Привет! Меня зовут Саша, и сегодня я покажу вам кейс по запуску направления инфлюенс-маркетинга в Fashion индустрии на рынок US. Я прошел все стадии: исследование, парсинг, разметка, AI, no-code, CRM, собранная на коленке, и куда же без огромного желания выполнить свою задачу всеми возможными способами.
По итогу за несколько дней я построил работающий конвейер, который генерирует интеграции как на CPA-основе, так и на платной. Дочитывайте до конца статьи, чтобы получить плюшки.
Я вам дам все всю информацию по этапам и необходимым шагам. Поехали.
Начнем с задачи:
Направления инфлюенс-маркетинга нет, но оно нужно вчера и желательно уже завтра получать качественные интеграции, в том числе и по CPA.
Такие задачи в моем стиле, поэтому я немедля взялся за дело.
Исследование ниши
Для начала необходимо было исследование сервисов-агрегаторов (Modash, Hypeauditor и прочих). Тут все довольно просто: фильтруй блогеров и выгружай.
Но я не любитель легких решений, поэтому все же оставил такие выгрузки на потом и самостоятельно занялся вопросом.
Для начала я обратил свое внимание на работу брендов, изучил их способы продвижения. Использовал инструменты: SimilarWeb, Semrush. Исследуя трафик и ссылочную массу, я раскрыл схему работы брендов с инфлюенсерами.
Некоторые крупные CPA-площадки и сети собирают нишевых блогеров, предлагая им размещение продуктов брендов. Бренды в свою очередь, приходят на эти площадки и… размещаются.
Что получаем:
Я изучил всю схему размещений и выявил, что объемы интеграций были невероятно большими.
114567
Да, именно столько блогеров попали в мой лист для изучения.
По следующим критериям я понял, что это действительно то, что я искал:
- Блогеры уже работают с брендами (относительный ценз пройден)
- Блогеры знакомы с CPA-моделью (они явно имеют представление о модели и хотят достичь лучший результат)
- Блогеры сами же заинтересованы в сотрудничестве, это вы можете видеть благодаря открытой информации (номера телефонов, почта в профиле)
- Их довольно много, а значит, мы с легкостью найдем необходимых нам.
- Мы видим как крупные бренды, так и небольшие.
- Ну и самое главное — topics: home, beauty, welness, fitness, fashion, kids — ровно то, куда мы целимся. Эти темы нам интересны.
Переходим к важному этапу сбора данных.
Процесс сбора данных
Консоль разработчика, Postman, эмулятор мобильного приложения и HHTP Toolkit и Python - этими инструментами я пользовался, чтобы написать скрипт, помогающий достать мне базовую информацию о профилях блогеров из CPA-сеток.
Я не хочу освещать технические детали. Но в ранних статьях я уже описывал, как я добываю данные. Если вам интересна эта тема или какие-либо другие - пишите мне или оставляйте комментарии под постами анонсов в моем Телеграм-канале.
Итак, мы имеем 91129 блогеров, по каждому из них была стандартная информация: имя и ссылка на страницу в Инстаграмме*. Следующим этапом является обогащение данных.
Обогащение данных
Следующим этапом я написал второй скрипт с использованием библиотеки Instagrapi для сбора информации из профилей instagram*. Результат: имеем ссылки на аватарки, веб-сайты, текст bio, e-mail и телефоны из кнопок профиля.
Еще я посчитал необходимым собрать некоторые метрики Instagram*, такие как количество подписчиков, постов и прочие.
Далее с A-parser прошелся по каждому сайту из профиля и собрал почту для связи, при условии если она была указана.
Кстати, что интересно: многие блогеры игнорировали стандартную кнопку contact via e-mail для обратной связи в профиле Instagram* и указывали почту для сотрудничества только на сайте. Поэтому этот этап был необходим.
Какие источники добычи e-mail адреса я имел в итоге: кнопка в профиле Instagram*, текст в bio, вебсайт.
После всех манипуляций я получил 67651 блогеров, которые имели живой Instagram*.
Так я получил добротную исходную базу данных, с которой можно было начинать работать.
Количество блогеров с e-mail
Я отследил, у кого из блогеров с Instagram* есть хотя бы один e-mail
А вот с телефонами все не так хорошо, но это ожидаемо - лишь 3 тысячи блогеров указали его для связи.
Но я решил вспомнить сервисы, которые упомянул в начале статьи и обратится к ним за прайсом. Сколько же стоит получить базу там?
Думаю, тут все понятно. Чтобы получить 1000 e-mail, нужно заплатить 899$. Сколько будет стоить выгрузка 43000 e-mail, остается загадкой. И хорошо.
Разметка данных
Следующий мой шаг был следующим: снабдить будущих инфлюенс-маркетологов максимумом полезной информацией для работы с блогерами.
Я придерживаюсь такого подхода — следует изначально дать много информации. Всегда можно удалить лишнее. И это быстрее.
Для разметки базы мне понадобилась библиотека машинного обучения. Например, для извлечения слов из биографий блогеров, таких как «mom», «fitness», «welness», «beauty» и так далее.
Хорошо получилось достать гео-привязку — страна, штат, город. Я использовал облачное решение nlpcloud.
Куда же без экспериментов, я загружал аватарки другой нейросетке для определения пола и возраст блогера.
Для фильтрации по объему подписчиков я ввел следующие теги:
Коллеги попросили разделить на крупных или "тиров", взяв за основу полученные данные.
Что имеем в итоге? Базу блогеров для работы, и помимо всех полученных ранее полей я добавил:
- ниша, подниша;
- пол, возраст;
- гео;
- tier укрупненный;
- аудитория по кластерам;
- и дополнительную специфическую информацию.
И как с этим всем теперь работать?
CRM для работы с блогерами в Airtable
Мне понравился проект, я решил сам создать CRM для работы с блогерами. За основу я взял Airtable, у меня уже был большой опыт использования этого сервиса, и он идеально подошел.
Система работает так:
- Маркетолог подбирает из нашей базы подходящий набор блогеров. Это ручной труд, который можно облегчить.
- Выбранным блогерам на почту отправляется персонализированная цепочка писем. С целью презентации и приглашения к сотрудничеству.
- Когда блогер отвечает, начинается процесс переговоров и согласования.
- После выхода интеграции трекается результат. Для трекинга используем промокодирование, UTM-метки.
Теперь определяемся со стеком решений:
- Хранение и управление — Airtable.
- В качестве инструмента для рассылки писем блогерам использовался проверенный и мощный сервис Lemlist. Крутой сервис имеет автоматизированные цепочки писем, А/Б тестирование, персонализация и даже «прогрев» домена почты для лучшего результата и снижения bounce-rate.
- Промокодирование — Stripe
- Шортенер для получения персональных ссылок http://product. com/{superbloger} — Rebrandly.
Теперь все это нужно было сложить в работающую систему.
Интеграция Airtable и Lemlist
Я использовал no-code решение от Make, чтобы настроить двустороннюю интеграцию Airtable с Lemlist.
Механика такова: специалист по работе с инфлюенсерами выбирал блогеров на основе различных критериев и отправлял их в LemList, нажимая на кнопку.
В Lemlist в нужных кампаниях создавались лиды, и начиналась рассылка.
Далее я настроил передачу данных в обратную сторону
В случае если открывается письмо Airtable обновляет состояние.
Работа с блогерами
Когда блогер отвечал, работа перемещалась на соседнюю вкладку. Там уже производились последующие действия: переговоры, обсуждались условия сотрудничества.
Благодаря большому объему базы данных мы имели больше свободы в выборе блогеров и могли более избирательно подходить к условиям сотрудничества.
Что ускоряло работу
Для каждого блогера автоматически формировалась размеченная UTM-метками ссылка, промокод, работающий в Stripe, а также персональная сокращенная ссылка в домене компании.
Маркетолог не тратил свое время, потому что система была автоматическая.
Резюмирую эту статью:
- Изучение ниши - приоритет.
- Сервисы-агрегаторы блогеров — быстро, но не всегда хорошо.
- Парсинг экономит время и деньги. К тому же блогеры сами хотят сотрудничать.
- No-code решения помогут дешево и быстро разворачивать инфраструктуру для эффективной работы. Весь вопрос в объеме твоей фантазии.
- Сервисов много, изучайте и комбинируйте.
Подведем итоги
Я поделился с вами той частью, которой могу, по этому кейсу. Из цифр следует отметить, что мощность аутрича примерно 20 писем на сотрудника в день с увеличением до 50. Объем базы я отметил ранее. Сотрудников может быть от одного до бесконечности.
Итоговый результат зависим от следующих факторов: какой у нас продукт, кому мы отправляем, что отправляем, что хотим от блогера, и как блогер выполнил свою задачу.
Наша команда осталась довольна.
Самое главное, что мы полностью контролировали процесс от и до, без привлечения посредников.
Хочу отметить, что такая система может быть полезна не только для работы с рассылками по e-mail, но и для тех, кто работает в LinkedIn. Логика остается.
Если вы хотите так же
Я с легкостью могу адаптировать этот кейс под любую задачу. Если возникли вопросы, пишите. Все обновления и файлы по этой теме будут в Телеграм-канале.
* Соцсети Facebook и Instagram признаны экстремистскими и запрещены в России.