Як відстежити ефективність багатоканальних рекламних кампаній

Я знаю, що половина мого рекламного бюджету витрачається даремно,
от тільки не знаю, яка саме.
Джон Ванамейкер, легендарний американський комерсант.

Вимірювання ефективності рекламних кампаній завжди було і ще довгий час залишиться наріжним каменем маркетингу. Керівникам завжди захочеться дізнатися, наскільки ефективні їх вкладення в ту чи іншу рекламне розміщення. Важко, і навіть неможливо, виміряти ефект від показу відеоролика по телебаченню. Або ротації реклами по радіо. У цьому випадку не можна оцінити, хто з споживачів даного медіаканала звернув увагу на послання компанії, і дізнатися, хто і як відреагував на нього.

В інтернет-маркетингу справи йдуть зовсім інакше, тут ефект від проведення рекламних кампаній виміряти цілком реально. Це питання стоїть досить гостро, так як всі хотіли б дізнатися реальну рентабельність проведених кампаній . Немає більш важливого питання на світовому рівні вивчення ефективності інтернет-реклами, ніж аналіз багатоканальних (або, як їх ще називають - інтегрованих) рекламних кампаній.

З розвитком різних каналів інтернет-реклами (банери, контекстна реклама, SEO-просування, партнерські програми, email-маркетинг , Соціальні медіа та ін.) Все більш актуальним є питання правильного бюджетування багатоканальних рекламних кампаній в інтернеті. Тут в слово «правильне бюджетування» в основному вкладається значення рентабельності, адже при розміщенні дорогої реклами хочеться знати і фінансову віддачу від неї. Що ж собою являють багатоканальні рекламні кампанії? Розглянемо типову ситуацію. Часто для здійснення відвідувачем цільового дії (наприклад, покупки в інтернет-магазині, реєстрації або завантаження прайс-листа з корпоративного сайту) йому потрібно більше одного відвідування сайту. Пов'язано це з великою кількістю альтернативних пропозицій на ринку, тому така механіка поширена повсюдно в багатьох конкурентних індустріях.

Таким чином, до здійснення цільового дії проходить час, протягом якого відвідувач контактує з різними маркетинговими повідомленнями вашої компанії в різних рекламних каналах. Наприклад, до покупки він спочатку побачив ваш банер на новинному сайті, далі знайшов вас в пошуковій системі, побував на сайті і зареєструвався, а купив тільки після вашої email-розсилки по зареєстрованим користувачам.

Завданням вимірювання ефективності багатоканальної рекламної кампанії є визначення каналів, які привнесли найбільший внесок в конверсію відвідувача. У нашому прикладі, завдання зводиться до того, щоб визначити, який з каналів впливав на відвідувача і в якій мірі. Нагадаємо, що в нашому прикладі є три каналу: банер, контекстна реклама та email-розсилка. Після визначення ступеня впливу кожного каналу на конверсію відвідувача, потрібно правильно скорегувати маркетинговий бюджет , Оскільки набагато логічніше інвестувати кошти в найбільш ефективні канали залучення відвідувачів при грамотному поєднанні тих чи інших каналів. Іншими словами, тут можна отримати відповідь на одвічне питання: «Як оптимально розподілити рекламний бюджет між різними наявними рекламними і маркетинговими каналами?».

Для вірного вирішення цього завдання необхідно визначити модель атрибуції трафіку, тобто математичну модель, яка регламентувала б внесок кожного рекламного каналу в кінцеву конверсію відвідувача. На даний момент світова веб-аналітика розглядає кілька моделей атрибуції:

1. Last-click - коли 100% ефект в конверсії належить до останнього джерела трафіку в ланцюжку (в нашому прикладі це email-розсилка) і йому зараховується конверсія;

2. First-click - коли 100% ефект в конверсії належить першому джерелу трафіку в ланцюжку (в нашому прикладі це банер) і йому зараховується конверсія;

3. Even-click - коли ефект в конверсії розподіляється між усіма рекламними джерелами рівномірно (по 33,3% від сумарного ефекту на кожен рекламний канал в нашому випадку);

4. Custom-click - коли ефект в конверсії розподіляється між рекламними джерелами виходячи з коефіцієнтів, які аналітик підбирає самостійно (наприклад, в нашій ситуації - 40% банер, 20% контекстна реклама і 40% email-розсилка).

Кожен з підходів має свої плюси і мінусами. Last-click використовується в багатьох сучасних системах веб-аналізу, однак не дозволяє ефективно управляти маркетинговим бюджетом, оскільки не дає повного розуміння про розподіл бюджетів між каналами. First-click здається логічним (100% на первинне сприйняття рекламного повідомлення), але чому тоді відвідувач так довго не міг конвертувати і для цього йому потрібні були інші рекламні повідомлення? Even-click не дає можливості розрізняти якість рекламних каналів, прирівнюючи ефект від мальованого банера і текстової контекстної реклами, що також виглядає занадто примітивно. Тому, на наш погляд, оптимальним підходом є створення власної custom-click моделі і аналіз рекламних кампаній на її основі.

Присвоєння коефіцієнтів в моделі custom-click кожному з джерел трафіку - досить складне завдання, яку не варто робити, грунтуючись на відчуттях. Є кілька способів створювати модель атрибуції.

Перший з них заснований на простому принципі тестування і отримання зворотного зв'язку, а також на величезні можливості геотаргетинга інтернет-реклами. Геотаргетинг - це можливість видачі відвідувачу вмісту, що відповідає його географічному положенню, останнім часом цей вид інтернет-реклами користується чималим попитом. Наприклад, ви інвестуєте бюджет в контекстну рекламу, медійну рекламу і соціальні медіа. Рекламна кампанія проходить на федеральному рівні по всій Росії, що дає можливості для тестування атрибуції. Спробуйте зробити припущення про те, що працює краще і запустіть рекламну кампанію в різних регіонах з різним співвідношенням бюджетів. Наприклад, в центральному федеральному окрузі покладіть 40% на контекстну рекламу, 20% на медійну і ще 40% на соціальні медіа. А в сибірському - по іншому алгоритму. Це хороша можливість протестувати і порівняти різні варіанти, що з урахуванням швидкості тестування в онлайні, дуже швидко допоможе підняти ROI рекламного бюджету.

Другий спосіб ґрунтується на контрольованому експерименті, в якому при збільшенні маркетингового бюджету можна тестувати вплив кожного рекламного каналу. Наприклад, ви інвестуєте в банери і контекстну рекламу 1 млн рублів. У вашому розпорядженні з'являється додатковий бюджет у розмірі 100 тис. Руб. і ви витрачаєте його на збільшення бюджету контексту. Спостерігаючи за ростом конверсій (причому абсолютно неважливо, з якого джерела вони відбулися за даними системи веб-аналітики), ви атрібутіруете будь-яке зростання результатів на збільшення бюджету на контекст. Таке кероване тестування можна проводити знову ж, до того моменту, поки не знизиться максимальна вартість за клієнта (або рекламний контакт).

Таким чином, питання вибору моделі атрибуції є завданням керованого тестування, яке необхідно проводити рекламодавцям з інтегрованими маркетинговими комунікаціями з метою підвищення ефективності своїх рекламних кампаній.

Так як відстеження ефективності багатоканальних рекламних кампаній в інтернет-маркетингу тісно пов'язане з веб-аналітикою, то необхідно згадати і інструмент, за допомогою якого це можна здійснювати. Як сертифікованому партнеру Google Analytics, мені втішно сказати, що в цій системі веб-аналізу, яка є найбільш популярною, недавно з'явилася нова функція, яка називається «мультиканального послідовності» (Multichannel funnels). Саме вона і дозволяє відстежувати послідовності переходів відвідувачів з різних рекламних кампаніях, при цьому вони збудовані в зручні ланцюга. Вона показує те, яким чином взаємодіють між собою всі джерела трафіку для створення конверсій (досягнення цілей), збудованих на вашому сайті. За допомогою цієї функції можна простежити не тільки за самими переходами, а й за послідовністю і впливом переходів з різних каналів / джерел трафіку на сайт. Зроблено це тому, що багато аналітичні інструменти привласнюють конверсію до останнього джерела, з якого був здійснений перехід на сайт. Multichannel funnels дають загальну картину переходів відвідувача на сайт і впливу кожного джерела переходу на кінцеве дію відвідувача.

Таким чином тепер збройні знаннями теорії і наявністю інструменту ви зможете самостійно відстежувати ефективність багатоканального маркетингу, проведеного в інтернеті і відбирати ті ресурси для розміщення трафіку, які є найбільш ефективними.

Вперше стаття була опублікована на Executive.ru 19 вересня 2011 року в рубриці «Творчість без купюр». Реанонсірована в контентному блоці в рамках спеціального проекту редакції

Джерела фото: Facebook.com, особисті архіви автора