Локальный бренд-лифт в e-commerce: как IKEA собрала доказательства без “последнего клика” через DSP + incremen

Локальный бренд-лифт в e-commerce: как IKEA собрала доказательства без “последнего клика” через DSP + incrementality

Контекст
IKEA — бренд, который живёт не только в онлайне и не только в performance-каналах. В реальной матрице маркетинга есть два вызова:
— часть выручки приходит “после” просмотра, но last-click (последнее касание) почти всегда рисует слишком оптимистичную картину для конкретной покупки;
— аудитория в 2026 сильнее подвержена Zero-click: пользователь читает обзор/сравнение, видит бренд в AI-overviews и дальше может не оставлять явных маркеров в истории сессий.

На стороне рынка ещё и давление privacy-first: платформа ограничивает передачу идентификаторов, а браузерные сигналы деградируют. Поэтому вопрос звучал не “какой баннер лучше”, а “какой эффект мы доказали”.

Задача
Команде IKEA нужно было ответить на три вопроса для руководства и медиабюджета на сезон:
1) Был ли вклад DSP (demand-side platform — платформа закупки рекламы) в бренд-метрики, а не только в клики и транзакции?
2) Сколько прироста связано именно с показами, а сколько было бы “и так” из-за общерыночного спроса?
3) Можно ли управлять креативной стратегией по аудиториям (DMP — data management platform, платформа управления данными), не превращая кампании в ручную работу на сегменты?

Решение
Схема была построена как связка “охват → релевантность → измеримость” с опорой на incrementality (измерение прироста).

1) Данные и сегментация
— В DMP собрали аудитории из собственных данных (site/app), CRM-активность и look-alike на интересы: домашняя организация, интерьерные категории, ремонт/обновление.
— Важно: сегменты не “жили” только на ретаргете. Делали два слоя:
— *верхняя воронка* (охват релевантного спроса);
— *средняя* (люди, которые уже демонстрировали намерение: просмотр категорий, подбор решений по комнатам, сохранения).

2) Когнитивный уровень измерения
Чтобы не свалиться в спор “это было из-за баннера или из-за поиска”, IKEA разделила план на:
— тестовые регионы/инвентарь с повышенной долей DSP;
— контрольные регионы без усиления (или с меньшей частотой/другим алгоритмом).

3) Brand lift поверх privacy-first
Для бренд-лифта (роста брендовых метрик) использовали методики, которые не требуют прежнего уровня персональных идентификаторов:
— в отчётах “до/после” и сравнение с контролем по целевым индикаторам брендового интереса (например, доля брендовых запросов в поиске, рост прямых посещений, брендовая запоминаемость в панельных измерениях, где это доступно).
— отдельно смотрели “насколько изменение превышает естественную динамику” в контрольной группе.

4) Отказ от последнего клика в отчётности
В качестве ключевой управленческой метрики приняли не ROAS-таблицу, а инкрементальный прирост (incrementality):
— какая часть прироста транзакций/заявок объясняется воздействием кампании в тесте;
— каков вклад по сегментам: верхний слой давал “запуск внимания”, средний слой — конверсию в действие.

Результат
По итогам пилота (период кампании + окна после показа) IKEA зафиксировала:
— прирост брендового интереса в тестовых регионах относительно контроля (brand lift), при этом эффект сохранялся не только в день показа, но и в последующих окнах;
— инкрементальность по “денежным” метрикам: часть заказов не была бы совершена без усиления DSP-наблюдения, особенно в среднесрочном окне после взаимодействий;
— различия по аудиториям: верхний слой сильнее поднимал брендовые сигналы, а средний — быстрее конвертировал в покупку/добавление к корзине.

Ключевой управленческий вывод: бюджет можно перераспределять не “по клику”, а по роли аудитории в пути клиента. Это особенно важно в 2026, когда пользователь может сначала “потребить смысл” (обзоры, AI-overviews), а затем вернуться без явных маркеров последнего касания.
…