С помощью сервиса клиенты и партнеры Х5 в удобном интерфейсе могут самостоятельно конструировать сегменты любой сложности в зависимости от частоты покупок бренда в более чем 1,3 тыс. категорий товаров и ряда других параметров, запускать рекламные кампании на инвентаре Mail.ru, «ВКонтакте», «Яндекса», Facebook, Instagram и GPMD. По результатам проведенной кампании заказчикам становится доступна расширенная sales-lift аналитика по каждому из сегментов, в том числе как вся кампания или отдельные креативы повлияли на увеличение продаж.
В основе методологии лежит оценка роста продаж через сравнение покупательской активности тестовых групп, которые взаимодействовали с рекламой продукта, и контрольной группы, которая рекламу не видела. Анализ позволяет с максимально возможной точностью исключить влияние таких факторов как сезонность, промоакции, активность конкурентов и т.д. Разработанное решение позволяет получать статистически значимые выводы о влиянии креатива, частоты, предложения или формата рекламы. На данный момент продуктом уже пользуются крупнейшие рекламные агентства.
По словам Дмитрия Прусова, директора развития продуктов больших данных X5 Retail Group, новый сервис по таргетингу от Big Data X5 – это ответ на запрос рынка о прозрачной и измеримой отдаче от рекламных инвестиций. Компания ориентируется на аналитические продукты и сервисы, которые помогают клиентам оптимизировать свои процессы и обеспечить управленческие решения аналитикой нового уровня и качества.
В следующей версии продукта появится возможность создания смешанных таргетингов (соцдем и история покупок), а также формирования сегментов по склонности к покупке бренда или категории, и заказчики смогут показывать рекламу аудитории с максимальной вероятностью покупки в период рекламной кампании. Доступный инвентарь будет расширен за счет анализа аналогичных данных по результатам видео- и аудио-рекламы заказчиков в магазинах. В планах на 2020 год – расширение линейки продуктов и предоставление рынку новых возможностей по использованию больших данных X5.
