Мне нравится, продолжай: как небрендовый трафик влияет на бренд
В Модульбанке решились на смелый и масштабный эксперимент: отключили небрендовую рекламу в некоторых городах на 3 месяца. Результаты оказались весьма интересными – делимся наблюдениями в кейсе.
В банках умеют считать не только проценты и вклады, но и весь трафик с швейцарской точностью. К слову, его можно поделить на два вида: брендовый и небрендовый. Опытные маркетологи знают, что из брендового трафика B2B-бизнеса лиды, конверсии и сделки способны сыпаться как из рога изобилия.
Ребята, я в этом шарю
Встречайте, Модульбанк – не только банк для предпринимателей, но и эксперт в вопросах тестирования брендовой рекламы. Там как раз заметили, что стоимость привлечения по небренду в разы больше в сегменте РКО – расчетно-кассовое обслуживание. Но сначала надо пояснить за понятия.
Брендовый трафик – это тот, который генерируется через поиск сайта банка modulbank.ru. Это включает в себя контекстную рекламу, поисковую выдачу и прямые переходы. Стоит отметить, что в рамках эксперимента не учитывали охватные рекламные кампании, продвижение на узнаваемость и переходы с PR-публикаций. В тесте рассматривали только переходы по прямым запросам Модульбанка.
А небрендовый – это весь остальной трафик с таргетированных, контекстных и programmatic размещений.
Трафик сына маминой подруги
Интересно, что брендовые каналы трафика лидируют по количеству макро-конверсий. Через них открываем львиную долю счетов клиентов на расчетно-кассовое обслуживание, как бы мы не считали. То есть если использовать first и last none-direct click, u-shape, нашу кастомную модель атрибуции и любую другую, все равно результат один и тот же. Перекос по количеству открываемых счетов будет в сторону брендовых каналов трафика.
В Модульбанке даже создали специальную модель, чтобы отдать трафик из бренда другим небрендовым каналам. Но все равно бренд забирал себе большую часть клиентов – таким вот он оказался жадным. Более того, оказалось, что стоимость привлечения гораздо ниже, чем из небренда.
Из-за этого возник резонный вопрос: насколько вообще эффективно тратить так много рекламного бюджета на небренд? Ведь через бренд лиды гораздо дешевле, особенно в случае Модульбанка – этот источник штампует конверсии как конвейер и все никак не остановится.
Бренд или небренд – вот в чем вопрос
Тем не менее, очевидно, что спрос на бренд не появляется из ниоткуда. Небренд все-таки тоже работает на брендовый трафик. Например, предприниматель ищет информацию по тому, где можно оформить расчетно-кассовое обслуживание. Он видит рекламу Модульбанка, берет время на размышление и после принятия решения находит сайт этой компании. Стоимость в итоге снижается, а бренд получает почетный приз трафика месяца.
Поэтому в Модульбанке поставили целью узнать:
- какой должна быть стоимость счета в небренде для эффективного маркетинга?
- насколько небрендовые коммуникации влияют на брендовую частотность?
Чтобы найти ответы на эти вопросы, нужно провести тесты. И поэтому настало время экспериментов.
В эфире э-э-э-эксперименты
Для масштабного теста по сегменту РКО в Модульбанке создали две группы: контрольная и тестовая. В тестовых планировали отключить всю небрендовую рекламу. Благодаря эксперименту удалось бы оценить, насколько отключение повлияет на брендовую частотность. Для этого смотрели на падение, пытаясь сравнить его масштабы в тестовой и контрольной группах.
Контрольную группу просто не трогали – пусть лежит и греется на солнце. Для объективности эксперимента в тестовые группы должны были попасть только те регионы, где:
- похожи объемы трафика, открытых счетов за последние 2-3 месяца и частотности по Яндекс.Вордстату (как бренд, так и небренд), включая охваты по таргетингам;
- есть города обслуживания, потому что отделения влияют на конверсию и спрос;
- идентичны поведенческие характеристики по странице «Расчетно-кассовое обслуживание»: доля просмотров, конверсия, показатели активности и так далее.
Участие нескольких регионов – строго обязательное условие. Это нужно, чтобы минимизировать влияние внешнего фактора. Маловероятно, что одно и то же событие произойдет в контроле, но не в тесте, поскольку отбор был условно случаен.
И неслучайно временные рамки эксперимента взяли в 3 месяца. Такую цифру не возьмешь с потолка. Именно столько в 70% случаев занимает время от посещения сайта до открытия расчетного счета в Модульбанке. Однако есть риск, что куки-файлы испортятся – все-таки это не вино десятилетней выдержки. Из-за этого стриминг сайта соберет неполную историю посещений. С другой стороны, на это можно махнуть рукой, но тут заморочились: отследили вход в личный кабинет в связке с ID посетителя сайта.
Чтобы составить список регионов, которые войдут в тестовую группу, провели исследование и составили сквозной отчет. Для этого понадобились данные из CRM-систем и стриминга старых данных с сайта. То есть собрали цепочку от первых посещений до воронки продаж по расчетно-кассовому оборудованию. Помимо этого, посмотрели эти данные в динамике по месяцам.
Также пригодились данные из отчётов коллтрекинга Calltouch, которые показали источники звонков. И не только источники, но и их эффективность: количество сессий от каждого канала трафика, сколько пришло лидов, включая уникальных.
Чтобы оценить влияние небрендового трафика на бренд, пригодятся все данные. Так, сервис помог отследить все источники трафика, помимо контекстной рекламы и органической выдачи. Как видно из отчёта Calltouch, в Модульбанке собрали информацию по лидогенерации еще и с директ-маркетинга, блога и других площадок.
В контрольную группу попали:
- ХМАО;
- Тамбовская область;
- Ульяновская область;
- Владимирская область;
- Воронежская область.
А в тестовую:
- Ивановская область;
- Красноярский край;
- Липецкая область;
- Приморский край;
- Татарстан.
Именно там отключили на 3 месяца небрендовую рекламу в сегменте РКО, чтобы убрать её какое-либо влияние на брендовый трафик. Осталось только подождать, дать трафику настояться и периодически заглядывать в Яндекс.Вордстат. Так прошли март, апрель, май, и настал долгожданный июнь.
Вот тогда замерили степень падения брендовой частотности в контрольной и тестовой группах.
И что стало с частотностью?
По результатам теста получился довольно интересный график. А теперь соберите все внимание в кулак и посмотрите на эту динамику. В основе – данные из Яндекс.Вордстата.
Везде есть падение брендовой частности с начала 2020 года. И это связано с внешними обстоятельствами – всем пришлось посидеть дома. Но это не повлияло на чистоту эксперимента для всех регионов из теста и контроля. Важно то, что началось в марте, то есть в 3 месяце года.
Синяя линия – это динамика брендовой частотности в контрольной группе, где ничего не трогали. А оранжевая кривая показывает изменение той же брендовой частотности, но в тестовом списке.
Видно, что в момент отключения небренда есть расхождения между контрольной и тестовой группой. В тесте сильнее упала брендовая частотность.
Как еще это мы выяснили? Динамику контрольной группы можно аппроксимировать, например, полиномиальной функцией. Она точнее описывает экспериментальные данные. И если наложить эту аппроксимированную динамику к тестовой, то узнаем: что было бы в тестовой группе, если бы частотность вела себя так же, как и в контрольной. То есть, что было бы, если не отключали небренд. Построили это в виде серой кривой.
И оказалось, что расхождение есть, причем стабильное. В тестовой группе брендовая частотность упала на 17%. Это означает, что небрендовый трафик в среднем генерирует дополнительные 17% брендового трафика. Примерно такая же цифра встречается в интернет-маркетинге других видов бизнеса, где влияние это более очевидно – из-за отсутствия медийной и PR-рекламы.
Ну выяснили, и что дальше?
Это исследование послужило на пользу, потому что подтолкнуло к пересмотру всей экономики привлечения Модульбанка. Так, при планировании бюджета надо учитывать, что стоимость по небренду будет несколько дороже. А чтобы расходы не росли в геометрической прогрессии, потребуется оптимизация рекламных кампаний.
Также узнали, что такие финансовые показатели, как активация клиентов, LTV и другие не отличаются в разрезе каналов трафика. Здесь небренд точно может похвастаться тем, что приводит постоянных клиентов.
Помимо этого, Модульбанк планирует протестировать другие источники роста спроса на бренд. Рекламные кампании, узнаваемость и охват ждут своего звездного часа. Для исследования используют ту же методику, что и для небренда. К слову, посмотрят и на то, как они влияют на небренд. Это позволит добиться эффективного микса из разных каналов трафика.
Экспериментируйте, проверяйте гипотезы и улучшайте рекламные кампании – это сделает бизнес сильнее.
Ну, вроде и очевидно что не брендовый трафик влияет на бренд (хоть как-то) , особенно если у вас креативы с именем компании)))) а у вас они именно с именем компании.
Но вы молодцы и развеяли это "хоть как-то" подкрепив цифрами.
Интересно что будет дальше, держите в курсе про историю с охватом и узнаваемостью. :)
Поддерживаю) Очень много есть казалось бы «понятных» всем вещей, но мало кто может подтвердить их цифрами. Модуль - молодцы)
Обязательно :) , мы и сейчас проводим несколько тестов. Заметили, например, в ту же тему, что после некоторого порога стоимости клика в брендовом контексте результат растет много медленнее, чем повышение ставки. Тоже очевидно, но вот посчитать точно её - тоже задачка.
Но тут еще есть много факторов, которые надо учесть, на винтаж просто смотреть неправильно :)
А теперь ждем следующую статью:
"Для чего мы тратим деньги на запрос "модульбанк" если и так всю поисковую выдачу занимает наш сайт и как с этим связана новая квартира нашего PPC менеджера"
как минимум, по этому запросу, точка банк вырвалась бы вперед )
Да, только "очередная квартира нашего PPC менеджера" ))
На самом деле каннибализацию мы рассчитывали, там суммарный траффик по бренду выше ощутимо при сценарии органика+контекст, чем просто органика.
Но при некоторой стоимости клика в контексте прирост траффика незначительный, а бюджет растет очень быстро - вот это интереснее уже (на мой взгляд)
Здравствуйте! Спасибо за статью!
Есть несколько вопросов по сетапу исследования :
1. Есть ли возможность получить график с подписанной осью X которая позволит связать озвученную цифру в 17% c положением дел на графике? (см картинку) Добавить туда же показатель января тоже хорошо бы и написать исследуемую величину
2.Как был посчитан форкаст на графике? Если до эксперимента - то что предсказывало падение?
3. Может раскрыть суть термина "брендовая частотность"? - Около графика говорится что падает она, а во всем тексте до этого термин не встречается и речь идет о конверсии.
4. Насколько с вашей точки зрения корректно для статистики использования в A/B тесте выборок с принципиальным разрывом в уровне целевой величины (линии даже до эксперимента значимо различаются)?
5. Не смущает ли вас различия в динамике марта - где что-то, что изображено на графике растет по разному в тесте и в контроле. В тесте с лучшей динамикой?
И по бизнес части
Ок, поняли что небренд генерирует 17% бренд трафика + что то еще свое, и стоит РКО в нем намного дороже.
Существуют ли способы увеличить объемы закупки брендового трафика за бюджет небрендового? Или речь идет о том, что можно отказаться от части дорогих лидов - значительно сократив затраты и незначительно - бюджет.
Здравствуйте! Рада, что понравилась статья или хотя бы натолкнула на размышление :)
1. Имеется ввиду ось Y, верно? Другая ось подписана - по ней отложены месяцы. Мы специально замазали абсолютные цифры, ибо не разрешили нам показывать их. График какой величины изображен - это наша брендовая частотность (число запросов пользователей, на наш взгляд связанные с модулем, в рассматриваемый месяц на оси Х)
2. Форкаст считался от динамики контрольной группы. Экспериментальные точки контрольного графика хорошо повторяют график полиномиальной функции пятого порядка. Если такую динамику наложить на тестовые точки до эксперимента, посчитать полученные коэффициенты полинома и продолжить его график на период, когда тест уже начался, то получится форкаст. Т.е. "каким было бы поведение в тесте, если бы дела там развивались как в контроле"
3. "брендовая частотность" - это частотность запросов пользователей яндекса по ключевым словам, имеющим отношение к поиску сайта модульбанка
4. Считаем, что отличаются они в пределах нормы. То есть да, есть отличие, но в обеих группах данных в абсолюте достаточно, чтобы их резкое падение в одной из групп не связывать со стат. погрешностью
5. Тест был начат в середине марта, а не в начале, поэтому март мы в принципе не учли в форкасте, смотрели на полные месяцы - апрель и май. При резком отключении небрендовой рекламы мы наблюдаем ее влияние еще в течение некоторого времени.
Исчерпывающего ответа дать не могу, почему так и настолько получилось - мы пока сами это обдумываем, тест-то совсем свежий. Одна из гипотез: некоторые пользователи (наши клиенты в том числе), могли искать сайт модуля через небредовые запросы типа "открыть расчетный счет" - потому им раньше так удавалось найти наш сайт, после отключения рекламы по таким запросам у них не осталось иного выхода, кроме брендовых запросов
По бизнес части:
Увеличить закупки брендового за счет небрендового именно в перфоме - нет, не вижу таких возможностей)
В целом мы поняли, как выстроить наши цели по цене за клиента в разных каналах, чтобы не генерировать убытки и не лишиться объема в других источниках траффика при оптимизации + сэкономленный бюджет будем пускать на другие не-перфом источники и замерять их влияние на бренд по похожей методике. Ну и, конечно, будем считать, а не дороже ли это стОит, чем наш оптимизированный перфом
Спасибо, что ответили стало понятнее
Интересный кейс. Впрочем, хорошо бы было провести подобный эксперимент для сервисов, у которых вообще нет никакой PR-активности. Думается, что частотность упоминания бренда падала бы в разы.
Знаю результат только в екоммерсе без pr активности - там очень похожее влияние :13-20%