Как «БКС Мир инвестиций» перевернул подход к медийной аналитике с помощью Stable ID — и оптимизировал CPA на 21%

Контекст и вызовы

Уход западных аналитических инструментов, таких как Google DCM, усложнил задачу оценки эффективности медийных кампаний. Особенно это почувствовал финансовый холдинг «БКС Мир инвестиций», где цикл принятия решений клиентов может превышать 30 дней, а путь пользователя включает взаимодействие с рекламой в вебе и последующую конверсию в мобильном приложении. Чтобы решить эту проблему, мы помогли компании внедрить технологию Stable ID, которая позволила связать разрозненные данные и сделать аналитику точнее.

Какие задачи нужно было решить

Объединить данные веба и мобильного приложения для полноценного анализа пути пользователя.
Уточнить данные о кампаниях и площадках — без единого идентификатора оценить эффективность было затруднительно.
Выстроить data-driven атрибуцию, чтобы точно определить вклад каждого рекламного канала в конверсию.
Считать уникальный охват, чтобы понимать реальное количество пользователей, а не просто количество показов.

Подход к анализу кампаний до CyberBrain

Изначально оценка эффективности строилась на промежуточных показателях:

Оценка post-click-метрик: анализировали глубину просмотра, показатель отказов, долю новых посетителей и уровень бот-трафика.
Анализ веб-визора: отслеживали, как пользователи перемещаются по сайту и взаимодействуют с его элементами.
Измерение промежуточных конверсий: оценивали эффективность кампаний по регистрациям, подпискам, скачиваниям и другим микро-действиям.
Сравнение стоимостных показателей: рассчитывали CPM, CPC и стоимость привлечения аудитории с хорошими поведенческими метриками.
Оценка аудитории по качеству: анализировали ёмкость площадок, процент выкупа рекламных показов, попадание в целевой соцдем и интересы пользователей, корректировали black-листы.
Тестирование креативов: измеряли вовлечённость и влияние различных рекламных материалов.
Бренд-лифт исследования: ежеквартально проверяли, как кампании влияют на знание и восприятие бренда.

Такой каскадный подход позволял контролировать качество трафика и рекламных размещений, но не давал полной картины эффективности. Итоговые данные оказывались слишком неоднородными, чтобы точно определить, какие каналы действительно приводят к продажам, а какие работают только на вовлечённость.

Проблема объединения App + Web

Ключевая сложность заключалась в разрозненности данных: в вебе пользователь идентифицировался через cookies, а в мобильных приложениях — через GAID / IDFA. Эти идентификаторы не могли быть связаны между собой, что создавало пробелы в аналитике. Решением стало использование технологии Stable ID.

Как Stable ID решил проблему

Stable ID — это уникальный идентификатор, присваиваемый оператором связи каждому пользователю, который остаётся неизменным независимо от среды (веб или приложение). Он позволяет связать данные из разных источников и построить точную аналитику.

Какие данные объединяет Stable ID. А хотите узнать, Как реализуется технология Stable ID на стороне операторов связи?

Как работает Stable ID

Благодаря внедрению этой технологии:

Данные объединились — стало возможным отслеживать пользователя от первого касания с рекламой до установки приложения и дальнейших действий.
Атрибуция стала точнее — появилась возможность объективно оценить вклад каждого рекламного канала в конверсию.
Отпала проблема дублирования пользователей — стало понятно, сколько уникальных людей взаимодействуют с рекламой.

Этапы подключения Stable ID

Разработали схему объединения данных о показах рекламных кампаний и активности пользователей на сайте с in-app-данными.
Настроили интеграцию трекера медийных кампаний с мобильным трекером и передачу postback-событий в рекламный трекер.
Проанализировали первые объединённые данные: проверили их распределение по площадкам, оценили уровень обогащения и возможность оптимизации выгрузок.
Решили технические вопросы: ускорили передачу данных, повысили их полноту и качество.
Получили итоговую выгрузку с обогащёнными данными, где к стандартным метрикам добавился Stable ID.
Объединили эти данные с веб-аналитикой и конверсиями в приложении, что позволило сформировать целостную картину пользовательского пути.

Результаты интеграции стали доступны в едином дашборде, где маркетинговая команда и агентство могут в реальном времени анализировать данные и оптимизировать рекламные кампании.

Результаты: перераспределение бюджета и оптимизация CPA

Анализ данных после внедрения Stable ID показал значительное изменение распределения бюджета между площадками. На графике ниже:

Серым отмечена изначально запланированная доля бюджета для каждой площадки.
Жёлтым — фактическое перераспределение бюджета после применения Data-Driven-атрибуции на основе Stable ID.

Как видно, у 8 из 11 рекламных поставщиков доля бюджета изменилась, что доказывает: одних только промежуточных метрик недостаточно для корректной оптимизации. Ключевым фактором должна стать оценка итоговых конверсий.

Применение нового подхода позволило оптимизировать CPA на 21% только за счёт перераспределения бюджета между площадками, без дополнительной оптимизации внутри самих источников. Все расчёты уже учитывают окно атрибуции, необходимое для конверсии.

Оптимизация на основе промежуточных метрик

На графике ниже ранжированы рекламные площадки по их эффективности:

1 — лучший результат,

0 — худший.

Анализ показывает, что высокая эффективность по поведенческим метрикам (меньший процент отказов, большее время на сайте, низкая стоимость за сессию) не всегда означает высокую конверсию. Некоторые площадки с хорошими показателями вовлечённости приносили мало конверсий, тогда как источники с менее впечатляющими поведенческими данными оказывались в числе лидеров по продажам.

Если бы оптимизация строилась исключительно на поведенческих и стоимостных метриках, это привело бы к перераспределению бюджета не в пользу действительно эффективных площадок. Это ещё раз подтверждает необходимость использования data-driven-атрибуции и анализа итоговых конверсий.

Итоги внедрения

Снизили потери данных и улучшили качество аналитики: объединение данных веба и приложения повысило количество анализируемых конверсий в 120 раз по сравнению с промежуточными конверсиями, доступными без применения Stable ID.
Оптимизировали CPA на 21% только благодаря перераспределению бюджета в пользу эффективных каналов.

Выводы

Если у компании есть приложение и сайт как ключевые точки взаимодействия с клиентами, то использование Stable ID позволяет комплексно оценить результат инвестиций в digital-каналы и оперативно оптимизировать рекламу.

Благодаря этому кейсу стало очевидно, что технология готова к промышленному использованию и может стать стандартом оценки эффективности digital-маркетинга. Больше интересного о новом инструменте, который уже внедряют в работу, читайте в нашей статье Stable ID как перспективный ответ на вызов cookieless эпохи.