{"id":13473,"url":"\/distributions\/13473\/click?bit=1&hash=0230b2c9c1795327978777f68c1836f3d5cbb11c39f14294a4fd37999e00f14c","title":"\u041a\u0430\u043a Tele2 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438 \u043d\u0435\u0438\u0441\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430","buttonText":"","imageUuid":"","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
Margo Berger

Как считать будем? 4 эксперта про то, как оценивать медийку

Каждый маркетолог осознает огромный потенциал роста медийки и то, что без охватных дисплейных кампаний не достичь больших целей в маркетинге. Но как показать это влияние в деньгах? Дискуссии вокруг этого вопроса обострились с выходом Ads Data Hub от Google.

Пока эта тема остается горячей, я попросила рассказать об инструментах оценки медийки, их ограничениях и будущем развитии CEO ведущего сервиса маркетинг-аналитики OWOX BI и представителей OMD OM Group – одного из лидеров российского рекламного рынка по объемам медиа закупок.

Влад Флакс
СЕО OWOX BI

Какие основные ограничения у современных инструментов оценки медийных рекламных кампаний?

Инструменты оценки медийных кампаний можно разделить на те, что предоставляют сами рекламные сервисы (DCM, Facebook Analytics, AdFox, DCM) и независимые инструменты (Weborama, Sizmek, собственные разработки рекламодателей).

Большинство ограничений первых в том, что они спроектированы для ответа на вопрос «Вот какую ценность дали наши рекламные кампании». Поэтому ключевыми метриками остаются охват и ассоциированные конверсии. А детализированные отчеты доступны только в разрезе аффилированного канала. Это не значит, что данные в отчетах обязательно искажены, как в кейсе в Facebook, но такие инструменты не отвечают на фундаментальный вопрос рекламодателя «Как лучше распределить рекламный бюджет для достижения цели».

Слабые стороны независимых инструментов – ограниченный объем данных, которым они могут оперировать, и необходимость дополнительных усилий для их внедрения.

Что на ваш взгляд изменится в 2020 в оценке медийных рекламных кампаний?

Сейчас наслаиваются сразу три тренда:

  • Walled Garden — главные экосистемы будут все больше отстраиваться от конкурентов и ограничивать рекламодателей в переиспользовании данных в других каналах.
  • Post-Cookie World — использование независимых инструментов и аудиторов, работа которых основана на third party cookie, станет технических невозможна.
  • COVID-19 — изменивший поведенческие паттерны поведения покупателей почти во всех индустриях и требующий переосмысления рекламных кампаний.

На мой взгляд если не в 2020, то в ближайшие 2-3 года это приведет к тому, что рекламодатели разделятся на тех, кто ограничится отчетами от рекламных сервисов и тех, кто будет активно внедрять собственные Marketing Data Lake и активно использовать собственные данные. При этом такое разделение будет основано не на размере бизнеса рекламодателя, а на темпах его роста и уровне конкуренции в нише. Основными инструментами для второй группы рекламодателей станут инструменты Google Ads Data Hub и его аналоги от других рекламных сервисов.

Юлия Хоценко
директор по стратегическому планированию OMD OM Group

Какие основные ограничения у современных инструментов оценки медийных рекламных кампаний?

Наверное, стоит начать с того, что в принципе сейчас используется 3 базовых направления и, соответственно, инструмента оценки медиа кампаний.

Самое простое – это А/Б тесты, которые широко используются не только для оценки применяемых настроек и форматов диджитал кампаний, но и тестов отдельных медиа каналов или медиа миксов. Последнее, в основном, применяется при проведении региональных кампаний, когда в приблизительно одинаковых регионах с точки зрения позиции бренда, экономической ситуации, развития дистрибуции и так далее используются разные медиа миксы, а далее результаты кампании с точки зрения бренд показателей или продаж сопоставляются. Выигрышный вариант, как правило, раскатывается на более широкую географию.

Ограничения данного метода заключаются в том, что он проводится на небольшой географии или выборке, соответственно, масштабирование может не принести желаемых результатов, из-за того, что широкая потребительская группа может реагировать на кампанию иначе. Тем не менее способ широко применяется, так как не требует больших инвестиций, в профессиональную аналитику, и дает быстрый результат.

Cледующее направление, которое маркетологи используют уже достаточно давно, это эконометрическое моделирование. Преимущество метода в том, что он позволяет в рамках модели учесть максимум факторов, влияющих на продажи, начиная от цены и дистрибуции и заканчивая темой коммуникации.

Однако, из-за особенностей методологии этот анализ требует очень аккуратного сбора всех данных за достаточно продолжительный период, что периодически вызывает сложности. Основное ограничение классической эконометрики в том, что она дает "верхнеуровневое" понимание того, как все работает, без деталей. Мы можем оценить вклад, например, онлайн видео как инструмента в целом, но вряд ли сможем сказать какой хронометраж, площадка и ролик работает лучше или хуже, потому что для этого нам потребуется слишком большая гранулярность данных на очень большом периоде времени. А как все мы понимаем, при текущей скорости изменений в мире то, что работало эффективно в прошлом году может оказаться уже значительно менее эффективным в следующем.

Конечно, это касается, в первую очередь, сферы диджитала, где все меняется практически каждый день. И это является еще одним важным ограничением метода - он не рассчитан на настоящий agile.

Относительно новые подходы к оценке медиа кампаний – это всевозможные attribution модели, развивающиеся, в первую очередь, в диджитал среде, хотя и традиционные каналы коммуникации, такие как телевидение и наружная реклама, сейчас пытаются измерить похожими методами. Преимущество метода в глубине аналитики, но у него же, наверное, самые большие ограничения в интерпретации результатов и применении их для последующих кампаний. И связаны эти ограничения, прежде всего, с внешними факторами, такими как экономическая ситуация, ценовое предложение против конкурентов, общая известность и доступность бренда, влияние рекомендательных сервисов и т.д.

Кроме того, если говорить непосредственно о диджитале, в данных все еще сохраняется ограничение по идентификации пользователя на разных девайсах, что, также искажает результат. Ведь для каждой конверсии мы наблюдаем только часть реальной цепочки контактов одного пользователя с рекламой. Но по мере совершенствования способов идентификации человека в диджитале эта проблема скорее всего будет решена. Помимо этого, текущие модели в большинстве своем не предполагают системной оценки разных аудиторных сегментов, которые в силу своей психографики и поведенческих особенностей могут реагировать на рекламу по-разному.

Резюмируя все ограничения, потенциально эффективные решения в аналитике лежат на стыке многих методов и подходов, что подразумевает объединение разных методов оценки в единую, но более сложную систему.

Что на ваш взгляд изменится в 2020 в оценке медийных рекламных кампаний?

Тут прогнозы давать достаточно сложно. Сейчас мы наблюдаем, что с точки зрения планирования кампаний, приоритет отдается построению единого полноценного consumer journey. В изменяющихся условиях нам важно понимать полный путь потребителя к покупке, который бы охватывал как пользовательский опыт взаимодействия с брендом на разных девайсах, так и рекламные и нерекламные контакты, его интерес к конкурентам и так далее.

И, конечно, мы должны помнить, что у разных сегментов аудитории этот путь может значительно отличаться.

Елизавета Калинина
диджитал директор по работе с клиентами OMD AMS

Какие основные ограничения у современных инструментов оценки медийных рекламных кампаний?

Для оценки медийных кампаний в digital есть два наиболее распространённых инструмента – панельный мониторинг и AdTracking.

Первый вариант, панельный мониторинг, был распространён в медиа-индустрии задолго до появления online-коммуникации и до сих пор digital – в числе отстающих по полноте этой оценки. Ключевые задачи метода – посчитать реальный охват (в людях, а не cookies), попадание в целевую аудиторию и синергию с другими медиа. К сожалению, многие исследователи недооценивают (или не оценивают вовсе) search, social, programmatic и mobile. Это ключевые digital-каналы сегодня, а подобные ограничения методологии – серьёзная проблема. Например: важность оценки синергии digital с другими медиа невозможно переоценить: согласно недавнему исследованию Kantar Getting Media Right онлайн-видео генерит лишь 43% своей эффективности самостоятельно, а 57% – совместный эффект с другими медиа и каналами.

Следующий способ оценки – AdTracking: user-base-анализ, привлекательный, прежде всего, своей гранулярностью. Метод оценивает каждый отдельный рекламный показ (на который установлен pixel или code), может содержать большое количество параметров (видимость, фрод, досматриваемость и т.д.) и срезов (вплоть до форматов и ключевых слов). На данном этапе у метода есть три значимых ограничения:

  • разметить каждый показ можно лишь в теории, а на практике нет ни одного трекинга, который бы принимали 100% паблишеров;
  • весь аудит происходит в cookies (которых, по различным оценкам, до 20-ти на одного человека). AdTracking-инструменты активно предлагают экстраполяцию «в людей» собственными силами, но мы не раз убеждались в её неточности и необходимости дополнять собственными подсчетами;
  • метод активно применим только в digital и пока не учитывает кросс-медиа синергию (порядка ~50% digital-эффективности по данным Kantar).

Ещё одно преимущество AdTracking – возможность построения Multi Touch Attribution: связь показов и конверсий, в качестве которых могут выступать события на сайте и любые другие целевые действия, которые можно связать с рекламными показами с помощью уникального идентификатора. Основное ограничение данного метода – в интерпретации его результатов.

Всевозможные метрики, высчитываемые в МТА (CPA, ROI и т.д.) частотах, путают с бизнес-результатом, хотя они таковыми не являются. К сожалению, все распространённые МТА-модели отвечают лишь на вопрос «после какого контакта произошла конверсия», но «после» не равно «благодаря». В OMD OM Group мы практически никогда не используем Multi Touch Attribution в чистом виде и применяем комплексный подход с другими методами (Sales Lift, Brand Lift, Эконометрическое моделирование и т.д.)

Что на ваш взгляд изменится в 2020 в оценке медийных рекламных кампаний»?

В последние годы активно развивались кросс-медиа замеры, а в 2020-м году - тренд на кросс-метод. Для опытных медийщиков очевидно, что ни один инструмент оценки не состоятелен сам по себе и имеет минусы, которые можно перекрыть только другим инструментом.

Более того, на рынке известно множество случаев, когда чрезмерное увлечение одним способом медиа-анализа вело к улучшению показателей статистики (в отчётах и dashboards), но к падению бизнес-результата, из-за поспешного принятия решений на основе однобокого взгляда. Традиционно, именно медийные агентства брали на себя роль рефери в споре различных инструментов и методов оценки рекламных кампаний, но если раньше это происходило, в большей степени, только за счёт экспертизы агентства, то сейчас создаётся множество кросс-метод продуктов.

Только за первую половину 2020-го года мы у себя создали несколько новых кросс-метод продуктов, позволяющих не просто оценить кампанию с разных сторон, но и учитывать промежуточные результаты других «соседних» инструментов в процессе исследования, прогрессируя в точности и гранулярности. Оптимизация на основании кросс-метод подхода высоко показала себя именно с точки зрения конечного бизнес-результата и, на мой взгляд, именно кросс-метологичность станет основным трендом аналитики медиа 2020 и ещё нескольких последующих лет.

Александр Касаткин
Александр Касаткин, руководитель группы по медиа-исследованиям OMD Resolution

Какие основные ограничения у современных инструментов оценки медийных рекламных кампаний?

Основные ограничения, на мой взгляд, вызваны банальной причиной – сначала внедряется технология ведения кампании, а уже позже появляется система оценки её эффективности. Эти два процесса редко оказываются синхронизированы. Таким образом, этап «созревания» оценки кампании рождается после:

  • начала использования новых для рынка настроек кампании и технологии её проведения;
  • принятия рынком этой технологии;
  • осознания рынком необходимости оценки эффективности технологии.

Преодоление всех ступеней требует времени. К тому же медийная среда, во-первых, является многоканальной, во-вторых, мультиплатформенной, что, с одной стороны, служит стимулом к появлению новых универсальных инструментов оценки, а с другой – подразумевает ограниченность используемых методик. Из-за этой проблемы аналитики вынуждены строить модели, а любая модель, как известно, подразумевает допущение. Сумма этих допущений в итоге и даёт те отклонения от идеальной картины, которую рекламодатель хотел бы видеть. Помимо этого, появляется всё больше критериев эффективности – видимость, досмотры, кликабельность, охват, попадание в таргетинги и т.д., и каждый критерий подразумевает использование разных инструментов, которые, как правило, плохо совместимы между собой.

Что на ваш взгляд изменится в 2020 в оценке медийных рекламных кампаний?

Рекламодатели, площадки, агентства и компании, занимающиеся рекламным трекингом, накапливают всё больше цифр из совершенно разных источников. Игроки рынка пытаются построить на этих цифрах свою картину мира. Поэтому мы, скорее всего, столкнёмся с ещё большим количеством многофакторных моделей, оформленных в единую экосистему с визуализацией в одном окне. Такие гибкие экосистемы, называемые сейчас «кнопкой маркетолога», должны помочь рекламодателям оперативно оценивать эффективность рекламных каналов и принимать решения о распределении бюджетов.

Расскажите в комментариях, согласны ли вы с экспертами, и с какими сложностями и ограничениями в оценке медийных кампаний вы сталкиваетесь в своих проектах.

0
1 комментарий
Peter Kostjukov

Странно, что никто не написал про Facebook Attribution.
В который вы можете загнать большинство медийных каналов (search, social, programmatic и mobile) по API/импорт и выбрать желаемую модель атрибуции, но на период до 90 дней.  

А вот Facebook Analytics пришит совсем не к месту, так как давно уже не имеет ничего общего к оценке эффективности и ваще, скорее всего будет устранён (как рудимент) на фоне гонки за Веб-аналитику. 

Синергия в миксе — решается только в сравнении влияния двух платформ друг на друга, а НЕ в целом, увы. И только тогда, когда у вас есть возможность считать показы (поствью), а не клики.

User based analytics — важная штука, но опять же у кого юзеры человечнее? Да и обитают они сами знаете где, явно не в лепрозориях индивидуальных DMP. Сколько бы против фб бочку не катили (в US-медиа) за накрутку просмотров видосов. 
 
Сonsumer Journey (Customer) ваще придумали для сейлов, так как пустое КП без сложных схем никто не купит и в отчёт не поместит. Но всё же есть интересные CJ, когда человек угадывает эффективную коммуникацию для уровня воронки, но это большая редкость, чаще автомат от платформы перформит лучше. 

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 1 комментарий
null