Страница кейсов_Платежная система МИР

Платёжная система «Мир»: охватили 1 092 545 уникальных пользователей через баннеры на аудиториях Big Data

1 092 545 Охват

Охватная баннерная кампания в поддержку проекта #МирПомогаетВрачам, где каждая онлайн-покупка по карте «Мир» — вклад в помощь врачам. Показы шли на desktop и mobile по всей России, доля отказов удержалась на уровне 56% при плане 60–65%.

Финансы

Баннеры

Основные цифры

56%

Доля отказов при плане 60–65%

1М

Уникальных пользователей — охват кампании

>01:20

Время на сайте

Задачи

Стимулировать пользователей приобретать карту «Мир» и оплачивать ею покупки онлайн.

Удержать долю отказов на сайте в рамках плановых 60–65%.

Выйти на аудиторию мужчин и женщин от 18 лет по всей России на desktop и mobile.

Платежная система «Мир» проводила специальный проект помощи врачам в борьбе с вирусом: каждая онлайн-покупка по карте «Мир» становилась вкладом в поддержку медицинских работников (#МирПомогаетВрачам). От рекламной кампании требовались охват целевой аудитории и качественный трафик на сайт проекта.

Цель

Решение: баннеры и аудитории Big Data

Для кампании выбрали баннеры: цена контакта ниже, чем у обычной медийной рекламы, а по вовлечённости в продукт, охвату и силе коммуникации формат выигрывает у остальных медийных форматов.

Под задачу охвата задействовали аудитории Big Data — сегменты разделили на пять групп по интересам:

онлайн-посетители маркетплейсов;
онлайн-посетители магазинов электроники;
посетители онлайн-кинотеатров и онлайн-игр;
посетители кафе и ресторанов, пользователи доставки еды;
посетители аптек.

Реальное размещение: креатив кампании Платёжная система «МИР» на площадке

Откуда данные: сегменты телеком-оператора

Сегменты аудитории оператор собирает на основе активностей пользователей — по четырём типам данных:

Веб-сёрфинг. История взаимодействия пользователя с сайтами через DPI — глубокое исследование пакетов обмена данными между серверами. Технология собирает больше данных, чем пиксели трекинга, и не требует установки кода на сайты.
Звонковая активность. Оператор логирует входящую и исходящую звонковую активность.
Коммерческие SMS. Обработка шаблонов коммерческих SMS — транзакций банков, статусов заказов и рассылок программ лояльности — даёт качественные аудиторные сегменты и позволяет оценивать эффективность рекламной кампании.
Геопозиция. Обработка данных с трёх вышек (триангуляция) определяет супергео-позицию пользователя.

Управление кампанией без пикселя на сайте

Перед стартом клиенту предложили интегрировать пиксель на посадочную страницу, но эта возможность была исключена, что заметно усложнило оптимизацию. Вместо пикселя со стороны клиента настроили выгрузку данных из системы веб-аналитики Google Analytics — на ней и построили дальнейшую работу.

Стратегии на старте. В первые 3–5 дней система выстраивала стратегии выхода на плановые показатели и закупала качественный трафик.
Выгрузки из Google Analytics. Источники трафика анализировались на предмет наибольшей и наименьшей отдачи; слабые сегменты по интересам и источники принудительно отключались.
Сбор статистики по CTR. Чтобы определить оптимальные сегменты и сайты, системе нужно несколько сотен кликов — проводился ряд работ по сбору максимально релевантной статистики.
Машинное обучение. Накопленные данные и алгоритмы технологии Predict позволили быстро выйти на оптимальные метрические показатели.

Результат

Кампания охватила 1 092 545 уникальных пользователей. Трафик оказался качественнее плана: доля отказов — 56% при плановом коридоре 60–65%, глубина просмотра — свыше 2 страниц, время на сайте — свыше 01:20. Связка программатик-инструмента и аудиторий Big Data показала положительный результат даже без пикселя на посадочной странице.

Запустить рекламу