Как ML-подход удвоил первые покупки при снижении CPI, CAC, ДРР: «Яндекс Маркет» и Bidease
С помощью машинного обучения повысили эффективность перформанс-маркетинга — увеличили повторные покупки в 3,3 раза
Задача
Повысить эффективность и окупаемость перформанс-маркетинга, привлечь пользователей, которые действительно покупают, оптимизировать ДРР и CPI/CAC, найти эффективные источники для DSP-кампаний
Решение
Провели широкий запуск кампании для сбора данных, поэтапно обучили алгоритмы под бизнес-цели, внедрили динамическое управление ставками на основе ML-оценки качества показов, оптимизировали кампании на установки, первые и повторные покупки, использовали адаптивные look-alike-модели и ML-кластеры
Результат
За четыре месяца получили двукратный рост первых покупок и увеличение повторных покупок в 3,3 раза при снижении CPO; на Android снизили CPI на 28%, CAC на 34%, ДРР на 30%; на iOS — CPI на 14,5%, CAC на 17%, ДРР на 14,6%
Похожие кейсы
Durex. Говорим с удовольствием
Запустили первый в России секс-образовательный сервис в VK для Durex и охватили 13,93 млн пользователей
Из 2017 в 2027: как «винтажные» креативы привели Джум 500 000 новых пользователей
Привели 500 000 новых пользователей для маркетплейса Joom через performance-маркетинг
Vkusnobonus.ru: платформа для управления поведением потребителей через персональные промо
Снизили стоимость привлечения участника промо более чем в 10 раз и увеличили количество участников в 12.5 раз для Мон’дэлис с помощью платформы vkusnobonus.ru
Busimi: разработка цифрового продукта для роста лояльности и заказов
Создали приложение с отложенной авторизацией и удобной навигацией для ускорения оформления заказов и усиления бренда
LOOKY: Как мы привлекли 1 миллион пользователей для первой AI-соцсети
Привлекли 365 тысяч пользователей в социальную сеть с AI-контентом LOOKY, превысив план на 44%
Геймификация в ритейле — «Турнир чемпионов»
Разработали программу лояльности с геймификацией для ритейлеров → рост товарооборота более чем на 10%