{"id":6525,"title":"\u041a\u0430\u043a \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 vc.ru","url":"\/redirect?component=advertising&id=6525&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/292716-yandeks-vyhodit-iz-spyachki-alibaba-portit-nastroenie&placeBit=1&hash=7519bee6efc23ae5d635bf3098f678add4979d572b9f05b21135900c9688d27b","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
MAKO-digital

Как «Яндекс» забирает «хлеб» у рекламных агентств — алгоритмы «Директа» в b2b-тематике

Стоит ли использовать автостратегии «Яндекс.Директа» при малом количестве конверсий, да еще в b2b-тематике? История про роботов, научившихся продавать подшипники. Кейс интернет-магазина PodTrade.

Заказчик — интернет-магазин подшипников https://podtrade.ru

Рекламный бюджет — до 300 000 руб.

Требуемая стоимость лида — до 1000 руб.

Сложность проекта — средняя (6 из 10)

Автоматические алгоритмы Директа отлично показывают себя в условиях больших данных — много трафика, высокий спрос, широкая аудитория и т.д. В узких B2B-нишах мы предпочитаем настраивать точные таргетинги вручную. Не палить же из пушки по воробьям.

Но, оказалось, не все так однозначно. Расскажу, как эксперименты с рекламой подшипников помогли снизить стоимость лида в 4 раза именно благодаря автостратегиям.

Клиент с не самым массовым продуктом

К нам в МАКО обратился PodTrade — интернет-магазин подшипников для сельскохозяйственных механизмов, автомобилей и т.д.

Владелец магазина не знал:

  • Сколько заказов приходят с платного трафика?
  • Сколько стоит каждый заказ?
  • Выгодна ли контекстная реклама в принципе?
  • Можно ли увеличить поток лидов (обращений или заказов) с рекламы?

Пришел к нам и поставил задачу — дать как можно больше лидов в рамках бюджета.

В работе с проектом мы:

  1. Заморочились и собрали большое семантическое ядро с тысячами товарных НЧ-ключей и написали для каждого точное объявление… но не получили результата
  2. Запустили динамическую товарную кампанию на основе фида с ручным управлением ставками — и повысили эффективность втрое
  3. Перевели динамическую кампанию на автостратегии — автоматическое управление ставками — и получили еще 50% прироста
  4. Получили жесткий обвал эффективности авто-РК, но быстро нашли причину — виноват человеческий фактор
  5. Снизили стоимость лида в небрендовом сегменте рекламы с 3 800 р. до 980 р. и увеличили их количество

Реклама без аналитики — деньги на ветер

Нужно точно знать, какое объявление, по какому запросу, в какой рекламной системе принесло заказы, чтобы посчитать сколько стоило их привлечение. Тогда можно сравнить разные рекламные кампании, понять , что приносит результат, а где сливается бюджет. Мы не беремся за размещение рекламы, пока не настроим подсчет всех метрик.

  • Настроили основные цели в Я.Метрике. Положил ли клиент товар в корзину, перешел на страницу оформления заказа, оформил его, нажал «купить в один клик». А также попросили подрядчика подключить возможность оплатить заказ онлайн.
  • Подключили Сalltracking. Это система, которая позволяет отслеживать, с какого источника клиент перешел на сайт перед тем, как позвонить в отдел продаж. Благодаря ей мы учитываем в аналитике заказы, оформленные по телефону

Делаем все вручную, чтобы комар носа не подточил

«Крафтовая» досконально проработанная вручную реклама многие годы работала эффективней автомата, которым пользовались только ленивые. Такая установка «старой школы» надолго засела в головах опытных директологов. Как может быть иначе, если мы собственноручно контролируем каждую деталь?!

Чтобы созданное вручную объявление как можно точнее подходило запросу пользователя, мы разделили кампании на сегменты:

  1. Отделили Москву от регионов — в столице гораздо больше рекламодателей, поэтому цена клика выше. В регионах можно сэкономить, так как ниже ставки.
  2. Разбили регион по типу устройства: десктоп или смартфон. Это потребители с разным поведением, поэтому для каждого свои объявления и стратегии.

Запустили на каждый сегмент 3 кампании:

  • брендовые запросы (указано название интернет-магазина).
  • товарные запросы (ищут конкретный подшипник).
  • общие запросы (ищут подшипники в целом).

У предыдущего подрядчика рекламные кампании были не сегментированы, поэтому даже если бы они знали источник каждого заказа, то оптимизировать рекламу было бы невозможно. Это как лечить больного со средней по больнице температурой.

Есть два способа настроить товарные рекламные кампании:

  1. С помощью «фида» — файла с информацией о всех товарах компании на сайте, который формируется автоматически;
  2. Вручную подбирать ключевые слова под каждый товар.

У клиента не был настроен фид, его начали готовить по нашей просьбе, но это заняло бы несколько недель, а останавливать продажи не хотелось. Поэтому мы решили добавить кампанию с «товарными запросами» вручную. Использовали сочетания бренда и конкретной модели: «подшипник 6203 nsk», «6900zz nsk подшипник купить» и т.д.

Кроме этого мы:

  • Изменили структуру аккаунта в Директе по принципу каталога на сайте: отдельная кампания с запросами «шариковые подшипники», отдельная с запросами «импортные подшипники» и т.д.
  • Проработали семантику — убрали из ключевых слов лишние запросы, добавили больше среднечастотных (от 500 до 2000 запросов/мес) и низкочастотных запросов (до 500 запросов/мес).
  • Добавили к ключам в точном соответствии запросы и в широком — без кавычек, чтобы учитывались любые словоформы.
  • Добавили к каждому объявлению соответствующие посадочные страницы.
  • Настроили кампании на ручное управление ставками.

В первую очередь мы надеялись на результат от кампаний с «товарными запросами». Клиент уже знает, какой подшипник ему нужен и хочет его купить. Конверсия таких запросов обычно высокая.

Результат — 40 человеко-часов улетело в трубу

Мы уже потирали руки: «Ну, сейчас лиды попрут, и понятно будет, какие рекламные кампании масштабировать, а какие отключить. Ничего сложного».

Но, не тут-то было. Чем дольше работали наши кампании, тем яснее становилось, что контекстная реклама не работает.

В основном, лиды приносили сегменты с названием магазина и с запросами «импортный». И если второе еще можно было приписать к себе в «заслуги», то кампания с брендовыми запросами работала точно не из-за нас. Как правило, по названию магазина ищут люди, которые либо уже покупали товары клиента, либо те, кто пришел по оффлайн рекламе или рекомендациям.

Статистика с разбивкой бренд/не бренд за 1-й месяц работы:

В сегменте «товарные запросы» ситуация была совсем плохой:

Обычно самые конверсионные ключи по названиям товаров, которые мы тщательно собирали вручную, дали убийственно высокую стоимость лида...

Что мы сделали не так?

Первым делом мы проверили настройки рекламных кампаний:

  • Верно мы понимаем запрос пользователя?
  • На правильные посадочные ведем пользователей?
  • Те ключевые слова используем?
  • В порядке наши ставки, не проигрываем ли аукцион?
  • Правильно настроили цели в метрике?

Никаких проблем, которые могли бы повлиять на конверсию, мы не нашли.

Кто-то на этом бы и остановился: «У нас все правильно настроено, просто ваш сайт так работает / со спросом что-то случилось / конкуренты давят». Но мы знаем, что большинство проблем при запуске проекта связано с непониманием логики поведения пользователя.

Копаем вглубь — анализируем поведение аудитории

На другом проекте было такое, что все метрики настроены правильно, а заказов ноль. Оказалось, мы не учли поведение пользователей:

  • Прежде, чем совершить целевое действие, они проводили до 3 часов на сайте. Метрика ставила таким визитам источник «Внутренний переход» и они не попадали в нашу аналитику.
  • Клиенты оставляли контакты в чате на сайте, менеджеры перезванивали и оформляли заказ. Это тоже не учитывалось в аналитике.

Мы неправильно проводили оптимизацию и реклама была неэффективной. Поэтому и с подшипниками стали «копать глубже» в поведение пользователей.

Мы неправильно проводили оптимизацию и реклама была неэффективной. Поэтому и с подшипниками стали «копать глубже» в поведение пользователей.

В первую очередь мы посмотрели на:

  • среднее время сессии на сайте,

  • показатель отказов,

  • пол, возраст, устройство и прочие метрики.

Все было в тех же пределах, что и в компаниях из сегмента «по бренду», которые давали заказы.

Тогда мы послушали записи разговоров пользователей с менеджерами и нашли причину неудач. В разговорах клиенты жаловались, что:

  • им пришлось потрудиться, чтобы найти нужный подшипник;

  • они не смогли самостоятельно найти товар, поэтому решили набрать и уточнить по телефону.

Нашли проблему через вебвизор

Чтобы понять, почему пользователи не могли найти конкретный подшипник на сайте, мы понаблюдали за их поведением через вебвизор. Это сервис Яндекса, который фиксирует каждое действие пользователя на сайте и показывает его в формате видео.

Мы нашли проблему в запросах, по которым пользователи переходили в карточку товара. Например, посетитель вбивал в поисковике Яндекса запрос «подшипник 6305 KOYO», а мы показывали объявление, которое ведет на страницу с товаром «подшипник 6305 KOYO». Казалось бы, все логично, но нет.

В 40% случаев мы не угадывали. На самом деле он искал другой подшипник — «6305 ZZ CM KOYO», но в поисковике вбивал сокращенный вариант. Пользователь не получал то, что хотел, разочаровывался, и либо сразу уходил, либо пытался сам найти его на сайте.

Мы поняли, что вручную разобраться со всей номенклатурой магазина не сможем, нужно автоматизировать процесс.

Отключаем ручные кампании и запускаем динамические на основе фида

У рекламной системы есть набор карточек товаров (фид), которые она может показать по запросу пользователя. Если запрос соответствует нескольким карточкам товаров (как получалось у нас), то она проанализирует десятки параметров за доли секунды и покажет наиболее релевантную из них.

На это способно только машинное обучение алгоритма аукциона — это называется «динамический показ объявлений».

Заказчик к этому моменту уже подготовил такой «фид», и мы запустили динамические показы с ручным управлением. То есть, определили для разных групп товаров (это называется «фильтр») свою стратегию назначения ставок.

Результат — лиды втрое дешевле и в 2,5 раза больше

К концу второй недели мы снова начали получать лиды. А еще через пару недель их стало в 2,5 раза больше, а стоимость снизилась почти втрое.

Товарные кампании на основе фида были в разы лучше, чем в первый месяц:

Система точнее определяла запрос пользователя и вела его на правильные карточки товаров. Ожидание и реальность совпадали, пользователи чаще заказывали товары.

Все опять сломалось — резкий провал в работе динамических РК

В начале третьего месяца работы результат стал снова ухудшаться. Объем трафика по кампаниям оставался такой же, а конверсия пошла вниз, лидов стало меньше.

Мы предположили, что системе может понадобиться время на настройку своих алгоритмов показа. Поэтому решили не вносить особых изменений в кампанию.

Подождали 10 дней, но конверсия продолжила падать.

Надо было что-то делать...

Нашли, кто все сломал! В работу алгоритмов вмешался человеческий фактор

Первым делом мы проанализировали статистику. Усилили те кампании, ключи и группы товаров в фиде, которые приносили конверсии и отключили те, что не работали.

Это не дало результата. Помимо того, что количество конверсий падало, стало больше отказов. Мы заглянули в вебвизор.

Оказалось, большинство посадочных вело на 404 ошибку — «страница не найдена»! Как такое могло произойти, ведь фид генерируется автоматически? Созвонились с клиентом.

Оказалось, что он проводил эксперименты на сайте и забыл обновить фид. Мы объяснили важность своевременного обновления фида, откатили назад все корректировки и снова запустили первоначальную стратегию в кампании.

Конверсия поползла вверх и показатели приблизились к нашим изначальным значениям. Фид исправили на 15 неделе:

Полностью убираем человека из системы — переводим динамические РК на автостратегии... Бинго!

Клиент был доволен результатами за первые 4 месяца. Тем не менее, останавливаться на достигнутом не хотелось. Мы предположили, что оптимизация ставок вручную — это самое слабое звено в связке «пользовательский запрос — ставка — релевантное объявление».

Улучшить результат можно, если полностью отдать управление кампании алгоритму поисковика. Автоматика быстрее реагирует на изменения аукциона, и определяет какой из пользователей с большей вероятностью готов к совершению целевого действия. В этом ей помогает специальный математический алгоритм. Человек же может только «угадывать».

Для успешного запуска автоматической стратегии у нас все было готово. В справке Яндекс.Директ написано, что нужно не меньше 10 конверсий в неделю. У нас было 7-9, но и этого было достаточно. Специфика магазина была такой, что пользователи точно знали какой им продукт нужен, поэтому система могла быстрее обучиться.

В первый месяц работы автоматической стратегии результат был примерно на том же уровне, что и при ручном управлении, поэтому мы не вмешивались в работу алгоритма. Машинному обучению нужно время.

К середине второго месяца работы алгоритма лидов стало больше, но выросла и их стоимость. Алгоритм учился, и к концу месяца, стоимость заказа упала, а количество осталось то же. Гипотеза подтвердилась.

Выводы — а нужен ли человек, или теперь ИИ правит балом?

Мы убедились, что автоматические стратегии Яндекса, при правильных настройках, могут эффективно работать и в узких B2B-тематиках. Мы можем только догадываться как устроена работа рекламного «движка».

Автоматизированная закупка трафика учитывает все скрытые от нас параметры системы и позволяет:

  • выигрывать больший процент аукционов по низкой ставке,

  • подбирать целевую аудиторию на основе ее поведения,

  • угадывать точный момент показа рекламы конкретному пользователю.

В отличие от человека, системе нужно значительно меньше ресурсов и времени для того, чтобы подобрать самый оптимальный вариант и получить результат.

Сможет ли Яндекс доказать абсолютное превосходство алгоритмов над человеком и отобрать хлеб у агентств — покажет время. Но пока, автостратегии — это не автопилот, которому достаточно задать точку на карте и он сам долетит. Чтобы работали, нужно понимать поведение потребителей и уметь анализировать метрику сайта:

  • разобраться в поведении пользователей и учесть все конверсии — иначе будет много отказов и ложных лидов;
  • дать алгоритму достаточное количество целевого трафика для обучения — не менее 10 конверсий в неделю;

  • Запастись терпением — алгоритму нужно время на обучение, поэтому нельзя паниковать при первых же неудачных результатах и все ломать.

Радует, что низкоуровневый ручной труд в работе директолога скоро канет в лету. Возможности алгоритмов будоражат воображение. На арену выходит киборг в одиночку эффективно управляющий сотней проектов… По-моему, это прекрасное будущее :)

Спасибо!

Андрей Горностаев, технический директор и собственник МАКО

Другие наши кейсы

{ "author_name": "MAKO-digital", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 44, "likes": 41, "favorites": 166, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 261931, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Tue, 22 Jun 2021 19:14:08 +0300", "is_special": false }
0
44 комментария
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Какой смысл такой бюджет сливать без сквозной аналитики? Какая нахрен разница, сколько там стоит лид.

9

Большинство бизнесов нормально работают без сквозной аналитики особенно в B2B. Когда клиентов с рекламы не много, и их чеки отличаются на порядок, сквозная аналитика не даст чего-то существенного для оптимизации рекламы. Представьте, что вы получили 10 клиентов, из которых один заказал на 10 000 , один на 1 000 000 , а остальные где-то посередине. Что вам это даст, и какие правки вы внесёте в рекламу? Другая сторона вопроса - цикл принятия решения о покупке в B2B долгий. Как вы будете использовать данные о доходе с лидов , которые пришли месяц назад? Как это поможет автостратегиям? Поэтому и работаем мы в рекламе с лидами , и алгоритмы на них настраиваем. Далеко не всегда есть корреляция источника , который принёс лид , и дохода который мы в итоге получили. А вот с объемом лидов корреляция, как правило, есть - чем их больше в рамках бюджета , тем, в конечном итоге, и денег в кассе больше. 

12

Пусть большинство нормально работают. Но это не повод продавать халтуру вместо услуги.

Про цикл сделки. А в чем проблема его считать? 
Вот допустим стоматология.
Там лид не важен.
Там не важен CAC и ROI.
Там рулит LTV.  Потому что у вас первый визит это консультация за 600р.
Да, мы там считаем лиды, но в качестве булщит-метрики, пока у нас данные по продажам не настоятся. Через 3 месяца смотрим и херак - окупаемость пошла и другие данные. И некоторые фразы с дорогим заявками, оказывается, деньги тащат как проклятые. А по некоторым фразам лиды дешевые, много, а в деньгах тишина.

Смотрите простой смысл.
Дорогой лид бывают в двух случаях:
1. Руки кривые. Тут вы молодцы, бьетесь за прямоту рук.
2. Лид с хорошей выручкой или прибылью. А вот тут без сквозной вы никогда это не узнаете.

Вы скупаете дешевые лиды, а там внутри нет продаж. Вы вообще в курсе, что качество лида зависит от позиции, с которой вы клик купили?

У нас дофига проектов, где в РСЯ лиды дешевые и куча. А до подсчета ROI или LTV доходим и хоть отключай её.

Да хрен с ним с деньги. Если считать не можете.
Вы тупо квалифицируйте лиды и уже счастье будет.

Мы так за месяц отгрузили заказчику 50 лидов с поиска. 20 лидов с рся.
Цикл сделки - полгода-год.
Но он нам в CRM их квалифицировал. И вот у нас все 20 лидов с РСЯ - отмененные.
В итоге тут же полезли РСЯ копать, а пока копаем - отключили её нахрен.

Ещё сквозная нужна, чтобы самим красивыми быть и с бюджетом.
Допустим пример наш. Грузовой автосервис.
10к за услуги. 20к бюджет. Выручка с рекламы - 700к. Не все продажи отловили, LTV вообще не считаем. Маржа там хорошая.
Сразу любовь и бюджет сам заказчик потребовал до упора поднять, жаль там трафика мало.

И ладно бы сложно было. Роистат поставить - 1 час работы в 90% проектов. Мы его бесплатно ставим, стыдно деньги брать за это.

9

Мы, как правило, работаем на привлечение новых клиентов, а растить LTV - задача бизнеса заказчика. Если есть желание у заказчика все посчитать - это не проблема. Но даже квалифицировать лиды далеко не все  готовы. Ваш тезис, что без сквозной аналитики нельзя работать и это халтура, не верен и больше похож на попытку продажи своих услуг. ред.

8

В 99% случаев заказчик не желает считать, потому что не знает, что такое возможно.

Мой тезис относится к вашему кейсу. Само собой, что не везде можно использовать сквозную аналитику. 

В данном случае вы не работаете на привлечение клиента, т.к. лид это не клиент. Это всего лишь лид.

Ну давайте я попытаюсь продать услуги. Вам. Интересно?

0

Мы, видимо, с вами работаем в разных сегментах по рекламному бюджету и размеру бизнеса клиентов. Давно не встречал заказчика, который не слышал про сквозную аналитику. Как раз наоборот, заказчик сам первый говорит, что понимает, что важно все считать, но есть такие-то барьеры в организации этой системы.  У кого-то самописная CRM, у кого-то вообще ее нет и все данные о лиде/заказе вносятся сразу в 1C, у кого-то настолько сложные бизнес-процессы, что их оцифровка займет много времени и денег. А кто-то банально не готов менять процессы в отделе продаж, без которых невозможно корректное ведение CRM для получения нужных данных.

Почему нормально работающие бизнесы не спешат решать проблему сквозной аналитики? Потому-то понимают, что такая система позволит только оптимизировать рекламный бюджет, как в вашем примере с РСЯ. Но масштабировать бизнес и заработать больше денег аналитика не сможет. У наших клиентов в большинстве случаев стоит задача развиваться, а не экономить. И поэтому вкладывать большие ресурсы в получение точных данных, они не готовы. Но, конечно, если вопрос сквозной аналитики можно решить за час - никто этим пренебрегать не будет. И в 90% случаев у такого клиента еще до начала работы с нами она будет настроена. 

3

Задача сквозной аналитики - собрать данные.
После сбора данных становится понятно, окупается реклама или нет.
Если она окупается, бизнес начинает выкупать трафик, пока не упрется в окупаемость.

Вы сами пишите, что ваша задача привлечь клиентов.
Но вы не знаете, привлекли ли вы клиента. Вы не знаете, в какой трафик вкладывать деньги для привлечения клиента.

Давайте по существующему кейсу вас поучу. Будете круче работать, больше денег заработаете.

Ставите скрипт роистата - 3 минуты.
Подключаете эмэйл-трекинг - 5 минут. Может затянуться, если вам доступы долго будут давать.

Слизать данные с форм - 5 минут.

Хрен с ней с корзиной. Либо просите денег на интеграцию.

Интеграция с гугл.таблицами вместо CRM.

Получили свои 40 лидов. 40 лидов встали в таблицу.
Позвонили заказчику. Поискали в 1с по номеру телефона/почте все лиды.
Квалифицировали в таблице.

Если с заказчиком хорошие отношения, то замотивировали его самого квалифицировать лиды.

Всё элементарно. Идите и делайте. Как сделайте - отпишите, я проверю.

1

Иннокентий, вы отличный продавец услуг по настройке сквозной аналитики. Но, поверьте, бывают ситуации, когда она не нужна и трата денег и ресурсов на нее не оправдана. Давайте еще раз попробую объяснить. Трафик данного интернет-магазина - 50 000+. Доля трафика и заказов с контекстной рекламы - 10%. Вы предлагаете купить за 20 000 р. ройстат, потратить время заказчика на квалификацию лидов, потратить наше время на мэтчинг данных по номеру телефона. И все ради чего? Чтобы узнать, сколько клиентов нам принесли эти 10%? Хорошо, узнали, дальше что? В b2b важен каждый лид, даже если РСЯ приносит 1 заказ за три месяца,  а в остальное время работает в холостую - это не повод ее отключать. Т.к. этот 1 заказ  может быть на 1 млн. или это может быть клиент с крайне высоким LTV. Именно поэтому в этом проекте у нас задача - привлекать как можно больше лидов в рамках фиксированного бюджета. Других задач нет.

3

Давайте ещё раз попробую объяснить. Вы же понимаете, что я не вам объясняю, а читателям?

Научитесь убеждать заказчика, что квалификация лидов нужна. 

Вы потратили 200к. Вы знаете цену лида? Нет.
Чтобы посчитать цену лида вам надо собрать в кучу все лиды - звонки, формы, эмэйл.
У вас прошло 40 лидов. Иногда на такой выборке уже видно, что какой-то канал явно не работает.

Потом проходит 3 месяца. У вас больше сотни лидов. И уже данные пошли.

И самое главное. Выручка в Роистате очень круто мотивирует сотрудников своих.

Я не продаю услуги по настройке, мы не делаем настройку за деньги. Мы делаем её всегда бесплатно.

0

У роистат был/есть бесплатный тариф если лить через их РК

0

Хороший кейс. Интересно было читать.

4

Спасибо)

2

Сами написали про хороший кейс, сами поблагодарили. Красавцы.

1

40 Лидов за месяц. Как на такой выборке вообще можно делать вывод что автоматическая рк лучше ручной?) 

3

В реальной работе зачастую нет столько времени и денег у заказчика, чтобы получать статистически значимые данные по макроконверсиям. Приходится делать допущения и тестировать гипотезы на меньших выборках. В таких условиях профессионал должен принять решение - двигаться по воронке вверх и использовать микроконверсии , или все же опираться на небольшое число макроконверсий с вероятностью принять неверное решение. Мы обычно выбираем второе, если макроконверсий хотя бы несколько десятков. Сам Яндекс на конференциях приводит кейсы , демонстрирующие эффективность автостратегий на малом числе данных. У нас нет причин этому не верить.

3

Открою вам страшную тайну. Что бы оценить значимость на небольших выборках, в статистике тоже есть для этого инструменты. Но судя по тому, как вы конверсии из стажеров в джуны считаете и оцениваете, вам бы всей командой не помешало с нуля погрузиться в эту тему) ✌️

2

А вы не забудьте клиенту, который 20к за услуги 3 спецов за месяц заплатил, продать сверху или в штат услуги нормального аналитика за 120к/мес.

Я как бы уже давненько не в агентстве, продакчу там, вся фигня. И как вспомню вот эти бюджеты по 30к на рекламу и 8к за услуги, и кококркетологов, приходящих с аудитами, которые говорят про статистику, про эксперименты, а у меня профильное образование, статистика мне снится - так и думаю. Вот ребята, наверное, молодцы, проекты у них все по 5миллионов в неделю, всего им хватает.

А то знаете, у меня прошлый продукт был из топ100 екома, а текущий из топ3 финтеха, и вот только-только хватает значимости выборок конверсии на то, чтобы данные были околоправды. А на топ100 достаточно 1 агентства в России (правда топ100, как это ни удивительно, живет инхаусами, это дешевле).

Остальные с экспериментами самообмана, сквозными аналитиками в роистат (посмотри там, опухла или как) и т.п - друг друга лучше и понятней.

Че вы там сведете на 40 лидах? Какая нахер разница, с какого из 2000 запросов три Лида а с какого четыре? Это статистическая погрешность, ценность любого вывода на основе этого - 0 без палки. Зато много времени и умных слов заказчику, потраченные впустую. Ряды ещё нормируйте по объему трафика, чтобы от гетерескедастичности избавиться во времени, а потом прогноз на Стьюденте прогоняйте, и такие "ой, у нас р-квадрат 0.77, маловато", и доверительные интервалы разъехались. И че дальше-то делать с данными, которых нет?

Для понимания аналитика должна тратить не больше 10 процентов бюджета. Посчитаем (тока не роистат, который коллтрекинг с графиками):

1) нормальный аналитик с нормальным знанием статистики в штат -115
2) сервак с данными и дата-инженкр (пусть на аутсорсе) , чтобы данные в куб складыаал - пусть ещё 50.
3) девопс все поддерживать пару раз в месяц - тыщ 15 в мес
4) нормальный качественный веб- аналитик, способный пробросить события и нормальный бэк и фронт, способные сделать правильно, написать сервис по разделению аудиторий (бесплатные не предлагайте, раз не пробовали-нехер советовать), да пробросить в тот же кастом дименшн версию, да ещё и сессии разделять по uid, да еще и не дай бог на spa- приложении с пробросом location, с кастомным переписыаанием кук, да еще и в принципе понимающим, что такое атрибуция на разные каналы и как строить её самостоятельно (не, ну правда, вы че, по последнему клику конверсию считать будете? Или по первому? Или ласт пэйд куки вин? Какие нахер Лиды вообще, мы тут продажи считаем, когда про сквозняк говорим, там еще 80 процентов отказа на последующих шагах) - еще 120 в месяц по минималочке на аутсорсе все

Посчитали? 300к в месяц обходится сквозная аналитика. В месяц, не разово. А у них бюджет 200. А вы предлагаете не сквозную аналитику, а я Яндекс метрику ту же самую, но уверены, что это сквозняк. Это не сквозняк, батенька, это слив бабок на инструмент, который врет в лицо не хуже Троцкого. Уж лучше врать себе бесплатно, чем за двадцатку. 

8

Я не совсем понял причём тут рассказ про сквозную аналитику. Но готов весь описанный скоуп работ на 300к делать за 40-50 к/мес на аутсорсе)  
Разверну dwh на bq
Настрою сервер под etl
Проброшу все данные и создам витрины
Сделаю Дашик в bi 
Обращайтесь) 

PS: Вы правы что юнит-экономика может не сойтись, и что ценность от эксперимента может быть нулевой. Но я тут не причём, извините) И к вопросу на который я отвечал выше отношение имеет косвенное. Так же можно и ещё 50 разных тем приплести, про Инопланетян, Америку…

0

Да не сможете вы это делать на аутсорсе. 1 дашборд в BI в месяц - это звучит ок для маленьких компаний. А если вам каждый день надо данные вгружать в куб, связывать, делать новые отчеты - это уже штатный аналитик, а то и не один. Сказать я тоже смогу. Но, к сожалению, реальность говорит, что мало сказать, надо делать. И когда у вас не 1, а 60 отчетов, и каждый надо расширять, то приходится иметь и датаинженера и аналитика в штате. Разовая работа по созданию инфры может и да, в 50 (не верю!) в 150 уложится. А когда вам надо атрибуцировать конверсию через бэкенд/фронтовый бэк, вы сразу уже без компетенций внутри инфры заказчика. 

Хорошо продуктам, где прямой трафик и все - там нет этой атрибуции, и ваша схема впишется. У меня сейчас так. Как только влетает еком-проект, то все, готовьтесь или делать полностью или не делать, и упираться в вышеуказанные суммы. 

3

С удовольствием изучим вопрос и применимость данных инструментов в наших реалиях. Киньте ссылку, интересно.

3

Решая задачу в лоб, гуглите: про непараметрические критерии и критерии для малых выборок и бутстрап для оценки а/б тестов.

Решая бизнес-задачу гуглите про прокси-метрики и байесовский вывод. ред.

1

Мне тоже интересно!

0

мне вот интересно... показатель отказов это прям вот отдельная колонка в аналитике и даже в кабинете директа... у вас когда все посадочные 404 стали, по этому показателю вот вообще ничего не изменилось и в глаза не бросилось? так много времени убили на выяснение причин.
Дробить кампании на сегменты плохая идея, если вы работаете с автостратегиями, особенно когда конверсий мало, максимум по регионам аля Москва и остальные. Наоборот укрупнять надо, чтобы алгоритму было где разгуляться. Хотя может вы это и сделали, я просто прочел по диагонали.
Цель для оптимизации тоже, в идеале, должна быть одна или можно протестить составную, если цели равнозначные, на пример быстрый заказ и простой заказ.
Если конверсий мало, всегда можно подняться выше по воронке, переход к оплате, начало оформления, посещение корзины. Если аналитика настроена, то ничто не мешает высчитать ценность цели через конверсию между шагами и задать её для оптимизации.

2

Спасибо) Ну как бы не все так очевидно было. Это же товарная реклама и там сотни посадочных страниц. На верхнем уровне не было значительных изменений, чтобы заподозрить неладное. Сломались автостратегии, а все остальные параметры как будто остались в норме. Когда стали прицельно искать и копаться в статистке , тогда и нашли. Много времени мы потратили на ожидание, что автостратегии сами наладятся. Это предположение было основано на опыте работы автостратегий, что иногда нужно подождать и не вносить изменений. Данный проект небольшой и в таких проектах мы смотрим статистику и вносим изменения раз в неделю. Этот период нужен, чтобы собралась достаточная для оптимизации статистика.
Вы правы, для автостратегий нужно использовать одну составную цель. А вот подниматься выше по воронке далеко не всегда даёт нужный результат, но пробовать безусловно нужно.

4

Наслышан про автостратегии. Даже не думал, что может сработать, когда у вас менее 10 конверсий в неделю. Удивительно 🙂 Вопрос такой - сработает ли такой подход в случае недвижки? Потому что сами застопорились с ручным управлением, лидов мало и стоимость космическая. Стоит ли пробовать?

2

А вы уверены в своей аналитике? Для начала стоит заняться этим, затем уже тестировать автостратегии

3

Игорь, в недвижке мы часто применяем автостратегии по микроконверсиям. Например, в рекламе питерского ЖК автостратегия с оплатой за микроконверсию - «более 10 минут на сайте» в гугле отлично работает и такая реклама генерит лиды. Но в Директ есть проблема, что микроконверсию по длительности нормально не настроить, потому что в Метрике нет такой опции для создания цели, только через GTM, но всё равно неидеально выходит.
А по макро в недвижке слишком дорого, кампании нужно много бюджета сожрать, чтобы обучиться на 10 лидов. Плюс в недвижке основная цель в 90% случаев - звонок. И иногда возникает чувство, что система гонит трафик из людей звонящих, но очень холодных, они просто всегда звонят, т.к. не умеют работать с сайтами. И слушаешь потом эти звонки по 30-60 секунд в стиле: "А что, квартиру / участок продаёте? А цена? Ой, дорого как. До свидания". Но пробовать все равно нужно, каждый проект - индивидуален. ред.

3

вместо длительности ещё можно делать микроконверсию из глубины просмотра, получается тоже самое, в Метрике для этого простая цель есть

0

с недвижкой вообще тяжело, тут можно отдельную книгу по настройке выпускать

0

С ошибкой 404 и несвоевременным обновлением фида знакомо. Клиент творит что хочет с сайтом и не предупреждает, а потом с тебя спрашивает, почему мол нет лидов.

1

Ну это уже ваша головная боль - общаться с клиентом и вытягивать из него все данные. При нормально построенной коммуникации таких проблем не возникнет

1

Да, с клиентами конечно всякое бывает. Но нужно это учитывать, в любом случае они - ваши заказчики, так что ответственность за такие истории вы берете на себя.

0

А если конверсий за неделю будет 1-2 - автоматические стратегии будут норм работать?

0

Нет, скорее всего не будут. Слишком мало событий для анализа. Хотя бы 5-7 стабильно нужно. Можно попробовать использовать микроконверсии , которых всегда больше, но это не всегда помогает. Бывает такое, что стоимость микроконверсий снижается, а макроконверсия дорожает. Но проводить эксперименты все равно нужно)

3

Никогда. Вы логику продумайте. Как алгоритм обучится на двух конверсиях?

0

У фейсбука же норм работает. Даже если не хватает данных для прохождения этапа обучения (он все равно через пару недель заканчивается) ред.

0

Фейсбук микроконверсии у себя видит. Т.к. у вас "сайт" в фейсбуке.
А в директе у вас хрен пойми, что на сайте. 
Поэтому иногда автоматические стратегии на микроконверсиях собирают. Типа "просмотр 3-х страниц". 

2

На прямой рекламе около 20% отказов, а динамика около 38%, даже хз как бороться с этим.

0

- ред.

0

Интересный кейс, но динамический формат компаний Яндекс цепляет много мусорных запросов.
С запросов из примера "6305 ZZ CM KOYO" vs "подшипник 6305 KOYO" он покажет фиг знает какой товар, но там в названии скорее всего будет "6305 подшипник "
Не помогает даже дробление названия товара на точные фразы "бренд + модель", в динамической компании, Яндекс всё равно подставит то, что нужно ему, алгоритм очень непонятный :(

0

Хорошая тренировка за деньги заказчика.

0

Это очень круто, как по мне.

0

Опять МАКО :) То стажеры плохие, теперь яндекс хуевый))

0

Еще один звоночек на тему замены человека роботом в работе с рекламными кабинетами 

0
Читать все 44 комментария
Ozon запустил собственный редактор контента для товарных карточек - сделай всё, чтобы покупатели несли тебе свои деньги
Вклад «Свободное управление»: управляйте деньгами свободно

Ставки по вкладам в банках опять начинают расти вслед за повышением ключевой ставки Банка России. У банка «Открытие» есть вклад, который позволяет получить более высокую доходность, чем большинство подобных вкладов на российском банковском рынке. Кроме того, он дает возможность свободно управлять деньгами. Не случайно этот вклад так и называется…

Apple выпустила iOS 15, iPadOS 15 и watchOS 8 Статьи редакции

DTF рассказывает о фичах, на которые стоит обратить внимание в первую очередь.

Ozon запустил Route 256 — карьерный маршрут для IT-специалистов

Ozon открывает набор на 1-й поток бесплатной программы Route 256 для талантливых IT-специалистов, которые хотят добавить к своим навыкам: GO-разработку; C#-разработку; автотесты на Go и Python или прогрессивный фреймворк Vue.js.

Кто-то теряет, а кто-то находит. Правила подбора персонала для рекрутера и руководителя

Колонка Людмилы Волковой, директора по управлению талантами «Ростелекома» с 15-летним опытом в HR.

Гиперинфляция: «экономика» Германии после Первой мировой войны

Статья о том, каким образом Первая мировая война сказалась на Германии, неэффективные действия правительства которой привели эту страну и её население к гиперинфляции и государственным ценам в квадриллионах немецких марок. На фото — деньги, необходимые для покупки одной буханки хлеба в Германии в октябре 1923 года.

Деньги, необходимые для покупки одной буханки хлеба, октябрь 1923 г.
Украли Xbox One X при отправке груза через «Деловые линии» и заменили его на книги

Спойлер: при отправке груза через ТК "Деловые линии" украли игровую консоль Xbox One X, вместо консоли в коробку положили мои же книги, которые взяли с другого пакета. Со слов сотрудников компании — "По видеозаписям с камер несанкционированных действий к вашему грузу не было обнаружено".

Мой новый "Xbox One X"
ПЭК уничтожила мебель при доставке

Заказали изготовление дивана-шкафа-кровати трансформера на мебельной фабрике в Москве, стоимостью 140000 руб., доставка была поручена компании ПЭК.

«Ожидали 100 тысяч просмотров, а вышло в восемь раз больше»: как и зачем крупные бренды снимают ролики для TikTok

Истории «Ситилинка», «Тинькофф», «Спортмастера» и «КиноПоиска».

AliExpress Russia Overview: 9 главных трендов электронной коммерции

8 сентября «AliExpress Россия» собрал топов электронной коммерции и инвестиционных аналитиков на конференции AERO. Собрали самое важное из пятичасового обсуждения.

«Яндекс» с фондами открыл компанию ClickHouse — она выпустит сервисы на основе систем управления базами данных Статьи редакции

Одноимённую СУБД с открытым кодом «Яндекс» развивает больше десяти лет.

null