Новости и события » Hi-Tech » Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Представитель программатик-агентства DCA (Data-Centric Alliance) Арчил Кемулария написал для vc.ru колонку об использовании информации о распространении эпидемий гриппа и ОРВИ для оптимизации бюджета федеральной рекламной кампании.

Россия - большая страна и самая масштабная интернет-нация Европы. Проводить digital-кампании на национальном уровне здесь интересно и безумно сложно. Главный вопрос - как минимизировать потери бюджета при максимальном охвате.

На примере бренда противовирусного препарата «Кагоцел» мы покажем, как с помощью знаний об окружении пользователя оптимизировать федеральную медийную кампанию в интернете.

Бренды этой товарной категории обычно нацелены на женскую аудиторию - именно мамы и жены как правило отвечают в семье за состав аптечки. И если programmatic без проблем собирает сегменты нужного объема и качества по половозрастным критериям, то других очевидных настроек для такой рекламной кампании нет. Разве что в период эпидемии гриппа или ОРВИ интенсивность кампании традиционно повышается. Однако бренд по-прежнему не получает 100% эффективности расходования бюджета - страна большая, каждый регион «болеет» в разное время и с разной интенсивностью.

Рекламное агентство «РОССТ» и технологическая компания DCA (Data-Centric Alliance) разработали годовую стратегию размещения для «Кагоцела», которая минимизирует потери бюджета за счет таргетинга только на тех пользователей, кому препарат действительно нужен.

Как это работает: рекламная кампания во время эпидемии гриппа

Зимний флайт строился по принципу увеличения количества показов динамических баннеров целевой аудитории (женщинам 25-40 лет) в тех регионах, где уже началась эпидемия гриппа. Ресурсы автоматически перебрасывались с тех областей, где обстановка пока спокойная. Согласно настройкам, общий охват по умолчанию составлял 5 млн пользователей равномерно по всей стране, и еще 8 млн пользователей мы должны были охватить дополнительно, автоматически распределив по наиболее актуальным регионам.

Актуальность показа рассчитывалась технологией Smart Buying агентства «РОССТ» на основе данных DMP-компании Data-Centric Alliance. Триггером для начала кампании в каждой локации был эпидемиологический порог: как только регион его перешагивал, количество показов рекламы автоматически увеличивалось на 75% за счет нераспределенного резерва (опциона). Дополнительными триггерами служили данные об интересе к новостям об эпидемии в СМИ и социальных сетях.

Динамические креативы позволили вести персонифицированную коммуникацию: пользователей информировали о том, что их регион преодолел эпидемиологический порог, поэтому стоит задуматься о профилактических мерах.

Итоги:

  • Реклама была показана в каждом «болеющем» регионе, охватив почти 16 млн пользователей (более 3 млн по отношению к плановым показателям).
  • Данные о преодолении порога заболеваемости в большинстве случаев обгоняли триггерные новости. Мы показывали рекламу до того, как об эпидемии начинали говорить региональные СМИ.
  • Оптимизация кампании в режиме реального времени позволила заметно увеличить охват: мужская аудитория того же возраста показала на 5% лучший post-click, а в общем объеме составила 46%.
  • CTR кампании был в четыре раза выше среднего по индустрии.

Погода за окном как триггер для рекламной кампании

Успех зимней кампании заставил задуматься: что может стать триггером для показа рекламы в летний период, когда эпидемии нет. Предположение - дождливая погода, низкая температура, ливни и грозы. В эти дни повышается риск заболевания простудой.

Мы решили проверить идею. Применили две стратегии: стандартную, с таргетингом на сегмент, и триггерную, где точкой старта кампании было изменение погодных условий за окном каждого пользователя. Баннеры начинали показываться при начале дождя, ливня или грозы. Географически погодный таргетинг актуален для ПК с точностью до 500 метров, для мобильных устройств - до 25 метров.

Данные о погоде в конкретной точке поступают в режиме реального времени от сервиса Open WeatherMap - одного из ведущих поставщиков информации о погоде в мире. Это позволило максимально персонифицировать креативы. Один из креативов учитывал и снег - даже в августе на просторах России такое явление не редкость. В результате CTR «дождливых креативов» вырос по сравнению со стандартной кампанией в 3,8 раза.

Планы

В 2016-2017 годах мы попробуем смоделировать распространение эпидемии гриппа до ее начала. Это позволит нам еще точнее планировать ход рекламной кампании, а значит - эффективнее расходовать бюджет и получать лучшие метрики вовлеченности.

Спойлер: идея прогнозировать распространение эпидемии не нова: в 70-х годах советские ученые разработали математическую модель (модель Барояна-Рвачева) для предсказания ее скорости и интенсивности. Однако тогда технологии не позволяли использовать разработку в полную силу, поскольку большое количество данных должно было поступать в режиме реального времени.

В 2016 году нам это по плечу, а значит, мы не можем не попробовать.

Идея очень проста. Есть всего два свободных параметра:

  • Интенсивность контактов (?).
  • Доля иммунных к данному штамму гриппа (?).

Главным фактором измерения является транспортная развязка городов. То есть если сейчас эпидемия в Самаре, то при большом потоке пассажиров в Нижний Новгород там она будет уже через неделю. При этом, чем сильнее эпидемия в городе, тем быстрее и интенсивнее передается вирус в другой город.

Мы применили этот метод к старым данным, а именно, к эпидемии начала 2016 года. Полученный результат говорит о том, что модель Барояна-Рвачева работает, отклонение от прогноза всего на 5-10% - это действительно хороший результат.

За данные об иммунных к штамму гриппа мы примем информацию о спросе на противовирусные лекарства в онлайн-аптеках. Интенсивность контактов - информация о потоках пассажиров ЖД и авиа. С помощью DMP Facetz.DCA мы построим прогностическую модель развития и:

  • Сможем прогнозировать с N*-вероятностью, когда и где будет начинаться эпидемия.
  • Определять? и?, с M** вероятностью, что скажет нам о том, как именно будет развивается сам штамм гриппа.

Обе вероятности можно достичь только опытным путем.

Со всеми имеющимся данными нам открывается возможность в более точном планировании и реализации стратегии бренда «Кагоцел».

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»

Рекламная кампания на основе данных об эпидемиях и погоде: опыт препарата «Кагоцел»


От хозяйки ушел кот рекордсмен

От хозяйки ушел кот рекордсмен

Хозяйка рекордсмена Гиннеса написала в своем Instagram о пропаже своего любимчика. Он был самым старым котом в мире, ему было 27 лет. Кот, которого признали самым старым в книге рекордов Гиннеса в прошлом году, решил покинуть свою хозяйку. Об этом подробнее ...

загрузка...

 

Вверх