Custom Bidding com machine learning melhora a aquisição de usuários do app
El Desafío
O BR Premmia, programa de fidelidade da Vibra Energia, buscava escalar a aquisição de usuários para seu aplicativo com foco em performance, mantendo o custo por instalação (CPI) sob controle. O desafio envolvia conciliar volume de mídia, cobertura nacional e controle de custos em um ambiente digital altamente competitivo.
La Solución
A Predicta desenvolveu e aplicou um algoritmo proprietário de Custom Bidding, baseado em machine learning, para direcionar os lances de forma inteligente no DV360. A lógica combinava sinais com pesos diferentes por variável: performance histórica do inventário (Site ID), clusters de cidades com melhor taxa de conversão, horário da impressão com foco nos picos de deslocamento, sistema operacional, dimensão do criativo, posição do anúncio, viewability e presença de clique — com as conversões medidas via AppsFlyer integradas ao Campaign Manager para retroalimentar a lógica. O trabalho incluiu ainda tagueamento completo da jornada (landing page e app), planejamento com mais de 60 milhões de impressões e segmentações contextuais, comportamentais e de dados próprios e de terceiros.
Resultados Auditados
- ✔CPI médio de R$ 21 nas campanhas com Custom Bidding, aproximadamente 7% inferior à média das demais
- ✔Mais de 13 mil instalações (first open) registradas
- ✔Viewability média de 82%, resultado expressivo para campanhas de performance
- ✔Planejamento de mídia com mais de 60 milhões de impressões