Блог Reshape Analytics

Возможности аналитики рекламных кампаний

Возможности аналитики рекламных кампаний


Вы часто совершаете какой-нибудь поступок, услышав рекламу на радио? Скачиваете приложение? Делаете покупку в онлайн магазине? 
Если да, то вы ставите нетривиальную задачу для аналитика - понять, действительно ли ваше действие было следствием рекламы, или на вас просто снизошло озарение. Попробуем разобраться в данном вопросе. 

Выбор канала продвижения


Одной из самых сложных и одновременно интересных задач для маркетинга является выбор канала продвижения. На практике, чаще всего, выбирается канал, оптимальный по соотношению “объем аудитории - стоимость”. Однако, с точки зрения аналитики это не всегда верный путь. Объясним, почему. 

Во-первых, всегда нужно смотреть на качество аудитории. Построив воронку и оценив конверсию разных аудиторий, зачастую целесообразнее выбрать не самую многочисленную из них, а ту, где выше релевантность (степень соответствия в данный момент времени) и вовлеченность. Иными словами, необходимо проанализировать и сделать упор на целевую аудиторию.

Во-вторых, перед стартом рекламной кампании необходимо сделать замер и проанализировать отклики по всем возможным каналам: радио, телевидение, пресса, онлайн, мессенджеры, телефон (смс и т. д.), а уже далее - выявлять закономерности в откликах и отказываться от того, что не работает. 

Любой грамотный маркетолог скажет, что не стоит зацикливаться на всех каналах продвижения сразу, но и пользоваться одним - нерезультативно. Только комплексный подход поможет найти оптимальное решение. Как понять, правильно ли выбран канал продвижения и оптимизировать рекламную кампанию?

Пример оптимизации рекламных кампаний


Недавно команда Reshape Analytics успешно решила одну непростую задачу по выявлению целевой аудитории.

По нескольким популярным радиостанциям в трех крупных российских городах проводилась реклама определенного приложения для смартфона.
Наша задача была - определить роль радиорекламы в установке приложения и дальнейшем его использовании. Иными словами, побудила ли реклама на радио пользователей установить данное приложение и пользоваться им?

Для решения этой нестандартной задачи мы использовали Low-code платформу Loginom. Вот, что мы сделали:

  • сперва мы построили все распределение установок по частоте, времени и городам;
  • далее - наложили результат разбиения на график проведения рекламных кампаний (статистически – это “грязные” данные); 
  • затем мы произвели расчет данных от выбросов и отклонений. Таким образом, мы узнали информацию по целевой аудитории;
  • завершающим этапом стало сравнение полученной целевой аудитории с контрольной аудиторией - то есть аналогичной по составу и времени, но не подвергшейся влиянию рекламы. 

Наложив в Loginom аналогичные по составу данные из установок группы людей в другом похожем городе, но без кампании, мы обнаружили отличия, которые могли быть спровоцированы рекламой. Исследовав эти отличия, мы определили именно тех людей, которые установили приложение под воздействием прослушивания рекламы.

Несмотря на то, что не было никаких меток или явных признаков у владельцев телефонов, нам все равно удалось найти нужный эффект математически. Впоследствии маркетологи данной рекламной кампании провели опрос среди тех, кто попал в отчет, и оказалось, что расчет был верен.  

Похожий анализ мы провели и среди тех, кто воспользовался приложением. Мы также учитывали все внешние факторы, которые могли побудить воспользоваться им. Например, мы обнаружили неочевидную связь между весенним потеплением погоды и желанием людей пользоваться приложением, хотя никакой связи между работой приложения и погодой нет!

Согласитесь, вручную заниматься подобной работой - трудозатратно и очень долго, а упущенное время - упущенные возможности. Аналитический инструментарий Loginom помог быстро реализовать проекты и понять правильность выбранного канала - эффект от проведения кампании.

Виды коммуникаций и способы их использования


Резюмируя вышесказанное, опишем, каким же образом прослеживать определенные закономерности и принимать оптимальные решения при реализации рекламных кампаний. На наш взгляд, в первую очередь, посредством электронных видов коммуникаций, где:
  • есть точная статистика переходов и кликов по сайту;
  • есть стоимость каждого клика внутри каждой аудитории (CPC). 
Это может быть, например:
  • реклама в виде объявлений и баннеров в поисковых системах и на партнерских сайтах;
  • SEO - поисковая оптимизация сайта;
  • публикации в социальных сетях и личных блогах;
  • рассылки - СМС, PUSH-уведомления, электронные письма и т.д.;
  • лидогенерация и т.п.

Все электронные виды коммуникаций отслеживают активности (кликов, переходов и прочее) - следовательно, зная конверсию, можно попытаться выявить релевантную аудиторию, а далее - заниматься снижением стоимости клика путем таргетирования. Кроме того, здесь возможно полное отключение “плохих” сегментов. Изучение данной темы является полноценным направлением работы для маркетологов, а порой - целых отделов по рекламе и продвижению в компании.

Однако, сложнее всего ситуация обстоит с вербальными и нецифровыми видами коммуникации. Можно ли понять, работает здесь рекламная кампания или нет? В большинстве случаев, понять это помогает статистика. Существует несколько популярных способов.
  1. Можно разбить аудиторию канала на тех, кто услышал или увидел рекламное объявление путем сообщения специального кода или метки, которую покупатель должен будет предъявить во время покупки. 
  2. Можно сравнить время покупки со временем выхода рекламы. Это и будет целевая аудитория кампании. А вот для того, чтобы очистить эту аудиторию от тех, кто попал в нее по совпадению, нужно сравнить их с другой аудиторией - контрольной (это люди, которые также покупают данный товар или услугу, в это же время, но, когда нет рекламы). Сравнив две выборки, можно понять тот самый прирост, который дала именно реклама - это будет эффект ваших продаж. 

Нецифровые методы продвижения теряют обороты, так как компаниям все сложнее выявить и отследить причинно-следственные связи при активной рекламе продукции или услуги. Здесь важна фиксация спроса и продаж, оцифровка данных  и проведение последующей аналитики, что занимает достаточно много времени и сил.  

Тематика данной статьи обширна и многогранна, углубляться в существующие и доступные каналы продвижения и аналитические возможности мы не станем. Нашей целью было показать, что эффект от продаж (от вашей рекламной кампании) не только нужно, но и можно спрогнозировать, причем достаточно точно. Упростить эту задачу, будь то электронные или вербальные виды коммуникаций, можно посредством аналитической платформы Loginom, с помощью которой мы прогнозируем такие показатели с точностью до 90%.

Команда Reshape Analytics разработала коробочное решение Reshape Marketing & Monetization - уникальную библиотеку подмоделей на low-code платформе Loginom, специально для оптимизации и повышения эффективности маркетинга. Reshape Marketing & Monetization с помощью автоматизированной аналитики многочисленных данных помогает выстраивать стратегию развития, а также принимать обоснованные управленческие решения. 

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, на которой мы подробно разберем задачи и особенности вашего проекта, ответим на все  интересующие вопросы и сомнения, а также подберем оптимальное решение для ваших задач.
текст