Радио 
В совместном кейсе «АДВ+Эндемика», MTC AdTech и MIUZ Diamonds рассказали, как сквозная online-to-offline панель (O2O-панель) на базе Stable ID позволила собрать омниканальные контакты пользователя и оцифровать его реальный маршрут к покупке.
Сегодня в ювелирной категории складывается напряженная экономическая картина, из-за чего особенно важно эффективно распределять рекламный бюджет. При запуске мультиканальных кампаний видны отдельные точки контакта, а не весь путь клиента, что мешает оценить реальный вклад каждого медиа в продажи. Особенно остро эта проблема стоит в омниканальном ретейле, где пользователь изучает товар в сети, а покупает в офлайн. Чтобы решить эту задачу и объединить разрозненные данные в единую систему, группа АДВ, МТС AdTech и ювелирный бренд MIUZ Diamonds реализовали совместный проект по построению модели сквозной аналитики.
Данные позволяют оценить поведение человека в его естественной среде: с постоянными переключениями между заходами на сайт, рекламными касаниями и визитами в магазины.
Команда стремилась оценить вклад каждого тачпоинта в итоговые бизнес-результаты. В основе решения — технология Stable ID, позволившая прошить онлайн и офлайн в единую систему. Это помогло корректно учесть сложные сценарии O2O-влияния. Было важно количественно измерить реальные пользовательские маршруты, оптимизировать текущий медиасплит и впервые полностью визуализировать весь путь к покупке.
Задачи
- Оценить рост транзакций в период промо.
- Рассчитать вклад офлайн-контакта в онлайн-продажи, и наоборот.
- Определить эффективность различных уровней частоты контакта, выявить наиболее эффективные диапазоны в каждом медиаканале.
- Измерить влияние омниканального взаимодействия, выделив показатели ROPO (влияние онлайн-контакта на офлайн-продажи) и Offline-to-Online (влияние офлайн-контакта на онлайн-продажи).
Решение: от разрозненных данных к единой системе в периметре Stable ID
Основу модели составляет возможность МТС как телеком-оператора связывать разнородные сигналы о контакте аудитории с рекламой через единый Stable ID, устойчивый прямой идентификатор, сформированный на базе Big Data МТС.
Команда МТС AdTech аккумулировала полный массив агрегированных и деперсонализированных данных, необходимый АДВ для построения сквозной модели:
- контакты с OOH — через информацию о размещениях OOH с координатами конструкций и расписанием выходов;
- контакты с диджитал-рекламой — благодаря логам РК;
- офлайн- и онлайн-визиты;
- офлайн- и онлайн-покупки.
Ключевой этап реализации заключался в объединении нескольких контуров данных через Stable ID и приведении их к общей последовательности событий. Модель анализировала контакт, конечную транзакцию, но и что происходило между ними. Дополнительно к транзакции были привязаны средний чек и частота покупок, что позволило оценивать не только количество конверсий, но и качество полученного результата.
Масштаб исследования составил 44,2 млн событий за РК июля-августа 2025 года. Каждое событие отражало отдельное касание в пути пользователя — от контакта с рекламой до визита и покупки. Всего было проанализировано 7 596 440 уникальных пользовательских путей.
В модель вошли три уровня
- Контакт с рекламой: диджитал, наружная реклама.
- Взаимодействие с брендом: визиты на сайт и офлайн.
- Покупка: транзакции, средний чек и частота покупок в онлайн и офлайн.
После объединения данных команда перешла от отдельных медийных метрик к анализу покупательских цепочек. Оценивалось перекрестное влияние онлайн и офлайн — вклад диджитал в офлайн-покупки и OOH в онлайн-заказы.
Интеграция охватных и O2O-данных в рамках единой сквозной модели является уникальным и технологически сложным решением. Она позволила связать все точки касания в непрерывную цепочку воронки и впервые количественно оценить сквозной вклад онлайн- и офлайн-контактов в продажи.
Финальным этапом стало сопоставление построенных цепочек контактов с транзакциями и расчет дополнительного результата с учетом атрибуционного окна. Это позволило оценить фактический бизнес-результат рекламных контактов и определить, какие каналы и их сочетания эффективнее использовать при дальнейшей оптимизации маркетинговых инвестиций.
Группа АДВ развернула комплексную систему аналитики, включающую в себя три ключевых инструмента:
- Сквозная аналитика на базе модели точек касания;
- Sales Lift замер;
- O2O-аналитика.
Контакт в цифровой среде оказывал значимое влияние на офлайн-конверсии (ROPO %), и наоборот — офлайн-контакт с брендом — на покупки, совершенные онлайн (Offline2Online). А также влияние промежуточных этапов: визита на сайт либо в места продаж, на конечные покупки.
На базе проведенной аналитики был сформирован медиамикс, закрывающий ключевые этапы пути покупателя: от первого контакта с оффером до перехода на сайт и совершения покупки. Сплит также поддерживает ключевую цель: рост продаж за счет повышения осведомленности об акции.
Результаты
Онлайн- и офлайн-контакты взаимно усиливают эффект друг друга, что ранее не измерялось и недооценивалось при планировании кампаний.
Эффективность по частоте контакта
Для каждого digital-канала и городов наружной рекламы были построены графики стоимости конверсии и конверсионности разных частот контакта, был определен диапазон эффективных частот (топ конверсий, CPA Index < 100). Это позволило оценить эффективность различных уровней частоты и выявить наиболее эффективные диапазоны по совокупности показателей.
Помимо оценки влияния рекламной кампании, удалось вывести уникальные маркетинговые показатели, учитывающие сквозное взаимодействие покупателей с брендом:
- 53% офлайн-покупок совершены после контакта с брендом в digital (Online2Offline);
- 87% онлайн-покупок — после офлайн-контакта (Offline2Online);
- 40% покупателей офлайн посещали сайт бренда в день покупки;
- +48% рост транзакций;
- +8% рост числа покупок на одного покупателя;
- +17% рост среднего чека.
Ольга Семенова, руководитель отдела цифровых маркетинговых коммуникаций MIUZ Diamonds:
В нашей категории классические метрики долго не позволяли оцифровать влияние онлайна на продажи. Этот проект помог выйти за рамки стандартных отчетов, но его главная ценность даже не в классическом Online-to-Offline. Нам удалось оценить комплексный эффект: оцифровать влияние наружной рекламы и увидеть весь медиамикс в связке. Проект оказался гораздо масштабнее, чем просто O2O. В итоге мы связали и диджитал, и традиционные офлайн-каналы с конкретными продажами на кассах. Для ювелирного ретейла это полностью меняет подход к медиапланированию.
Елена Муштакова, руководитель Центра аналитики и исследований МТС AdTech:
Ключевая сложность омниканального измерения состоит не в сборе данных, а в их сопоставлении. Stable ID позволяет нам соединить сигналы с разных рекламных каналов в единую цепочку пользовательского пути. Наш кейс с MIUZ наглядно показал, что когда данные о рекламной кампании собраны в единую инфраструктуру, бренд начинает реально управлять своим бюджетом и масштабировать те каналы, которые действительно были эффективны.
Павел Колбичев, директор по клиентскому сервису, группа АДВ:
Самым ценным результатом проекта стало понимание реального поведения аудитории: в ювелирной категории покупатель редко действует импульсивно и может неделями изучать ассортимент перед покупкой. Раньше эти связи терялись в аналитике. Нам удалось объединить путь покупателя в единую картину и определить, какие рекламные контакты действительно влияют на решение о покупке.
Елена Артемова, директор по стратегическому продукту и анализу данных «АДВ+Эндемика»:
Бренды совершают ошибку, оценивая эффективность каналов изолированно. В этом проекте мы предложили взглянуть на весь комплекс маркетинга бренда как на действительно единую экосистему, где математические модели помогают принимать решения на базе точных исследований больших данных о пользователе.