Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury
Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

Всё, что необходимо для корректного планирования девелоперов и не только.

Татьяна Правалова
Media Group Head
Fury.ltd
6253

Предпланирование

Рекламный рынок быстро развивается. Много кейсов, фичей и просто лайфхаков, как облегчить жизнь таргетологам, контекстникам, даже аккаунтам, но очень мало полезного можно увидеть про медиапланирование. О том, как должен строиться медиаплан, как планировать реальные цифры (чтобы после согласования у сотрудников не шевелились волосы на голове и как это выполнять), что влияет на показатели и как важно выходить за рамки привычного подхода — вы узнаете в этой статье.

От того, насколько качественный медиаплан был составлен, зависит дальнейшая судьба вас как специалиста, команды исполнителей и даже агентства в целом. Как составить максимально прозрачный, понятный и реалистичный МП — разберём на примере одного из наших клиентов в сегменте недвижимости.

1. Охват

Перед началом сбора медиаплана мы рассчитываем необходимый объём охвата для выполнения медийной задачи. Это поможет нам определить объём закупаемых показов и трафика, необходимого для максимального покрытия нашей ЦА.

Делать это лучше через TNS Atelier. В нём мы можем задать необходимую частоту, географию, пол, возраст, период и формат: баннеры или OLV. В выгрузке получаем таблицу с показателями охвата и трафика, которых можно достичь, исходя из нашего бюджета за заданный период. Самое важное в этом отчёте, что мы имеем возможность посмотреть, в какой момент будет охвачена подавляющая часть ЦА, то есть дальнейшее размещение будет медленнее привлекать новую аудиторию.

Подход сетевого подрядчика для задачи по охвату. Что не всегда верно для сферы недвижимости. Три глобальные причины задуматься: TNS измеряет далеко не все сайты, особенно это касается нишевых (в том числе сайтов по недвижимости, которые составляют ощутимую долю плана), планирование в недвижимости идёт от перфоманс-задач (звонки/заявки) априори, а не от охвата. OLV и баннеры не единственные форматы размещения, которые необходимы недвижимости (ТГБ, нативная реклама, карточки объектов остаются за гранью этого прогноза).

Ирина Спиридонова
Digital Group Head в Media Instinct Group
С одной стороны — да, согласна. Но первостепенная задача клиента — это интенсивный рост знания бренда. Формирование положительного имиджа среди конкурентов. И чтобы не тратить бюджет впустую — мы прогнозируем эффективность имиджевых каналов и проверяем на аффинитивность.

Татьяна Правалова
Fury

Мы строим линию тренда, которая показывает накопление показов относительно бюджета и видим, что для баннеров охват начинает стремительно замедляться после 14 миллионов. Следовательно, больше данного объёма закупать неэффективно.

Таблица 1. Накопление охвата

То же самое проделываем и с OLV.

2. Эффективная частота контакта

Определяем эффективную частоту контакта по матрице Остроу. Таблицу с матрицей можно найти в интернете, вам остаётся только расставить «бегунки» показателей.

Если есть накопленная статистика по прошлым размещениям, то стоит сверить полученный результат с GA — понять период и частоту контакта до конверсии, эта статистика реальная, а не теоретическая.

Ирина Спиридонова
Digital Group Head в Media Instinct Group
К сожалению, похожего класса ЖК ранее не было. Это задача была под новый бриф клиента, мы подошли к обоснованию частоты с профессиональной точки прогнозирования.

Татьяна Правалова
Fury

Показатель частоты зависит от креатива, ситуации на рынке в сегменте и медиапотребления.

Таблица 2. Матрица Остроу

Мы получили следующий показатель частоты:

Базовая частота — 3.
Балл — 0,8.
Итоговая эффективная частота — 3,8 (округляем до 4).

Эту частоту мы будем использовать в наших имиджевых рекламных кампаниях.

3. Архитектура кампаний

Всего существует 3 варианта архитектуры кампаний:

  • Нисходящая — охватываем максимум аудитории на старте, постепенно снижая, удерживая частоту.
  • Постоянная — весь период РК стараемся держать определенную частоту контакта и объем охватываемой аудитории.
  • Восходящая — охватываем минимум аудитории на старте, постепенно ее увеличивая и удерживая частоту.
Спорно, все подходы для данного сегмента к третьему месяцу размещения сводятся к воронке от знания до конверсии.

Ирина Спиридонова
Digital Group Head в Media Instinct Group
Архитектура кампаний необходима для охватных кампаний, так как у ЖК первичная задача — это охват и знание, то мы выбираем архитектуру исходя из целесообразности бюджета.

Татьяна Правалова
Fury

Нам подходит вариант с восходящей архитектурой, так как на ней мы сможем удерживать необходимую для нас частоту. На нисходящей довольно сложно удержать низкую частоту из-за слишком широкого охвата. Постоянную лучше использовать на коротких периодах размещения.

Таблица 3. Восходящая архитектура кампании

4. Объём ключевых слов для реализации ДДУ

Используем выгрузку из закрытых источников TNS по количеству ДДУ в разрезе застройщиков, класса жилья и периода, чтобы понять, какой объём брендовых ключевых запросов необходим для реализации квартир клиента. Это закрытая информация, так что скриншот «в уме».

Далее делаем выгрузку по брендовым запросам нашего бренда и брендов ключевых конкурентов в WordStat за последний год. Значения, полученные по конкурентам из TNS по ДДУ, мы собираем в таблицу. Полученные значения из WS накладываем на график сделок по каждому из конкурентов.

Если сезонность брендовых запросов бьётся с реализацией квартир по месяцам, значит зависимость есть и мы можем опираться на эти данные.

Нам нужно посчитать количество брендовых запросов, необходимых для реализации 1 сделки. Формула выглядит так:

Исходя от полученного количества, планируем объёмы имиджевых медийных кампаний, которые помогут усилить бренд и объёмы контекстной рекламы для отработки поискового спроса.

5. Общерыночная динамика

Важнейший фактор планирования — учёт общей динамики рынка. Наш клиент застройщик, а на рынке недвижимости сейчас есть весьма серьёзные колебания. Как мы знаем, летом в силу вступает новый закон о ДДУ, который подразумевает эскроу-счета.

Застройщики смогут получить деньги дольщиков только после сдачи дома, что существенно усложняет процесс. Также учитываем повышение НДС. Скорее всего, стоимость за квадратный метр увеличится, а покупательская возможность снизится. Сейчас до вступления в силу закона потенциальные покупатели по возможности пытаются приобрести жилье, ориентировочно после мая прогнозируем спад.

Рыночный коэффициент будет влиять на конверсию в сделку.

Для каждого МП и клиента будет своя динамика коэффициентов, зависит она от набора площадок и работы пленнинговой и баинговой команды (не секрет, что за счёт программатика, договоренностей и бонусов часто повышение цены получается сократить). Как усреднённый результат можно взять значения одного из крупных игроков, например, Mail.ru.

Ирина Спиридонова
Digital Group Head в Media Instinct Group
Безусловно, это не шаблонные показатели. Для каждого из клиентов они будут индивидуальными. Именно эти коэффициенты отражают рыночную ситуацию, спрос на продвигаемый товар. Прайсы площадок тут не играют никакой роли.

Татьяна Правалова
Fury
Таблица 4. Распределение рыночного коэффициента по месяцам

Итак, мы определили необходимый объём поискового спроса, частоту контакта, архитектуру кампании и спрогнозировали, как в течении года будет меняться рынок. Кроме того, рассчитали объём показов для покрытия ЦА.

Далее поговорим о том, как эти показатели раскладываются на рекламные каналы.

Планирование каналов

Ниже мы рассмотрим все коэффициенты, которые прямо или косвенно влияют на прогнозные показатели:

1. Сезонность спроса

Этот коэффициент влияет на получаемый трафик с контекста, таргетированной рекламы и RTB.

Сезонный коэффициент для недвижимости рассчитываем через WordStat. Также рекомендуем не забывать про Google Trends. Для более точного определения сезонности необходимо посмотреть статистику по нескольким категориям запросов:

  • общие по классу ЖК;
  • конкурентные;
  • географические: метро, район, улица;
  • категорийные: по количеству комнат.

В истории запросов WordStat вбиваем общее ключевое слово, которое непосредственно связано с нашим продвигаемым продуктом:

Таблица 5. История показов ключевых запросов в WordStat

Аналогично делаем с остальными категориями ключевых запросов.

По динамике запросов за два года видно, что ярко выраженная сезонность отсутствует, но присутствует и динамика рынка в целом. Спрос зимой 2018 года связан с инфоповодом о предстоящем законе ДДУ. Чтобы убедиться, что тренд рынка в сегменте недвижимости действительно присутствует, мы дополнительно проверяем эту гипотезу, анализируя статистику по сделкам в нескольких открытых источниках: Rosreestr, Rbc.realty, IRN.

Анализируем объёмы медиаинвестиций конкурентных девелоперов через закрытый источник Mediascope — это необходимо для оценки активности конкурентов, их стратегии и рассплитовки нашего бюджета.

О работе с инвестициями конкурентов поговорим в отдельной статье.

Для примера я выгрузила статистику зарегистрированных ДДУ из Rosreestr.

Накладываем график по месяцам:

Видим, что рост сделок действительно присутствует, выделяем коэффициент для каждого месяца:

Важно отметить, что сезонность сделок будет от отличаться от поискового спроса. Для нас главное убедиться, что тренд в данной категории присутствует.

Далее разбираем показатели, которые были собраны в WordStat.

Нам нужны цифры из столбиков «Абсолютное» ключевых запросов за последние 2 года, суммируем их по месяцам, затем высчитываем среднее значение каждого года и указываем единицу коэффициента.

Считаем по формуле:

После того как мы протянули формулу и посчитали каждый месяц за 2 года, нам необходимо выявить средний коэффициент по каждому месяцу.

Получившиеся коэффициенты можно переносить в столбик с сезонностью.

Должно выглядеть так:

Таблица 7. Расчёт сезонности спроса по каждому месяцу

2. Сезонность СРС

Коэффициент влияет на цену клика и CPM с контекста, таргетированной рекламы, RTB.

Сезонность спроса влияет на конкуренцию и на аукцион. Чтобы в пиковый период не сидеть в гарантии по конверсионным ключевым запросам из-за низких ставок, мы закладываем сезонность CPC.

Для расчёта есть несколько вариантов:

1. Вы вели ранее рекламные кампании ЖК аналогичного класса. Соответственно, имеете накопленную статистику в кабинетах и можете смотреть, как менялась динамика СРС на поиске и сетях в разные периоды.

Для примера берём статистику по СРС за 2018 год по месяцам по запросам на поиске, так же нужно делать и с сетями:

Таблица 8. Анализ статистики прошедшей РК

Затем высчитываем среднее значение с поиска и сетей и получившееся значение переносим в столбик сезонности СРС.

2. Если ранее вы не сталкивались с застройщиком такого класса, то можно рассчитывать напрямую от сезонности спроса, разница в значениях будет колебаться в районе 5–7%. Перед началом и во время сезона ставки необходимо повышать, во время спада, соответственно, снижаемся, но не сильно, чтобы продолжать присутствовать в спецразмещении, так как ваши непосредственные конкуренты могут придерживаться стратегии вывода бренда в отсутствии сезонного спроса.

Получившиеся значения переносим в столбик с сезонностью СРС.

Таблица 9. Сезонность СРС

3. Оптимизация

Коэффициент влияет на стоимость СРA и CPO с контекста, таргетированной рекламы, RTB.

Любая рекламная кампания подразумевает её улучшение и доведение до ума. Каждый месяц мы должны закладывать показатель оптимизации по стоимости конверсии. Если кампания объёмная, с большим количеством подготовительных работ, то первый месяц показатель скорее всего будет стремиться к 1, а уже дальше полным ходом начинаются тестирования, А/В-тесты, доработки и так далее, из чего складывается коэффициент оптимизации.

В конце весны мы планируем выкатить для клиента новый конверсионный сайт, поэтому закладываем резкое увеличение в столбик с оптимизацией на май.

Рекомендую не ставить оптимизационный коэффициент слишком самонадеянно, на этапе планирования лучше не замахиваться больше чем на 1,25.

Таблица 10. Прогноз коэффициента оптимизации

4. Влияние ORM

Коэффициент влияет на стоимость сделки со всех источников трафика.

В медиаплане мы планировали репутационный менеджмент для наращивания позитивного знания об объекте и вырастить доверие. Перед тем как совершить сделку, почти любой пользователь заранее пытается удостовериться, что застройщик надёжный.

Если у застройщика сложилась негативная репутация и на сайтах-отзовиках есть злобные отзывы, то данный инструмент просто необходимо включать в стратегию рекламной кампании.

У нашего ЖК внедрение системы ORM планируется с первого месяца для оперативной реакции на отзывы недовольных клиентов и нивелирования негатива в информационном поле, также необходимо будет транслировать сообщение о выдаче ключей для повышения доверия к объекту.

Таблица 11. Прогноз коэффициента ORM

5. Offline flowchart

Коэффициент влияет на брендовый трафик с контекстной рекламы.

У клиента будет offline-активность? Отлично, значит поисковый спрос по бренду будет выше. Просим у клиента flowchart и исходя из объёмов и периодов делаем сезонник.

У нас будет большая ТВ-компания на Москву в апреле, октябре и ноябре. В январе публикации в аффинитивных изданиях. Всё лето реклама на радио.

После проведения ТВ-кампаний наблюдается ещё небольшое эхо брендового трафика, учитываем.

Таблица 12. Прогноз offline-активности

6. Влияние охвата на контекст

Коэффициент влияет на трафик с контекстной рекламы.

Наш клиент на рынке новый и ещё не имеет сформированного знания, растим его за счёт больших объёмов медийных размещений. В зависимости от того, какой сплит медиакампаний по месяцам, расставляем экстремумы. У нас самые большие объёмы получились на старте РК и осенью.

Таблица 13. Прогноз влияния охвата на контекст

В итоге у нас получилась тщательная проработанная таблица с учётом коэффициентов в течении года. Можно сводить объёмы в единый медиаплан.

Очень рад, что такие статьи стали появляться в рунете. Сейчас на каждой конференции рассказывают, что такое «Сквозная аналитика», и все пытаются оцифровать свои результаты и подвести всё под один знаменатель, чтобы потом оптимизировать свои размещения и гордо показывать руководителям и партнёрам результаты в цифрах. С другой стороны, планирование агентства, которому необходимо предугадать результаты размещений, а самое главное — доказать клиенту, что их прогноз реален и основывается на цифрах, а не на опыте коллег. Мне, например, очень помогли бы подобные цифры в доказательство разных гипотез, которые мы используем в работе. В моём элитном сегменте не всегда работает та самая сквозная аналитика из-за маленького количества сделок, поэтому приходится кровью и потом расписываться под планами. К сожалению, в статье не хватает того, что называется Brandformance, и анализа самого продукта в локации и его конкурентов.

По моему опыту, крайне важным является не только стадия завершения проекта конкурентов, но и комплексная аналитика по рекламным инвестициям конкурентов за прошлый период.

Также важно понимать планы застройщика и участвовать в планировании финансовой модели, не раз сталкивался с ситуацией, когда проект из-за излишних инвестиций начинает опережать планы продаж, а также из-за неграмотного запуска проекта приходится перекладывать дополнительный бюджет на «перезапуск» после неудачного старта. В любом случае, не раз отмечал, очень грамотный подход агентства Fury к проектам разного сорта, начиная от презентаций и банальных вещей до комплексного планирования проекта на дистанции с интересными ноу-хау. Ребятам удачи!

Антон Пяткин
Руководитель отдела цифрового маркетинга Capital Group