Российский сервис путешествий «Туту» столкнулся с трудностями в оценке эффективности медийных размещений. Было непонятно, какие каналы приносят больше всего клиентов, а разрозненные данные мешали правильно распределять бюджет. Чтобы решить эту проблему, «Туту» протестировал новый инструмент аналитики в Hybrid Platform. В результате количество конверсий увеличилось на 183%, а инсталлов на 389%. Об этом Sostav рассказали представители 
Hybrid.
«Туту» с 2023 года сотрудничает с Hybrid, запуская программатик-рекламу по модели self-service. Сервис столкнулся с классическими для диджитал-маркетинга сложностями:
- Невозможно точно определить вклад каждого канала в конверсии (особенно органические).
- Ограниченные данные по кросс-девайсному поведению: показы на десктопе не учитываются при конверсиях в мобильном приложении.
- Отсутствие гибкой атрибуции, учитывающей как рекламные, так и органические взаимодействия.
- Некорректный сбор данных по IP-адресам в рамках одного домовладения.
Решение
В рамках закрытого тестирования «Туту» одним из первых применил новую технологию в Hybrid Plartform. Flow Source позволяет сформировать подробный отчет по кросс-девайс атрибуции с учетом взаимодействий в различных каналах и с охватом рекламных и органических конверсий.
Технология:
- Автоматизировала сбор данных по post-view конверсиям через IP-адреса.
- Обеспечила кросс-девайс трекинг, объединяя взаимодействия в вебе и in-app события.
- Учитывала органические конверсии, не атрибутированные другими системами.
- Для минимизации некорректного сбора данных в рамках одного домовладения, удалялись дубли сессий по одному IP.
Как работали с Flow Source
Первый этап: интеграция и подготовка данных, в рамках которого настроили передачу неатрибутированных событий из MMP (Mobile Measurement Partner) в систему Hybrid, после чего создали два датасета:
- Датасет А (последний клик): уникальные IP-адреса с временем последнего контакта.
- Датасет Б (события): конверсии, атрибутированные Hybrid или другим источникам, без учета кликов. Этот датасет сформировали после интеграции с MMP.
Затем подключили алгоритм атрибуции: сопоставили IP из обоих датасетов в окне до 14 дней и произвели фильтрацию «шума» (например, удаляли дубли сессий по одному IP).
Третий этап — гибкое окно атрибуции, в рамках которого произвели сокращение периода анализа для точечной оптимизации кампаний.
Дальше был этап оптимизации
Команда проанализировала отчет и выявила таргетинги, которые принесли наибольшее количество конверсий. Это дало полную прозрачность в понимании того, как веб-трафик конвертируется в целевые действия в мобильном приложении. Благодаря этому мы смогли не только оптимизировать рекламные кампании, но и масштабировать взаимодействие с конверсионными пользователями.
Результаты
Технология Flow Source позволила выявить ключевые таргетинги и перераспределить бюджеты, что привело к улучшению показателей:
В среднем конверсии совершались на второй и третий день после клика. Команде «Туту» удалось увеличить количество установок в последнюю неделю размещения баннеров в три раза, по сравнению с первой неделей кампании. По формату Smart TV установки к последней неделе выросли в пять раз, относительного первой недели размещения, что говорит об эффективности оптимизации для разного типа устройств.
Мобильные установки (install) увеличились на 183% — это подтвердило гипотезу о влиянии веб-трафика на in-app поведение. Гибридная атрибуция позволила учесть основную часть касаний, включая органические действия, что повысило точность отчетности.
Станислав Рудаков, менеджер продукта в Hybrid:
Мы разработали Flow Source, чтобы помочь брендам эффективно оценивать результаты своих рекламных кампаний. Мы рады, что «Туту» удалось протестировать нашу технологию. Надеемся, Flow Source значительно облегчит жизнь рекламодателям и повысит эффективность их кампаний.
Владислав Полбенников, Programmatic Lead сервиса путешествий «Туту»:
Внедрение технологии Flow Source позволило нам значительно оптимизировать аналитику рекламных кампаний. Мы смогли получить более полное представление о пути пользователя после взаимодействия с рекламой. Кроме того, нам удалось настроить мэтчинг между разными типами устройств, тем самым мы достроили кросс-канальную аналитику. В результате получения более целостной картины мы смогли перевзвесить значимость некоторых источников трафика, а также повысить эффективность рекламных расходов.