«Магнит ADS» внедрили предиктивную модель в DMP

Как работает инструмент:

➡️ Рекламодатель указывает категорию, бренд, формат магазина и период кампании.
➡️ Модель анализирует обезличенные данные о покупках и формирует сегмент потенциальных покупателей.
➡️ Из аудитории исключаются те, кто недавно купил товар, и пользователи, у которых потребность в категории ещё не сформировалась.
➡️ Готовый сегмент можно дополнить фильтрами по полу, возрасту и другим характеристикам.

🎯 Что это дает рекламодателю:

Бренд получает аудиторию, которая, вероятно, готова к покупке именно в период размещения. Это помогает не тратить бюджет на уже совершивших покупку или пользователей без актуального спроса и потенциально снижает CPA.

В тестовой кампании бренда замороженных полуфабрикатов продажи выросли на 51% по данным Sales Lift.

📌 Почему это важно:

Retail media переходит от таргетинга по прошлому поведению к прогнозу будущего спроса.

«Магнит ADS» строит модель на данных более чем 35 тыс. магазинов, приложения с 25 млн пользователей в месяц и программы лояльности с 96 млн держателей карт. Это усиливает главный тренд commerce media — использование first-party data для оптимизации рекламы под реальную покупку.

ADWAVE