Как искусственный интеллект и машинное обучение в маркетинге помогают клиентам Kokoc Group ускорять рост и оптимизировать бюджеты? На практике мы используем ML в маркетинге для сквозной аналитики, атрибуции и автоматизации закупок. Это позволяет принимать решения по данным в реальном времени. В фокусе — машинное обучение в digital рекламе и аналитике.
Kokoc Group получает приоритетный доступ к новым технологиям SegmentStream. Клиенты агентств группы рассчитывают на специальные условия сотрудничества. Результат партнерства — комплексная услуга для покрытия кейсов онлайн-продвижения и оценки эффективности. Доступна автоматизированная загрузка данных о расходах в Google Analytics через SegmentStream. В одном из проектов внедрение сквозной аналитики и ML-атрибуции позволило масштабировать бюджет клиента ровно в 2,5 раза — со 100 000 до 250 000 рублей в месяц. Целевые показатели окупаемости при этом остались в рамках KPI.
- SegmentStream: машинное обучение в digital рекламе и аналитике
- Как показывает практика: единый стек данных для ML
- Как мы применяем ML в перформанс-маркетинге
- Говорит руководство
SegmentStream: машинное обучение в digital рекламе и аналитике
SegmentStream — платформа для построения продвинутой маркетинговой аналитики и атрибуции на основе больших данных. Клиенты платформы — лидеры рынка СНГ: Goods, Kaspi, Nespresso, «Л’Этуаль», «Петрович». Агентство Profitator (входит в Kokoc Group) имеет опыт реализации проектов по продвинутой аналитике на этой базе.
Применение машинного обучения в рекламе через SegmentStream компенсирует потерю данных при кросс-канальной аналитике. Платформа объединяет онлайн- и офлайн-данные, применяя ML-модели для распределения вклада каждого канала в конверсию. Система решает проблему «слепых зон», возникающих из-за ограничений cookie и кросс-девайсного поведения.
Ключевые компоненты системы:
Предиктивная аналитика. Прогнозирование поведения потребителя на основе исторической выборки. Модель оценивает вероятность конверсии для каждого пользователя.
Real-time ИИ-рекомендации. Анализ действий пользователя непосредственно в текущей сессии. Алгоритм подстраивает предложения под микроконверсии.
Микросегментация данных. Выявление неочевидных паттернов поведения для точной настройки таргетинга.
Услуги агентств давно вышли за рамки простого размещения контекстной рекламы. Пути пользователя к покупке усложнились. Наблюдаем следующие тенденции:
Множество каналов. Meta (Facebook), Google, Яндекс, email-рассылки взаимодействуют друг с другом. Отсюда растет спрос на применение машинного обучения в рекламе для точного бюджетирования.
Кросс-платформенность. Пользователи видят рекламу на смартфоне, а покупают с десктопа. Система связывает эти сессии без дублирования аудитории.
Омниканальность и ROPO-анализ. Бизнес требует измерять влияние онлайн-рекламы на продажи в физических магазинах (Research Online, Purchase Offline).
Внедрение сквозной аналитики требует технической подготовки. Необходимо сформировать ТЗ на интеграцию CRM-системы, рекламных кабинетов и систем веб-аналитики. Платформа забирает сырые данные, очищает их и строит предиктивные модели. Особое внимание уделяем ROPO-аналитике. Связка онлайна и офлайна реализуется через коллтрекинг, промокоды и UTM-метки. Алгоритмы сопоставляют визит на сайт с транзакцией на кассе магазина. Это дает объективную картину окупаемости (ROI) рекламных кампаний, которые ранее считались убыточными по моделям Last Click.
Как показывает практика: единый стек данных для ML
Итог разделения контекста, SEO и таргета — фрагментация результатов. Оптимизация на локальном уровне не дает роста всей системе. От агентства требуется помощь в создании собственного Data Lake (1st-party хранилища данных). Это позволяет собирать информацию из разрозненных источников в единую базу, принадлежащую клиенту.
Наиболее эффективная архитектура 1st-party Data Lake строится на слоистой модели. Мой опыт проектирования таких систем выделяет четыре обязательных уровня:
Ingestion Layer (ETL/ELT пайплайны). Автоматическое извлечение данных из CRM, платежных шлюзов, API и логов. Настраивается по расписанию (batch) или в реальном времени (streaming).
Raw/Staging Layer. Сохранение информации без изменений в первоначальном виде. Слой необходим для проведения экспериментов и ретроспективного анализа.
Обработанный слой. Трансформация, очистка и дедубликация массивов для последующей аналитики.
Analytics Layer (Витрины данных). Готовые структурированные таблицы для маркетологов.
Технологический стек подбирается под задачу. Начинаем с Data Lake, когда структура неясна. По мере прояснения требований переходим на DWH (Data Warehouse). Текущий стандарт — облачные решения (Modern Data Stack), позволяющие регулировать ресурсы CPU/RAM и дисковое пространство. Комбинация инструментов вроде ClickHouse и DataLens дает гибкость в работе и создании дашбордов. Главное правило: планируйте структуру заранее, обеспечьте консистентность данных из разных источников и используйте SQL-трансформации для унификации форматов.
Процесс развертывания хранилища требует дисциплины. Рекомендую использовать базовый чек-лист подготовки к внедрению Data Lake.
- Аудит источников данных. Фиксируем все системы, генерирующие маркетинговую информацию: Яндекс Метрика, Google Analytics, рекламные кабинеты, CRM, ERP.
- Выбор инфраструктуры. Оцениваем объем данных и выбираем между облачными решениями или локальными серверами.
- Настройка коннекторов. Используем готовые решения для настройки ETL-процессов без написания кастомного кода.
- Валидация сырых данных. Проверяем полноту выгрузки на уровне Raw Layer до применения трансформаций.
Соблюдение этих шагов снижает риск потери данных и ускоряет формирование маркетинговой отчетности. Продвинутая сквозная аналитика на базе Google BigQuery или ClickHouse позволяет работать с неагрегированными данными без сэмплирования.
Как мы применяем ML в перформанс-маркетинге
Комбинирование экспертизы в digital-маркетинге и data science повышает эффективность закупки инвентаря. Разберем конкретные механики.
Автоматическое управление ставками (Target CPA/ROAS). ML в перформанс-маркетинге анализирует сигналы аукциона для удержания целевой стоимости действия и роста конверсий. Отраслевые срезы фиксируют снижение стоимости лида на 34–54% при переходе на ML-оптимизацию. При настройке автостратегий критически важно обеспечить алгоритм достаточным объемом данных. Модель обучается на исторических конверсиях. Если кампания получает менее 30 целевых действий за 14 дней, алгоритм работает нестабильно. В таких случаях мы укрупняем кампании, объединяя сегменты аудитории, или настраиваем оптимизацию на микроконверсии.
Предиктивная сегментация и look-alike. Алгоритмы выявляют паттерны, выходящие за рамки стандартной демографии. Система анализирует обезличенные признаки: пол, возраст, регион, интересы. Ключевая ценность — нахождение пользователей с высокой вероятностью конверсии на основе скрытых мотиваций. Алгоритм считывает эмоциональные драйверы, социальные факторы и неосознанные потребности. Например, за покупкой скрывается желание произвести впечатление, стремление к идеальному порядку или попытка справиться со стрессом. Система фиксирует типовые сценарии поведения — последовательности действий, группируемые по целям визита. Это дает до 35% прироста выручки в e-commerce.
Мультиканальная атрибуция. Корректная оценка вклада каждого касания и перераспределение бюджета между Meta (Facebook), Google, Яндексом и e-mail.
Прогноз LTV и оттока (Churn). Модели прогнозируют пожизненную ценность клиента, позволяя вовремя запускать ретеншн-кампании.
Кросс-платформенная и кросс-девайс оптимизация с использованием машинного обучения исключает дублирование показов одному и тому же пользователю на разных устройствах. Система идентифицирует пользователя по вероятностным и детерминированным графам. Это экономит рекламный бюджет, который ранее тратился на избыточную частоту показов.
Для всех клиентов Kokoc Group в пакет онлайн-продвижения помимо стандартных услуг включены:
| Услуга | Что это дает |
|---|---|
| Продвинутая сквозная аналитика на Google BigQuery | Единая витрина данных, быстрые отчеты |
| ROPO-анализ | Связь онлайн-рекламы с офлайн-продажами |
| Категорийный анализ с учетом маржинальности | Фокус на прибыльных SKU/категориях |
| Автоматизация ставок, мультиканальная атрибуция (ML) | Стабильный CPA/ROAS |
| Предиктивная сегментация для ретаргетинга и look-alike | Выше конверсия и LTV |
| Кросс-платформенная и кросс-девайс оптимизация | Единый охват без дублей |
| Маркетинговая и веб-аналитика | Корректная измеримость |
Говорит руководство
Александр Шокуров, управляющий партнер Kokoc Group:
"Эффективный интернет-маркетинг невозможен без качественной аналитики. Поэтому мы постоянно тестируем разные инструменты, которые помогают точнее понимать, как лучше инвестировать. Решение от SegmentStream оказалось лучшим среди представленных на рынке, потому что позволяет собрать и объединить все онлайн- и офлайн-данные, применить продвинутые модели атрибуции на основе машинного обучения и получить подробные отчеты с конкретными рекомендациями по оптимизации онлайн-рекламы. Когда мы увидели эффективные результаты работы с большими данными и машинным обучением на кампаниях нескольких клиентов, решили расширить партнерство и сейчас используем технологии SegmentStream в других проектах наших агентств".
Константин Юревич, генеральный директор SegmentStream:
"Для нас особенно приятно заручиться поддержкой такой авторитетной компании на рынке интернет-маркетинга, как Kokoc Group. Но еще более приятно осознавать, что, несмотря на лидирующие позиции на рынке перформанс-рекламы, Kokoc Group не останавливается на достигнутом, а продолжает внедрять самые инновационные технологии для улучшения результатов своих клиентов. В рамках партнерства мы сделаем все возможное, чтобы клиенты Kokoc Group смогли быстрее добиваться поставленных целей при помощи работы с большими данными и технологиями машинного обучения".
.png)
.png)
Комментарии (6)
Оставить комментарий