🔎Клиент пропал из вашей базы — но не из магазинов. 💸Покупает по акциям — но не потому, что стеснён в бюджете. 🧮Возвращается каждый месяц — но основную часть денег оставляет конкурентам. Три ошибки брендов, которым доступны только свои продажи. В новой статье DV GROUP — о том, что видно за пределами клиентской базы и как этот контекст меняет маркетинговые решения. 👉 Читать статью

25 октября — Международный день маркетинга. В маркетинге любят рассказывать истории успеха. Ну а мы поговорим о провалах, точнее, о том, что провал не всегда конец. Иногда это просто сигнал: продукт предлагают не той аудитории. Ivory Soap, по легенде, появилось благодаря забывчивости: рабочий не выключил миксер, мыло взбилось воздухом и стало плавать. Партию собирались списать, но особенность решили подать как преимущество. Так родилось «мыло, которое плавает», и этот аргумент стал визитной карточкой бренда. С Post-it история длиннее: клей, который не клеил, годами пылился в лаборатории 3M как неудача, пока им не начали приклеивать закладки. Сегодня без стикеров не обходится почти ни один офис. Bubble Wrap задумывалась как обои, но рынок идею не принял. Зато её приняли производители техники: IBM стала упаковывать в неё компьютеры. Так обои превратились в пузырчатую плёнку, которую теперь лопают в каждом втором доме. Общее у этих историй одно. Продукт не был плохим. Он стоял не там и говорил не с теми. Задача маркетинга — не списывать продукт со счетов, а найти того, кому он нужен. Иногда достаточно посмотреть на реальных покупателей и обнаружить, что ваш товар покупают совсем не те, для кого вы его создавали. Мы помогаем увидеть этих людей в данных: кто покупает и что берёт вместе с вашим продуктом, где ваша аудитория на самом деле. Не по ощущениям, а по данным. С Днём маркетинга, коллеги. Пусть каждый «провал» однажды найдёт своего покупателя.

Искусственный интеллект в DSP: как алгоритмы DV GROUP повышают эффективность рекламы 🧩 «ИИ в DSP — это не магия, а баланс прогноза, экономики и качества данных: главное — экономически обоснованные решения на уровне каждого показа, а не погоня за CTR». — Ярослав Жирнов, руководитель продукта. В новой статье разбираем, как ML-модели в DSP помогают прогнозировать результативность рекламных показов, отбирать перспективный инвентарь и управлять ставками в RTB-аукционах. 🏆Отдельно - про качество данных (смещение выборки, data drift, атрибуция) и про нашу интеграцию CDP и DSP: транзакционные данные обогащают модели признаками покупательского поведения и прогнозируемую склонность пользователей к покупке. Собственная технология сопоставления Stable ID с cookie обеспечивает высокий match rate и позволяет активировать покупательские сегменты в рекламной сети. Главная задача ИИ в DSP — не просто прогнозировать клики, а использовать алгоритмы и данные о покупках для принятия экономически обоснованных решений, эффективность которых подтверждается фактическими результатами. Читать полностью 🔗