• Новости

Как RTA и Hybe приросли в покупках в 1.5 раза за 3 месяца для клиента «Много лосося»

Бренд доставки еды «Много лосося» совместно с агентством RTA и платформой Hybe (входит в состав AdTech-экосистемы Hybrid) запустил кампанию с фокусом на рост установок и покупок в мобильном приложении в Москве и Московской области. За три месяца работы за счет поэтапной оптимизации, доработки видеокреатива и запуска ML-модели командам удалось увеличить количество покупок в 1,5 раза, сохранив эффективность в условиях высококонкурентного рынка.

Клиент: «Много лосося»

«Много лосося» — это профессионализм и стабильность. Более 7 лет бренд готовит и доставляет суши, роллы и другую еду, которой можно доверять.

«Много лосося» развивается из года в год, но их главная цель неизменна: делать всё, чтобы каждый заказ приносил удовольствие.

Задача клиента:

• Привлечение новых пользователей в мобильном приложении в Москве и МО. 

• Увеличение и рост покупок через мобильное приложение.

Формат: Performance-кампания на CTV.

Креатив:

Креативная стратегия в этом кейсе начала свою историю с ролика, созданного клиентом. На первом этапе запуска было проведено тестирование видео, что позволило оценить его эффективность и выявить области для улучшения.

С учетом полученных результатов, агентство RTA в тесном сотрудничестве с клиентом разработало обновленный креатив, основанный на лучших практиках и рекомендациях, которые были накоплены за годы успешной работы.

Особенно важным компонентом стало добавление и отдельное выделение промокода в конце ролика. Этот элемент не только создал дополнительный стимул для зрителей, но и позволил отследить эффективность кампании в режиме реального времени. После внесения правок ролик был запущен в повторное размещение, что позволило не только увеличить охват, но и значительно повысить уровень конверсии.

В результате совместные усилия не только помогли достичь поставленных целей, но и заложили основу для дальнейшего сотрудничества. Этот кейс — яркий пример того, как креативная стратегия, основанная на тщательном анализе и коллаборации, может привести к выдающимся результатам и укрепить позиции бренда на рынке.

Какие трудности ожидали

Москва и область — самый конкурентный и дорогой рынок. Перед командами стояли 2 непростые задачи: с одной стороны, нужно удерживать показатели в рамках KPI, с другой стороны, объемы необходимо было поддерживать или растить. При этом на старте возникали расхождение в аналитике между кабинетом и трекером, но эту проблему удалось решить за счет повторной интеграции.

Стратегия запуска

Этап 1: Сбор и анализ данных

Важно учитывать, что на первом этапе основной задачей является сбор данных, а последующие действия построены на их анализе и оптимизации. Поэтому на этом шаге были запущены РК без сужений аудитории «на широкую», в рамках которой в одной РК присутствуют несколько SSP.

Этап 2: Точечная оптимизация на уровне SSP

В рамках мульти SSP кампаний проводится точечная оптимизация, а именно:

• настройка ставкой;

• отключение неэффективных связок на уровне SSP+приложения. 

Анализируются все параметры, которыми можно управлять на уровне SSP, приложений, и происходит отбор наилучшей по эффективности связки.

Этап 3: Глубокая оптимизация на уровне сингл кампаний

После того как какие-либо SSP были выделены в отдельные сингл-кампании, следует провести более глубокий анализ и оптимизацию на уровне отдельных параметров, что включает в себя улучшение целевых параметров и более точную настройку ставок, основываясь на собранных данных. Анализ будет состоять из понимания аудитории и оптимизации бюджетов по результатам кампаний и создания вайт листов (пула эффективных приложений).

Этап 4: Обучение и запуск ML модели

Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это одна из форм искусственного интеллекта (ИИ). Это использование математических моделей данных, которое позволяет системе обучаться автономно, без явных инструкций.

В процессе машинного обучения алгоритмы учатся поиску закономерностей и корреляций в больших наборах данных, а также принятию оптимальных решений и созданию прогнозов на основе этого анализа. Со временем и с постоянно растущими объемами получаемых данных алгоритмы ML развиваются и повышают точность прогнозирования и принятия решений. В данном случае была запущена CPI модель, для эффективного обучения модели необходимо набрать около 800 установок. Модель позволила закупать трафик более дешево и при этом сохранять и поддерживать необходимый объем.

Результаты

Performance-кампания на CTV продемонстрировала устойчивый рост ключевых показателей уже в первые месяцы размещения. Доля установок и заказов увеличивалась от месяца к месяцу, достигнув пиковых значений в мае.

В марте рост заказов составил 20,09%, а установок 19,91%. В апреле показатели продолжили расти: доля заказов увеличилась до 24,11%, а установок до 22,20%. Максимальные значения были зафиксированы в мае, когда рост заказов достиг почти 33%. В июне, после пикового периода, показатели скорректировались, но остались выше стартовых значений: рост заказов превысил 23%, а установок 25%.

Параллельно с ростом объемов команда выстраивала динамическую оптимизацию кампаний относительно объема реализации. По мере масштабирования закупки трафика удавалось контролировать CPI и CPA, перераспределяя бюджеты между SSP и эффективными связками приложений.

В результате системной оптимизации, доработки креатива и подключения ML-модели кампания обеспечила рост установок и заказов и стала стабильным performance-каналом в условиях высококонкурентного рынка Москвы и Московской области.

Наше первое размещение CTV трафика на платформе Hybe помогло достичь нужных нам результатов буквально с первых месяцев. Благодаря рекомендациям и экспертизе всех команд мы смогли найти целевую аудиторию, которая привела к увеличению количества новых пользователей и оформленных заказов. Сотрудничество с мобильной платформой дало не только результаты, превосходящие наши ожидания, но и способствовало увеличению известности нашего бренда.

Софа Конова

Head of brand Много лосося

Несмотря на трудности в начале запуска, слаженная работа команды позволила нам продемонстрировать высокие результаты уже с первых месяцев. Системный подход к оптимизации рекламных кампаний обеспечил эффективное развитие даже в условиях высокой конкуренции на московском рынке. Особую роль сыграло создание интересного видеоролика, который привлекал внимание с первых секунд, а его последующая доработка и добавление промокода дополнительно мотивировали пользователей к заказу. CTV доказал свою эффективность как канал, который не только повышает узнаваемость бренда, но и приносит измеримые бизнес-результаты.

Гаркавая Евгения

Client Success Manager Hybe

Этот проект показал, как сильная коллаборация, смелость в освоении новых каналов и комплексный подход способны кратно ускорить рост даже на самом конкурентном рынке. Когда экспертиза встречается с доверием клиента — результат становится не прогнозом, а целью.

Любовь Обоскалова

Mobile Manager RTA

Hybrid
еще 107 публикаций

Лучшее в блогах

16.02.2026

ADPASS меняется: блог-платформа переходит на платную модель с 1 апреля

24.02.2026

Бум на ностальгию. Что произошло?

24.02.2026

PR в 2026 году: трансформация коммуникаций в российском бизнесе

19.02.2026

«РАМУзы» х «Логика молока»: «На маркетинг мы выделяем около пяти миллиардов в год»

Вам понравится

Wainbrand Partners

19.02.2026

«Это нейросеть?»: почему упало доверие к контенту

Контент Брэндинг

Доверие — это валюта. Разменивать её на хайп и дешевые лозунги больше не прокатит. Сегодня ваш клиент — Шерлок Холмс с клиповым мышлением. Он врубается в видео, читает между строк и первым делом спрашивает: «Это что, ИИ наваял?».

Around Business Group

11.02.2026

Категорийный мерчандайзинг – комплексные решения для торговых сетей, магазинов, минимаркетов

Маркетинг Брэндинг

Розничная торговля всегда связана с необходимостью формирования ассортимента на основе объединения обладающих схожими свойствами или способствующих продаже друг друга товаров в отдельные товарные категории.

Акселератор АКС

02.02.2026

Дмитрий Ковпак разобрал скрытую логику алгоритмов ранжирования Wildberries

Маркетинг Контент

Для селлера и маркетолога поведение алгоритмов Wildberries часто кажется хаотичным. Карточки то взлетают, то падают, а выдача меняется ежеминутно. Многие списывают это на ошибки разработчиков или «глупость» нейросети.

Маркетинговое агентство ОМНА

28.01.2026

Кому и зачем нужна сквозная аналитика? Практический гид для собственников и B2B‑маркетологов

Digital Маркетинг

Знакомая ситуация? Маркетологи показывают отчёт: кликов — много, CPM — низкий, лиды — есть. Потом собственник задаёт единственный важный вопрос: «А где прибыль?» — и в кабинете становится тихо.