Between Exchange и AdVisor Media объединили усилия, чтобы показать, как правильно выстроенные дата-продукты на базе машинного обучения способны быстро увеличить узнаваемость бренда в сегменте бытовой техники. Проект длился два месяца и дал впечатляющий результат - Brand Awareness поднялся на 18,7%.

Ниже - разбор подхода, ключевые решения и практические выводы, которые могут быть полезны маркетологам и аналитикам.

Контекст задачи и цель кампании

Заказчик работал в категории бытовой техники - сегмент со средней частотой покупок и высокой конкуренцией. Основная цель кампании состояла в повышении Brand Awareness, то есть в увеличении доли аудитории, которая узнает и запоминает бренд при выборе бытовых приборов.

В условиях ограниченного рекламного бюджета важно было обеспечить максимальную отдачу от вложений, не только повышая охваты, но и улучшая качество контакта с релевантной аудиторией.

Для достижения этой цели команды Between Exchange и AdVisor Media приняли решение использовать дата-продукты, ориентированные на поведенческие и контекстные сигналы пользователей.

В основе подхода лежали средства машинного обучения, которые помогли более точно находить целевые группы, прогнозировать отклик и оптимизировать размещения в режиме реального времени.

Это позволило минимизировать потери бюджета на нерелевантные показы и сосредоточиться на наиболее перспективных точках контакта.

Решение требовало интеграции многочисленных источников данных: от внутренних CRM и истории покупок до внешних медиапоказателей и поведенческих паттернов в интернете. Такой гибридный подход обеспечил полную картину аудитории и позволил построить более точные модели для таргетинга и частотного контроля.

Технологии и подход? Как работали дата-продукты

Ключевым элементом кампании стали модели машинного обучения, которые выполняли несколько задач одновременно.

Они сегментировали аудиторию на основе вероятности отклика и степени узнавания бренда. Алгоритмы предсказывали оптимальную частоту показов для каждой аудитории, чтобы не вызывать рекламную усталость, но при этом добиться запоминания.

В-третьих, модели в реальном времени перераспределяли бюджет между площадками, исходя из эффективности текущих показателей.

Для обучения моделей использовали исторические данные по кампаниям, поведенческую аналитику пользователей, данные о покупательских предпочтениях и медиа-метрики.

Модель оценки воздействия (attribution) учитывала не только прямые клики, но и вспомогательные касания - те взаимодействия, которые способствовали формированию узнаваемости.

Это позволило точнее отслеживать связь между рекламными активностями и изменением Brand Awareness. Кроме того, внедрили динамическую креативную оптимизацию: алгоритмы тестировали варианты креативов и автоматически отдавали приоритет наиболее запоминающимся и релевантным сообщениям.

Комбинация умного таргетинга и адаптивных креативов увеличила вероятность того, что реклама будет замечена и ассоциирована с брендом.

Автоматизация и интеграция каналов

Для эффективного управления кампаниями использовались автоматизированные инструменты, которые агрегировали данные с разных каналов - дисплей, видео, социальные сети и нативные площадки.

Централизованная панель управления давала возможность быстро реагировать на изменения в показателях и перенаправлять бюджет в наиболее результативные сегменты. Это критично, когда время реакции напрямую влияет на итоговую эффективность кампании.

Также было важно обеспечить согласованность сообщений на всех площадках: единая стратегия креатива и синхронизированные частоты контакта сделали коммуникацию более последовательной и усилили эффект запоминания бренда. Технологии позволили поддерживать этот баланс автоматически, без ручных переконфигураций.

Результаты и практические выводы

За два месяца Brand Awareness увеличился на 18,7% - показатель, который подтверждает эффективность использования ML-ориентированных дата-продуктов в маркетинговых задачах.

Рост достигался не за счет наращивания бюджета, а путем перераспределения и оптимизации существующих средств: умный таргетинг, частотный контроль и адаптивные креативы привели к более качественным контактам с аудиторией.

Из ключевых уроков проекта можно выделить несколько практических рекомендаций: - Необходимо строить модели на разноплановых данных - совмещение CRM, поведенческих и медиаданных даёт более надежные прогнозы. - Важно учитывать не только прямой отклик, но и вспомогательные касания при оценке эффективности особенно актуально при задачах узнаваемости.

- Автоматизация оптимизации распределения бюджета ускоряет реакции на изменения в производительности каналов и повышает общую отдачу.

- Тестирование креативов в автоматическом режиме позволяет быстро находить наиболее запоминающиеся форматы и сообщения.

Масштабирование и перспективы

Успех кампании показал, что подход можно масштабировать на другие категории продуктов и рынки. Для этого потребуется адаптировать модели под специфику новой аудитории и дополнительно настроить источники данных.

В долгосрочной перспективе внедрение подобных дата-продуктов помогает не только краткосрочно повышать узнаваемость, но и строить устойчивую экосистему маркетинга, где решения принимаются на основе данных и автоматизации. Стоит отметить: сочетание грамотной стратегии, качественных данных и машинного обучения даёт реальный эффект даже в консервативных категориях, таких как бытовая техника.

Результат Between Exchange и AdVisor Media - яркое подтверждение того, что современные дата-продукты умеют не только оптимизировать расходы, но и усиливать брендовые метрики быстро и измеримо.