Как отследить эффективность многоканальных рекламных кампаний

Андрей Юнисов председатель совета директоров, Москва

Постоянная задача маркетологов – как применять рекламный бюджет? Один канал – неразумно, внезапно «выброса» не будет. А интегрированные кампании сложно отследить.

Андрей Юнисов предлагает ответ, которое окажет помощь взять достаточно правильные статистику.

Я знаю, что добрая половина моего рекламного бюджета расходуется впустую,
вот лишь не знаю, какая как раз.
Джон Ванамейкер, легендарный американский коммерсант.

Измерение эффективности рекламных кампаний всегда было и еще продолжительное время останется основа маркетинга. Начальникам постоянно захочется определить, как действенны их вложения в то либо иное рекламное размещение. Не легко, а также нереально, измерить эффект от показа видеоролика по телевидению. Либо ротации рекламы по радио.

В этом случае нельзя оценить, кто из потребителей данного медиаканала обратил внимание на послание компании, и определить, кто и как отреагировал на него.

В интернет-маркетинге дела обстоят совсем в противном случае, тут эффект от проведения рекламных кампаний измерить в полной мере реально. Данный вопрос довольно важен, поскольку все желали бы определить настоящую рентабельность проводимых кампаний. Нет более ответственного вопроса на мировом уровне изучения эффективности интернет-рекламы, чем анализ многоканальных (либо, как их еще именуют – интегрированных) рекламных кампаний.Как отследить эффективность многоканальных рекламных кампаний

С развитием разных каналов интернет-рекламы (баннеры, контекстная реклама, SEO-продвижение, партнерские программы, email-маркетинг, социальные др и медиа.) все более вопросыверного бюджетирования многоканальных рекламных кампаний в сети. Тут в слово «верное бюджетирование» по большей части вкладывается значение рентабельности, поскольку при размещении дорогостоящей рекламы хочется знать и денежную отдачу от нее.

Что же из себя воображают многоканальные рекламные кампании? Разглядим обычную обстановку. Довольно часто для совершения визитёром целевого действия (к примеру, приобретения в веб-магазине, регистрации либо загрузке прайс-страницы с корпоративного сайта) ему требуется больше одного визита сайта.

Связано это с громадным числом других предложений на рынке, исходя из этого такая механика распространена везде во многих конкурентных индустриях.

Так, до совершения целевого действия проходит время, за который визитёр контактирует с разными маркетинговыми сообщениями вашей компании в разных рекламных каналах. К примеру, до приобретения он сперва заметил ваш баннер на новостном сайте, потом отыскал вас в поисковой совокупности, побывал на сайте и прошёл регистрацию, а приобрел лишь по окончании вашей email-рассылки по зарегистрированным пользователям.

Задачей измерения эффективности многоканальной рекламной кампании есть определение каналов, каковые привнесли солиднейший вклад в конверсию визитёра. В отечественном примере, задача сводится к тому, дабы выяснить, какой из каналов влиял на визитёра и в какой мере. Отметим, что в отечественном примере присутствует три канала: баннер, контекстная реклама и email-рассылка.

По окончании определения степени влияния каждого канала на конверсию визитёра, необходимо верно скорректировать маркетинговый бюджет, потому, что значительно логичнее инвестировать средства в самые эффективные каналы привлечения визитёров при грамотном сочетании тех либо иных каналов. Иными словами, тут возможно узнать ответ на извечный вопрос: «Как оптимально распределить рекламный бюджет между разными имеющимися рекламными и маркетинговыми каналами?».

Для верного ответа данной задачи нужно выяснить модель атрибуции трафика, другими словами математическую модель, которая регламентировала бы вклад каждого рекламного канала в конечную конверсию визитёра. Сейчас мировая веб-аналитика разглядывает пара моделей атрибуции:

1. Last-click – в то время, когда 100% эффект в конверсии в собственности последнему источнику трафика в цепочке (в отечественном примере это email-рассылка) и ему засчитывается конверсия;

2. First-click – в то время, когда 100% эффект в конверсии в собственности первому источнику трафика в цепочке (в отечественном примере это баннер) и ему засчитывается конверсия;

3. Even-click – в то время, когда эффект в конверсии распределяется между всеми рекламными источниками равномерно (по 33,3% от суммарного результата на любой рекламный канал в нашем случае);

4. Custom-click – в то время, когда эффект в конверсии распределяется между рекламными источниками исходя из коэффициентов, каковые аналитик подбирает самостоятельно (к примеру, в отечественной ситуации – 40% баннер, 20% контекстная реклама и 40% email-рассылка).

Любой из подходов владеет минусами и своими плюсами. Last-click употребляется во многих современных совокупностях веб-анализа, но не разрешает действенно руководить маркетинговым бюджетом, потому, что не дает полного понимания о распределении бюджетов между каналами. First-click думается логичным (100% на первичное восприятие рекламного сообщения), но из-за чего тогда визитёр так продолжительно не имел возможности сконвертироваться и для этого ему потребовались другие рекламные сообщения?

Even-click не дает возможности различать уровень качества рекламных каналов, приравнивая эффект от рисованного баннера и текстовой контекстной рекламы, что кроме этого выглядит через чур примитивно. Исходя из этого, на отечественный взор, оптимальным подходом есть создание собственной custom-click модели и анализ рекламных кампаний на ее базе.

Присваивание коэффициентов в модели custom-click каждому из источников трафика – достаточно непростая задача, которую не следует делать, основываясь на ощущениях. Имеется пара способов создавать модель атрибуции.

Первый из них основан на несложном принципе получения и тестирования обратной связи, и на огромных возможностях геотаргетинга интернет-рекламы. Геотаргетинг – это возможность выдачи визитёру содержимого, соответствующего его расположению, сейчас данный вид интернет-рекламы пользуется большим спросом. К примеру, вы инвестируете бюджет в контекстную рекламу, медийную рекламу и социальные медиа.

Рекламная кампания проходит на федеральном уровне по всей России, что дает возможности для тестирования атрибуции. Попытайтесь сделать предположения о том, что трудится лучше и запустите рекламную кампанию в разных регионах с различным соотношением бюджетов. К примеру, в центральном федеральном округе положите 40% на контекстную рекламу, 20% на медийную и еще 40% на социальные медиа.

А в сибирском – по иному методу. Это хорошая возможность протестировать и сравнить разные варианты, что с учетом скорости тестирования в онлайне, весьма скоро окажет помощь поднять ROI рекламного бюджета.

Второй метод основывается на контролируемом опыте, в котором при повышении маркетингового бюджета возможно тестировать влияние каждого рекламного канала. К примеру, вы инвестируете в контекстную рекламу и баннеры 1 млн рублей. В вашем распоряжении появляется дополнительный бюджет в размере 100 тыс. руб. и вы тратите его на повышение бюджета контекста.

Замечая за ростом конверсий (причем полностью не имеет значение, с какого именно источника они случились согласно данным совокупности веб-аналитики), вы атрибутируете любой рост результатов на повышение бюджета на контекст. Такое управляемое тестирование возможно проводить снова же, до того момента, пока не снизится большая цена за клиента (либо рекламный контакт).

Так, вопрос выбора модели атрибуции есть задачей управляемого тестирования, которое нужно проводить рекламодателям с интегрированными маркетинговыми коммуникациями в целях увеличения эффективности собственных рекламных кампаний.

Так как отслеживание эффективности многоканальных рекламных кампаний в интернет-маркетинге тесно связано с веб-аналитикой, то нужно упомянуть и инструмент, благодаря которому это возможно осуществлять. Как сертифицированному партнеру Гугл Analytics, мне отрадно заявить, что в данной совокупности веб-анализа, которая есть самая популярной, сравнительно не так давно показалась новая функция, которая именуется «Мультиканальные последовательности» (Multichannel funnels).

Именно она и разрешает отслеживать последовательности переходов визитёров по разным рекламным кампаниям, наряду с этим они выстроены в эргономичные цепи. Она показывает то, как взаимодействуют между собой все источники трафика для конверсий (успехи целей), выстроенных на вашем сайте. Посредством данной функции возможно проследить не только за самими переходами, но и за влиянием и последовательностью переходов из различных каналов / источников трафика на сайт.

Сделано это вследствие того что многие аналитические инструменты присваивают конверсию последнему источнику, с которого был совершен переход на сайт. Multichannel funnels дают неспециализированную картину переходов визитёра на влияния и сайт каждого источника перехода на конечное воздействие визитёра.

Так сейчас вооруженные наличием инструмента и знаниями теории вы сможете самостоятельно отслеживать эффективность многоканального маркетинга, проводимого в сети и отбирать те ресурсы для размещения трафика, каковые являются самые эффективными.

В первый раз статья была размещена на Executive.ru 19 сентября 2011 года в рубрике «Творчество без купюр». Реанонсирована в контентном блоке в рамках особого проекта редакции

Источники фото: Facebook.com, индивидуальные архивы автора

Случайные статьи:

Как отследить эффективность рекламной кампании с помощью YouScan?


Подборка похожих статей:

admin