Предварительный анализ источника трафика 2 (пруфы)

Эта статья является продолжением статьи о Предварительном анализе источника трафика. Идея написать продолжение статьи появилась в связи с наличием скептического мнения части аудитории, которая поспешила обвинить автора статьи в “творчестве”, избыточной любви к “воде” и отсутствии знания матчасти.

Разумеется, при должном умении, можно “докопаться” и до столба. Если для этого есть объективная причина и наличие позитивной цели. Как мне показалось позитивная часть целей “экспертов” состояла в демонстрации собственной “экспертности”.

А как ее лучше (проще) демонстрировать?!

Правильно: "поливая" богатым опытом и собственными знаниями автора статьи. Ведь, если автор плохой, то комментатор автоматически становится хорошим. Вот только вопрос: зачем комментатору внешнее подтверждение, что он хороший? Может потому, что он сам в это не очень верит.

Ладно, отвлекся я немного… Перейду к делу.

Задача предыдущей статьи была простая: показать инструмент по предварительной оценке эффективности источника трафика.

Разумеется, лучшим инструментом анализа эффективности источника трафика является тестовый период. И задача статьи была не убедить рекламодателей отказываться от тестов, задача была показать механизм декомпозиции для прогноза рентабельности источника трафика (контекстной рекламы). Для того, чтобы спрогнозировать целесообразность обращения к поисковому трафику исходя из специфики ниши: наличия спроса на конкретный продукт в конкретном гео, маржинальности продукта, величины рекламного бюджета (минимально необходимого).

В этой статье для наглядности я взял кампанию реального клиента, который занимается продажей франшизы школы развития для детей по всей территории РФ.

При анализе целесообразности использования контекстной рекламы Яндекс.Директ была составлена декомпозиция. Для ее составления мы использовали часть прогнозных данных Яндекс.Вордстат, Яндекс.Директ (Прогноз бюджета), данные клиента о конверсии отдела продаж и маржинальности продукта.

Вот такая декомпозиция у нас получилась перед началом работы с клиентом:

А вот такие данные мы получили в тестовый период после запуска кампании (с 19.11.2018 по 23.12.2018)

В итоге за тестовый период было получено 24 заявки, была совершена 1 продажа франшизы и получено 12 потенциальных клиентов, находящихся в стадии принятия решения (в канун Нового года многие предпочитают не принимать решения о серьезных покупках (прим. Клиента)).

Для удобства я свел данные декомпозиции и фактические данные в таблицу:

Таким образом, мы получили данные достаточно близкие к прогнозным. Да, конверсия в продажу была зафиксирована на уровне 4,16% вместо ожидаемых 10%, но думаю это связано с особенностью периода (тестовый, да еще и предновогодний).

В комментариях к предыдущей статье было сказано, что данные расчетов не учитывают затраты на персонал, настройку рекламной кампании и пр. Однако, это не так. Как известно, значение термина маржа (она же маржинальность) это разница между ценой продукта (услуги) и себестоимостью продукта (услуги), а в себестоимость продукта, в нашем случае, уже заложена стоимость всех сопутствующих расходов, в том числе и вышеуказанных (опять же по версии Клиента).

Я, безусловно, согласен с тем фактом, что на прогнозные данные оказывают сильное влияние такой фактор, как конкуренция на рынке, ее влияние на продажи спрогнозировать почти невозможно (конкуренты могут появляться каждый день).

Однако, повторюсь уже, наверное, в десятый раз, задача декомпозиции показать направление, в котором целесообразно/нецелесообразно запускать тестовую рекламную кампанию. У клиента может быть продукт (услуга), который либо не востребован в данном источнике трафика, в данном конкретном гео, или же бюджета клиента будет недостаточно для выхода на точку безубыточности.

Разумеется, я не призываю верить или не верить мне, более того настоятельно рекомендую все и всегда перепроверять (сам так делаю). Мы же в MGM Global используем при подборе источника трафика инструмент декомпозиции и делаем это для своих потенциальных клиентов совершенно бесплатно (во всяком случае пока).

Надеюсь, статья была полезна и вы получили хоть немного пользы от ее прочтения.

ведущий аналитик компании MGM Global

Виталий Палёхин