Reedexhibitions
В этом разделе материалы размещаются пользователями сайта и публикуются после одобрения модератором. Редакция не несет ответственности за орфографические и другие ошибки, хотя и старается исправлять их по мере возможности.
Добавить свою заметку вы можете на этой странице.
12 сентября 2012, 13:42
26071
7

Как оценить эффективность рекламы?

Как оценивать эффективность рекламы, если ваш сайт — не более чем визитка вашей кампании и на нем ничего нельзя заказать или оставить заявку?

Я знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую. Беда в том, что я не знаю, какая именно половина. 

Джон Ванамейкер, 
создатель первой в мире сети универмагов.

Почти 175 лет прошло со дня рождения знаменитого американского коммерсанта, основателя первой в мире сети универмагов (Wanamaker's), которой ввел в своих магазинах понятие фиксированных цен, тем самым запретив продавцам торговаться с покупателями. Кроме этого, Джон Ванамейкер стал первым современным рекламодателем, выкупив колонки в газетах для рекламы своих магазинов, за что не зря впоследствии его стали называть отцом современной рекламы. Его цитата про «рекламный бюджет» как нельзя лучше отражает то, что уже в наше время происходит на рекламном рынке.

Безусловно, появление интернета сократило выкидывание рекламных денег на ветер: аналитики, маркетологи и даже рекламисты почти научились рассчитывать отдачу от вложений в рекламные кампании в интернете (ROI) и оценивать эффективность интернет-маркетинга. Активно используются системы статистики, вроде Google Analytics и Яндекс.Метрики, составляются системы ключевых показателей эффективности (KPI) сайтов и рекламных кампаний, рассчитываются такие показатели, как стоимость за лид (CPL), стоимость за заказ (CPO) и другие. Но как оценивать эффективность рекламы, если ваш сайт не более чем визитка вашей кампании и на нем ничего нельзя заказать или оставить заявку? Что делать, если помимо рекламных кампаний в интернете, вы еще размещаетесь в 3 журналах и даете рекламу на 2-х радиостанциях? Что делать, если основная цель вашей рекламы в интернете (и любой другой) это не посещения сайта вашей компании, а посещения вашего универмага в центре города? Как в этом случае не выкинуть половину вашего рекламного бюджета в корзину рекламных агентств и площадок? Далее, не вдаваясь в технические детали, я приведу вам пример того, как можно получить ответы на все эти вопросы.

Как стать мастером сквозной аналитики?

Сквозная аналитика — главная магия интернет-маркетинга и самый мощный инструмент развития продаж без роста бюджета. Внедрив её, вы сразу поймёте, где клиенты теряются и что в вашем маркетинге надо улучшить.

Хотите освоить эту магию? Вот учебный курс где детально объясняют, как всё работает, как внедрять и как использовать на практике.

Спешите узнать подробности, регистрация скоро закроется!

Реклама

Жаль, что знаменитый Джон Ванамейкер не имеет возможности прочитать эту статью и узнать-таки, какую именно половину своего рекламного бюджета он тратил впустую, однако, давайте отдадим ему должное и представим себя владельцем универмага. Ваша основная задача увеличить посещаемость вашего торгового центра за счет рекламы, чтобы потом обоснованно увеличить арендную ставку в вашем универмаге и получать больше денег с арендаторов. 

Вы уже испробовали различные каналы привлечения посетителей в этом году, в том числе и интернет-рекламу, и теперь размышляете над оптимальным набором каналов медиамикса и распределением рекламного бюджета на будущий год. В прошлом году в интернете вы размещали баннеры на тематических ресурсах, писали и рассылали статьи в различные интернет-издания, нанимали SMM-агентства для проведения специальных проектов. Кроме этого, вы выкупали рекламные блоки в нескольких популярных печатных изданиях, а один раз даже разместили рекламный ролик на радио. Несколько раз в течение года вы проводили распродажи и BTL-акции внутри вашего универмага.

Сейчас перед вами лежит толстая кипа бумаг с годовыми данными о посещаемости и продажах вашего универмага, стоимостью, временем и площадками размещения вашей рекламы (интернет, газета, радио, BTL), из которых вам предстоит сделать непростой вывод об эффективности каждого канала, и составить оптимальный медиаплан на будущий год. Вы знаете, что каждая рекламная активность в этом году в той или иной степени повлияла на посещаемость вашего универмага, вопрос только какая и в какой степени. Кроме этого, вы помните о таких факторах, как сезонность и выходные и праздники. 

Визуально это выглядит так:

image

По сути дела, у вас есть некоторое количество факторов, влияющих на зависимую переменную, то есть посещения универмага. Напомню задачу определить степень влияния каждого фактора на посещения универмага. Давайте представим себе упрощенную модель реального мира, в котором на посещения вашего универмага влияет только стоимость размещения рекламы в одном единственном журнале. То есть увеличение числа посетителей вашего универмага прямо пропорционально стоимости размещения рекламы и при этом каждый выпуск журнала читает одно и то же число читателей. Тогда зависимость посещений вашего универмага от стоимости размещения рекламы в прессе можно представить в виде обычной линейной функции:

Y=aX+b

Y –посещения вашего универмага;
X – стоимость рекламы в прессе;
b – некоторый постоянный уровень посещения вашего универмага (который сохранялся бы и при полном отсутствии рекламы); 
a – коэффициент, показывающий отношение между посещениями и стоимостью рекламы.

Вы 2 раза разместились в журнале, при этом в первый раз вы купили рекламный блок за 5 рублей и получили 10 посетителей, а во второй раз вложили в рекламу 30 рублей и получили 100 посетителей. 

Для наглядности, расположим эти точки на плоскости:

image

Имея исторические данные за 2 размещения рекламы, вы без труда смогли решить систему линейных уравнений с двумя неизвестными и определить коэффициенты «a» и «b». Зная коэффициент «а» и постоянный уровень посещаемости вашего универмага «b», вам бы не составило труда узнать, какое количество посетителей пришло бы в ваш торговый центр, если бы вы вложили в рекламу N рублей. Разделив N рублей на количество посещений торгового центра, вы бы узнали стоимость одного посетителя с учетом вложений в рекламу в прессе.

Теперь немного усложним ситуацию и представим, что каждый выпуск журнала читает разное число читателей. 
Вы вполне удовлетворены соотношением затрат на рекламу и количеством новых посетителей вашего универмага и размещаете свою рекламу еще в 2 номерах.


Стоимость размещения, руб. Количество посещений универмага, человек
5 10
30 100
20 70
30 80

Для наглядности, расположим эти точки на плоскости:

Из курса школьной математики, вы должны помнить аксиому о том, что прямую можно провести через любые две точки. Из графика выше невооруженным глазом видно, что провести прямую через 4 точки вам не удастся, а значит, не удастся однозначно определить коэффициенты «а» и «b» Вашего линейного уравнения. Это в свою очередь значит, вы не сможете однозначно сказать, какое количество посещений вы получите, если вложитесь в рекламу в следующий раз.

Вернемся к реальному миру. Помимо большого числа размещений по каждому рекламному каналу, у вас еще есть множество факторов, влияющих на единственную зависимую переменную посещения вашего торгового центра. В реальном мире визуально уравнение выглядит так:

image

Задача при этом не меняется мы должны понять, как каждый из факторов влияет на посещения универмага. В упрощенном примере с линейной функцией мы уже выяснили, что степень влияния фактора на посещения универмага определяет коэффициент «a» при переменной X. В уравнении, приведенном выше, переменных и коэффициентов может быть гораздо больше и исторические данные тут не помогут определить коэффициенты B1, B2, B3...Bn.

На помощь приходит методология, которая применяется в нашей компании, основанная на эконометрическом анализе исторических данных. Эта методология позволяет на основе исторических значений и анализе колебаний в данных (отклонений от нормального значения) построить математическую модель и определить каждый их коэффициентов B1, B2, B3...Bn. Что, как мы помним, определяет степень влияния каждого фактора на зависимую переменную, в нашем случае посещения универмага. В основе методологии лежит регрессионный анализ.

Методология универсальна: имея исторические данные за значимый период времени (например, год или два в зависимости от объема маркетинговых активностей) о размещениях рекламы (тип, стоимость, объем, показы, охват и другие), можно определить степень влияния каждого рекламного канала на важные бизнес-метрики (в том числе продажи). 

Зная коэффициент влияния каждого фактора на KPI, вы сможете оптимизировать медиаплан (ROI каждого канала, бюджет каждого канала), и определить оптимальный маркетинговый микс на будущее.

Приведу пример того, как математическое моделирование позволяет оптимизировать медиаплан и наконец-таки понять, какая именно половина вашего рекламного бюджета тратится впустую.

Первое, что определяется в процессе моделирования это значимость построенной модели. Так как мы моделируем некоторую функцию на основе исторических данных, появляется возможность сравнить построенную модель с реальными данными. Выглядит это так:

image

Где R2 определяет значимость модели. Цифра в 86% говорит о том, что мы на 86% уверены в том, что построенная модель не является случайным результатом.

Далее мы определяем степень влияния каждого фактора на KPI, а также переменную «a» базовый уровень моделируемого показателя, который сохранялся бы при полном отсутствии рекламы (напоминаю, что в рассматриваемом варианте использования моделирования показатель это посещения универмага):

image

Как мы видим из рисунка выше, некоторые факторы (светло-зеленый цвет) отрицательно влияли на посещения универмага. Не трудно догадаться, что это фактор сезонности.

Также мы имеем возможность декомпозировать полученный график, и детально рассмотреть влияние каждого фактора на посещения универмага, например, влияние различных промо-активностей внутри универмага на его посещаемость:

image

Из рисунка выше видно, что Промо-Акция 7 (выделена розовым цветом) оказала наибольшее положительное воздействие на посещаемость.

Зная затраты на размещение рекламы по каждому каналу, а также влияние каждого канала на KPI, мы можем посчитать приблизительную стоимость одного пункта KPI (в нашем случае одного посетителя) по каждому каналу, а также оптимизировать медиаплан:

image

Подведем итоги: методология позволяет на основе исторических данных о размещении рекламы моделировать и прогнозировать влияние тех же или схожих рекламных и маркетинговых каналов, а также независимых факторов, вроде сезонности, на KPI бизнеса. В данной статье был рассмотрен пример использования методологии для оценки степени влияния всех возможных факторов на посещения торгового центра. В результате моделирования, за счет оптимизации медиаплана, средняя стоимость посетителя торгового центра сократилась на 18%, что при рекламном бюджете в 5 миллионов рублей дает экономию в 900 тысяч рублей.


Автор: Александр Кузьмин, коммерческий директор WebProfiters

✉️ Самое интересное шлём по почте, не чаще двух раз в неделю.

Не пропустите!

4929
«Продактами не рождаются», — Анна Булдакова о шагах в профессию продакт-менеджера
Приходите на премьерную выставку-фестиваль коммерческого креатива PSI Russia!
7112
Примеры интересных digital-кампаний в Viber, WhatsApp и Telegram
5629
Контент-креаторы — новая профессия в SMM
8347
Внимание, ваш сайт устарел: 5 вещей, от которых пора избавиться
6412
«Когда тебе приходит сотое за час письмо с заголовком „Ты что, дебил?“, начинаешь постигать дзен». И...
3934
Работодателям. Ошибки в подборе сотрудников
3632
Digital-стратегия и Customer Journey: зачем и как мы объединяем эти понятия
4947
Почему стоит работать с микроблогерами, а не миллионниками
4761
Как искать девушку, если ты маркетолог. Полтора года спустя
4314
Ад и рай дизайнера-интроверта. Как жить в мире экстравертов
4056
4 тренда, которые формируют маркетинг будущего: ключевые тезисы с конференции ENGAGE IAB UK

Комментарии:

у вас блог не работает
Ответить
- 0 +
Web Profiters #
12.09.2012 14:11
блог работает) ссылка была неправильная, исправил.
Спасибо!
Ответить
- +1 +
это теория. на практике регрессия с кучей НП показывает либо очевидность типа "размещение на телеке работает круче, чем повышение зп уборщицам", либо просто полную херню.
Жизнь - сложная штука. все связано со всем и следствие влияет на причину
например:
НП - независимая переменная
НП1 = вложения в телек, НП2 = бонусы сейлзам
ЗП - зависимая, например ЗП = продажи
вот мы пытаемся понять, что влияет больше на ЗП - НП1 или НП2
и нихуя не можем, потому что в ходе нашей кампании мы одновременно повышаем и НП1, и НП2
вот если бы мы их меняли независимо - был бы призрачный шанс,а так -  хуй

резюме: в теории красиво, на практике - хуй, аффтар просто набрал себе репутации статьёй, ничего нового не сказал, и эффективность рекламы как не могли оценить, так и сейчас не могут, и после статьи тоже не смогут
Ответить
- 0 +
Max Efanov #
17.03.2013 21:15
Точно. Сложнее - не значит правильней.
Иногда работают совершенно простые решения.
Рекомендую ознакомиться со следующей статейкой об эффективности рекламы - http://nanoats.ru/reklama.jsp
Ответить
- +1 +
Web Profiters #
12.09.2012 15:08
Игорь, мы не спорим, данный метод применим не везде. И иногда получается, что многомиллионные затраты на один рекламный канал работают хуже, чем небольшие затраты на другой - это жизнь, исследовать которую помогает математика и статистика. Для того, чтобы снизить вероятность ошибки в этой математике любая построенная модель имеет 3 степени проверки:
1. Она должна быть статистически значима: коэффициент детерминации должен быть больше 65%
2. Она не должна противоречить здравому смыслу
3. Она должны давать разумный и точный краткосрочный прогноз
Ответить
я правильно всосал, что описанное и вот это http://www.slideshare.net/duckofdoom/sony-australia-understanding-complete-marketing-roi или это http://www.slideshare.net/duckofdoom/case-study-for-measuring одна и та же херня?
Ответить
- 0 +
Web Profiters #
12.09.2012 16:53
Да, все верно, в этих кейсах тоже используется мат.моделирование.
Ответить
Ответить?
Реклама

Чем живёт digital.
Главное — в рассылке:




Вход на cossa.ru

Уже есть аккаунт?
Выбирай любой вариант входа:
Facebook Twitter Vkontakte

Используйте свой аккаунт в социальной сети Facebook или Twitter, чтобы пользоваться сайтом

Не забудьте написать email на странице своего профиля для управления рассылкой