Как снизить CPL, CPS и увеличить количество выданных кредитов. Кейс ГПБ, AmberData и Icontext

Кейс ГПБ, AmberData и Icontext
Кейс ГПБ, AmberData и Icontext

АО «ГПБ», более известное под названием «Газпромбанк» — один из крупнейших российских банков с количеством клиентов-физических лиц более 4 млн человек.

«Газпромбанк» предлагает частным клиентам полный набор услуг, в том числе потребительское и ипотечное кредитование. Поэтому банк заинтересован в том, чтобы выдавать больше кредитов и одновременно с этим уменьшить расходы на привлечение клиентов.

Конкуренция на российском рынке кредитования физических лиц очень жесткая, поэтому необходимо найти новые пути решения обозначенных выше задач. ГПБ, компания AmberData и маркетинговое агентство Icontext объединили усилия, чтобы увеличить количество выданных кредитов и вместе с этим снизить CPL и CPS.

Задачи

В рамках кейса планировалось решить две задачи:

  • увеличить количество выданных кредитов. Для этого предполагалось найти аудиторию с высокой вероятностью открыть кредит в ГПБ;
  • снизить стоимость одного выданного кредита. Для этого планировалось оптимизировать рекламные кампании и работу с лидами.

Компания AmberData предоставила различные целевые аудитории, соответствующие описанию клиента. Важно, чтобы они подходили под услуги кредитования для повышения эффективности на верхних, наиболее широких этапах воронки продаж.

Агентство Icontext занималось настройкой рекламных кампаний в социальных сетях. В данном случае проводились кампании в соцсети «ВКонтакте» – это один из лидеров по популярности среди социальных сетей, а среди российских соцсетей «ВКонтакте» является наиболее популярной. Необходимо было подобрать аудиторию, которая лучше бы конвертировалась в лиды на посадочные и одобренные заявки.

Представители ГПБ работали с лидами.

Выбранные аудитории

Для тестирования было выбрано 16 аудиторий: кастомные, стандартные, а также стандартные, уточненные с помощью социально-демографических характеристик на основе методологии и моделей, разработанных компанией AmberData.

Планировалось сегментировать целевую аудиторию, сравнить категории между собой и выбрать те, которые являются наиболее отзывчивыми.

Результаты

Как показал ход рекламной кампании, статистика по CTR и CPL в стандартных аудиториях довольно ровная. Что касается кастомных аудиторий, то они продемонстрировали большой разброс по этим показателям.

Кастомные аудитории показали особенно заметное снижение CPL: для них этот параметр оказался на 49% ниже, чем средний CPL по стандартным аудиториям.

В некоторых кастомных аудиториях CTR приблизился к 20%, это очень хороший результат для кампании, проведенной в соцсети «ВКонтакте» и направленной на привлечение клиентов, заинтересованных в кредитах. Но мы считаем некорректным сравнивать их между собой. Дело в том, что первоначальные емкости сегментов сильно различаются между собой. Из-за этого возникают сложности с масштабированием.

Наиболее эффективные показатели верхних и нижних этапов воронки продаж удалось получить в следующих аудиториях:

  • люди, проявляющие интерес к образованию;
  • младшие сотрудники в компаниях с зарплатными проектами в ГПБ;
  • менеджеры среднего звена в компаниях с зарплатными проектами в ГПБ;
  • посетители сайтов банков с интересом к банковским продуктам + возраст 45-54;
  • менеджеры среднего звена в компаниях строительной отрасли.

Что дальше

На этом сотрудничество ГПБ, Icontext и AmderData не заканчивается. Запланирован следующий этап – тестирование LAL-категорий, собранных на основе моделирования Амбердата. В качестве обучающей выборки использовались наиболее конверсионные сегменты, это дало возможность расширить аудиторию и привлечь посетителей с признаками, похожими на поведение уже действующих клиентов. Можно рассчитывать на то, что в дальнейшем получится еще более эффективно решать поставленные задачи: увеличивать количество выданных кредитов, снижая при этом CPL и CPS.

Заинтересовали наши услуги? Свяжитесь с нами удобным способом:

  • позвоните по телефону +7(499) 322-35-10
  • напишите на электронную почту welcome@amberdata.ru
11
Начать дискуссию