Between Exchange и AdVisor Media объединили усилия, чтобы показать, как современные дата-продукты и машинное обучение способны изменить результат рекламных кампаний в категории бытовой техники. В этом кейсе описан подход, инструменты и результаты - рост Brand Awareness на 18,7% всего за восемь недель - а также ключевые выводы, которые можно применить в похожих проектах.
Задача и контекст проекта
Задача клиента была предельно понятной: повысить узнаваемость бренда в сегменте бытовой техники в условиях высокой конкуренции и ограниченного рекламного бюджета.
Рынок насыщен похожими предложениями, пользовательская лояльность невелика, а расходы на медиапланирование требуют максимальной эффективности. Для достижения целей потребовалось не просто увеличить охваты, а найти релевантную аудиторию и оптимизировать контакты с ней, чтобы каждый потраченный рубль приносил максимальный эффект в восприятии бренда.
Ключевыми требовалиcя следующие элементы: точная сегментация аудитории, персонализированное сообщение, контроль частоты контактов, и прозрачная аналитика, чтобы понять, какие тактики действительно работают. Важно было не только привлечь внимание пользователей, но и удержать его достаточно долго, чтобы сформировать ассоциацию с брендом.
Для этого команда проекта решила опираться на дата-продукты и инструменты машинного обучения, которые позволили автоматизировать часть задач и повысить релевантность коммуникаций. В рамках подготовки была проведена разведывательная аналитика: изучение поведенческих паттернов, источников трафика и наиболее эффективных креативов в категории.
Это дало базовую модель гипотез, которые затем были подтверждены и откалиброваны в процессе запуска кампании. Такой подход снизил риски и позволил гибко перераспределять ресурсы в зависимости от промежуточных результатов.
Подход и используемые технологии
Сердцем решения стали дата-продукты, которые интегрировали данные из разных источников и на их основе строили прогнозы и управляли показами. Машинное обучение использовалось для двух основных задач: предсказания отклика пользователей и оптимизации частоты контакта.
Модель предсказывала вероятность запоминания бренда после просмотра объявления, учитывая поведение пользователя, контекст показа и формат креатива.
Это позволяло ставить приоритеты - показывать рекламу тем пользователям, для которых вероятность конверсии в узнаваемость была выше.
Другой важный аспект - управление частотой показов. Слишком частые показы приводят к раздражению и перерасходу бюджета, слишком редкие - не дают нужного эффекта. Модуль оптимизации частоты с помощью ML вычислял оптимальный баланс и распределял показы по времени так, чтобы максимизировать итоговую узнаваемость при заданном бюджете.
Также система учитывала разнообразие креативов, чтобы избежать усталости аудитории. Команда использовала гибридный подход: сочетание автоматизированных решений и ручной настройки. Технические инструменты обеспечивали масштаб и скорость, а эксперты по креативу и медиа корректировали гипотезы и адаптировали контент под реакцию аудитории.
Это дало синергию: алгоритмы выбирали правомерные сегменты и моменты для показов, люди - обеспечивали релевантные сюжеты и язык коммуникации.
Реализация кампании и ключевые элементы
Старт кампании состоял из нескольких четко выстроенных этапов. Сначала был подготовлен набор целевых аудиторий на основе аналитики поведения: это были как широкие сегменты (например, домохозяйства с интересом к технике), так и узкие - пользователи с недавними поисковыми запросами по конкретным моделям.
Дальше для каждого сегмента тестировались разные сочетания креативов, посылов и частоты показов.
Тестирование велось в параллель, что позволило быстро вывести оптимальные сочетания и масштабировать их. Особое внимание уделялось измерению Brand Awareness.
Для этого использовались таргетированные опросы и модели атрибуции, которые позволяли оценивать влияние показов на узнаваемость. Комбинация прямых метрик (опросы, исследования бренда) и косвенных (поведенческие изменения, всплеск трафика на сайт) дала более надежную картину эффективности.
Результаты отслеживались в режиме реального времени, что позволило оперативно корректировать стратегию.
Креативная часть проекта тоже была важна: адаптивные баннеры и видео форматы подбирались под конкретные сегменты, шрифты и визуалы тестировались на предмет лучшей запоминаемости.
Помимо стандартных форматов использовалися динамические креативы, которые подстраивались под интересы пользователя - например, показывали бытовую технику из той категории, которой ранее интересовался пользователь. Такой персонализированный подход увеличивал релевантность и, соответственно, вероятность запоминания бренда.
Результаты и их интерпретация
Через два месяца работы кампания показала впечатляющие результаты: Brand Awareness вырос на 18,7% в целевой категории. Это значимое улучшение в контексте бытовой техники, где потребительские решения принимаются не мгновенно и часто зависят от накопленных ассоциаций и повторных контактов с брендом.
Кроме того, улучшилась вовлеченность: CTR и время на посадочных страницах заметно выросли у пользователей из целевых сегментов.
Анализ показал, что ключевой вклад в рост узнаваемости внесли сегментация аудитории и оптимизация частоты показов. Модели ML позволили минимизировать бесполезные показы и повысить количество релевантных контактов.
Динамические креативы дали эффект персонализации, который оказался критичным для запоминания в условиях насыщенного информационного фона. При этом команда отметила, что важен был не только технический слой, но и грамотная интеграция экспертизы по креативу и медиапланированию.
Кроме непосредственного роста Brand Awareness, кампания дала дополнительные инсайты: какие сообщения лучше воспринимаются в разных сегментах, какие креативы стимулируют дальнейший интерес к покупке и какие частоты оптимальны для разных типов аудиторий. Эти данные можно использовать для дальнейших этапов маркетинга, в том числе для увеличения конверсий в продаже и лояльности.
В итоге проект Between Exchange и AdVisor Media стал примером того, как можно сочетать данные, машинное обучение и творческий подход, чтобы добиться заметных маркетинговых результатов в короткие сроки.
Такой микс аналитики и креатива показывает путь для брендов, которые хотят эффективно инвестировать в узнаваемость и выжимать максимум из каждого контакта с аудиторией.
