Компании накопили значительное количество данных по своим пользователям. После направления инвестиций в рекламные кампании, они стали лучше понимать своих клиентов и их потребности. Однако, многие из них еще не научились монетизировать эти данные эффективно.

Медийная реклама стала менее эффективной из-за насыщенности информацией, и появилась баннерная слепота. Поэтому компании стали активно работать над персонализацией и таргетированной рекламой, чтобы увеличить конверсию своих рекламных кампаний. Получается, бизнесы стали вкладывать больше денег в привлечение пользователей (user acquisition).

Появляется множество компаний, которые стремятся повысить эффективность инвестиций в рекламу и привлечение пользователей:

• рекламные агентства, которые обладают экспертизой в настройке рекламных кампаний в Google, TikTok и Snapchat или
• компании, которые предоставляют предиктивную аналитику для определения наиболее эффективного креатива (как INCYMO.AI и smartUA) и снижения затрат на продакшн, что в конечном итоге повышает эффективность и экономит ресурсы.

Для компаний с высокими ставками и узкими сегментами пользователей, аналитика и исторические данные могут помочь определить, какие пользователи приносят больше прибыли и как их привлечь более эффективно. Так, они могут более точно настраивать свои рекламные кампании и улучшать показатели по пользовательскому привлечению.

В условиях роста цен на аукционных площадках, таких как Google и Facebook, компании сталкиваются с увеличением стоимости кликов и конкуренции. В этом контексте важно понимать, как быстро можно окупить инвестиции в привлечение пользователей. Аналитические решения, такие как Lemon AI, могут помочь компаниям определить цикл окупаемости и принимать решения о масштабировании или корректировке рекламных бюджетов в реальном времени.

Давайте посмотрим, как это работает на практике: на рынке есть два основных расклада.

Первый – у вас очень много покупок, и большая часть ваших пользователей целевые или они покупают продукт с высокой частотой. 

В этом случае вы не хотите платить за каждого пользователя одной и той же ставкой, потому что некоторые из них могут приносить вам дополнительные покупки в будущем. Вместо этого, вы хотите оптимизировать свои затраты, учитывая потенциальную прибыль от каждого пользователя. 

Это означает, что вы должны:

1. разделить пользователей на сегменты
2. предсказать, сколько каждый пользователь принесет вам в будущем
3. на основе этой информации заплатить разные деньги за привлечение пользователей в зависимости от их потенциальной ценности. 

Например, вы готовы заплатить $10 за привлечение пользователя из сегмента А, который, по вашим расчетам, принесет вам от $10 до $50 прибыли. В этом случае вы решаете первую проблему.

Во второй ситуации у вас очень мало целевых пользователей, и вам нужно найти тех пользователей, которые схожи с вашей целевой аудиторией, но пока не покупают. 

В этом случае вы не сужаете аудиторию, как в первом примере, а расширяете её. 

Например, если у вас был всего 1% пользователей, которые совершали покупки, вы ищете тех, кто очень похож на этот 1%, и работаете с ними. Даже если у вас увеличится конверсия всего до 10%, это уже кратное увеличение конверсии по сравнению с 1%. Таким образом, вы оптимизируете свой источник привлечения пользователей и увеличиваете их количество. 

Эти два расклада рынка применимы в различных сферах, включая геймдев, финансы, банкинг, e-commerce, доставку еды и подписочные приложения. Хотя у каждой сферы есть свои уникальные KPI, но проблемы у них в основном одинаковы. 

Эффективность решения этих проблем всегда зависит от математики и методов обработки данных. Существует множество способов сбора данных, но не все компании научились анализировать и монетизировать их правильно. 

Понимание того, какие методы и подходы работают лучше для конкретной сферы, может дать компаниям преимущество и помочь им достичь лучших результатов.

Перформанс маркетинг и медиа 

На первом этапе необходимо определить цель рекламной кампании. 

Например, вы хотите представить новый продукт, будь то новая игра или что-то ещё, на рынке. 

В этом случае вашей первой задачей будет создание брендовой осведомленности (brand awareness), чтобы люди узнали о вашем продукте. Для этого вы можете использовать различные медийные каналы, такие как DV360, YouTube, GDN, где вы оптимизируете затраты на максимально эффективную закупку аудитории.

Второй шаг – User Acquisition и Performance. Здесь ставится два важных вопроса.

Первый – как найти оптимальный маркетинг-микс, используя различные каналы? 

Например, как распределить свой рекламный бюджет между разными каналами, такими как Google, TikTok и другими. Вам нужно понять, как создать наилучшую комбинацию этих каналов для достижения ваших целей. Ваш маркетинг-микс (доли рекламных бюджетов, инвестируемые в разные каналы) может включать 50% на Google, 30% на Meta, 20% TikTok и так далее. 

Каждый канал имеет свои собственные механизмы оптимизации, и важно понять, какие из них наилучшим образом подходят для вашей компании. Некоторые движки оптимизации работают лучше в определенных каналах, исходя из их аудитории и уникальных интеграций. Например, для компаний в гейминге важны интеграции с играми и форматы, которые не доступны в стандартных рекламных сетях. Таким образом, выбор оптимального маркетинг-микса важен для эффективной кампании.

Далее, внутри каждого канала, вы проводите A/B-тесты, чтобы найти самые эффективные креативные решения – баннеры, видео и настройки таргетинга. Подходящие ассеты помогут максимально эффективно решать ваши задачи.

Второй вопрос касается кросс-канальности. Это про определение, куда посылать аудиторию в зависимости от их поведения. Например, если вы понимаете, что некоторые пользователи начинают оформление заказа в мобильном приложении в дороге на работу, а затем завершают его на веб-сайте, вы можете адаптировать вашу рекламу, чтобы оптимизировать процесс для таких пользователей. 

Это также означает персонализацию рекламы в разное время суток, и использование технологий, таких как INCYMO.AI, для предсказания эффективности различных рекламных креативов и настройки рекламы. 

В итоге, ваша задача – найти оптимальное сочетание каналов, оптимизировать каждый канал и создать кросс-канальную стратегию, основанную на понимании поведения вашей аудитории.

Как связан предиктивный юзер аквизишн с классическим баингом в Google и Meta?

Обычно, вы собираете достаточное количество исторических данных, обычно не менее 5000 уникальных пользователей. Затем, вы переводите эти данные в числовой формат, так как предиктивные модели работают с числами, а не с текстом. Процесс выглядит следующим образом:

1. Подготовка данных. Сначала данные, которые собираются использовать для обучения модели, должны быть преобразованы в числовой формат. 
2. Обучение модели. Для обучения модели используются исторические данные, которые описывают, сколько денег пользователи принесли в прошлом. Модель обучается прогнозировать, сколько денег новые пользователи могут принести, исходя из их характеристик.
3. Оценка модели. Модель оценивается на основе её способности предсказывать доход, учитывая уже известные данные о пользователях и расходах. Модель обучается на этих данных.
4. Внедрение модели. После обучения модель можно запустить на серверах в реальном времени. Это позволяет использовать модель для предсказания дохода от пользователей, которые в настоящий момент взаимодействуют с вашим приложением.
5. Сбор реальных данных. В процессе работы модели собираются реальные данные о пользователях в режиме реального времени. Эти данные включают информацию о том, какие действия совершают пользователи в приложении.

С помощью внутренних и внешних сервисов таких как Lemon AI эти процессы автоматизируются. То есть пользователю нужно просто выбрать, что нужно предиктить. А остальное – обучение моделей, выучивание фичей, парсинг данных и перевод в числа происходит автоматически. 

Далее можно оптимизировать рекламные кампании на различных платформах. Например, вы можете настроить рекламу на тех пользователей, которые, по предсказаниям модели, вероятнее всего будут совершать определенные действия, такие как установка вашего приложения или совершение покупок.

На этом этапе важно оптимизировать и автоматизировать кампанию. Вы можете наблюдать за тем, как рекламные кампании работают, и оптимизировать их на основе реальных результатов и предсказаний модели.

Автоматизация этого процесса делает закупку более эффективной. Выбирая, куда направить свои рекламные усилия на основе запуска автоматизированных кампаний и подробной аналитики, вы можете улучшить показатели KPI на 30-40% по сравнению с традиционными методами рекламы.