Принципы доказательной медицины в маркетинге: двойные слепые исследования и метаобзоры
Артем Захаров, руководитель направления Big Data рекламной группы АДВ, рассказывает, как использовать научный подход для повышения эффективности рекламных кампаний.
Если меня спросят, какой фразой я бы описал текущее состояние индустрии, то я бы воспользовался цитатой, которая приводилась, наверное, уже в сотнях статей о рекламе, но не потеряла своей актуальности до сих пор: «Я знаю, что половина моего рекламного бюджета расходуется впустую, вот только не знаю, какая именно». Хотя со времен Джона Уонамейкера рынок ушел далеко вперед, мы всё ещё не можем со 100%-ой точностью сказать, какая именно реклама заставляет продажи взлетать до небес, а какая лишь тратит ваши деньги.
Почему так происходит? И причем здесь медицина? Обо всём по порядку.
Существуют две проблемы, которые затрудняют оценку влияния рекламы на продажи:
1) Как узнать, что один и тот же человек увидел конкретный рекламный ролик и приобрел конкретный товар именно благодаря ему? Безусловно, когда речь идет об интернет-рекламе и покупке товара через сайт, проследить весь процесс нам вполне по силам, но что если речь идет, например, о покупке шампуня в обычном магазине?
2) Если мы решим проблему под номером один, то как сделать из полученных данных правильный вывод?
Что ж, развитие технологий, несомненно, приближает нас к решению первой проблемы: традиционные медиа постепенно оцифровываются, данных о потребителях становится всё больше, а таргетинги – всё точнее. Одной из возможностей лучше узнать интересующую вас аудиторию являются программы лояльности крупных розничных компаний, таких как, например, X5 Retail Group. Их привлекательность состоит в том, что данные о продажах через карты лояльности привязываются к номеру мобильного телефона, который в свою очередь, известен также и рекламным кабинетам социальных сетей, поисковых систем, приложений в Smart TV и др. Естественно, конкретных номеров телефонов мы не знаем, но найти одного и того же пользователя в двух массивах обезличенных данных и присвоить ему ID вполне можем.
И вот казалось бы, задача решена – бери данные о продажах, объединяй с данными о взаимодействии пользователей с твоей рекламой – и вуаля! – ответ готов. Именно здесь к нам на помощь приходит доказательная медицина, которая говорит, что не всё так просто.
Элементарный пример: у вас было сто человек, страдающих, скажем, от депрессии, два месяца времени и мятные леденцы. В течение этих двух месяцев вы давали им леденцы, и к концу срока тридцать из них выздоровели. Означает ли это, что мятные леденцы помогают от депрессии? Вряд ли. Скорее всего, эти люди выздоровели по другим, неизвестным вам причинам. Как же исключить влияние скрытых от вашего взгляда факторов на конечный результат?
Доказательная медицина столкнулась с этим вопросом гораздо раньше, чем рекламная индустрия, и нашла ответ – двойные слепые рандомизированные плацебо-контролируемые исследования. Такое количество прилагательных к слову «исследование» используется не просто так – каждое слово отражает определенные условия, необходимые для получения объективного результата:
Рандомизированное – группы для исследования подбираются строго случайным образом;
Плацебо-контролируемое – всегда есть контрольная группа, которая не получает реального лечения, но позволяет нам в процессе наблюдения исключить влияние других факторов на выздоровление тестовой группы;
Двойное слепое – ни исследователь, ни пациент не знают, кто получает реальное лечение, а кто нет.
Возвращаясь к реалиям маркетинга и не забывая об описанном выше, мы получаем исследование эффективности влияния рекламы на продажи через сравнение покупательской активности тестовой группы (или групп) потребителей, которые видели нашу рекламу, и контрольной группы потребителей, которые её не видели – она позволяет исключить влияние таких факторов как тренд, сезонность, промоакции, реклама конкурентов и др. Говоря совсем просто, мы считаем «честную разницу продаж» - если тестовая группа купила 100 000 единиц рекламируемого товара, а контрольная – 60 000 единиц, то наша реклама принесла бренду 40000 дополнительных продаж, из чего несложно посчитать коэффициент возврата инвестиций в рекламу.
Для рекламодателя такая демонстрация эффективности – это ещё одно наглядное подтверждение нашего профессионализма. И хотя мы, безусловно, далеко не единственные на рынке, кто занимается подобными исследованиями, смею предположить, что мы первые, кто озадачился вопросами автоматизации подобных расчётов и предоставления наглядного результата клиенту буквально в один клик – что мы уже делаем благодаря совместной с X5 Retail Group исследовательской панели.
Однако для нас смысл таких исследований не ограничивается улучшенной отчетностью по конкретным рекламным кампаниям, ведь они открывают возможность получить ответ на главный вопрос каждого маркетолога: как повысить эффективность проводимых кампаний в будущем? В медицине это называется метаобзор – объединение данных из большого количества исследований для поиска скрытых закономерностей.
В нашем случае это тестирование различных параметров рекламных кампаний на большом количестве тестовых групп (не забывая о контрольной) для получения статистически значимых выводов о влиянии каждого параметра на эффективность.
Мы можем тестировать:
1) Устройства;
2) Площадки;
3) Форматы;
4) Социально-демографические характеристики аудитории;
5) Частоту контакта;
6) И даже периодичность.
Так, проведя замеры эффективности нескольких десятков рекламных кампаний в 2019 году, мы смогли установить некоторые интересные закономерности, позволяющие повысить влияние кампаний на рост продаж в будущем. Например, нам удалось выявить что:
- размещение на мобильных устройствах оказывает меньшее влияние на продажи, чем размещение на настольных устройствах при одинаковом охвате (прирост на мобильных в среднем на 8% меньше). Тем не менее, учтивая что охват на мобильных устройствах стоит дешевле, чем на десктопе, во многих случаях мобильные размещения по-прежнему остаются эффективным инструментом;
- выбор конкретной площадки является вторичным фактором, гораздо большее влияние оказывает выбор аудитории, настройки частоты и показатели viewability;
- креатив с конкретным call2action лучше способствует росту продаж, чем имиджевый ролик: в среднем прирост доли рынка для имиджевых роликов составил 6%, для креативов с конкретным предложением - 21%.
Естественно подобные исследования должны носить фундаментальный характер – помимо сбора наблюдений в течение длительного периода времени (≈год) необходимо проводить их для каждой товарной категории в отдельности, вследствие чего мы постоянно находимся в поиске новых партнеров для совместной работы: аптечных сетей, банков, операторов фискальных данных и других.
Тем не менее такой подход к маркетингу – это ответ рынка на запрос рекламодателей на прозрачность и эффективную отдачу от маркетинговых инвестиций, а значит игра стоит свеч.