Sostav.ru
Москва, ул. Полковая 3 стр.3, офис 120
© Sostav независимый проект брендингового агентства Depot
Использование опубликованных материалов доступно только при указании источника.

Дизайн сайта - Liqium

18+

Кейс «билайн adtech» и Sunlight: как ML и СМС сработали на ювелирные продажи

О прогнозировании и масштабировании интереса к категории товаров

Реклама
ВЫМПЕЛКОМ ПАО | beeline.ru
erid:2W5zFHBmBPW

Рекламное подразделение «билайн бизнес» — «билайн adtech», и Sunlight реализовали совместный кейс. В его основе — сочетание таргетированных СМС-рассылок и моделей машинного обучения (ML), позволяющих определить наиболее вероятный момент намерения к покупке. Эксперты рекламного подразделения «билайн» рассказали Sostav, как этот подход позволил бренду выйти к клиенту в нужное время с нужным предложением — и превратить интерес в покупку.

Контакты в приоритете: какой информацией пользователи готовы делиться с брендами

Исследования подтверждают: пользователи охотнее делятся контактными данными, такими как телефон и email, чем, например, информацией об уровне дохода. Это делает СМС-канал удобным для персонализированной работы с аудиторией.

Персонализированный эффект усиливается микротаргетингом, который, как стратегия, показывает высокую эффективность: 87,7% респондентов считают, что он положительно влияет на удержание клиентов.

По прогнозам, глобальный рынок СМС-рекламы продолжит расти — к 2032 году он увеличится почти в пять раз, до $56,5 млрд.

Когда таргетинг становится умным: как ML усиливает эффективность СМС-рассылок

Современные таргетированные СМС опираются не только на базовые фильтры, но и на возможности машинного обучения. Это позволяет бизнесу решать сразу несколько задач:

  • привлекать новых клиентов;
  • возвращать интерес к товару или услуге в момент выбора;
  • работать с лояльной аудиторией через персональные предложения.

С помощью ML-моделей формируются сегменты пользователей, которые с наибольшей вероятностью готовы к покупке — в нужное время и с учётом поведения. СМС-доставки запускаются в режиме реального времени, а наличие согласия делает такой формат соответствующим законодательству.

Что происходит на рынке ювелирных изделий

Согласно «Чек Индекс», в 2025 году темпы роста продаж в ювелирной отрасли замедляются: +11% за январь — февраль против +21% годом ранее. Сегмент масс-маркета испытывает давление со стороны маркетплейсов, тогда как премиум сохраняет стабильность за счёт инвестиционного и статусного спроса. В таких условиях акцент смещается с привлечения на удержание клиентов, а персонализация становится ключевым драйвером продаж.

Как выявить потребность в украшениях заранее

Сложность ювелирной категории в том, что потребность часто формируется задолго до появления в магазине или приложении — к примеру, перед свадьбой, годовщиной или праздником. Чтобы отследить такие «невидимые» триггеры, «билайн adtech» использует 360° ML-модели на базе имеющихся больших данных. При этом «билайн» не предоставляет данные пользователей, сведения используются для составления рекламных сегментов и агрегированных статистических отчетов.

Алгоритмы фиксируют поведенческие сигналы (поиск информации, рост интернет-активности) и в нужный момент запускают персонализированное рекламное сообщение. Факт наступления целевого события является вероятностным и определяется предиктивной системой билайн путем обработки сведений об интересах пользователей с использованием математических моделей. Так, если пользователь ищет «обручальные кольца», система распознает повышенный интерес и активирует целевую коммуникацию.

Кейс «билайн adtech» и Sunlight

В преддверии Дня влюбленных, одного из ключевых сезонов для ювелирного ретейла, Sunlight и билайн adtech провели совместную рекламную кампанию с 11 по 13 февраля 2025 года. Цель — стимулировать продажи украшений за счет персонализированной коммуникации с потенциальными покупателями.

Подход: прогнозирование и масштабирование интереса с помощью ML

Для кампании были построены два поведенческих сегмента:

  • кастомизированная модель на основе предиктивной аналитики, выявляющей интерес к ювелирным изделиям по поведенческим и контекстным признакам;
  • look-alike модель, масштабирующая этот интерес на пользователей с аналогичными характеристиками.

Обе модели были основаны на агрегированных данных (при наличии согласия пользователя на обработку данных и получение рекламы), включающих динамику поведения, геоактивность и контекстные сигналы, что позволило точно спрогнозировать момент потенциального интереса к покупке — например, при подготовке к празднику, выборе подарка или смене статуса.

Охват и результаты

  • В общей сложности было доставлено 2,9 млн таргетированных СМС-сообщений:
  • +0,35 процентных пункта прироста по первому сегменту (модель интереса),
  • +0,31 процентных пункта прироста по второму сегменту (look-alike).

На фоне высокой конкуренции в период праздничного спроса эти показатели свидетельствуют о высокой релевантности и точности таргетинга.

Артем Дудин, директор по маркетингу Sunlight:

Таргетированные СМС — инструмент с измеримым ROI, то есть коэффициентом возврата инвестиций, и прозрачностью. Мы знаем, кому, когда и с каким сообщением обратились — и можем отследить путь клиента от контакта до покупки. Это даёт нам возможность оперативно управлять результатами: корректировать контент, перераспределять бюджет и усиливать те механики, которые действительно работают.

Денис Гнатенко, руководитель по поддержке маркетинговых продуктов билайн adtech:

Таргетированные СМС — один из самых управляемых инструментов в арсенале бизнеса. За счет использования больших данных и ML-моделей становится возможным вывести сообщение в подходящий момент нужной аудитории. Это позволяет эффективно привлекать новых клиентов, работать с лояльностью действующей базы и при этом получать конкретные цифры по отклику и продажам.

Обсудить с другими читателями:
Ваш браузер устарел
На сайте Sostav.ru используются технологии, которые не доступны в вашем браузере, в связи с чем страница может отображаться некорректно.
Чтобы страница отображалась корректно, обновите ваш браузер.