Как BMW Group Russia повысила эффективность рекламы с помощью data-driven аналитики

Почему традиционная аналитика больше не работает

Современный автомобильный маркетинг — это сложная экосистема, включающая множество каналов коммуникации, взаимодействие с дилерами и необходимость точного понимания влияния рекламы на конечные продажи. Однако традиционные методы аналитики не способны представить полную картину эффективности всех каналов, когда дело касается продуктов с длинным циклом сделки.

Чтобы решить эту проблему, BMW Group Russia совместно с CyberBrain и Calltouch реализовали проект цифровой трансформации, который позволил:

Объединить данные с различных рекламных площадок и сайтов дилеров в единую систему.
Оценить реальную эффективность медийных кампаний, включая post-view взаимодействия.
Оптимизировать рекламные бюджеты, перераспределяя их на более рентабельные каналы.

Традиционный подход: в чём проблема?

Ранее маркетинговая стратегия BMW основывалась на классических посадочных страницах, контекстной рекламе, наружной рекламе и автосалонах. Основной проблемой оставался разрыв в данных: пользователь мог взаимодействовать с рекламой, но его дальнейший путь оставался непрозрачным.

Весь эффект от медийки — это показы. Однако стандартные аналитические системы, такие как Яндекс.Метрика и Google Analytics, учитывают только последний источник трафика, полностью игнорируя медийные касания.

Как мы решали задачу

1. Объединение данных в единую экосистему

Чтобы получить прозрачную картину взаимодействий пользователей, мы внедрили систему, которая связывает данные медийных кампаний с поведением пользователей на сайте производителя и дилеров.

Интеграция Calltouch Global ID — система отслеживания пользователей на всех сайтах дилеров и производителя.
Использование tracking-систем для верификации показов и кликов медийных кампаний.
Объединение всех данных в единую платформу аналитики для отслеживания полного пути клиента.

2. Применение data-driven атрибуции

Классические модели атрибуции, такие как последний непрямой клик, давали искажённые результаты. Вместо этого мы настроили для BMW модель Шепли — математический алгоритм, который:

Корректно учитывает реальное влияние медийных касаний на продажу.
Объективно распределяет вклад каждого рекламного канала в финальную конверсию.

3. Анализ post-view конверсий

Пользователь мог увидеть рекламу BMW, но не кликнуть по ней сразу. Однако позже он заходил на сайт, оставлял заявку или проходил тест-драйв. Ранее эти действия не связывались между собой, но благодаря интеграции tracking-систем стало возможно учитывать такие конверсии и понимать реальное влияние медийной рекламы на продажи.

4. Введение смарт-сегментов

Использование алгоритмов машинного обучения позволило выделить сегменты пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку.

Это дало BMW возможность:

Оптимизировать рекламу в реальном времени, не дожидаясь фактических продаж.
Повысить эффективность ремаркетинга, работая только с качественной аудиторией.
Перераспределить бюджеты в пользу наиболее конверсионных сегментов.

Инвестиции и результаты внедрения

Было: До начала сотрудничества с инвестиции BMW в одну из рекламных кампаний составили 5600000 рублей — это 155000 рублей на одну конверсию.

Стало: После применения data-driven атрибуции результаты были пересчитаны до 193 конверсий с ценой за единицу 28000 рублей.

Внедрение нового подхода к аналитике позволило BMW:

Оптимизировать маркетинговый бюджет на 26%, перераспределив рекламные инвестиции на более рентабельные источники.
Учитывать post-view эффект и видеть реальное влияние медийных каналов на продажи.
Сократить время на сбор и анализ данных на 40%, автоматизировать управление кампаниями и внедрить предиктивную аналитику.

Выводы: что это значит для автомобильного рынка?

Отказ от стандартных моделей атрибуции. Классические подходы не дают полной картины.
Объединение данных — ключ к эффективному маркетингу. Только комплексный подход даёт объективную оценку.
Аналитика в режиме реального времени — будущее маркетинга. Использование предиктивных алгоритмов позволяет оперативно вносить корректировки.

Заключение

Цифровизация маркетинга в автомобильной индустрии приносит реальные результаты. Благодаря грамотному сбору и анализу данных BMW удалось создать точную картину поведения клиентов и оптимизировать рекламные бюджеты.

Ниже — видеоразбор кейса BMW на конференции Callday Auto. Вас ждёт подробная презентация с комментариями Никиты Лисицына, CEO CyberBrain, и Филиппа Осадчего, Digital Transformation Manager BMW. Приятного просмотра!

Если вы тоже хотите внедрить data-driven аналитику в свою компанию, мы будем рады помочь. Свяжитесь с нами — и давайте разрабатывать эффективные решения вместе!