Кейс МТС AdTech, АДВ+Эндемика и MIUZ Diamonds: как Stable ID связывает онлайн и офлайн

В совместном кейсе АДВ+Эндемика, MTC AdTech и MIUZ Diamonds рассказали, как сквозная online-to-offline панель (O2O-панель) на базе Stable ID позволила собрать омниканальные контакты пользователя и оцифровать его реальный маршрут к покупке.

Сегодня в ювелирной категории складывается напряженная экономическая картина, из-за чего особенно важно эффективно распределять рекламный бюджет. При запуске мультиканальных кампаний видны отдельные точки контакта, а не весь путь клиента, что мешает оценить реальный вклад каждого медиа в продажи. Особенно остро эта проблема стоит в омниканальном ритейле, где пользователь изучает товар в сети, а покупает в офлайн. Чтобы решить эту задачу и объединить разрозненные данные в единую систему, группа АДВ, МТС AdTech и ювелирный бренд MIUZ Diamonds реализовали совместный проект по построению модели сквозной аналитики.

Данные позволяют оценить поведение человека в его естественной среде: с постоянными переключениями между заходами на сайт, рекламными касаниями и визитами в магазины.

Команда стремилась оценить вклад каждого тачпоинта в итоговые бизнес-результаты. В основе решения — технология Stable ID, позволившая прошить онлайн и офлайн в единую систему. Это помогло корректно учесть сложные сценарии O2O-влияния. Было важно количественно измерить реальные пользовательские маршруты, оптимизировать текущий медиасплит и впервые полностью визуализировать весь путь к покупке.

Задачи

• Оценить рост транзакций в период промо.

• Рассчитать вклад офлайн-контакта в онлайн-продажи, и наоборот.

• Определить эффективность различных уровней частоты контакта, выявить наиболее эффективные диапазоны в каждом медиаканале.

• Измерить влияние омниканального взаимодействия, выделив показатели ROPO (влияние онлайн-контакта на офлайн-продажи) и Offline-to-Online (влияние офлайн-контакта на онлайн-продажи).

Решение: от разрозненных данных к единой системе в периметре Stable ID

Основу модели составляет возможность МТС как телеком-оператора связывать разнородные сигналы о контакте аудитории с рекламой через единый Stable ID, устойчивый прямой идентификатор, сформированный на базе Big Data МТС.

Команда МТС AdTech аккумулировала полный массив агрегированных и деперсонализированных данных, необходимый АДВ для построения сквозной модели:

• контакты с OOH — через информацию о размещениях OOH с координатами конструкций и расписанием выходов;

• контакты с диджитал-рекламой — благодаря логам РК;

• офлайн- и онлайн-визиты;

• офлайн- и онлайн-покупки.

Ключевой этап реализации заключался в объединении нескольких контуров данных через Stable ID и приведении их к общей последовательности событий. Модель анализировала контакт, конечную транзакцию, но и что происходило между ними. Дополнительно к транзакции были привязаны средний чек и частота покупок, что позволило оценивать не только количество конверсий, но и качество полученного результата.

Масштаб исследования составил 44,2 млн событий за РК июля–августа 2025 года. Каждое событие отражало отдельное касание в пути пользователя — от контакта с рекламой до визита и покупки. Всего было проанализировано 7 596 440 уникальных пользовательских путей.

В модель вошли три уровня:

• Контакт с рекламой: диджитал, наружная реклама.

• Взаимодействие с брендом: визиты на сайт и офлайн.

• Покупка: транзакции, средний чек и частота покупок в онлайн и офлайн.

После объединения данных команда перешла от отдельных медийных метрик к анализу покупательских цепочек. Оценивалось перекрестное влияние онлайн и офлайн — вклад диджитал в офлайн-покупки и OOH в онлайн-заказы.

Интеграция охватных и O2O-данных в рамках единой сквозной модели является уникальным и технологически сложным решением. Она позволила связать все точки касания в непрерывную цепочку воронки и впервые количественно оценить сквозной вклад онлайн- и офлайн-контактов в продажи.

Финальным этапом стало сопоставление построенных цепочек контактов с транзакциями и расчет дополнительного результата с учетом атрибуционного окна. Это позволило оценить фактический бизнес-результат рекламных контактов и определить, какие каналы и их сочетания эффективнее использовать при дальнейшей оптимизации маркетинговых инвестиций.

Группа АДВ развернула комплексную систему аналитики, включающую в себя три ключевых инструмента:

• Сквозная аналитика на базе модели точек касания;

• Sales Lift замер;

• O2O-аналитика.

Контакт в цифровой среде оказывал значимое влияние на офлайн-конверсии (ROPO %), и наоборот — офлайн-контакт с брендом — на покупки, совершенные онлайн (Offline2Online). А также влияние промежуточных этапов: визита на сайт либо в места продаж, на конечные покупки.

На базе проведенной аналитики был сформирован медиамикс, закрывающий ключевые этапы пути покупателя: от первого контакта с оффером до перехода на сайт и совершения покупки. Сплит также поддерживает ключевую цель: рост продаж за счет повышения осведомленности об акции.

Результаты

Онлайн- и офлайн-контакты взаимно усиливают эффект друг друга, что ранее не измерялось и недооценивалось при планировании кампаний.

Эффективность по частоте контакта

Для каждого digital-канала и городов наружной рекламы были построены графики стоимости конверсии и конверсионности разных частот контакта, был определен диапазон эффективных частот (топ конверсий, CPA Index < 100). Это позволило оценить эффективность различных уровней частоты и выявить наиболее эффективные диапазоны по совокупности показателей.

Помимо оценки влияния рекламной кампании, удалось вывести уникальные маркетинговые показатели, учитывающие сквозное взаимодействие покупателей с брендом:

• 53% офлайн-покупок совершены после контакта с брендом в digital (Online2Offline);

• 87% онлайн-покупок — после офлайн-контакта (Offline2Online);

• 40% покупателей офлайн посещали сайт бренда в день покупки;

• +48% рост транзакций;

• +8% рост числа покупок на одного покупателя;

• +17% рост среднего чека.

«В нашей категории классические метрики долго не позволяли оцифровать влияние онлайна на продажи. Этот проект помог выйти за рамки стандартных отчетов, но его главная ценность даже не в классическом Online-to-Offline. Нам удалось оценить комплексный эффект: оцифровать влияние наружной рекламы и увидеть весь медиамикс в связке. Проект оказался гораздо масштабнее, чем просто O2O. В итоге мы связали и диджитал, и традиционные офлайн-каналы с конкретными продажами на кассах. Для ювелирного ритейла это полностью меняет подход к медиапланированию».

Ольга Семенова

Руководитель отдела цифровых маркетинговых коммуникаций MIUZ Diamonds

«Ключевая сложность омниканального измерения состоит не в сборе данных, а в их сопоставлении. Stable ID позволяет нам соединить сигналы с разных рекламных каналов в единую цепочку пользовательского пути. Наш кейс с MIUZ наглядно показал, что когда данные о рекламной кампании собраны в единую инфраструктуру, бренд начинает реально управлять своим бюджетом и масштабировать те каналы, которые действительно были эффективны».

Елена Муштакова

Руководитель Центра аналитики и исследований МТС AdTech

«Самым ценным результатом проекта стало понимание реального поведения аудитории: в ювелирной категории покупатель редко действует импульсивно и может неделями изучать ассортимент перед покупкой. Раньше эти связи терялись в аналитике. Нам удалось объединить путь покупателя в единую картину и определить, какие рекламные контакты действительно влияют на решение о покупке».

Павел Колбичев

Директор по клиентскому сервису, группа АДВ

«Бренды совершают ошибку, оценивая эффективность каналов изолированно. В этом проекте мы предложили взглянуть на весь комплекс маркетинга бренда как на действительно единую экосистему, где математические модели помогают принимать решения на базе точных исследований больших данных о пользователе».

Елена Артемова

Директор по стратегическому продукту и анализу данных АДВ+Эндемика