В условиях стремительного развития цифровых технологий и изменения потребительских привычек, оценка эффективности медийной рекламы в банковской сфере становится настоящим вызовом. Для «Банк ДОМ.РФ», где 80% клиентов предпочитают открывать вклады в отделениях, а не онлайн, традиционные методы анализа конверсий оказываются недостаточными. Как же понять, какие рекламные каналы действительно приводят клиентов в офлайн? Команда AdRiver и «Банк ДОМ.РФ» рассказала Sostav, как использовать методику Sales Lift для оптимизации рекламных бюджетов и повышения их эффективности.
Проблема оценки медийной рекламы
Оценить эффективность диджитал медиа в банковской сфере — задача с вызовом. 80% клиентов банка предпочитают открывать вклады не онлайн, а в отделениях, что разрывает привычную воронку конверсий.
Банки не могут раскрывать и передавать персональные данные клиентов третьим лицам.
Дополнительная сложность — аудитория старше 45 лет имеет высокое телесмотрение. Здесь эффективность интернет-рекламы сложнее доказать, а вероятность post-view конверсий минимальна: клиент редко оставляет заявку онлайн после просмотра рекламы, ведь его путь начинается в интернете, но завершается в офисе банка.
Как определить, какие рекламные каналы действительно приводят клиентов в офлайн?
Мы разработали Sales Lift — методику, которая измеряет, как медийная реклама реально влияет на рост числа вкладчиков с помощью исследования с использованием Stable ID и данных операторов связи.
Технология позволила связать данные о рекламных показах с реальными открытиями вклада в офисах банка, выявить наиболее эффективные источники трафика и получить портрет аудитории наших вкладчиков для точной оптимизации бюджетов в будущих рекламных кампаниях.
Как это работает
Вся реклама клиента промечалась AdRiver и в рамках данного кейса использовалась технология AdRiver Bridge, которая умеет получать разрозненные идентификаторы (cookie, IDFA/GAID, операторский Stable ID и другие) в разных точках контакта с пользователем и связывать их друг с другом с помощью алгоритмов машинного обучения. В дальнейшем, при использовании любого из связанных идентификаторов в любой точке контакта — при показе, клике или конверсии — они в режиме реального времени приводятся к единому мастер-идентификатору, AdRiver ID, который и используется в аналитике.
Возможности операторского Stable ID давно используются во всех продуктах AdRiver, так как Stable ID одинаково хорошо работает как в web, так и в любых видах in-app трафика, что важно, например, для кросс-медийной атрибуции. При этом, поскольку возможности у операторов отличаются, мы разработали несколько схем интеграции, обеспечивающих единый подход к применению операторского Stable ID независимо от способа интеграции.
Что мы получили в итоге
1. Эффективность каналов: число новых клиентов, привлеченных с каждой площадки.
Для подсчёта количества клиентов использовали несколько моделей атрибуции — как к последнему источнику показа рекламы, так и к первому показу. В процессе — формирование собственной модели на основании различных весов каждого контакта.
На основании фактического количества клиентов, распознанных Операторами Сотовой связи, достроили экстраполяцию по числу клиентов, взаимодействовавших с диджитал медиа. Для экстраполяции использовали открытые данные по покрытию рынка операторами сотовой связи.
Для оценки конверсии вывели метрику CR-to-view, которая оценивает конверсию из показов в клиентов по каждому источнику показа рекламы.
Оценили CAC по распознанным клиентам от расходов на диджитал медиа. Стоимость привлеченного нового клиента сопоставима с перформанс-каналами, а с учетом экстраполяции на других операторов — дешевле в два раза.
По итогам проведенных расчётов вывели рейтинг эффективности рекламных площадок, которые принесли реальный бизнес-результат:
2. Реальный охват рекламы: точное число людей, видевших рекламную кампанию, с детализацией до каждой рекламной площадки.
Суммарное распознавание среди двух операторов составило 15,4% показов — 7 млн реальных абонентов.
3. Эффективная частота показа: по итогу исследования определили, что нам достаточно 3 контактов пользователя с рекламой для совершения офлайн-конверсии. Рассчитали это значение, определив минимальную частоту, которая требуется абонентам для совершения большинства конверсий. С математической точки зрения — это медианная частота.
4. Точность таргетинга: основным ядром целевой аудитории рекламной кампании были мужчины и женщины старше 35 лет, проживающие в Москве и Санкт-Петербурге и областях. С помощью исследования проверили портрет целевой аудитории на реальных абонентах, видевших рекламу. Подтвердили, что 76% показов было совершено на целевой соцдем, 73% — на целевое ГЕО.
5. Портрет аудитории: анализ поведения пользователей, которые открыли вклад, что помогло подтвердить целевой портрет клиента и узнать особенности их поведения в интернете.
К примеру, наиболее популярная марка телефонов — Xiaomi. 71% клиентов пользуются приложениями онлайн-доставки продуктов и лекарств, 45% — приложениями для чтения или прослушивания книг.
В итоге
Мы выяснили, что 30% всех открытий вкладов в офисах за период кампании были совершены клиентами, контактировавшими с медийной рекламой в интернете. Этот результат подчёркивает влияние диджитал медиа на бизнес-результат в условиях параллельной кампании на ТВ, так как большинство выбранных таргетингов в кампании были на LTV-аудиторию.
Определили эффективную частоту показа и выводы для более точного таргетинга в будущих рекламных кампаниях. И главное — анализ позволяет глубже изучить эффективность отдельных площадок и нашей ЦА, что позволяет распределить бюджет с максимальной эффективностью для бизнеса.
Владимир Висков, руководитель цифрового маркетинга, «Банк ДОМ.РФ»:
Я, всегда работающий в Data Driven подходе, очень долго искал методологию подсчёта именно влияния диджитал медиаканалов на офлайн в условии тех ограничений, которые есть в банках. Мы придумали совершенно новую механику, на основе перспективной технологии Stable ID.
Благодарим команду AdRiver и команды Операторов сотовой связи то, что решили сделать для нас такие кастомные отчёты.
В будущем, на основании аналитики Stable ID и подобного распознавания, планируем принимать большинство управленческих решений по использованию тех или иных площадок и каналов.
Роман Кохановский, коммерческий директор AdRiver:
Кейс демонстрирует, как современные технологии идентификации и атрибуции помогают преодолеть ключевые ограничения банковского сектора при оценке эффективности диджитал медиа. Использование Stable ID в связке с AdRiver Bridge позволило не только связать онлайн-рекламу с офлайн-конверсиями, но и глубже понять, какие площадки действительно приносят бизнес-результат.
Важно отметить, что такая методология не просто измеряет влияние диджитал-рекламы, но и предоставляет четкие инсайты для дальнейшей оптимизации медийных бюджетов.
Этот кейс доказывает, что диджитал-реклама в сочетании с продвинутыми технологиями верификации способна решать сложные бизнес-задачи, даже в сегментах, где ее влияние традиционно воспринималось скептически. Прозрачность данных и возможность точного таргетинга обеспечивают уверенность в инвестициях в медийную рекламу, а подходы, использованные в этом исследовании, могут стать стандартом для оценки влияния диджитал на офлайн-конверсии.