Как управлять рекламой на основе данных: 6 шагов к идеальной кампании. Читайте на Cossa.ru

16 августа 2017, 16:00

Как управлять рекламой на основе данных: 6 шагов к идеальной кампании

Иван Шкиря из Callibri рассказывает на примерах, как анализировать трафик в рекламных кампаниях.

Как управлять рекламой на основе данных: 6 шагов к идеальной кампании

Размещать рекламу и не анализировать её результаты — выбрасывать бюджеты на ветер. Разбираемся, какие выводы можно сделать на основе аналитики, какие принимать решения и как перенастраивать рекламные кампании, чтобы они приносили вам больше лидов и обращений за меньшее количество денег.

Принимаем решение

Наш заказчик — магазин горнолыжной одежды — решил рекламироваться в интернете. Бюджет позволял разместить таргетированную рекламу во «ВКонтакте» или вложиться в контекстную рекламу на поиске «Яндекса». Какая реклама больше подойдет и куда нужно потратить бюджет?

Подавляющее большинство рекламодателей принимают решение по принципу: «Я визуал, большинство людей визуалы и вообще британские ученые выяснили, что когда в рекламе есть картинка, люди лучше воспринимают информацию. Поэтому нужно вкладываться в таргетированную рекламу во „ВКонтакте“». Кто-то отказывается вкладывать деньги в рекламу на «Яндекс» только потому, что сам кликает только на основную выдачу и никогда на рекламу.

Все эти рассуждения не имеют никакого отношения к принятию взвешенного и обоснованного решения на основе данных. Нужно взять бюджет, поделить его в каких-то пропорциях, дать рекламу и там, и там, и через определённый промежуток времени сравнить показатели эффективности.

Сравниваем показатели

Нельзя принимать решение на основании сравнения только одного или двух показателей. Чем больше информации мы проанализируем, тем эффективнее сможем настроить рекламную кампанию.

CTR. Стоит помнить, что у поисковой рекламы этот показатель всегда будет выше. Когда пользователь набирает «горнолыжная одежда» его задача совпадает с вашей. Ему нужно из всей выдачи выхватить поисковую фразу, которую он ввёл, и перейти на определённый сайт. Ваша задача — чтобы он кликнул на ваш сайт прямо сейчас. Когда мы показываем рекламу в «ВКонтакте», нам кажется, что, возможно, по каким-то причинам и сложным таргетингам, которые мы сделали, этой аудитории будет интересна горнолыжная одежда. Например, её видят только те, кто состоит в сообществе горнолыжников. Поэтому бессмысленно сравнивать CTR у двух разных каналов. И принимать решение на основе этих данных совершенно бессмысленно.

Трафик. Сравнивая два показателя, можно сделать вывод, что нужно вкладывать в канал с бóльшим трафиком, потому что если мы отключимся, то трафика будет меньше, а значит и продаж будет меньше. Неверное решение на основе неверных данных. Мы просто купили в «ВКонтакте» больше трафика, а могли поступить наоборот. Это тоже не тот показатель, на основании которого нужно принимать решение.

Цена клик. У «Яндекса» клик более дешёвый, говорит ли это о том, что «Яндекс» лучше? Нет. Потому что нам не хватает дополнительных данных для принятия решения.

Если мы знаем цену клика и количество покупок, может сложиться впечатление, что мы готовы принять верное решение — «Яндекс» лучше «ВКонтакте». Однако, собрав больше данных, получаем совершенно противоположный вывод. Аудитория из «Яндекса» в 7 раз лучше конвертируется, но средний чек в «ВКонтакте» может быть в разы больше, если мы правильно старгетировались на нужную нам аудиторию. И сразу становится очевидным, что нам для принятия решения не хватает ещё каких-то цифр.

Выручка. Очевидно, что выручка и затраты между собой соотносятся, сразу видно сколько ты потратил и сколько получил. Но нужен конечный показатель или метрика, которые наглядно покажут, какой канал лучше.

Одна из таких метрик цена цели, например, CPO (стоимость заказа). И тут всё становится понятно: потратили 18 605 рублей, чтобы привлечь покупку с оборотом 12 тысяч, или потратили 1272 рубля, чтобы привлечь покупку 2650 рублей. Очевидно, что «Яндекс» лучше. Показатель ROI ((выручка-себестоимость)/затраты на рекламу)х100 показывает, что реклама в «Яндексе» была эффективнее рекламы во «ВКонтакте» в 3 раза.

Ещё несколько факторов

Для полноты картины нам нужны ещё несколько показателей. LTV — выручка с покупателя за весь жизненный цикл, то есть сумма, которую удастся заработать не только с первой покупки, но и со всех последующих. Есть сферы, в которых решение нужно принимать только по LTV — доставка воды или линз, расходные материалы, при продаже которых мы не заработаем с первого раза.

Данные, которые мы сравнивали выше, собраны по модели «последний клик»: посетитель увидел баннер, перешёл на сайт, но конверсию не совершил. Потом он зашёл из контекстной рекламы, походил по сайту, но конверсию не совершил. В третий раз был прямой заход и конверсия. Если рассчитывать эффективность по последнему клику, то выходит, что первые два захода в конверсии не участвовали. В результате мы отключаем баннерную и контекстную рекламу, рвём конверсионную цепочку, а через месяц можем обнаружить, что продажи упали. В кейсе с продажей горнолыжной одежды вполне может оказаться, что таргетированная реклама работала в связке с контекстной рекламой именно за счёт того, что покупатели видели, переходили на сайт, знакомились с брендом. Подогретая аудитория пошла в контекстную рекламу и кликала на запомнившийся бренд.

Алгоритм управления рекламной кампанией на основе данных

Есть три главные задачи управления рекламными кампаниями:

  1. Повышать количество лидов (обращений).
  2. Снижать стоимость лида.
  3. Повышать качество лидов, потому что далеко не все обращения одинаково полезны.

Шаг 1. Разметить весь трафик utm-метками и только потом начинать настраивать какую-либо аналитику. Например, у вас таргетированная реклама во «ВКонтакте», у вас есть группа во «ВКонтакте», а ещё некоторые ваши клиенты рекомендуют вас и, переписываясь в личных сообщениях, ставят ссылку на сайт. Если трафик не размечен, то в любой системе аналитики можно будет увидеть только то, что переход был из «ВКонтакте». А вот сколько конкретно пришло с рекламы, за которую заплатили, а сколько заинтересовалось информацией в группе без меток, узнать нельзя. То есть вы теряете полезную информацию об эффективности.

Шаг 2. Настроить трекинг абсолютно всех обращений. Трекинг — отслеживание источника появления обращения. Благодаря трекингу можно собрать максимальное количество информации о посетителе:

  • Источник перехода: например, «Яндекс.Директ».
  • Адрес сайта: конкретная площадка, откуда перешел посетитель.
  • Посадочная страница: страница, на которой находился пользователь, когда он совершал заказ.
  • Название рекламной кампании.
  • Конкретное объявление, баннер или ролик, с которого пришёл клиент.
  • Поисковый запрос, который использовал посетитель.
  • Регион и город посетителя.
  • Все UTM-метки.
  • Браузер.
  • Тип использованного для перехода устройства.
  • Содержание обращение: запись звонка, содержание чата, текста заявки.

Владея всей этой информацией, можно сделать много выводов. Начиная от того, стоит ли делать отдельное приложение или, как минимум, адаптацию для мобильных устройств, и заканчивая тем, как перенастраивать рекламные кампании.

Для каждого целевого действия на сайте нужно получить трекинг.

У нашего клиента — сервиса по доставке правильного питания SMART-FOOD — на главной странице сайта есть как минимум 3 целевых действия.

  1. Можно перейти в соцсети и там познакомиться с контентом и написать.
  2. Можно позвонить по номеру 8800.
  3. Можно написать онлайн-консультанту.

На других страницах тоже есть свои целевые действия, и каждое нужно фиксировать.

Трекинг всех целевых действий в одном окне

Бывает так, что один пользователь совершает несколько целевых действий: он одновременно звонит и пишет в чат. Важно это фиксировать и не воспринимать как двух клиентов. Нужно видеть историю обращений и передвижение посетителя по страницам сайта. Сейчас для связи используется множество каналов, и очень удобно для дальнейшей аналитики все обращения собирать в одном месте. Один клиент вам позвонил, второй написал на почту, а третий в чат. Если вы всё это видите на одном экране, то нет необходимости заходить всё время в метрику и брать информацию о конверсиях оттуда, отдельно заходить в сервис коллтрекинга и онлайн-консультанта.

Необходимость бегать по 10 разным кабинетам отпадает. Сквозная идентификация пользователя видна на одном экране. Вот так это выглядит в едином журнале лидов в сервисе Callibri:

Статус (лид или не лид) проставляется вручную. В колонке «содержание» можно открыть заявку, содержание чата или послушать запись звонка и понять, целевой это был клиент или нецелевой. Часто бывает, что из рекламы приходят не новые клиенты, а новое предложение по рекламе. Единый журнал лидов решает обычный конфликт менеджеров и маркетологов: менеджеры жалуются на качество обращений и спам-обзвоны, а маркетологи утверждают, что приводят клиентов, которым менеджеры ничего не продают.

В едином журнале лидов происходит валидация каждого обращения. Здесь есть вся необходимая информация для анализа: тип обращения (заявка, звонок, чат, письмо), имя, источник перехода, запрос поиска, тип трафика и т.п.

Шаг 3. После того, как вся информация собрана, выгружаем её в Excel и фильтруем по нужным полям. В результате получается сводная таблица по каналам.

Стоит обратить внимание на все типы обращений: заявки, обращения в чат и звонки.

Если нет хотя бы одной составляющей, то вся аналитика сильно меняется. И все выводы, которые мы сможем сделать на основании этой аналитики, тоже очень сильно поменяются. Это та причина, по которой нужно проводить трекинг абсолютно всех целевых действий. На сайте указан е-мейл, и менеджеру приходит максимум пара писем в месяц, а маркетолог их не видит. Это могут быть те два письма, которые создадут критическую разницу, которые определят, рентабелен канал привлечения клиентов или нерентабелен. Поэтому ни одно обращение не должно проскочить мимо единого журнала лидов. На основании информации из таблицы можно перенастраивать рекламные кампании.

Каналы дают разную цену обращения, и нужно самостоятельно определить предельную. Если вы пользуетесь «Яндекс.Директом», в высококонкурентных тематиках очень легко переплатить за обращение клиента. Например, в тематике «допуск СРО» клик стоит 78 долларов. И если вы зарабатываете меньше, чем заплатили за привлечение, с каждым клиентом вы становитесь беднее.

Шаг 4. Определить предел стоимости обращения. Например, средний чек у сервиса по доставке правильного питания 1700 рублей, жизненный цикл клиента 14 дней.

Умножаем средний чек на количество дней и получаем LTV = 23 800 рублей. Все эти данные нужно брать не на глазок, а смотреть в выборке за как можно более длительный период.

Определяем маржинальность. У кого-то маржинальность очень высокая и можно платить за клиента много, у кого-то маржинальность пониже. Нужно понять, сколько вы готовы из прибыли заплатить, чтобы клиента привлечь. Например, максимальная цена за заявку — 1000 рублей.

Возвращаемся к таблице и выбираем каналы, которые приносят заявки по нужной стоимости. Они выделены зелёным.

Также важно провести аналитику на основе качества обращений.

Возьмём для примера юридическую компанию. Они не готовы работать с любыми обращениями. Их совершенно не интересуют клиенты, которым нужен развод, у которых уголовные дела и пенсионеры с запросом по пенсии. А хотят они привлечь и готовы платить за корпоративных клиентов, которые дают представительство в арбитражном суде или приходят на абонентское юридическое обслуживание. Нужна валидация лидов по этому критерию — хороший или плохой. Вторая проблема с качеством обращений — много спама.

Каждому обращению проставили статус «наш или не наш профиль». Зелёным цветом выделены те клиенты, кому реально можно что-то продать.

Сопоставляем статус клиента и источник обращения. Поскольку у нас есть трекинг всех источников обращений, мы можем перенастроить кампанию и отключить каналы, которые дают нам плохое качество обращений, и масштабировать каналы, которые дают хорошее качество обращений. Если пользоваться просто «Яндекс.Метрикой», разметить все utm-метками и настроить цели, то можно будет увидеть, что 70 посетителей отправили форму «получить консультацию». Сколько из этих 70 разводов, уголовных дел, а сколько нужных нам корпоративных клиентов, мы понятия не имеем.

Нашли площадки в рекламной сети «Яндекса», которые дают нам спам-звонки. Это были справочники, с которых чаще всего звонили с разного рода предложениями. Проработали запросы и добавили минус-слова. Когда ты видишь запрос и можешь сопоставить его с качеством клиента, ты понимаешь, какие запросы дают хороших нужных клиентов, а которые приносят мусорный трафик. Если раньше со статусом новый клиент было меньше четверти обращений, то после перенастройки больше половины. Полностью от спама не избавились, но существенно снизили его долю.

Шаг 5. Работаем с красной зоной. Сразу отключать канал, который попал в красную зону, не нужно. Пытаемся его перенастроить. Если это радио, можно поменять радиостанцию, аудиторию формат, например, с ролика уйти в спонсорство или интервью. В «Яндекс.Директ» множество возможностей перенастроить канал. Есть каналы менее гибкие, например, платный кабинет на «Авито» или «Дубльгис». И если мы видим, что такой канал даёт обращения по слишком высокой стоимости, то есть смысл не настраиваемые каналы просто отключать.

Собираем информацию в течение месяца, если лучше не стало, снова играем с настройками. Если зелёных каналов стало больше, пытаемся выжать максимум из эффективных каналов.

Шаг 6. Перенастраиваем каналы.

Тут перечислены все кампании в «Яндекс.Директе». Настройка аналитики, оптимизация кампании на основе данных — это всегда процесс разложения общего на частное. Берём канал трафика и пытаемся его раздробить на несколько составляющих, чтобы понять, что внутри него работает хорошо, а что работает плохо. Мы знаем общую конверсию и общую стоимость лида. Но есть кампании, которые дают конверсию чуть больше процента, а есть такие, которые дают почти 8%.

О чём нам говорит высокий CTR, в каком случае есть смысл его учитывать? Когда мы сравниваем между собой принципиально разные каналы (таргетированная реклама и поиск в «Яндекс»), нет никакого смысла сравнивать их по CTR. А вот когда аудитория в одном канале, но мы показываем ей разный креатив, можно понять, на что аудитория среагировала лучше.

Сравнение конверсии и цены обращения тоже может о многом рассказать. Обратите внимание на строку «Ипотека поиск». Конверсия 6,5%, а стоимость лида — 777 руб. А мы определили, что у нас предельная стоимость 400 рублей. Получается, что это слишком высокая цена. Аудитория реагирует и конвертируется хорошо, но мы покупаем её слишком дорого. Начинаем менять фразы внутри этой кампании, уходя с самых дорогих, пробуем менять тексты объявлений, пытаемся снизить ставки. Можно поменять геолокацию и ограничить время показа.

Для юридической компании удалось снизить стоимость обращения, перенастроив время показа рекламы. Бюджет на «Яндекс.Директ» 35 тысяч рублей в месяц давал 19 обращений, каждое из которых стоило 1842 рубля. Строим график по времени обращений, в которое происходила конверсия, и количеству конверсий.

Видно, что есть определённые часы, в которые конверсия была максимальна. Такие закономерности есть у любого бизнеса, это эффект «подъехала электричка». Именно в эти часы нужно быть на самых заметных позициях, собирать максимум аудитории, выкупать максимум трафика. В другие часы, менее конверсионные, уходим с самых заметных позиций. Если бюджет ограничен и есть задача оптимизировать его, пытаемся лавировать между ставками. Потому что платите вы за всё время, и клики происходят равномерно, но не в такие пиковые часы аудитория скликивает бюджет, переходит на сайт, а конвертируется уже не так хорошо. Выставляем временной таргетинг и управляем ставками с его учётом, и получаем снижение цены за лид в 3,1 раза.

Перенастраиваем таргетированную рекламу

У нас всегда есть гипотезы по выбору целевой аудитории. Например, аудитория 1 — база сообщества нашего конкурента. Аудитория 2 — ретаргетинг с нашего сайта, аудитория 3 — аудитория с такими социально-демографическими характеристиками, которая будет хорошо конвертироваться. Нам нужно эту гипотезу проверить. Помимо ЦА у нас есть определённые креативы, которые тоже нужно тестировать. И определённое сочетание креатива и ЦА даёт нам самый лучший эффект, самый высокий CTR, самую высокую конверсию, самую низкую цену за клик. И нужно это сочетание искать.

Бывает, что мальчики реагируют на публикацию лучше девочек, или взрослые мужчины реагируют лучше подростков, — на конверсию влияют разные особенности аудитории. Иногда нет смысла привлекать аудиторию из Москвы, в то время как из всех остальных городов — выгодно.

Каждую рекламную кампанию в каждом канале раскладываем по всем параметрам.

Общий алгоритм всегда один

  1. Размечаем весь трафик
  2. Считаем все целевые действия
  3. Строим единую таблицу с конверсией по каналам
  4. Раскрашиваем каналы зелёным и красным
  5. Перенастраиваем
  6. Собираем статистику, смотрим, стало ли лучше
  7. Проходим цикл сначала и так до бесконечности

Задача минимум — отсечь то, что бюджет тратит, а доход не приносит. Задача максимум — выжать работающий канал по полной. В итоге мы получаем снижение цены лида, повышение количества лидов и их качества.

На что стоит обратить внимание при перенастройке и отключении каналов

Каких-то резких движений после месяца теста делать не стоит. Если канал даёт слишком высокую стоимость обращения, нужно посмотреть общую конверсию канала, если конверсия высокая, то смотрим, какая у нас цена за клик. И дальше смотрим, как мы можем снизить эту цену за клик. Стоит учитывать сезонность. Например, сейчас праздники и о правильном питании никто не думает, но начнут о нём активно думать через месяц.

Высокая стоимость обращения по какому-то каналу может быть из-за плохой посадочной страницы. Если разные каналы имеют слишком разные стоимости обращения, анализируем страницы, на которые они ведут. Возможно, на одной из них нет нужной информации, цены или контента, который продавал бы и стимулировал конверсию.

Стоит помнить и про атрибуцию конверсии. Например, в конверсии участвовало три канала, кому отдать конверсию? В Google Analytics есть очень богатый выбор моделей атрибуции, можно выбрать готовую или настроить свою. Подумайте, в вашем случае это действительно имеет значение или нет. Проверить это просто, нужно зайти в Google Analytics и посмотреть отчёт, который показывает время до конверсии. Если время до конверсии 0, то конверсия происходит в тот же день, когда посетитель пришёл на сайт. Если на вашем рынке долгая сложная модель принятия решения и статистика тоже говорит о том, что посетители часто соприкасаются с вашим сайтом до совершения конверсии, то эта настройка необходима.

Например, вы хотите отключить рекламную кампанию во «ВКонтакте», потому что она показывает неприемлимо высокую стоимость лида. Google Analytics интегрируется с сервисом Callibri, и вы будете видеть все конверсии, которые совершены через сервис.

Цифры 2,10 (1,41%) говорят о том, что данный канал участвовал всего в 1,4% конверсии, то есть мы его отключим и ничего не поменяется. Если оказывается, что канал, который мы хотим отключить, находится на первом месте и приносит нам основное количество конверсий, участвует в большинстве цепочек конверсий, то делаем вывод, что этот канал отключать не нужно.

Заключение

Аналитика — важный этап в проведении рекламных кампаний, который помогает получать максимум отдачи от имеющихся бюджетов. Не игнорируйте аналитику.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.

Телеграм Коссы — здесь самый быстрый диджитал и самые честные обсуждения: @cossaru

📬 Письма Коссы — рассылка о маркетинге и бизнесе в интернете. Раз в неделю, без инфошума: cossa.pulse.is

✉️✨
Письма Коссы — лаконичная рассылка для тех, кто ценит своё время: cossa.pulse.is


Вход на cossa.ru

Уже есть аккаунт?
Авторизуйся через VK:
Vkontakte
Не забудьте написать email на странице своего профиля для управления рассылкой