Как при помощи CDP находить и строить сегменты аудитории?
Категория: кейс
Дата выхода статьи: 24.07.2024
Время прочтения: 2 минуты
Основные результаты:
- При помощи ML выявление сложных сегментов аудиторий, например, женщина на 3-м триместре беременности;
- Использование сложных сегментов для рекламных кампаний.
Клиент
Корпорация-один из лидеров по выпуску продукции для здравоохранения, личной, профессиональной и промышленной гигиены.
Задача
Находить и строить кастомные сегменты, например, женщины, находящиеся на третьем триместре беременности для настройки рекламной кампании.
Решение
Проект начался с анализа и обработки данных, с целью создания эффективной модели для выявления женщин в третьем триместре беременности. Мы организовали комплексный технологический процесс, включающий в себя работу по data science и интеграцию с рекламными сетями через партнерские агентства.
- Анализ данных: Мы использовали данные о покупках и посещениях сайтов, чтобы определить женщин на 3-м триместре беременности, то есть с 6 по 9 месяц. Анализ статистики показал, что в стране около 1 миллиона беременных женщин, из которых 300-400 тысяч находятся на третьем триместре.
- Создание модели: Мы разработали модели, которые выделяли уникальные характеристики покупательского поведения женщин на третьем триместре. Мы также заметили, что многие женщины в этот период занимаются ремонтом и подготовкой помещения для ребенка, что стало дополнительным индикатором.
- Тестирование и оптимизация: Для оценки точности нашей модели мы провели тестирование с использованием панелей. В выборке из 1000-5000 человек мы проверяли, насколько точно модель определяет женщин на третьем триместре. Результаты показали, точность попадания в целевой сегмент значительно улучшилась благодаря нашей модели.
- Интеграция с рекламными кампаниями: Мы передали полученные данные рекламным агентствам, которые использовали их для запуска и оптимизации рекламных кампаний, нацеленных на женщин на третьем триместре беременности.
Результат
Наш подход позволил значительно улучшить точность выявления целевой аудитории, увеличив показатель попадания в сегмент. Мы успешно применили модели, которые анализировали покупки и поведенческие паттерны, а также учли дополнительные наблюдения, такие как ремонт перед рождением ребенка. Это дало возможность рекламодателям более эффективно взаимодействовать с потенциальными клиентами.
Хотите усилить ваш маркетинг?
Пишите! Проведем консультацию и расскажем какие кейсы можно внедрить в ваш бизнес!