Кейс «Туту», Weborama и MI10: как повысить эффективность медиапланирования

С момента своего основания в 2003 году, «Туту» прошел путь от простого сайта с расписанием электричек до онлайн-сервиса для путешественников в России, который занимает первое место по посещаемости среди тревел-ресурсов (по данным SimilarWeb). Для поддержания своего статуса и привлечения новой аудитории, компания активно использует различные каналы коммуникации, включая мобильный веб и in-app. Команда Weborama рассказала Sostav с помощью чего удалось повысить эффективность кросс-канальных замеров.

В рамках трехмесячной рекламной кампании перед нами стояла задача: определить уникальный охват и частоту контакта с учетом кросс-канального пересечения (мобильный веб и in-app), а также выявить наиболее распространенные конверсионные цепочки, которые приводят к целевым действиям на сайте или в приложении.

Для решения поставленной задачи, мы использовали инструмент Weborama Unified ID, который в режиме реального времени позволяет агрегировать данные из различных источников трафика, сопоставлять cookie, относящиеся к одному реальному человеку, и строить единый профиль пользователя на базе интеграции с 4 телеком-операторами.

Как это работает: в момент вызова рекламного сообщения или совершения конверсии на сайте или в приложении происходит обращение к базам мобильных операторов. Поскольку инструмент работает с различными базами данных, мы можем унифицировать до 40% охваченной аудитории в зависимости от количества подключенных операторов. Далее, с помощью моделей машинного обучения мы экстраполируем сметченные данные на всю генеральную совокупность для получения кросс-канальной аналитики по рекламной кампании. Источниками трафика могут быть не только мобильный веб и in-app, но также десктопные платформы, TV и даже наружная реклама.

В рамках запущенного пилотного проекта мы опирались на данные двух мобильных операторов. За период рекламной кампании в мобильной среде было совершено 20 млн показов на 9,6 млн уникальных пользователей (на базе cookie). Из общего числа показов 15% сметчились с Unified ID, что является хорошим показателем и предоставляет репрезентативный объем данных для дальнейшего анализа.

На основе собранных данных были сделаны следующие выводы: