Кейс Arena и «АДВ+Эндемика»: как GAC поймала «окно» спроса и увеличила продажи на 54%

Российский автомобильный рынок последних лет требует от брендов принимать решения в условиях высокой неопределенности и быстро меняющегося поведения аудитории. В совместном кейсе команды Arena (группа АДВ ), «АДВ+Эндемика» и GAC рассказали Sostav, как автоматизация аналитики и переход на оперативную атрибуцию помогли оцифровать весь путь клиента до сделки.

За последние годы на автомобильном рынке сформировался высокий отложенный спрос. Принятие решений о покупке стало менее стабильным, а на смену плановым сделкам пришли спонтанные всплески активности. Главными триггерами здесь выступают макроэкономические маркеры: колебания ключевой ставки, ожидание роста утильсбора или специальные офферы производителей. Спрогнозировать эти моменты можно, но поймать точку, когда конкретный потребитель готов перейти к конверсии, без глубокой работы с большими данными уже сложно.

Дополнительно стоит учитывать специфику категории, где пользовательский путь традиционно длинный. «Окно» принятия решений сегодня составляет от 18 до 77 дней. Для бренда GAC, который усиливает присутствие в России в сегментах технологичных кроссоверов и премиальных минивэнов, этот период стал главным этапом конкуренции за внимание клиента. Важно было научиться перехватывать покупателя именно в те дни, когда его интерес находится на пике.

Вызов для команд Arena и «АДВ+Эндемика» заключался в том, чтобы максимально сократить время на обнаружение целевых сигналов и обработку данных для мгновенной реакции на запросы рынка.

Цели и задачи

Главная цель кампании — связать аналитические технологии с коммерческим результатом бренда GAC. Нужно было настроить систему так, чтобы скорость обработки данных напрямую конвертировалась в рост продаж.

Для адаптации маркетинга под реальное поведение покупателей требовалось развернуть гибкую систему мониторинга, которая позволила бы бренду GAC действовать на опережение и эффективнее конкурентов конвертировать сформированный спрос.

Перед командами стояли следующие задачи:

• Подготовиться к периоду летнего снижения ставки рефинансирования, собрав объективную и динамичную картину изменений в поведении пользователей.
• Изучить трансформацию цепочек взаимодействия, чтобы точно знать, какие инструменты продвижения начинают работать эффективнее, а какие теряют влияние.
• Максимизировать трафик в дилерские центры для дальнейшей продажи автомобилей GAC.
• Опередить динамику продаж категории, отреагировав на позитивные сдвиги в спросе раньше других игроков рынка.

Кто покупает GAC сегодня

Целевая аудитория кампании — мужчины и женщины от 25 до 44 лет со средним и выше среднего доходом, которые живут в активном ритме и привыкли быть в движении. Это люди, которые следят за технологиями, интересуются автомобилями (включая китайские бренды), трендами, модой и развлечениями, активно используют соцсети и быстро считывают, что сейчас «в рынке».

При выборе автомобиля они смотрят не только на эмоции, но и на здравый смысл: сравнивают, считают, взвешивают. В поле зрения — несколько моделей линейки GAC с разными преимуществами, а также конкуренты в соответствующих сегментах. Решение почти всегда проходит через этап сомнений: «а точно ли это лучший вариант за свои деньги?»

В основе мотивации — желание улучшить повседневную жизнь и сделать ее комфортнее и свободнее. Но рядом всегда есть сдерживающий фактор — страх ошибиться и переплатить за выбор, который не оправдает ожиданий. Именно поэтому для этой аудитории критично важно попасть в правильный момент, когда интерес уже сформирован, но решение еще не принято. Так было решено перейти от теории к практике.

Механика кампании: от аналитики к действиям

Для точного прогнозирования спроса перед летним снижением ставки рефинансирования командам требовалось перейти от интуитивных решений к управлению на основе данных. Вся информация о рекламных кампаниях автоматически передавалась в единый дашборд Target Ads. В его интерфейсе автоматически консолидировались данные из рекламных кабинетов, аналитических платформ и CRM.

Интеграция этих систем позволила сформировать целостную картину пользовательских взаимодействий на всем пути к заявке, обеспечив сквозную прозрачность пост-клик и пост-вью контактов. На базе этого контура была реализована оперативная атрибуция контакта в медиа к целевому действию.

Для оценки эффективности прямо в интерфейсе были запущены алгоритмы анализа на базе вектора Шепли, которые распределяют общий результат между каналами, исходя из их фактического вклада в разных комбинациях. Вектор Шепли — это метод из теории игр, который распределяет общий результат (заявки) между всеми каналами, исходя из их фактического вклада в разных комбинациях взаимодействий. Он учитывает не только финальный контакт, но и всю цепочку касаний пользователя, рассчитывая «справедливую» долю каждого инструмента. Мы используем его, чтобы получить объективную картину эффективности каналов и избежать искажений, характерных для простых моделей атрибуции.

Применение методологии вектора Шепли позволяет:

• устранять перекос last-click модели, которая переоценивает «закрывающий» контакт;
• учитывать вклад каждого элемента в разных сценариях и комбинациях;
• выявлять скрытую роль медийных инструментов и их влияния на перформанс.

Кампания управлялась не на уровне привычных медиаметрик, а через измерение реального бизнес-вклада каждого канала с помощью модели вектора Шепли в Target Ads. Так пользователь мог в несколько шагов получить точный расчет вклада каналов в заявки и сделки, не погружаясь в математическую модель. Команды оценивали эффективность медиамикса по реальному вкладу в лидогенерацию, мгновенно оптимизировали параметры рекламных кампаний в зависимости от изменений в поведении аудитории и усиливали именно те каналы, которые напрямую генерируют лиды и продажи. В результате команды повысили эффективность кампаний без увеличения бюджета, превращая сложные данные в управленческие решения и обеспечивая максимальную отдачу от медиаинвестиций.

Результаты

Внедрение системы сквозного анализа позволило автоматизировать процесс атрибуции и в режиме реального времени оценивать пост-клик и пост-вью контакты. На основе этих данных команды вовремя зафиксировали сокращение цепочки пользовательских касаний и перераспределили медиабюджет в пользу каналов с максимальной конверсией в сделки.

Скорость обработки информации помогла бренду эффективно использовать открывшееся окно импульсного спроса при снижении ставки рефинансирования на 1%. Своевременная переориентация диджитал-инвестиций на лидогенерацию обеспечила GAC темпы роста, опережающие средние показатели по рынку.

Бизнес-результаты:

• Несмотря на то что ставка рефинансирования только начала динамику к снижению, мы увидели, что цепочка касаний сократилась, и сделали ставку на диджитал-инвестиции с фокусом на лидогенерацию. И были первыми, кто отреагировал на неочевидное по логике окно импульсных решений потребителей.
• В результате продажи GAC выросли быстрее рынка.
• Повышение конверсии из трафика в продажу на 80% всей линейки GAC.
• Повышение эффективности медиабюджета за счет перераспределения инвестиций в каналы с максимальным вкладом в сделки.

Технологические результаты:

• Возможность ежедневного анализа вклада каналов в лидогенерацию без затрат времени на проведение атрибуции и оперативное перераспределение бюджета.
• Снижение времени на сбор и интерпретацию данных, прозрачность пост-клик и пост-вью лидов.

Маркетинговые результаты:

• Увеличение количества лидов в дилерские центры на 11%.
• Рост общего трафика на 35%.

Медийные результаты:

• CTR рекламных размещений увеличился на 19%.
• Конверсия из клика в лид увеличилась на 32%.
• Снижение CPC на 34%.
• Доля валидных лидов увеличилась на 23%.