Решение для сбора данных о клиентах из онлайн и офлайн источников с возможностью сегментации
Процесс системы, обеспечивающий идентификацию пользователей по данным, полученным из разных источников
Независимый модуль для сбора событий с сайта
Возможности интеграции с разными источниками данных
Модуль CDP позволяет создавать узкие сегменты аудиторий
Возможность неограниченного количества профилей
Все модули CDP CleverData Join + модуль маркетинговых коммуникаций - настройка и запуск маркетинговых кампаний
Умная платформа автоматизации маркетинга
Услуга обогащения вашей базы клиентов атрибутами поставщиков
Аналитика
Глубокая аналитика и визуализация данных для принятия точных бизнес-решений на основе CDP
AI-помощник
Ваш персональный Al-консультант ускоряет рутинную работу: он помогает в разы быстрее находить целевые сегменты и генерирует рекомендации по текстам для коммуникаций
Отрасли
FMCG
Телекоммуникации
Медиа
Фарма
Аудитории
Кейсы применения
Оптимизация ретаргетинга
Единый профиль пользователя
Анализ CJM
Персонализация омниканальных коммуникаций
Повышение LifeTIme Value
Централизация и унификация информации о клиенте
Отрасли
FMCG
Телекоммуникации
Медиа
Фарма
Кейсы применения
Оптимизация ретаргетинга
Единый профиль пользователя
Анализ CJM
Персонализация омниканальных коммуникаций
Повышение LifeTIme Value
Централизация и унификация информации о клиенте

Оптимизация дилерского маркетинга для автомобильного вендора

Категория: кейс

Дата выхода статьи: 25.07.2024

Время прочтения: 3 минуты

Клиент

Японский автомобильный дилер

Задача

Ведущий автомобильный производитель, работающий с сетью дилеров, стремился интегрировать все данные о посетителях своих сайтов в единую систему. Вендор хотел отслеживать поведение пользователей на сайтах дилеров, чтобы более эффективно управлять маркетинговыми кампаниями и персонализировать клиентский опыт.

Решение

Мы разработали решение, которое помогло вендору собрать и анализировать данные о поведении пользователей на сайтах дилеров, используя трехмерную модель анализа:
  1. Вероятность конверсии: сначала определялось, какая модель автомобиля интересует пользователя. Это делалось на основе среднего времени, проведенного на странице каждой модели.
  2. Конверсионные действия: мы отслеживали действия, которые пользователи совершали на сайте, такие как использование конфигуратора, просмотр кредитных условий или заказ тест-драйва. Эти действия повышали вероятность конверсии.
  3. Личные характеристики: анализировались особенности поведения пользователей. Например, если пользователь интересовался характеристиками большого багажника, это указывало на его интерес к семейным автомобилям. Если же он изучал скоростные характеристики, это указывало на предпочтение спортивных автомобилей.

Решение

На основе этой трехмерной модели профилирования мы разработали стратегии умного ретаргетинга и персонализации:
  1. Персонализированные баннеры: В зависимости от вероятности конверсии и предпочтений пользователя показывались релевантные объявления. Например, любителям спортивных автомобилей предлагался тест-драйв с баннером, изображающим красную спортивную машину.
  2. Кросс-канальная частота: Мы отслеживали, сколько раз и в каких каналах пользователи видели рекламу, чтобы избежать повторного показа и оптимизировать расходы на рекламу.
  3. Сбор медиаданных: Интеграция данных позволяла видеть, какие объявления уже были показаны пользователю, и корректировать стратегии показа для достижения максимального охвата.
Результат
Наше решение позволило вендору более точно понимать интересы и поведение пользователей, что привело к значительному увеличению конверсий и улучшению эффективности рекламных кампаний. Вендор был доволен результатами и отмечал значительное улучшение в управлении маркетинговыми активностями.
Хотите усилить ваш маркетинг?
Пишите! Проведем консультацию и расскажем какие кейсы можно внедрить в ваш бизнес!