Помогли банку сохранить 15.6 млн ₽: кейсы ИИ Хелпи

Лучше всего о продукте рассказывают кейсы. В прошлой статье мы представили Хелпи, ИИ-помощника на страже клиентских бюджетов. Подробно описали инфраструктуру, поговорили про качество данных и взаимосвязь с другими модулями платформы. Теперь самое время поговорить про деньги.

Многие пытаются внедрять ИИ без понятной цели. То, что это тренд и так делают конкуренты, никак не связывает ИИ с бизнес-результатом, то есть ростом продаж и прибыли. Хелпи обеспечивает этот рост напрямую – помощник за минуты проанализирует данные, найдёт просадки и точки роста, после чего подготовит план оптимизации кампаний. А теперь, собственно, кейсы.

t.me/cyberbrainio – все кейсы сначала выкладываем в TG, подписывайтесь и читайте первыми 🙂

Помогли банку сохранить 15.6 млн ₽ всего за один пилот

Разговор про деньги начнём с кейса клиента из топ-5 банков РФ.

Результат за 1.5 месяца

Клиент начал экономить 15.6 млн ₽ в месяц или 502 тыс. ₽ в день после внедрения рекомендаций.

Как нашли, где теряются деньги

• сквозная аналитика от показа до продажи
• атрибуция Шепли для оценки вклада медийной и перформанс-рекламы

Что подключили, чтобы клиент получал больше денег

• ML-оптимизатор бюджетов с автоматическими рекомендациями
• ИИ Хелпи для быстрых ответов по маркетингу и продажам

Проблема до: сильный разброс площадок по CPA

CPA 3.5-4 тыс. ₽ – лучшая, в 11-13 раз ниже среднего по CPM
CPA 153 тыс. ₽ – худшая, в 3.5 раза выше среднего по CPM

Что сделал клиент по рекомендациям Хелпи

1. Перенёс
   49 тыс. ₽ в день
   из слабых размещений в лидера

1. Добавил
   8 тыс. ₽ в день
   в лучшую связку внутри таргета

1. Сократил
   137 тыс. ₽ в день
   на слабых связках внутри одного сегмента по интересам
2. 223 тыс. ₽ в день
   на аудиториях с высоким CPA и / или нулевыми конверсиями
3. 85 тыс. ₽ в день
   на in-app размещении с неполным трекингом и слабым результатом по доступным данным

Общий объём перераспределённого бюджета

15.6 млн ₽ в месяц или 502 тыс. ₽ в день

Из них:

• Перевели в лучшие площадки и связки текущей РК
  1.77 млн ₽ в месяц или 57 тыс. ₽ в день

• Направили в новую кампанию
• 13.8 млн ₽ в месяц или 445 тыс. ₽ в день

Каждый клиент запускает рекламу в первую очередь ради выручки, а не лидов или охватов.

CyberBrain помогает оптимизировать маркетинг на продажи и максимально упрощает путь до оптимизации, чтобы вы сосредоточились на росте выручки.

С нами работа команды сводится к тому, чтобы:

1. Выбрать корректное окно учёта конверсий
   атрибуция сама считает вклад каналов, включая связку пост-клик и пост-вью
2. Менять бюджет по готовым рекомендациям
   оптимизатор проводит расчёты с прогнозом выручки прямо во время кампании
3. Закрывать задачи быстрее с Хелпи
   анализ кампаний, ответы на вопросы по данным, отчёты для клиентов и руководства — теперь за минуты вместо часов, а ещё Хелпи можно поручить несколько задач одновременно

В кейсе клиент отдельно оценивал in-app из-за неполного трекинга. После донастройки сбора данных все площадки учитываются корректно и попадают в общие отчёты по оптимизации — выводы не требуют ручной проверки.

2.3 млн ₽ экономии на рекламе за один запрос и 7-кратное ускорение аналитики

Кейс клиента из топ-3 сервисов бронирования отелей в России с объемом данных более 2 млрд событий в месяц. Один запрос к помощнику выявил потенциал экономии 2,3 млн руб. в месяц за счет отключения и пересмотра неэффективных кампаний – уже это дало х5 окупаемость платформы. После нескольких запросов экономия достигла 11,5 млн руб. – в итоге окупаемость превысила 800%.

Другой эффект – экономия времени. Объём работы, который вручную занимает почти весь рабочий день, бот выполняет примерно за час. В результате команда быстрее принимает решения по бюджету, закрывает больше задач без расширения штата и получает точные ответы на базе собственных данных.

Вернули 50% данных, которые не попали в аналитику из-за ошибки в разметке

У клиента была следующая ситуация. Команда принимала решения по неполным данным и не замечала, что часть рекламного бюджета вообще не попадает в аналитику. Во время одного из запросов Хелпи обнаружил, что почти половина расходов не связана с разметкой. После этого пошли искать причину и выяснили, что проблема была в закрытом доступе к рекламному кабинету.

Суть в том, что вместо абы какого ответа ИИ честно сказал: у меня нет полных данных для анализа, сначала решите вопрос и потом возвращайтесь.

В итоге ошибку исправили, данные снова подтянулись в аналитику. Ну чем не счастливый финал?

До 7 часов экономии в день на ручном анализе кампаний

Это кейс из сектора финансов, где перформанс-команда и аналитики тратили почти целый рабочий день на разбор кампаний, отчёты и типовые вопросы по данным.

Проблема

Команда вручную разбирала результаты рекламных кампаний:

• собирала данные из разных источников
• искала отклонения и аномалии
• отвечала на повторяющиеся вопросы по цифрам
• готовила выводы и рекомендации для следующих действий

Решение

• внедрили сквозную аналитику от показа до продажи
• подключили ИИ-помощника Хелпи, настроили доступ к данным
• провели тестовую неделю и донастроили Хелпи под задачи бизнеса

Результат

• до 7 часов экономии в день на ручном анализе кампаний
• снижение нагрузки на специалистов, высвобождение времени для глубокой аналитики
• ускорение принятия решений без расширения штата
• больше времени на гипотезы, оптимизацию и рост

Вся интеграция уложилась в месяц.

Хелпи приносит компании результаты, сопоставимые с наймом нескольких команд. Прежде чем нанимать новых сотрудников, попробуйте усилить текущих – к счастью, сегодня для этого есть ИИ.

100% автоматизации разбора A/B-тестов

Кейс из строительного сектора. Аналитики тратили время на постоянный разбор результатов тестов, поиск отклонений и подготовку выводов для команды.

Проблема

A/B-тесты требовали ручного анализа почти на каждом этапе:

• нужно было проверять результаты и изменения
• отдельно разбирать аномалии и отклонения
• отвечать на типовые вопросы команды
• формулировать выводы по итогам тестов

В сумме это давало около 80 запросов в неделю и занимало время, которое можно было направить на поиск точек роста.

Решение

Подключили Хелпи и передали ему типовой слой аналитической работы по тестам.

• автоматизировали разбор результатов A/B-тестов
• настроили ответы по изменениям, аномалиям и выводам
• сняли с аналитиков поток повторяющихся задач
• сократили ручной разбор до минимума

Результат

• 100% автоматизации разбора A/B-тестов
• команда освободила время для более глубокой аналитики

Хелпи автоматизирует уже более 65% повседневных задач, чтобы аналитики направляли своё время и усилия на рост бизнеса.

Удобство работы – тихий бонус внутри каждой истории сотрудничества

Помимо окупаемости и автоматизации, Хелпи даёт ещё одно важное преимущество – удобство в ежедневной работе.

Командам больше не нужно весь день сидеть над таблицами, изучать выгрузки, сопоставлять результаты кампаний и переключаться между вкладками. Вместо этого за пару минут можно получить из собственных данных быстрые и точные ответы на вопросы:

• какие кампании прибыльны
• что стоит доработать
• что отключить в первую очередь

Меньше рутины и сенсорной перегрузки, больше фокуса на полезных действиях. Хелпи как бы сокращает путь между трудом и его итоговым результатом – ростом показателей бизнеса.

Готовые рекомендации по оптимизации в личном кабинете

О том, как мы улучшили кабинет, выйдет отдельная статья – но и тут не обошлось без Хелпи. Это обновление будет затрагивать все последующие кейсы – мы встроили рекомендации ИИ прямо в стартовый лист дашборда, и таким образом решили проблему, когда у специалиста много задач, но мало времени на глубокую аналитику.

Как рекомендации в стартовом листе разгружают команду:

• ИИ сам разбирает любые объёмы данных вплоть до млрд строк
• подсвечивает, на что обратить внимание в первую очередь
• сразу предлагает готовые решения

Раздел идёт в конце листа, поскольку требует более глубокого погружения. Но даже он сделан максимально дружелюбно, все рекомендации даны в кратком виде: где наблюдать, что улучшить.

Это сделано осознанно – быстрый отчёт не должен грузить деталями. А если нужны подробные ответы, их всегда можно получить у Хелпи напрямую или найти самостоятельно в следующих листах, но это уже тема совсем отдельной статьи.

Пишите, обсудим все детали:
hello@cybrain.io

Или оставьте заявку через сайт:
https://cybrain.io/demo