Эффективность интернет-рекламы: как не платить за ненужные каналы
В многоканальной рекламной кампании важно следить за тем, какую отдачу приносит каждое рекламное объявление. Но бывают случаи, когда отключение – казалось бы – не приносящей пользы рекламы существенно снижает эффективность кампании в целом.
Интернет – абсолютно измеримая среда, в которой легко посчитать эффективность любого действия или инвестиции. Вкладывая деньги в интернет-рекламу по моделям CPC (cost-per-click) или CPA (cost-per-action), менеджер всегда представляет себе, какую отдачу он ожидает получить – и оценивает, насколько эффективен каждый рекламный канал. Но если каналов много, то большинство пользователей видят объявления и баннеры одного рекламодателя по нескольку раз, иногда даже делают несколько переходов на лэндинг, и только один раз производят целевое действие – покупку или регистрацию.
Такая ситуация нарушает привычный «лобовой» подход к измерению эффективности. Оказывается, недостаточно просто измерить трафик на каждом конкретном сайте, количество показов и конверсию. Все рекламные сообщения выстраиваются в единую систему, в которой важно, как общее количество контактов с потенциальным покупателем, так и каждый отдельный контакт. С одной стороны, это плохая новость: нельзя просто так взять и отключить каналы, показывающие худшую конверсию. С другой стороны, если правильно оценить вклад каждого канала в общий результат, можно здорово экономить на рекламе.
Эту проблему успешно решают системы бизнес-аналитики. Таких инструментов пока немного: некоторые используют для этих целей Google Universal Analytics, некоторые – и мы в том числе – разрабатывают собственные системы. Объясню, как они работают и кому действительно нужны.
Кому это нужно?
Искать себе систему бизнес-аналитики нужно, если:
- Вы показываете пользователям рекламу в разных форматах – видео, баннеры, спецпроекты, реклама в поисковиках и другое.
- В одной кампании задействованы каналы с разными моделями оплаты (за показ, за клик, за действие, за заказ). В таком случае, сравнивать их вклад в общий результат становится сложно, а иногда и вообще невозможно.
- Вы регулярно проводите кампании с бюджетом от 500 тыс. рублей и выше.
Как узнать покупателя?
Чтобы начать анализировать рекламные каналы, надо узнать, какие объявления видел каждый конкретный покупатель. Ключевой вопрос, который нужно решить – идентификация пользователя. И это правда нелегко: один и тот же человек заходит в интернет через разные устройства. При этом, единого идентификатора не существует. Иногда в его качестве выступают cookies и UTM-метки, иногда браузер или аккаунт электронной почты. Эти данные в большинстве случаев можно связать между собой.
Но часть взаимодействия происходит в офлайне: это звонки, встречи, переписка, платежи. Например, если клиент юридическое лицо, то его платеж происходит через банк, и никак не привязан к сетевым идентификаторам. Здесь стоит искать индивидуальное решение. Например, однажды мы внедряли систему в компании, значимая доля продаж в которой приходилась на рынок B2B. Для этого клиента мы реализовали такую систему: в электронную почту каждого плательщика приходила уникальная ссылка на закрывающие документы. Покупатель переходил по этой ссылке, и идентификатор в браузере привязывался к конкретному платежу.
Кросс-канальная атрибуция: как она работает?
Итак, мы собрали данные о том, кто куда ходил и какую рекламу видел, в хранилище данных. Дальше начинается самое интересное: система бизнес-аналитики собирает все эти «цепочки» и выстраивает математическую модель. Это называется «моделью атрибуции» и зависит от специфики бизнеса: некоторые считают, что известность создает именно первое объявление, другие – что важнее последний контакт, так как именно он подтолкнул пользователя к решению о покупке. В некоторых случаях, можно присвоить повышенное значение и первому, и последнему контакту.
После этого все данные обрабатываются системой по определенному алгоритму. У Google это закрытый патентованный алгоритм. Мы используем в своей системе цепи Маркова – они позволяют не только оценить эффективность каждого канала взаимодействий, но и вычислить вероятность того, что цепочка взаимодействия приведет к покупке. Именно на этом этапе можно определить, какие же каналы приносят минимальный вклад в конверсию – и на какой рекламе можно запросто экономить.
Затем вся аналитика хранится в системе и создает накапливающуюся базу. Разумеется, чем больше данных в распоряжении организации, тем выше вероятность исполнения прогноза и тем более точно можно будет сказать, по каким рекламным каналам компания не будет скучать.
А это, наверное, дорого?
Начинать знакомство с аналитическими системами лучше с бесплатных инструментов – например, с упомянутой выше Google Universal Analytics. Таким образом, можно получить основные навыки и понять базовые принципы оценки эффективности. Однако, у этой системы есть существенные ограничения, например, данные о кампании хранятся всего 1 квартал, в ней заложен ограниченный набор типовых моделей атрибуции и функциональность подобных систем ограничена.
Крупным проектам таких возможностей бывает недостаточно, поэтому они внедряют в ИТ-инфраструктуру кастомные решения – более гибкие, настраиваемые под конкретные потребности заказчика, с возможностями визуализации данных и продвинутыми аналитическими инструментами. В принципе, развернуть такое решение можно в любой компании, которая обладает возможностью хранить бизнес-данные, в частности, детальную статистику по рекламным кампаниям и информацию по продажам/клиентам, в базе данных. Однако, такие BI-системы стоит внедрять только в случаях, когда затраты на рекламу превышают 1 млн рублей в месяц – тогда система бизнес-аналитики за несколько месяцев окупит инвестиции во внедрение и обучение персонала.
22.09.2016
Еще статьи по теме
- ФАС России сформулировала новые критерии определения интернет-рекламы - 15.01.2025
- Видят и замечают: агентство Mera оценило уровень внимания к интернет-рекламе - 27.09.2024
- Почта России объявляет конкурс на размещение интернет-рекламы - 21.09.2020
- Исследование: как окупается интернет-реклама в России - 17.04.2019
- Исследование Mail.Ru Group: главные тренды интернет-продвижения автомобильного сегмента - 18.12.2018
- Технологии предвидения - 27.03.2018
- В 2016 малый бизнес не планирует сокращать расходы на рекламу - 05.02.2016
- Рынок интернет-рекламы в Беларуси по итогам 2015 года упадет на 15% и сократится до $18 млн - 15.12.2015
- IMHOVi запускает премиальную мобильную сеть - 03.12.2015
- Рынок интернет-рекламы вырастет за счет мобильных устройств - 13.11.2015
- все статьи по теме...
RSS
Комментарии
Написать комментарий