska celów.

Strategia

Wykorzystaliśmy profilowanie i zaawansowaną formę dostosowywania treści (dynamiczne kreacje data-driven, czyli spersonalizowane, wielowariacyjne komunikaty real-time), które dały nam ultraspersonalizowaną komunikację.

Od pierwszego etapu pozyskiwaliśmy jak największą bazę użytkowników. W autorskiej CDP połączyliśmy dane offline oraz online, dane o użytkowniku na ścieżce oraz cechach takich jak: kiedy wypożycza auto, po co, skąd i dokąd, a następnie połączyliśmy je w profil użytkownika. Na tej podstawie użytkownik był automatycznie przypisywany do optymalnych segmentów i równocześnie uruchamiany był scenariusz dopasowanej komunikacji w postaci kombinacji dedykowanych kreacji, copy i CTA. 

Wspólnie wyznaczaliśmy cele krótkoterminowe w miesięcznych mediaplanach, biorąc pod uwagę szereg zmiennych, jak liczba instalacji/rejestracji/wynajmów, a także koszty jednostkowe dla każdego z celów. W zależności od celu biznesowego na danym etapie kampanii zmienialiśmy podejście do prowadzenia działań i ustawialiśmy priorytety na odpowiednie cele w aplikacji. Na bieżąco tworzyliśmy segmenty użytkowników na podstawie własnej analizy danych, a także insightów od klienta. Wspólnie tworzyliśmy komunikację data-driven dopasowaną do segmentów użytkowników.

W komunikacji podkreślaliśmy:
• FUN (ciche, szybkie i komfortowe samochody klasy premium);
• EXPERIENCE (intuicyjna aplikacja i dostępność);
• COMFORT (dedykowane strefy parkowania, możliwość jazdy buspasem etc.)
• PRICE (wprowadziliśmy pierwszy przejazd za 1 grosz, płatność za minuty, nie kilometry, parkowanie za darmo etc.)
• USP (Warszawa nie miała car-sharingu opartego o samochody elektryczne. Innogy go! to zmieniło!)

Sposób realizacji

1. Kreacja
Dzięki autorskiemu CDP dostosowaliśmy kreacje do czynników: zewnętrznych (pogoda), wewnętrznych (dostępność i lokalizacja aut) oraz behawioralnych (etap na ścieżce zakupowej użytkownika oraz preferencje dotyczące wynajmu samochodu, miejsca na mapie odwiedzane przez użytkowników). Te czynniki decydowały o automatycznym doborze wyświetlanej użytkownikowi kreacji.

Ujednolicona komunikacja mogła trafiać do użytkownika poprzez wszystkie możliwe kanały: Programmatic, Facebook, mailing i pushe w aplikacji. W kreacjach data-driven mechanizm dopasowujący kreację do segmentu oparty był o feed opracowany w Google Studio, gdzie znajdowały się wszystkie kombinacje grafik, copy, CTA, które finalnie były widoczne na kreacji; dane z profilu użytkownika posiadane przez system emisyjny (np. aktualna lokalizacja) oraz segmenty zbudowane w CDP będące wynikiem analiz zachowania klientów. 

Dzięki wykorzystaniu danych oraz kreacjom data-driven (spersonalizowane, wielowariacyjne komunikaty real-time) mogliśmy wykorzystać skuteczne algorytmy AI DV360 i Facebook. 

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

2. Media mix
Pierwszy etap to budowanie maksymalnego zasięgu i instalacji przez Google Univer­sal App Campaign (60% budżetu tego etapu), skupiając się na najniższym koszcie. Pozyskaliśmy też dane na temat tego, jaka komunikacja najlepiej się sprawdza. 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, Display i wideo: Facebook, Messenger, YouTube, Instagram, Programmatic, mobile in-app banners, native display ads, mailing, powiadomienie push, SMS/MMS, afiliacja, aplikacja własna marki.

Kanały klienta digital + offline: link building, Facebook, Instagram, YouTube, mailing graficzny, aplikacja własna marki, spoty radiowe, e‑maile, nośniki w przestrzeni miejskiej, PR.

Rezultaty

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.

Podsumowanie

Innogy go! na stałe wpisała się w krajobraz Warszawy i zwyczaje mieszkańców, którzy regularnie korzystają z elektrycznych samochodów na minuty. Użytkownicy wybierają usługę innogy go! zamiast konkurecyjnych car-sharingów lub usług przewozowych.

Kampania udowodniła, że oparcie działań na danych zbieranych i analizowanych w dedykowanym CDP przynosi bardzo dobre rezultaty i pozwala na dopasowanie kreacji do zmiennych warunków.

Czas trwania kampanii 

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