Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Профессиональный страховой портал «Страхование сегодня»
Google+ Facebook Вконтакте Twitter Telegram
Дистанционный семинар «Личное страхование (ДМС/НС). Вызовы сегодняшнего дня. Методы управления и решения бизнес-задач» Конференция «Claims&Pays 2022. Урегулирование убытков в страховании»
    Этот деньПортал – ПомощьМИГ – КоммуникацииОбучениеПоискСамое новое (!) mig@insur-info.ru. Страхование сегодня Сделать «Страхование сегодня» стартовой страницей «Страхование сегодня». Добавить в избранное   
Самое новое
Идет обсуждение
Пресса
Страховые новости
Прямая речь
Интервью
Мнения
В гостях у компании
Анализ
Прогноз
Реплики
Репортажи
Рубрики
Эксперты
Голос рынка
Аналитика
Термины
За рубежом
История страхования
Посредники
Автострахование
Страхование жизни
Авиакосмическое
Агрострахование
Перестрахование
Подписка
Календарь
Этот день
Страховые реестры
Динамика рынка
Состояние лицензий
Знак качества
Страховые рейтинги
Фотографии
Компании
Визитки
Пресс-релизы


Дистанционный семинар «Личное страхование (ДМС/НС). Вызовы сегодняшнего дня. Методы управления и решения бизнес-задач»
Конференция «Claims&Pays 2022. Урегулирование убытков в страховании»


Top.Mail.Ru

Пресса о страховании, страховых компаниях и страховом рынке

Все самое главное, что отразилось в зеркале нескольких сотен газет, журналов и информагентств.
Раздел пополняется в течение всего рабочего дня. За обновлениями следите с помощью "Рассылки" или "Статистики разделов" на главной странице портала. Чтобы ознакомиться с публикациями, появившимися на сайте «Страхование сегодня» в определенный день, используйте календарь на текущей странице. Здесь же Вы можете сделать выборку статей из определенного издания. Для подборки материалов о страховании за несколько дней или за любой другой период времени воспользуйтесь "Расширенным поиском". Возможна также подборка по теме.
Редакция портала не несет ответственности за неточность, недостоверность или некорректность информации, изложенной в публикациях, и не вносит в них никаких исправлений за исключением явных опечаток.


   В этот день 10 лет назад  |  все материалы раздела »

  Финмаркет, 27 января 2012 г.

Первая война страховщиков ОСАГО спровоцирована новым законом о техосмотре

Острый конфликт страховщиков, занимающихся обязательным автострахованием (ОСАГО), спровоцированный противоречивой практикой применения нового закона о техосмотре, разразился на рынке ОСАГО сразу после окончания зимних каникул.



  Найтиглавное, по изданию,  по теме, за  период   Получать: на e-mail, на свой сайт
  Рейтинги популярности


Sostav.ru, 6 декабря 2021 г.

Data-driven подход к продвижению ОСАГО: кейс «Ингосстраха» и Weborama
108 просмотров

Технологии искусственного интеллекта позволяют значительно оптимизировать и ускорить поиск целевой аудитории. Команда экспертов Weborama рассказала Sostav, как построить аудиторные сегменты для продвижения продукта ОСАГО с помощью first-party data и алгоритмов машинного обучения.

Бэкграунд и цели

Перед Weborama стояла задача найти аудиторию, которая заинтересована в покупке полиса ОСАГО. Даже если пользователю нужны услуги автострахования, он может не показывать интерес к продукту открыто. Например, он может выбирать страховую компанию или изучать варианты страховок.

Поиск релевантной ЦА основывался на данных о собственных клиентах «Ингосстраха». Анализ онлайн-поведения пользователей помог определить набор характеристик целевой аудитории бренда и на его основе сформировать необходимый таргетинг. Чтобы автоматизировать этот процесс, использовались технологии машинного обучения.

Эффективность подхода измеряли с помощью медийных и post-click-показателей по итогам рекламной кампании.

Алексей Коняшин, начальник отдела продвижения в цифровых каналах, «Ингосстрах»:

«Ингосстрах» активно развивается в сфере диджитал и инвестирует в привлечение онлайн-клиентов. В сегментных ML-закупках мы видим большой потенциал, так как для медийных форматов важен показ рекламы в нужный момент релевантной аудитории.

Как правило, полис ОСАГО оформляется раз в год, и в течение этого периода реклама имеет низкую эффективность. Автомобилисты проявляют интерес за месяц до окончания полиса. Важно именно в этот момент показать релевантные рекламно-информационные материалы.

Реализация

Модель машинного обучения, которая определяет аудиторию таргетинга, строится на двух пользовательских выборках: позитивной — референтная группа покупателей или посетителей сайта; негативной — случайные интернет-пользователи. На основе этих сегментов алгоритм учится находить взаимосвязи между множеством параметров и характеристик пользователей, определяет идеальные комбинации и выбирает тех, кто больше всего похож на целевую группу.

Для этой рекламной кампании референтные группы были созданы с помощью first-party data с сайта рекламодателя. Конверсионные теги Weborama, установленные на всю воронку продаж продукта ОСАГО, позволили собрать данные трёх типов пользователей:

- посетители страницы ОСАГО;
- пользователи, прошедшие первый этап расчёта ОСАГО;
- пользователи, приступившие к оформлению полиса ОСАГО.

Формированием модели занималась Data Science команда Weborama. В рамках задачи было построено три Machine Learning сегмента пользователей, похожих своим поведением на тех, кто обычно посещает страницу ОСАГО и оформляет полис.

Второй и третий сегменты были направлены на увеличение количества расчётов и оформления полиса ОСАГО. Объём каждого сегмента составил 1-1,5 млн cookies.

Сегменты активировали на ресурсах Display & Video 360. В рамках кампании эксперты Weborama проводили регулярную оптимизацию: ежедневно исключали нерелевантные площадки, меняли часы показов объявлений, перераспределяли трафик по типам устройств.

Результаты

С помощью инструмента Weborama Campaign Manager измерили медийные и post-click-показатели, а также сравнили результаты размещений на DV360 с другими площадками, где не использовались технологии машинного обучения. Показатель конверсии (Conversion Rate) в расчёты полисов ОСАГО на сегментах Weborama оказался в 1,5 раза выше, чем на сторонних сегментах.

Показатель отказов (Bounce Rate), или доля пользователей, покинувших страницу сразу после перехода с рекламы, составил 22,9%, что подтвердило наличие интереса к теме автострахования у охваченной аудитории.

Филипп Белозёров, руководитель направления отдела продвижения в цифровых каналах, «Ингосстрах»:

Благодаря кейсу с Weborama мы получили релевантную аудиторию, готовую к покупке полиса ОСАГО в данный момент. Конверсия данной когорты значительно выше, чем у других сегментов. Мы довольны результатами и планируем в дальнейшем использовать сегменты с высокой покупательской способностью.

Эльвира Сафаева, заместитель генерального директора, директор по дата-продуктам, Weborama Russia:

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью цифрового маркетинга. Он позволяет исключить из процесса субъективность и заранее прогнозировать результат. Predictive Machine Learning подход применим для построения различных маркетинговых процессов, в том числе для расчёта вероятности совершения пользователем целевого действия, выявления склонных к оттоку клиентов или определения принадлежности потребителя к определённой целевой группе.


  Вся пресса за 6 декабря 2021 г.
  Смотрите другие материалы по этой тематике: ОСАГО, Технологии, Маркетинг, Реклама и PR, Хайтек и инновации
В материале упоминаются:
Компании, организации: Персоны:

Оцените данный материал (1-плохо, ..., 10-отлично!).
Средняя оценка: 0.00 (голосовало: 0 чел.)
10   

Ваше мнение об этом материале:
— Ваше имя
— Ваш email
— Тема

Ваш отзыв (заполняется обязательно):
Укажите код на картинке слева:
Установите трансляцию заголовков прессы на своем сайте
 
Архив прессы
П В С Ч П С В
    1 2 3 4 5
6 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19
20 21 22 23 24 25 26
27 28 29 30 31    
Текущая пресса

27 января 2022 г.

Финансовая газета, 27 января 2022 г.
Угонов в столице стало меньше

Финансовая газета, 27 января 2022 г.
ОСАГО: перестраховочный пул

Банки.ру, 27 января 2022 г.
Как предусмотреть все?

Банки.ру, 27 января 2022 г.
Страхование от несчастных случаев и ДМС «назначены» драйверами роста страхового рынка в 2022 году

Экономика и жизнь, 27 января 2022 г.
Перестраховочный пул поможет страховщикам и сделает ОСАГО доступней

Известия, 27 января 2022 г.
Активов поиск: чем грозит уголовное дело против СГ «Спасские ворота-М»

Банки.ру, 27 января 2022 г.
Куда пропали скидки на каско в обмен на телематику?

ТАСС, 27 января 2022 г.
Страховые сборы в РФ в 2022 году превзойдут прошлогодний рекорд и превысят 2 трлн рублей

ПРАЙМ, 27 января 2022 г.
Российским страховщикам предрекли рекордные сборы в 2022 году

Коммерсантъ, 27 января 2022 г.
Страховщики отыграли пандемию


26 января 2022 г.

Autonews.ru, 26 января 2022 г.
ГИБДД рассказала таксистам об ответственности за мошенничество

Report.Az, Баку, 26 января 2022 г.
В Азербайджане началось страхование гранатовых садов

Интерфакс-Украина, 26 января 2022 г.
Страховые случаи в 2021 г. чаще всего происходили с автомобилями белого, серого и черного цветов

ПРАЙМ, 26 января 2022 г.
Страховщики назвали последствия биржевой волатильности в России

Аргументы и факты на Мурмане, Мурманск, 26 января 2022 г.
ТО, что надо? Изменение правил прохождения техосмотра вызывает вопросы

Аргументы и факты-Ставрополь, 26 января 2022 г.
Расплата за инсценировки?

Санкт-Петербургские ведомости, 26 января 2022 г.
В поле со страховкой


  Остальные материалы за 26 января 2022 г.

  Самое главное
  Найти : по изданию , по теме , за период
  Получать: на e-mail, на свой сайт