Спикер: Михаил Одиноков, Директор по интернет исследованиям АДВ Тема: «Offline DATA в онлайн кампаниях». Как сделать Интернет-рекламу эффективной по понятным рекламодателю показателям: намерение купить и продажи в оффлайне? Группа АДВ, используя технологии Weborama и Тибурон, начала применять новый подход к таргетированию потребителя в Интернете - на основе исследований потребительских предпочтений.

1. Offline DATA
в онлайн кампаниях
Как с помощью онлайн размещений улучшать
результаты бизнеса

2. Контекст
Баннеры
Где мы сейчас:
Интернет реклама - для роста онлайн-продаж
Интернет-реклама
Продажи Онлайн Продажи Оффлайн
Конверсии и
действия
Знание и имидж
Намерение
купить
>90%
Интернет
бюджетов
Клики и
переходы
Видео
Баннеры
Спецпроекты
<10%
Интернет
бюджетов
Источник: Оценка АДВ на базе АКАР

3. Оффлайн продажи – непаханое поле для Интернета
Online sales
3%
Offline sales
97%
Соотношение онлайн и оффлайн
продаж в ритейле России
Источник: E-marketer 2016

4. Дистрибуция
Цена
Рост
категории
Сезонность
Намерение
купить
Конкуренты
Продажи
На продажи влияет много факторов, но задача рекламы –
растить Purchase intent

5. Наше решение - Research DataWarehouse
Создание потребительского сегмента в DMP на
основе исследовательских данных
Что это дает:
 Точное таргетирование
наиболее
перспективной
аудитории в Интернете
 Рост эффективности
Digital кампании на
оффлайн-показатели:
знание, намерение
купить

6. В основе решения – партнерство с Тибурон...
Панель из
650000
верифицированных
респондентов,
готовых поделиться
инфо о своем
потреблении товаров
и брендов
>3000
еженедельно
принимают участие в
исследованиях для
клиентов АДВ
...и Weborama
1000+
Потребительских
характеристик, по
которым можно
построить онлайн-
сегменты

7. Data
Ware
House
Определение сегмента с
помощью исследования
Загрузка сегмента в DMP и
его анализ
Расширение сегмента до млн
и размещение на него
С помощью анкетирования
Tiburon находим аудиторию,
планирующую в течение 3
месяцев купить автомобиль
Загружаем данные этих
пользователей в DMP, определяем
их поведенческий портрет
Находим среди всего доступного
трафика аудиторию, похожу на
выделенные сегменты
Как это работает

8. Consumer targeting
Постановка задачи и ее решение
Рекламодатель Ритейл Х
Период июль 2016
Задача
Улучшить результаты кампании в
плане прироста Purchase Intent
Решение
Создание потребительского
сегмента Brand Potential
Users (на основе онлайн-
трекинга), таргетинг кампании
на него

9. Consumer targeting
Как добивались результатов
Настройка кампании Оптимизация Результат
1200
чел.
5.7 млн
чел.
~1 млн
чел.
+50%
Purchase
intent
Импорт
сегмента Brand
User в DMP
Расширение
Look-a-like
Размещение на
сегмент Brand
Potential Users
Оцениваем
Purchase Intent
в трекинге
Источник: Тибурон, Weborama

10. Импорт сегмента и Look-a-like
Выбрали оптимальное
соотношение размера сегмента
и его качества
Система определяет Интернет-
поведение, наиболее точно
описывающее сегмент
10% от базы пользователей
Активность пользования Интернет,
использование на работе,
сайты госуслуг

11. Результаты: +50% эффекта на Purchase Intent
19%
25%
38%
Not exposed Exposed to Video
(general)
Exposed to Video
Segment pl.
Purchase Intent
+50%
Источник: Brandpulse tracking

12. Выводы и дальнейшие шаги
• Consumer targeting на базе исследований позволяет строить качественные сегменты и
решать задачу роста Purchase Intent и оффлайн покупок
• Задача – масштабировать сегменты с сохранением их качества
• Дальнейшие шаги:
– Продолжение тестирования подхода
– Проведение исследований качества Look-a-like и влияющих факторов: тип сегмента,
размер исходной выборки, размер созданных сегментов и др.

13. Готовы ответить на дополнительные вопросы!
Михаил Одиноков
Директор по Интернет исследованиям АДВ
Mikhail.Odinokov@advdigital.ru
+ 7 (495) 981 08 27