Увеличили конверсии на 17% и снизили затраты на привлечение клиента (СAC) еще на 14%

Бизнес: Банк (Ипотека)

Регион: Россия

Тип кампании: Яндекс Директ, Поиск

Примененная стратегия Андата: Автооптимизация

Результат применения: Успешно

Клиент смог оптимизировать рекламную кампанию благодаря тому, что объявления не показывались в периоды наименьшей активности аудитории бренда.

Для этого мы использовали ML-модель, которая обучалась на данных компании в течение одного месяца. После обучения модель сформулировала рекомендации по настройке временного таргетинга на основе поведенческих паттернов клиентов..

Сервис определил время активности аудитории и отключил рекламу во время спада интереса для оптимизации рекламного бюджета.

Благодаря внедрению стратегии автооптимизации, банк достиг значительных результатов:

Увеличение конверсий на 17%: Сокращение времени показа объявлений в периоды наименьшей активности позволило сосредоточить бюджет на наиболее эффективные временные интервалы, что привело к росту количества конверсий.

Снижение затрат на привлечение клиента (CAC) на 14%: Оптимизация временного таргетинга и исключение нерезультативных периодов показов позволили значительно уменьшить расходы на привлечение одного клиента, делая кампанию более экономически эффективной.

Обращаем внимание, что этот кейс и скриншот относятся к более раннему состоянию личного кабинета. На момент публикации этого кейса Андата стала ещё лучше: мы обновили интерфейс, сделав его ещё удобнее, и добавили новые решения для аналитики и оптимизации рекламных кампаний, а также для хранения и разметки данных.

Андата продолжает расти и улучшать сервис, больше информации о новостях и обновлениях платформы вы можете найти тут.