+80% к количеству конверсий из рекламы при помощи нейросети без каннибализации органики

Исполнитель — Андата, платформа управления маркетингом, включающая AI-оптимизатор контекстной рекламы и сквозную аналитику.

Клиент — страховая компания ВСК, продвигаемый продукт — страховки ОСАГО.

Кейс применяли в отношении продукта https://shop.vsk.ru/auto/osago

У компании ВСК уже работали рекламные кампании в Яндекс Директ по брендовым запросам, в которых были установлены равномерные высокие ставки на все ключевые слова и стратегия “Ручное управление ставками”.

Задача — увеличить количество заявок на страхование ОСАГО из Яндекс Директ по брендовым запросам. Задача усложнялась тем, что при увеличении числа заявок нужно было соблюсти ограничения:

1. необходимо приводить только качественные заявки, качество оценивала СПР (система принятия решений) Заказчика;

2. нужно избежать каннибализацию конверсий из органической выдачи.

Почему не получалось решить поставленную задачу, используя существующие настройки и сервисы:

1. Признак того, что заявка на страховой полис — целевая, нет возможности передавать во внешние системы, такие как Яндекс Метрика. Заявка многократно изменяется по мере заполнения анкеты и каждый раз СПР (система принятия решений) Заказчика возвращает новый статус. На базе Яндекс Метрики было невозможно построить сегменты по свойствам, которые чаще всего получают негативную оценку от СПР. По этой причине не получалось блокировать показы рекламы для нецелевого трафика до того, как пользователи начнут заполнять анкету.

2. Поскольку в Яндекс Метрику нет возможности передавать дополнительные критерии, по которым можно объединить разные браузеры в домохозяйство, не представлялось возможным скрытие показов рекламы для всего домохозяйства браузеров, у которых:

— уже есть оплаченный полис,

— СПР посчитала минимум одну из анкет, заполненных через любой из браузеров домохозяйства, негативной.

Андата выдвинала гипотезу: больший объем заявок сможем получить через изменение ставок в контекстной рекламе.

Спойлер:

По факту подтверждения этой гипотезы родилась вторая гипотеза: можно сохранить объем конверсий и снизить их стоимость за счет бережливой стратегии подачи ставок.

Команда Андаты разместила код собственного трекинга на сайтах Заказчика и добавила SDK в мобильное приложение. Благодаря этому шагу мы узнали каналы возникновения и свойства браузеров пользователей.

Далее мы разметили события прохождения анкеты. В результате получили свойства пользователя в зашифрованном виде (персональные данные, данные автомобиля, данные по водителю, ответы СПР).

Андата разработала модель атрибуции, вознаграждающую на клиентском пути множество каналов, которые повлияли на заполнение каждой из анкет.

Вычисления производили на SPARK-кластере с использованием собственной технологии “Цифровой паспорт”. Технология объединяет множество браузеров по гарантированным идентификаторам через ML-модель.

После настройки трекинга и отслеживания событий, а также построения модели атрибуции, мы приступили к работе с рекламными кампаниями.

Авторизовали рекламный аккаунт Яндекс Директ клиента в платформе Андата. Загрузили в Андату статистику и настройки из рекламного кабинета Яндекс Директ.

Автоматизировали отправку настроек рекламных кампаний в Яндекс Директ через авторизованное API-приложение. Настроили автоматическое обновление аудиторных сегментов, реализовали минусацию показов для нежелательного трафика и усиление интенсивности закупки по сегментам с желательным трафиком.

В итоге мы настроили автоматическое обновление сегментов для закупки трафика и ежечасную подачу корректировок ставок в Яндекс Директ. Мы корректировали показы по ключевым фразам, подавали модификации на пол/возраст и географию, и смогли устанавливать паузы на любой из критериев показа.

Работу по закупке трафика провели в два этапа. 

Начали с проверки первой гипотезы: управляли закупкой, повышая ставки по критериям показа. С помощью этих действий определили “потолок” по количеству конверсий.

Во второй этап работы мы изменили стратегию назначения ставок в Яндекс Директ. Теперь перед Андатой стояла задача снизить целевую цену конверсии, но важно было сильно не потерять в объеме конверсий. На этом эатпе получили объем конверсий близкий к “потолку”, который вычислили на предыдущем этапе масштабирования рекламных кампаний, при этом цену конверсии получили не только ниже, чем была на этапе масштабирования и даже ниже, чем до старта проекта.

Стадия Масштабирования: 

Объем целевых заявок вырос в 2 раза при росте цены заявки всего на 20%.

Стадия Оптимизации:

Снизили цену заявки на 40% от пиковой цены этапа масштабирования, объем заявок при этом сократился относительно этапа масштабирования, но не существенно: всего на 10%.

Общий итог по проекту:

Объем заявок вырос на 80% относительно стартового значения, а цена заявки сократилась на 10%.

На протяжении всего периода кейса метрики по посещаемости и количество заявок из органического трафика оставалось стабильным.

- Применили сертифицированную технологию Андата «Цифровой паспорт» для обработки данных посетителей сайтов и мбильного приложения. Разрозненные данные объединены в единый цифровой профиль клиента.

- По ответам СПР динамически формируется набор свойств, исключающих показ рекламы без значимой потери целевых анкет.

- Настроена индивидуальная модель атрибуции по вознаграждению каналов, участвующих в каждом заполнении анкеты (заявки на полис ОСАГО).

- Реализована динамическая сегментация пользователей на основании событийной модели.