В основу креативной концепции легла реальная история одного из заёмщиков банка. Жена предпринимателя решила купить шубу и сняла с карты ИП деньги. Чтобы срочно пополнить оборотные средства, счастливый муж обратился к околокриминальным структурам. В обычных банках получить заём не удалось — не подходил по параметрам ИП. В итоге, чтобы откупиться от бандитов, предприниматель обратился в «Пойдём!», и только здесь ему помогли разрешить проблемную ситуацию. Живёт ли он и сейчас с женой, неизвестно, но с бандитами расстался раз и навсегда.

Мы должны были выйти за рамки классических банковских коммуникаций и показать совсем другую аудиторию: поговорить с ней о её реальных проблемах, а не о путешествиях, мечтах, будущем детей или шопинге. Но при этом было важно не перегнуть палку, не переступить границы brand safety, что для финансовых услуг, конечно, важно.

География кампании охватывала 162 города. Единая медиастратегия на все города была бы неэффективна, поэтому мы разделили территории на 3 рабочих кластера по знанию и уровню конверсии. Наиболее ёмким и перспективным являлся кластер с низким знанием банка, но с хорошим потенциалом/конверсией из обращений в заявки. Чтобы обеспечить необходимый рост обращений, нам нужно было оперативно нарастить знание бренда в этих городах. Для решения этой задачи мы сконцентрировали бюджеты на ТВ.

Ролики должны были вызвать эмпатический отклик у аудитории, показать, что мы понимаем их чувства — словно они в ловушке, но при этом сформировать позитивное восприятие бренда и продукта. Невозможно? Нас спас синематограф! Он позволил показать неприятные для аудитории темы через призму криминальных комедий, которые заканчиваются хорошо.

Планирование ТВ кампании шло через собственную инновационную programmatic платформу. Мы обучали нейросеть планировать ТВ кампании на базе сырых данных о телесмотрении и данных о медиапредпочтениях аудитории. Данные о медиапредпочтениях целевой аудитории собрали, используя для анкетирования базу заёмщиков банка. Обогатив этой информацией данные о телесмотрении, мы смогли сформировать максимально эффективный сплит каналов и сеток размещения.

В медиасплит второго кластера с высоким знанием, но низкой конверсией (второй по ёмкости сегмент) так же вошло телевидение, но с меньшей частотой, 3+. Здесь была выше доля digital (performance), который в кластере с низким знанием давал слишком высокую стоимость обращений (низкое знание — низкий брендовый спрос — низкий уровень переходов и обращений — высокая стоимость заявки).

В последнем кластере, городах с высокой узнаваемостью и высокой конверсией (наименьший по ёмкости), мы отказались от использования телевидения и направили практически все бюджеты в performance.

В каждом кластере небольшая часть бюджетов шла на традиционные, важные для региональных офисов инструменты: навигационная наружная реклама, indoor в торговых центрах и sms-рассылки.

Таким образом мы получили гибкую матрицу медиарешений. Отслеживая ситуацию в городах, оперативно реагировали на изменения параметров региональных офисов, и по мере изменения уровня знания и конверсии переносили их в другие кластеры для наиболее эффективного медиауправления.

Бизнес: число выдач кредитов новым клиентам банка превысило плановые показатели роста на 12%. Банк нарастил объём кредитного портфеля физических лиц на 1,85% и удержал свои позиции на рынке на фоне несопоставимо больших объёмов рекламы конкурентов
Маркетинг: рост обращений в банк составил 34% при минимально запланированных 25%. Стоимость заявки в городах со значительным ТВ присутствием снизилась на 16%.
Медиа: оптимизация медиаразмещения с помощью programmatic платформы составила от 15% до 46%.