5237

Поиск заинтересованной аудитории для таргетирования

Июнь, 2020 год.

Выделение «горячей» аудитории с помощью инструментов платформы Second Party Data Exchange (SPDE).

alt

Какую проблему решали

Одна из задач Альфа-Банка — сокращении затрат на привлечение клиентов.
В рамках кампании по продвижению кредитной карты «100 дней без %» требовалось увеличить количество заявок, оформленных онлайн, и сократить стоимость одного лида.
Был необходим инструмент, который позволяет найти аудиторию для таргетирования, наиболее заинтересованную в приобретении кредитных банковских продуктов.
Решение проблемы
Медиапартнер Альфа-Банка компания ОМD AMS привлекла своего технологического партнера, команду Flocktory, которая специализируется на работе с Big Data и performance-решениях через персонализированный пользовательский опыт.
С помощью инструментов платформы Second Party Data Exchange команда Flocktory проанализировала поведение пользователей, использующих различные банковские продукты. Были выделены пользователи с похожим поведением как наиболее склонные к покупке кредитных карт онлайн.
Рекламные агентства OMD AMS и Resolution запустили кампании на сформированные Flocktory smart-сегменты. Smart-сегменты - это предикативные алгоритмы собственной разработки Flocktory, построенные на Look-alike модели и машинном обучении.
Применяемые технологии

Используя алгоритмы машинного обучения, Flocktory анализирует огромное количество о поведении пользователя, чтобы «предсказать» его уровень интереса к покупке определенной категории товаров и услуг.

На этапе подготовки данных применяются алгоритмы SVM, на этапе определения интереса - Logistic Regression.

Задача модели — предсказать совершение пользователем целевого действия. Для финансовых продуктов Альфа-Банка целевым действием является «качественный» просмотр страницы продукта. Использовалась логистическая регрессия с L1- и L2-регуляризацией и с положительной матрицей весов. Тщательная настройка гиперпараметров позволила обучать интерпретируемые коэффициенты. Признаки представляли из себя векторизированные события из покупательского и пользовательского опыта и поведения, а также других данных о пользователях.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Таргетирование на аудиторию с потенциальным интересом.
  • 0,08% - средний показатель кликабельности (CTR).
  • 0,3% - средняя прямая конверсия в заявку (CR).
  • Высокая стоимость привлечения заявки.

После проекта:

  • Таргетирование на аудиторию с горячим спросом.
  • 0,15% - средний показатель кликабельности (CTR).
  • 8% - средняя прямая конверсия в заявку (CR).
  • Значительное снижение стоимости привлечения заявки.

Результаты

Команда «Альфа-Банк»

Артём Боев
Главный эксперт по медиа
Александра Суровая
Руководитель медиа направления

Команда OMD AMS

Елена Зотова
Digital manager
Елизавета Калинина
Digital group account director
Александра Клюева
Performance lead
Екатерина Кормилова
Digital specialist
Никита Кривцов
Digital group head
Татьяна Новикова
Digital group head

Команда Flocktorу

Светлана Алавердян
Chief Commercial Officer
Илья Мартынов
Head of Business Development SPDE
Денис Осипов
Product Manager
Марина Спиркова
Project manager