Ловите интересный кейс про то, как банк автоматизировал performance-маркетинг от моих друзей

Что за банк
Finom — топ-3 нео-банк Европы для SMB: в команде 600 человек, в последнем раунде привлекли €115M. Google и Meta входят в топ-3 самых важных каналов привлечения клиентов. В каждый момент времени в рекламе крутится больше 500 креативов одновременно.

Суть кейса
Finom уже обладал сильной performance-экспертизой. Ребята подключили агента Plurio (мы давно дружим с ребятами) и он превратил разрозненные web, mobile, CRM и advertising-данные и экспертные решения команды в быстрый повторяемый цикл — атрибуция, учёт отложенных конверсий, диагностика, планирование, перераспределение бюджетов и контролируемая автоматизация. В результате за 5 месяцев количество новых клиентов с одной только Меты выросло в 2 раза, а CAC снизился на 57%, а общие результаты — в заголовке.

Вводные
Воронка: Показы → Клики → Регистрации → KYC → Открытие счета → Активация
90% конверсий дотекают с задержкой в 14-60 дней — сложная атрибуция и прогнозирование
Много продуктов → сложно агрерировать выручку
Много стран, языков, продуктов, лендингов, воронок → большие объемы рекламы = большая возможность для роста эффективности, скорости и управляемости.

Что сделали
Сначала построили фундамент: данные по всем клиентам и всем продуктам уже были в DWH, но в отчёты по перформансу попадали не все лиды, не вся выручка, и не полная атрибуция → подключили свою data platform, свели данные, улучшили атрибуцию. Так стала видна реальная стоимость клиента — по открытым счетам, а не по промежуточным метрикам. Туда же подтянули данные по прогнозным конверсиям, чтобы принимать решения по баингу, не зависая на 14-60 дней пока дотекут данные.

Настроили агента: подключили данные, загрузили бизнес-контекст и правила управления закупкой по каналам. Теперь любой вопрос по перформансу агент обрабатывает за минуты, а регулярные чаты можно превращать в скилы и автоматически правила.

Отладили самые важные скилы и автоматические правила: описали основные процессы в управлении рекламой и выделили те, что больше всего влияют на эффективность рекламы или занимают больше всего времени у команды. И стали отлаживать их процесс за процессом.

Примеры скилов
- Вытаскивает топ-перформеры по объёму новых клиентов и целевому CAC страны, а прошлые сильные креативы помечает как кандидатов на релонч.
- Отслеживает выгорание по каждому креативу. Смотрит на два признака: если частота и стоимость клиента ползёт вверх. Как только оба идут вверх агент отстреливает креатив, пока выгорание не разогнало CAC. При сотнях креативов скорость таких отключений и стала решающей. Про то, как агент ловит выгорание креативов писал тут.

- Сводит инсайты по всем креативам в конкретные экшены: что масштабировать, что резать. Команда в любой момент времени видит актуальные рекомендации, проходится по ним, одобряет, а агент вносит изменения в кабинет:
Регулярные скилы превратили в автоматические правила
Plurio управляет бюджетом с помошью каскадных правил, которые учитывают, что счёт открывается не сразу. Если по креативу уже есть открытые счета, агент считает реальный CAC против целевого по стране и решает: масштабировать, урезать или остановить.

Если открытых счетов ещё не достаточно, по CAC судить рано, поэтому правило смотрит на более раннюю метрику, стоимость регистрации, плюс прогноз, сколько регистраций дойдёт до счёта, чтобы не срезать нормальный креатив, у которого клиенты просто ещё не доехали.

Результаты
Meta: клиентов ×2, CAC −57%, расход −13%
Google: клиентов +35%, CAC −17%, расход +12%
По всему аккаунту: клиентов +38%, CAC −33%, расход −8%.

Почитать про кейс подробнее

И там же можно записаться на демку, чтобы ребята показали и рассказали, как могут помочь