Предиктивная аналитика для ЛитРес
Повысили конверсию на 33% и снизили стоимость конверсии на 14,5% для ЛитРес с помощью системы предсказания покупок
- Tagline Awards2022— Лучшая работа с Big Data
Задача
Создать аналитическую платформу для сбора и анализа данных и разработать систему предсказания покупок, чтобы повысить эффективность интернет-маркетинга
Решение
Разработали систему, которая собирает данные из рекламных и аналитических систем, сегментирует пользователей по вероятности покупки и корректирует ставки в Яндекс.Директе в зависимости от сегмента. Провели A/B-тест, сравнивая кампанию с использованием системы и автостратегии Яндекс.Директа
Результат
Конверсия в группе с системой предсказания увеличилась на 33%, а стоимость конверсии снизилась на 14,5% по сравнению с группой, где использовалась только автостратегия Яндекс.Директа
Похожие кейсы
Кейс Whiteleads — 4,3 млн пользователей для мобильного приложения маркетплейса
Продвинули мобильное приложение международного маркетплейса в России и Европе, достигнув 4,3 млн установок и 1 млрд рублей выручки
Точка входа в категорию: путь Агуши
Охватили 715 000 х 8 новоиспечённых мам и снизили стоимость уникального пользователя в 10 раз за счёт data-driven подхода
Хорошие истории начинаются так: новое позиционирование Авито в поддержку своей социальной миссии
Для Авито разработали имиджевую кампанию «Хорошие истории», которая повысила доверие к бренду на 35% и желание работать в компании на 61%.
Type Личности
Реализовали диджитал-спецпроект Type Личности для TypeType — собрали 101 995 просмотров страницы с проектом
МТС Музыка. Big-data как катализатор роста эффективности кампаний с блогерами
Оптимизировали кампанию с блогерами для музыкального стриминга — снизили стоимость лида более чем в 13 раз
CRM-маркетинг для Urban Group
Снизили стоимость привлечения в 5,5 раз и добились конверсии 4–5% базы контактов во вторичное обращение