DVGROUP — технологическая платформа e-Retail маркетинга внесена в реестр российского ПО
Набор инструментов для решения e-retail marketing задач бренда с собственным агентским сервисом и IT-платформой — DVGROUP теперь входит в Реестр российского ПО под № 25178. О своих возможностях и достижениях компания рассказала Sostav.
С 2019 года мы помогаем нашим клиентам увеличивать продажи на маркетплейсах и в интернет-магазинах. DVGROUP является лучшей Customer Data Platform по версии Martech Star Awards 2021 Russia. В статье мы поделились своей небольшой историей, которая перевернула мир e-commerce рекламы и решила проблему нецелевого трафика на маркетплейсах.
Так и родилась идея о создании платформы по наращиванию продаж за счет таргетированного поиска аудиторий в сети по данным онлайн-транзакций — DVGROUP. Мы стали закупать и обрабатывать агрегированный массив данных чеков покупателей, самостоятельно определяя магазин, категорию и бренд для настройки таргетированной рекламы. А также предоставлять аналитические отчеты и строить Sales Lift по нашим рекламным кампаниям. В этом нам помогает собственная CDP-платформа. Для того чтобы продажи не потерялись, мы устанавливаем пиксель на каждый клик и отслеживаем дальнейшие действия по Stable ID пользователя.
Закупка данных происходит у ОФД и ККТ, нас интересуют только онлайн-транзакции, так как оператор на своей стороне может видеть идентификатор пользователя для дальнейшего мэтчинга в рекламных сетях. Это те данные чеков, которые необходимы каждому магазину для соблюдения законодательства. Для нас же структура данных состоит из SKU, суммы и даты. Категорию, подкатегорию, бренд и магазин мы определяем самостоятельно с помощью предиктивных моделей.
Именно для этого и нужна CDP (Customer Data Platform), куда поступает изначальное «сырье» и проходит весь цикл обработки и обогащения. А еще она помогает собирать аудитории с наибольшей вероятностью покупки для конкретной категории или бренда, «склеивает» данные для построения Sales Lift от рекламных кампаний и аналитических выгрузок с конкурентным анализом, оценкой доли в категории и так далее. Все это было бы невозможно без собственной платформы.Важно отметить, что хотя DVGROUP — агрегатор данных, но он не является оператором персональных данных. Мы соблюдаем 152-ФЗ и работаем только с анонимизированными данными. А еще имеем свои патенты на матмодели по определению магазина и других параметров.
Обеспечиваем высокий ROMI за счет использования собственных скриптов, выявляя пользователей с наибольшей вероятностью покупки в течение 21 дня. Делаем полноценный Sales lift по проведенной рекламной кампании.
Рассказали, как помогли Nutrilon не потерять свою аудиторию. Снизили CPO на 38% и увеличили ROAS до 3,04.
Для того чтобы понять рентабельность каждого рекламного канала, мы собираем Sales lift в формате дашборда в DataLens. Он позволяет увидеть взаимосвязь между рекламными вложениями и полученной рекламной отдачей.
Это возможно благодаря постановке пикселя на клик и дальнейшего метчинга тех, кто кликнул, с обновляемым массивом данных о транзакциях. Все данные для формирования отчета обрабатываются в контуре платформы DVPlatform.
Еще один пример, как мы помогли бренду увеличить продажи на Ozon и Wildberries с помощью локальных сегментов.
Собрали аудиторию, выбрали сильный рекламный сплит: «ЕПК Яндекс» + VK ADS. Весь трафик вели не на карточки товара, а на подборки — перехватывали внимание покупателя от конкурентов.
В итоге не просто остались в рамках ДРР, а перевыполнили KPI и увеличили отдачу от рекламы (ROAS) с 2,6 до 3,14.
В кейсе рассказали, как подготовиться к внешнему трафику, а также какие еще рекламные инструменты запустить параллельно для лучшего эффекта.
После решения задачи низкоконверсионного трафика на маркетплейсы нам стало интересно применить свои технологии в programmatic-рекламе. Так мы сделали еще одну платформу — DSP, с помощью которой можем работать с SSP напрямую, улучшая экономику медийной закупки.
Отличительной особенностью нашего DSP является интеграция с ПБД, она позволяет превращать наши данные онлайн-чеков в Источник: www.sostav.ru