171

Персонализация рекламных кампаний

Ноябрь, 2020 год.

Повышение эффективности рекламных кампаний за счет гиперсегментации и персонализации с помощью предиктивных моделей.

alt

Какую проблему решали

В условиях высокой конкуренции перед банком стояли задачи повысить результативность рекламных кампаний: усилить узнаваемость бренда среди целевой аудитории, рассказать о сложном продукте и донести преимущества инвестирования c «ВТБ Мои Инвестиции».

Реклама инвестиционных продуктов ранее формировалась специалистами банка на основе базовых таргетингов и аудиторных сегментов, по умолчанию доступных в системе myTarget.
Цель персонализированной рекламной кампании состояла в том, чтобы не только обеспечить охват состоятельной аудитории с потенциальным интересом к инвестированию, но также отработать ряд опасений относительно инвестиционных продуктов и риска работы с ними.
Решение проблемы
Команда PREDICT из Mail.ru Group совместно с банком ВТБ и агентством MediaInstinct Group разработали решение для глубинной сегментации потенциальных клиентов с использованием математической модели.
Решение позволило выделить заинтересованную аудиторию, детально сегментировать потенциальных клиентов по возможностям инвестирования и персонализировать сообщение в соответствии с ценностно-поведенческим профилем получателя. 

Для каждой группы потенциальных клиентов были подготовлены   и рекламная подача с учетом предпочтений и особенностей профиля пользователей.
Применяемые технологии

В решении используется комплекс из классификационных и регрессионных моделей:
  • Модель «Склонность к инвестированию» оценивает вероятность принадлежности к классу инвесторов.
  • Регрессионная модель «Оценка объема инвестиционного портфеля» размечает аудиторию на группы по возможностям инвестирования. 
  • Модель «Оценка ценностно-поведенческого профиля» — совокупность из пяти регрессионных моделей, оценивающих степень выраженности у личности пяти независимых черт: открытости новому опыту, сознательности, экстраверсии, доброжелательности, нейротизма.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Одинаковые предложения для различных групп потенциальных клиентов.
  • 0,14% — 0,15% — показатель кликабельности (CTR) таргетированных рекламных кампаний.
  • 36% узнавали банк в стандартном рекламном сообщении.
  • 2% — коэффициент конверсии (CR) рекламных кампаний.

После проекта:

  • Персонализация сообщения и креатива рекламного предложения.
  • 0,23 % — CTR персонализированных кампаний.
  • 56% узнавали банк в персонализированном рекламном сообщении.
  • Персонализированный креатив вызывал желание узнать дополнительную информацию об инвестициях с ВТБ.
  • 8% — коэффициент конверсии (CR) рекламных кампаний.

Результаты

Команда ВТБ

Сергей Карпович
Управляющий директор департамента анализа данных и моделирования
Мария Шевцова
Начальник отдела планирования и размещения реклам

Команда MediaInstinct Group

Ольга Бородина
Digital director
Антон Михайлов
Digital planning group head
Александра Рыжикова
Digital group head
Елена Свидлова
Digital group account director

Команда PREDICT, Mail.ru Group

Наталия Богородицкая
Руководитель маркетинговых проектов
Максим Карпенко
Руководитель отдела дескриптивной аналитики
Полина Климова
Специалист по бренд-менеджменту
Владимир Новосёлов
Бизнес-архитектор комплексных решений
Александр Черных
Бизнес-психолог, специалист по персонализированным коммуникациям