Кейс Банка ДОМ.РФ и AdRiver

Как с помощью Stable ID доказать влияние медийной digital рекламы на открытие вкладов в офисах банка.

Проблема оценки медийной рекламы

Оценить эффективность Digital Media в банковской сфере — задача с вызовом. 80% клиентов Банка ДОМ.РФ предпочитают открывать вклады не онлайн, а в отделениях, что разрывает привычную воронку конверсий. Банки не могут раскрывать и передавать персональные данные клиентов третьим лицам.

Дополнительная сложность — аудитория старше 45 лет имеет высокое телесмотрение. Здесь эффективность интернет — рекламы сложнее доказать, а вероятность post-view конверсий минимальна: клиент редко оставляет заявку онлайн после просмотра рекламы, ведь его путь начинается в интернете, но завершается в офисе банка.

Как определить, какие рекламные каналы действительно приводят клиентов в офлайн?

Мы разработали Sales Lift — методику, которая измеряет, как медийная реклама реально влияет на рост числа вкладчиков с помощью исследования с использованием Stable ID и данных операторов связи. Технология позволила связать данные о рекламных показах с реальными открытиями вклада в офисах банка, выявить наиболее эффективные источники трафика и получить портрет аудитории наших вкладчиков для точной оптимизации бюджетов в будущих рекламных кампаниях.

Как это работает

Вся реклама Банка ДОМ.РФ промечалась AdRiver и в рамках данного кейса использовалась технология AdRiver Bridge, которая умеет получать разрозненные идентификаторы (cookie, IDFA/GAID, операторский Stable ID и другие) в разных точках контакта с пользователем и связывать их друг с другом с помощью алгоритмов машинного обучения. В дальнейшем, при использовании любого из связанных идентификаторов в любой точке контакта — при показе, клике или конверсии — они в режиме реального времени приводятся к единому мастер-идентификатору, AdRiver ID, который используется в аналитике. Возможности операторского Stable ID давно используются во всех продуктах AdRiver, так как Stable ID одинаково хорошо работает как в web, так и в любых видах in-app трафика, что важно, например, для кросс-медийной атрибуции. При этом, поскольку возможности у операторов отличаются, мы разработали несколько схем интеграций, обеспечивающих единый подход к применению операторского Stable ID независимо от способа интеграции.

Что мы получили в итоге

1. Эффективность каналов

Число новых клиентов, приведенных с каждой площадки. Для подсчета количества клиентов использовали несколько моделей атрибуции — как к последнему источнику показа рекламы, так и к первому показу. В процессе — формирование собственной модели на основании различных весов каждого контакта. На основании фактического количества клиентов, распознанных Операторами Сотовой связи, достроили экстраполяцию по числу клиентов, взаимодействующих с Digital Media. Для экстраполяции использовали открытые данные по покрытию рынка операторами сотовой связи. Для оценки конверсии вывели метрику CR-to-view, которая оценивает конверсию из показов в клиентов по каждому источнику показа рекламы. Оценили CAC по распознанным клиентам от расходов на Digital Media. Стоимость привлеченного нового клиента сопоставимы с Performance — каналами, а с учетом экстраполяции на других операторов — дешевле в 2 раза. По итогам проведенных расчетов вывели рейтинг эффективности рекламных площадок, которые принесли реальный бизнес-результат:

2. Реальный охват рекламы

Точное число людей, видевших рекламную кампанию, с детализацией до каждой рекламной площадки. Суммарное распознавание среди двух операторов составило 15,4% показов — 7 млн. реальных абонентов.

3. Эффективная частота показа

По итогу исследования определили, что нам достаточно 3 контактов пользователя с рекламой для совершения офлайн — конверсии. Рассчитали это значение, определив минимальную частоту, которая требуется абонентам для совершения большинства конверсий. С математической точки зрения — это медианная частота.

4. Точность таргетинга

Основным ядром целевой аудитории рекламной кампании были мужчины и женщины 35+ лет, проживающие в Москве, Санкт-Петербурге и областях. С помощью исследования провели портрет целевой аудитории на реальных абонентах, видевших рекламу. Подтвердили, что 76% показов было совершено на целевой соцдем, 73% — на целевое ГЕО.

5. Портрет аудитории

Анализ поведения пользователей, которые открыли вклад, что помогло подтвердить целевой портрет клиента и узнать особенности их поведения в интернете. К примеру, наиболее популярная марка телефонов — Xiaomi. 71% клиентов пользуются приложениями онлайн доставки продуктов и лекарств, 45% — приложениями для чтения или прослушивания книг.

В итоге

Мы выяснили, что 30% всех открытий вкладов в офисах за период кампании были совершены клиентами, контактировавшими с медийной рекламой в интернете. Этот результат подчеркивает влияние Digital Media на бизнес-результат в условиях параллельной кампании на ТВ, так как большинство выбранных таргетингов в кампании были на LTV-аудиторию. Определили эффективную частоту показа и выводы для более точного таргетинга в будущих рекламных кампаниях. И самое главное — анализ позволяет глубже изучить эффективность отдельных площадок и нашей ЦА, что позволяет распределить бюджет с максимальной эффективностью для бизнеса.

Я всегда работающий в Data Driven подходе, очень долго искал методологию подсчета именно влияния Digital Media каналов на офлайн в условии тех ограничений, которые есть в банках. Мы придумали совершенно новую механику, на основе перспективной технологии Stable ID. Благодарим команду AdRiver и команды Операторов сотовой связи за то, что решили сделать для нас такие кастомные отчеты. В будущем, на основании аналитики Stable ID и подобного распознавания, планируем принимать большинство управленческих решений по использованию тех или иных площадок и каналов.

Владимир Висков

Руководитель цифрового маркетинга Банка ДОМ.РФ

Кейс отлично демонстрирует, как современные технологии идентификации и атрибуции помогают преодолеть ключевые ограничения банковского сектора при оценки эффективности Digital Media. Использование Stable ID в связке с AdRiver Bridge позволило не только связать онлайн-рекламу с офлайн-конверсиями, но и глубже понять, какие площадки действительно приносят бизнес-результат. Важно отметить, что такая методология не просто измеряет влияние digital — рекламы, но и предоставляет четкие инсайты для дальнейшей оптимизации медийных бюджетов. Этот кейс доказывает, что digital — реклама в сочетании с продвинутыми технологиями верификации способна решать сложные бизнес-задачи, даже в сегментах, где ее влияние традиционно воспринималось скептически. Прозрачность данных и возможность точного таргетинга обеспечивают уверенность в инвестициях в медийную рекламу, а подходы, использованные в этом исследовании, могут стать стандартом для оценки влияния digital на офлайн-конверсии.

Роман Кохановский

Коммерческий директор AdRiver

#Кейсы

Нравится: AdRiver

AdRiver

Лучшее в блогах

27.11.2025

Новости НРФ’9: официальный журнал доступен в цифровом формате

09.12.2025

Новая эра медиа: интеграция каналов, доверие аудитории и стратегии роста

04.12.2025

Итоги конференции Group4Media «Этот год — следующий год. Искусство эффективности»

04.12.2025

Кейс UM, Points Lab, АДВ+Эндемика и «Самолет»: как с математической точностью измерить эффективность маркетинга в недвижимости

Вам понравится

АДВ

04.12.2025

Кейсы

Как эконометрика помогает девелоперам видеть реальный вклад каждого канала, снижать стоимость привлечения клиентов и принимать решения не на предположениях, а на данных.