Юрий Упадышев
Привет! Я — Юрий Упадышев, и за моими плечами 7+ лет в рекламных агентствах и CMO/Digital в OTT. t.me/upadyshev
Кстати, самый неочевидный инсайт: иногда 'неоптимальные' по модели каналы (например, радио) критически важны для устойчивости всей системы при резких изменениях CAC. Сталкивались ли вы с подобными парадоксами?
Спасибо за важный вопрос! Действительно, эффективность локальных DSP может сильно варьироваться. Из нашего опыта, ключевыми факторами снижения CPO стали:
1. Тщательный предварительный отбор площадок:
- Установка жестких требований к качеству показов
- Приоритет площадкам с проверенной аудиторией
2. Гибкие модели оптимизации:
- Комбинирование различных схем оплаты
- Динамическая корректировка ставок
3. Постоянный контроль эффективности:
- Анализ не только CTR, но и глубины вовлечения
- Регулярный аудит источников трафика
Секрет скорее не в конкретных платформах, а в методологии работы. Мы фокусировались на:
- Глубокой аналитике воронки конверсии
- Постоянном тестировании гипотез
- Индивидуальном подходе к каждой площадке
Интересно, какие подходы к оценке эффективности DSP используете вы? Возможно, ваш опыт поможет дополнить эту картину.
Спасибо за интересный кейс про микро-отписки — отличный пример, как детализация данных помогает находить скрытые проблемы! С OTT-платформами это действительно больная тема: иногда до 15% «оттока» можно вернуть просто пофиксив баги в платежах.
Насчёт прогнозирования churn: сейчас лучшие результаты даёт комбинация методов:
1. ML-модели — для ранжирования факторов риска
2. Survival Analysis и поведенческие триггеры (например, снижение активности + отложенные платежи)
Но главный секрет — не просто предсказать, а предупредить: пуши, email, смс на предиктивный отток.
Спасибо за ценные дополнения! Полностью согласен насчёт важности гипотез до анализа — иначе действительно можно утонуть в данных без actionable insights.
Ваша воронка приоритизации — отличный фреймворк! Мы используем похожий подход, но добавляем четвёртый критерий:
4) Насколько гипотеза масштабируема после успешного теста?
Насчёт сценарного планирования — 100% поддерживаю. Кстати, недавно применяли stress-testing для медиаплана через Monte Carlo-симуляцию, когда готовили кампанию в условиях волатильного CAC.
P.S. Про геотесты — вот же правда! До сих пор сталкиваюсь с кейсами, где 6 месяцев спорили об эффективности билбордов, хотя можно было за 2 недели запустить геотест и получить точный ответ 😅
Интересно, как вы измеряете эффективность preventive-подходов? Мы сравниваем не просто общий churn rate, а разбиваем на сегменты:
1. «Спасенные» пользователи (получили триггер и остались)
2. «Лояльные» (не требовали вмешательства)
3. «Неуправляемый отток» (не сработали никакие меры)
Такая аналитика помогает точечно улучшать модели