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»


Магія східної кухні: особливості та традиції

Магія східної кухні: особливості та традиції

Східна кухня відома різноманіттям ароматів та смаків. Вона заснована на глибоких традиціях, історії та має особливості приготування. Звички формувалися впродовж багатьох століть під впливом різних культур та географічних особливостей. Вони присутні в кожній...

вчера 15:32

Свежие новости Украины на сегодня и последние события в мире экономики и политики, культуры и спорта, технологий, здоровья, происшествий, авто и мото

Вверх