Кейс «билайн adtech» и Sunlight: как увеличить продажи ювелирных изделий с помощью ML и СМС

В преддверии Дня влюбленных, одного из ключевых сезонов для ювелирного ретейла, Sunlight и «билайн adtech» провели совместную рекламную кампанию. В основе лежит сочетание таргетированных СМС-рассылок и моделей машинного обучения (ML), позволяющих определить наиболее вероятный момент намерения к покупке.

Период: с 11 по 13 февраля 2025 года.

Задача

Стимулировать продажи украшений за счет персонализированной коммуникации с потенциальными покупателями.

Реализация

Какой информацией пользователи готовы делиться с брендами

Исследования подтверждают, что пользователи охотнее делятся контактными данными, такими как телефон и имейл, нежели информацией об уровне дохода. Это делает СМС-канал удобным для персонализированной работы с аудиторией. По прогнозам экспертов, глобальный рынок СМС-рекламы продолжит расти — к 2032 году он увеличится почти в пять раз, до $56,5 млрд.

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

Как машинное обучение 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. 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 массмаркета испытывает давление со стороны маркетплейсов, тогда как премиум сохраняет стабильность за счет инвестиционного и статусного спроса. В таких условиях акцент смещается с привлечения на удержание клиентов, а персонализация становится ключевым драйвером продаж.

Сложность ювелирной категории в том, что потребность часто формируется задолго до появления в магазине или приложении — к примеру, перед свадьбой, годовщиной или праздником. Для того чтобы отследить такие «невидимые» триггеры, «билайн adtech» использует 360° ML-модели на базе имеющихся больших данных.

Прогнозирование и масштабирование интереса с помощью ML

Для рекламной кампании эксперты построили 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 основаны на агрегированных данных (при наличии согласия пользователя на обработку данных и получение рекламы), включающих динамику поведения, геоактивность и контекстные сигналы. 

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 путем обработки сведений об интересах пользователей с использованием математических моделей. Так, если пользователь ищет «обручальные кольца», система распознает повышенный интерес и активирует целевую коммуникацию.

Результаты

Доставили 2,9 млн таргетированных СМС-сообщений. 

Получили прирост конверсии или отклика на рекламные сообщения:

• на 0,35 п.п. по первому сегменту (модель интереса),
• на 0,31 п.п. по второму сегменту (look-alike).

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

Подробнее на сайте beeline.ru

Реклама. Рекламодатель ПАО «ВымпелКом» ИНН 7713076301