Как в пять раз повысить конверсии в добавление товаров в корзину и в "Избранное" за счет ИИ-креативов: опыт Monarch 3в1

Кейс
08.04.2025
Благодаря персонализации запоминаемость креативов выросла на 57%, а  сегментация позволила снизить CPM на 22%

Источник: VK

Чтобы пробиться через баннерную слепоту, нужно персонализировать креативы. Команда Monarch использовала большие данные и нейросети на всех этапах кампании: собирала информацию об аудитории бренда с помощью CDP-модуля платформы VK CXhub, выделяла ключевые сегменты на основе алгоритмов машинного обучения и кастомизировала креативы под их интересы с помощью ИИ-чат-бота от VK Predict.
Задачи и сроки кампании
У Monarch есть маскот — мультяшный корги Миксик, который активно используется в рекламных кампаниях. Обычно бренды создают персонажей для повышения узнаваемости, установления эмоциональной связи, упрощения коммуникации и вовлечения. Но все эти преимущества работают, когда маскот погружен в близкий для целевой аудитории контекст.

Главная задача кампании состояла в том, чтобы на основе цифрового следа аудитории бренда сгенерировать нужные смыслы, переложить в промпты для генеративной нейросети и получить готовые текстово-визуальные креативы для кампании в социальных сетях.

Успех кампании оценивался по двум критериям:

  1. Медийные и пост-клик показатели — оценка улучшения ключевых метрик, таких как конверсия в добавление товаров в корзину и в «Избранное» (CR) и стоимость за тысячу показов (CPM).
  2. Результаты Brand Lift исследования — измерение запоминаемости, ассоциации с брендом, рассмотрения и вероятности покупки среди аудитории, видевшей креативы, созданные с использованием ИИ, в сравнении с аудиторией, видевшей креативы, созданные вручную.

Кампания проходила в течение трех недель декабря 2024 года на платформе VK Реклама.
Механика
Подготовка к кампании и её проведение состояли из четырех этапов. На первом с помощью маркетинговой платформы VK CXhub собрали данные об аудитории бренда Monarch из различных каналов: рекламных кабинетов, веб-сайтов, мобильных приложений и социальных сетей.

На втором этапе полученные данные легли в основу расширенного профилирования аудитории, которое команда VK Predict провела с помощью алгоритмов машинного обучения. Это позволило выделить три ключевых сегмента аудитории: студенты, молодые офисные работники, геймеры.

Третьим этапом стало создание чат-бота с заложенным в него генеративным ИИ с RAG-подходом (примечание: подход Retrieval-Augmented Generation сочетает генерацию креативов с извлечением релевантной информации из дополнительных источников данных для повышения точности и информативности создаваемого контента):

  1. Нейросеть использовала данные об аудитории бренда и её характеристикам: интересам, особенностям поведения, психографике аудитории в каждом сегменте.
  2. По запросу чат-бот создавал персонализированные креативы, адаптируя образ маскота бренда под характерные черты каждой группы.

На четвертом этапе полученные персонализированные изображения и текстовые описания от ИИ вместе с контрольным нейтральным креативом от дизайнера были загружены в VK Рекламу для проведения рекламной кампании. Продвижение осуществлялось в формате публикаций в ленте ВКонтакте.

Итоги
Результаты рекламной кампании показали значительное улучшение ключевых показателей в сравнении с традиционным подходом к разработке промо-текстов и баннеров:
  • CR (конверсия в добавление товаров в корзину и в «Избранное») — в 5 раз выше при использовании ИИ-креативов. Самый высокий уровень конверсии показали сегменты геймеров и молодых офисных работников (5,6 и 3,2), что подтверждает их значимость как фокусной аудитории и говорит о важности персонализации.
  • CPM (стоимость за тысячу показов рекламы) — на 22% ниже при использовании ИИ-креативов.
По итогам кампании было проведено исследование: в опросе принял участие 741 респондент из выбранных сегментов — студенты (18-24 года), молодые офисные работники (25-34 года) и геймеры (25-34 года), которые видели креативы от дизайнера и креативы, созданные с помощью ИИ. По его итогам были измерены такие метрики, как запоминаемость, ассоциация с брендом, рассмотрение и вероятность покупки. 
  • BLS / Запоминаемость. Респонденты, видевшие креативы ИИ, на 57% чаще контрольной группы отмечали, что им встречались изображения рекламной кампании.
  • BLS / Упор на ассоциацию с брендом. Респонденты, видевшие креативы ИИ, на 91% чаще контрольной группы отмечали, что слоган «Замешай перерыв» ассоциируется с брендом Monarch, а не с конкурентами.
  • BLS / Рассмотрение к покупке. Респонденты, видевшие креативы ИИ на 36% чаще контрольной группы отмечали, что рассматривают для покупки Monarch 3в1.
  • BLS / Вероятность покупки. Намерение к покупке по группе видевших ИИ-креатив на 50% выше, чем у контрольной группы.
Возникли вопросы по
VK Customer Experience Hub?
Заполните форму, и мы обязательно свяжемся с вами.
© 2025 VK