Аналитика рекламы для взрослых: как не слить бюджет из-за однобокого представления данных

Мы так привыкли к обилию рекламы, что перестали обращать на нее внимание — перематываем рекламные интеграции в блогах, свайпаем рекламные Shorts, Reels и посты в ТГ, а на месте баннеров на сайтах РСЯ мозг просто рисует мутное пятно.

Чтобы зарабатывать больше, компании принимают решения о том, в какие рекламные источники вкладываться, а в какие — нет. Для этого тестируют разные стратегии, а потом сравнивают между собой по конверсии: эффективные рекламные источники масштабируют, неэффективные оптимизируют или отключают.

Сегодня UIS расскажет о том, как в порыве оптимизации не отключить рекламу, которая не приносит лиды сразу, но оказывает значимое влияние на решение о покупке.

На первый взгляд проанализировать рекламные источники несложно — где целевых клиентов больше, те и стоит масштабировать. Можно копнуть поглубже и сравнить по затратам: делим расходы на количество сделок и получаем стоимость привлечения клиента — Customer Acquisition Cost.

Источники с большим количеством сделок и маленьким CAC — ваши лучшие инструменты привлечения.

Но есть один нюанс: до сделки клиент может несколько раз побывать на сайте, но отложить покупку на потом. То есть, сработать может не один источник, а несколько – первый знакомит с продуктом, второй прогревает, третий дожимает и так далее.

Как тогда определить, какая реклама привела клиента к сделке? Та, которую он увидел первой? Та, которая напомнила ему о вас? Та, которая привела его к звонку? Или та, в момент касания с которой он сделал покупку?

Для этого используют мультиканальную аналитику.

Загадка исчезающих сделок

У нашего приятеля Анатолия небольшой массажный салон, он периодически запускал рекламу в Яндекс.Директ, а потом долго смотрел на количество сделок в сравнении с другими источниками. Казалось, что Яндекс.Директ неэффективный источник: по нему было немного сделок и больше всего затрат. Но Анатолий заметил странную закономерность: когда он отключал рекламу в Директе, количество сделок по другим источникам сильно снижалось. И хорошо, что заметил.

Дело в том, что наш знакомый использовал только одну модель атрибуции — Last Click — это когда вся ценность приписывается последнему источнику в цепочке.

Но редкий клиент покупает сразу, как только увидел рекламу в Директе. Чаще покупка откладывается — нужно подумать, с рабочего компа неудобно, зарплата послезавтра, банковская карта не под рукой.

Получается, благодаря Директу клиент узнает о компании/товаре/услуге, но покупку может сделать в момент касания с другим источником, а может быть, вообще перейдя на сайт по сохраненной ссылке. Как Анатолию быть в этой ситуации? Конечно, применить разные модели атрибуции.

Популярные модели атрибуции

Используют, когда нужно найти и усилить источники, которые знакомят клиента с продуктом.

Логика такая же, как у модели Last Click, но прямые и внутренние переходы не получают ценности, потому что мы не можем влиять на их количество напрямую. А если найдем и усилим источники, предшествующие прямым переходам, то вполне можем увеличить количество сделок.

Используют для оценки эффективности прогревающих каналов - всех, которые были до сделки.

Разгадка

Разложим ценность источников по разным моделям на примере нашего Анатолия.

Рекламные источники, которые он использовал:

Общее количество сделок за период: чтобы не выдавать коммерческую тайну, возьмем условное количество сделок — 800.

Не все клиенты приходят к покупке одним и тем же путем, поэтому разделим покупателей на сегменты в зависимости от последовательности касаний с рекламой:

Распределим сделки по источникам с учетом последовательности этапов пути к сделке.

Опишем каждый из этапов:

Теперь распределим сделки по рекламным источникам, используя модели атрибуции.

Модель Last Click отдает часть ценности прямым переходам, на которые мы не можем повлиять напрямую. Значит, нам важно определить, какая реклама была последней перед прямым переходом: из какого источника пришли клиенты.

Поэтому перейдем к Last Non Direct Click. По этой модели можно сделать вывод, что поиск в Яндексе приносит больше всего сделок.

Директ тоже приводит к сделкам, но учитывая стоимость такой рекламы, возможно источник не окупается. Так и думал Анатолий, пока не попробовал другие модели атрибуции.

Ассоциированные конверсии показывают не фактическое количество сделок, а скорее сколько раз источник выступал в виде прогревающего, и здесь мы видим, что отключать Директ не стоит. Соцсети тоже показывают себя как хороший прогрев — не такой хороший, как Директ, но и не бесполезный.

По First Click мы видим, что Директ часто приводит к сделкам, когда клиенты видят эту рекламу первой. Более того, если ее не увидят, то общее количество сделок просядет почти на 90%.

Что сделал Анатолий:

Загадка решилась, прибыль выросла, а рекламный бюджет не увеличился.

Еще вчера Анатолий считал данные вручную, чтобы вникнуть в технологию мультиканального анализа.

Сегодня, чтобы не тратить время на сбор данных и составление таблиц, он использует систему омниканальных коммуникаций и аналитики рекламы. Этот сервис собирает данные о посещениях сайта и сделках путем интеграции с рекламными системами и CRM.

В результате получается отчет, в котором можно вывести любые показатели эффективности для каждого рекламного источника:

Плюс эффективность источников можно сравнивать по разным моделям атрибуции в зависимости от того, что вы хотите узнать:

Что считать целевым действием и какие показатели выводить в отчете — решать вам. Можете выбрать готовые метрики или добавить свои с помощью фильтров и формул.

Пример кастомного столбца с фильтром для корректного отслеживания лидов:

Чтобы защитить маркетинговую стратегию, покажите владельцам бизнеса точки роста. Лучше всего чтобы это не был огромный отчет в таблице, а понятный дашборд.

Рекомендуем делать упор на качественные показатели: окупаемость рекламы в целом, стоимость обращения и привлечения, эффективные и неэффективные каналы. Если руководство интересуется деталями, переходите к более сложным вещам — методам сбора и анализа данных, которые вы использовали.

Что можно добавить в продолжение темы — исследуйте аудиторию, оценивайте рекламу осознанно, мыслите широко и не бойтесь, что вас заменит искусственный интеллект. В мире, где маркетинговые стратегии нужно долго выверять и можно быстро скопировать, ценят вовлеченных специалистов, а не роботизированные отчеты.