Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый
Шрифт:
Табл. 7.4. Реальная история перемещений пользователя, желающего купить «горящий тур»
Источник: Media Contacts
Media Contacts разработала собственную уникальную систему для моделирования атрибуции, получившую название Artemis. Ее идея в том, чтобы проанализировать все ключевые слова, их вес в процентном отношении в поиске, связанном с кампанией, и их вклад в итоговую продажу. Словам, которые встречаются чаще (например, из рис. 7.4), присваивается
Что это значит? Основная идея в том, что бюджет на интернет-маркетинг должен пропорционально распределяться по вспомогательным ключевым словам, а не направляться только на последнее брендированное ключевое слово. Анализ потока кликов позволяет точнее определить, какие слова в поиске действительно влияют на конечное действие. В частности, в табл. 7.5Б приведены данные по всем моментам поиска из табл. 7.4 с более тщательной атрибуцией ключевых слов. Их можно объединить по всем поисковым перемещениям, содержащим ключевые слова для определенной кампании, и средней атрибуции, рассчитанной для каждого из них. После этого можно более эффективно распределять свой бюджет на SEM: больше средств направлять на те слова, которые приносят доход, с учетом атрибуции.
Например, Media Contacts провела подобный анализ для крупной туристической компании. Их маркетинговая онлайн-кампания предполагала использование более 500 тысяч ключевых слов, а моделирование атрибуции позволило переместить 50 % бюджетов с последнего клика на наиболее важные из предыдущих этапов поиска. Компания изменила подход и начала тратить больше на покупку небрендированных ключевых слов. Результатом стало 24 %-ное повышение ROA, вызванное более грамотным использованием ключевых слов на первых этапах поиска.
Вопросы поискового маркетинга и моделирования атрибуции могут показаться слишком сложными, но всегда можно начать с простого – у Google, Yahoo! и Microsoft есть бесплатная веб-аналитика. Вы сможете легко выделить компоненты вашей маркетинговой кампании и отслеживать поведение клиентов (что им нравится, на какие ссылки они жмут и т. д.) и собирать данные для следующих этапов.
Табл. 7.5: А – доля доходов от продаж в результате клика в ходе поиска для трех различных кампаний; Б – реальная история для клиента, ищущего «горящий тур», с учетом взвешенной по доходу атрибуции
Источник: Media Contacts
С помощью DoubleClick или другой аналогичной программы вы можете получить данные о поиске и истории кликов для конкретной маркетинговой кампании, а затем рассчитать важные показатели с помощью шаблона, приведенного в табл. 7.1. Поначалу анализ можно проводить в Excel, например создать матрицу 2 x 2 (см. рис. 7.2 и 7.3). Эти цифры позволяют произвести первичную оптимизацию, основанную на CPC, CTR и коэффициенте отклика (CTR x TCR). Оптимизация осуществляется сначала для поисковых машин, так как это гарантирует наилучшую отдачу на клик с определенной ценой, а затем для конкретной кампании в конкретной поисковой системе. И наконец, анализ ROA и чистой прибыли позволяет вам определить размер реальной ценности CPC.
Оптимизировать SEM можно и в Excel, однако опытный специалист предпочтет более быстрые программы. Инструменты вроде Omniture или Covaro могут анализировать крупные массивы данных, создавать карты и автоматически рассчитывать показатели. Они нужны для оптимизации крупных кампаний продолжительностью в несколько
Ограничения методик, показанных на рис. 7.2 и 7.3, состоит в том, что они присваивают основной вес последним поисковым запросам, ведущим к покупке, – и это верно лишь наполовину, так как последние несколько кликов вносят примерно 50 % вклада в реальную покупку. Чтобы получить однозначно верный ответ, необходимо моделирование атрибуции. Пока его невозможно провести с помощью бесплатных инструментов, и вначале вам понадобится помощь со стороны. Не сомневаюсь, что крупные поисковые системы начнут предлагать подобные услуги в недалеком будущем – более того, некоторые агентства уже их предлагают. Моделирование атрибуции переведет поисковый маркетинг на новый уровень: маркетеры будут покупать данные о конкретных пользователях и нацеливать на них рекламу на основе истории их кликов.
За пределами поискового маркетинга: влияние изобразительной рекламы в интернете
До сих пор я говорил только о контекстной рекламе – текстовых фрагментах, отображаемых в результатах поиска по ключевым словам. Согласно данным eMarketer, на нее тратится более 45 % от всего объема инвестиций в онлайн-маркетинг (более 24 миллиардов долларов). А что же можно сказать о других типах рекламы в интернете? Расходы на изобразительную рекламу составляют до 19 % всех маркетинговых расходов на работу в сети (видеореклама и rich media (мультимедийная реклама) составляют 2,5 и 8 % соответственно).
Однако CTR подобной рекламы сравнительно низок {44} . Согласно данным DoubleClick и eMarketer, кликабельность статичных рекламных изображений в последние годы резко снизилась. По данным на 2006 год, средняя величина показателя составляла лишь 0,2 %, а по данным comScore за 2008 год, она снизилась до 0,1 %. Согласно исследованиям DoubleClick, eMarketer, Eyeblaster и IAB, даже rich media не обеспечивает значительно более высоких результатов – по состоянию на 2006 год показатель CTR для нее составлял около 1 %. Из этого можно заключить, что у традиционной изобразительной рекламы в интернете нет будущего; однако на самом деле это совсем не так.
44
Fulgoni G. M., M"orn M. P. How Online Advertising Works: Whither the Click? Empirical Generalizations in Advertising Conference for Industry and Academia, Philadelphia: The Wharton School, 4–5 декабря 2008 года.
Исследовательская организация comScore изучила 139 кампаний в сети, использующих изобразительную рекламу, и пришла к интересным выводам. Компания провела ряд контролируемых экспериментов в области влияния на пользователей изобразительной рекламы, а затем сравнила результаты этой группы с контрольной (не подвергшейся воздействию рекламы). Результаты по первой группе выглядели следующим образом:
• Не менее 46 % прироста количества посещений сайта рекламодателя за 4-недельный период.
• Не менее 38 % прироста доли потребителей, производящих поиск с использованием брендированных рекламодателем слов и выражений.
• Средний 27 %-ный прирост онлайн-продаж, связанный с изобразительной рекламой бренда.
• Вероятность покупки в розничном магазине рекламодателя выросла в среднем на 17 %.
Иными словами, изобразительная реклама, несмотря на незначительные показатели кликабельности, может серьезно влиять на потребителей и в онлайн-среде.
В партнерстве с Yahoo! Media Contacts расширила свою модель атрибуции и включила в нее изобразительную рекламу. Она использует для отслеживания поведения индивидуальных потребителей cookie (обычно за последние 30 дней) и изучает три возможных сценария, возникающих после демонстрации изобразительной рекламы: потребитель делает покупку сразу же после нажатия на изображение; потребитель возвращается позже и совершает покупку; потребитель продолжает поиск, затем покупает.