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, боль ше информации о новостях и обновлениях платформы вы можете найти тут.