{"id":14285,"url":"\/distributions\/14285\/click?bit=1&hash=346f3dd5dee2d88930b559bfe049bf63f032c3f6597a81b363a99361cc92d37d","title":"\u0421\u0442\u0438\u043f\u0435\u043d\u0434\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f","buttonText":"","imageUuid":""}

Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

Предпланирование

Все, что необходимо, для корректного планирования девелоперов и не только. Рекламный рынок быстро развивается, много кейсов, фичей и просто лайфхаков, как облегчить жизнь таргетологам, контекстникам, даже аккаунтам, но очень мало полезного можно увидеть про медиапланирование. О том, как должен строиться медиаплан, как планировать реальные цифры (чтобы после согласования у сотрудников не шевелились волосы на голове, как это выполнять), что влияет на показатели и, как важно выходить за рамки привычного подхода вы узнаете в этой статье.

От того, насколько качественный мп был составлен, зависит дальнейшая судьба вас, как специалиста, команды исполнителей и даже агентства в целом. Как составить максимально прозрачный, понятный и реалистичный мп разберем на примере одного из наших клиентов в сегменте недвижимости.

1. Охват

Перед началом сбора медиаплана мы рассчитываем необходимый объем охвата для выполнения медийной задачи. Это поможет нам определить объем закупаемых показов и трафика, необходимого для максимального покрытия нашей ЦА.

Делать это лучше через TNS Atelier. В нем мы можем задать необходимую частоту, географию, пол, возраст, период и формат: баннеры или OLV. В выгрузке получаем таблицу с показателями охвата и трафика, которых можно достичь, исходя из нашего бюджета за заданный период. Самое важное в этом отчете, что мы имеем возможность посмотреть в какой момент будет охвачена подавляющая часть ЦА, то есть, дальнейшее размещение будет медленнее привлекать новую аудиторию.

Мы строим линию тренда, которая показывает накопление показов относительно бюджета и видим, что для баннеров охват начинает стремительно замедляться после 14 миллионов. Следовательно, больше данного объема закупать неэффективно.

Таблица 1. Накопление охвата

Тоже самое проделываем и с OLV.

2. Эффективная частота контакта

Определяем эффективную частоту контакта по матрице Остроу. Таблицу с матрицей можно найти в интернете, вам остается только расставить “бегунки” показателей.

Показатель частоты зависит от креатива, ситуации на рынке в сегменте и медиа-потребления.

Таблица 2. Матрица Остроу

Мы получили следующий показатель частоты:

Базовая частота — 3

Балл — 0,8

Итоговая эффективная частота — 3,8 (округляем до 4)

Эту частоту мы будем использовать в наших имиджевых рекламных кампаниях.

3. Архитектура кампаний

Всего существует 3 варианта архитектуры кампаний:

Нисходящая — охватываем максимум аудитории на старте, постепенно снижая, удерживая частоту.

Постоянная — весь период РК стараемся держать определенную частоту контакта и объем охватываемой аудитории.

Восходящая — охватываем минимум аудитории на старте, постепенно ее увеличивая и удерживая частоту.

Нам подходит вариант с восходящей архитектурой, так как на ней мы сможем удерживать необходимую для нас частоту. На нисходящей довольно сложно удержать низкую частоту из-за слишком широкого охвата. Постоянную лучше использовать на коротких периодах размещения.

Таблица 3. Восходящая архитектура кампании

4. Объем ключевых слов для реализации ДДУ

Используем выгрузку из закрытых источников TNS по количеству ДДУ в разрезе застройщиков, класса жилья и периода, чтобы понять, какой объем брендовых ключевых запросов необходим для реализации квартир клиента. Это закрытая информация, так что скриншот “в уме”.

Далее, делаем выгрузку по брендовым запросам нашего бренда и брендов ключевых конкурентов в WordStat за последний год. Значения, полученные по конкурентам из TNS по ДДУ мы собираем в таблицу. Полученные значения из WS мы накладываем на график сделок по каждому из конкурентов. Если сезонность брендовых запросов бьется с реализацией квартир по месяцам, значит зависимость есть, и мы можем опираться на эти данные. Нам нужно посчитать количество брендовых запросов, необходимых, для реализации 1 сделки. Формула выглядит так:

Исходя от полученного количества, планируем объемы имиджевых медийных кампаний, которые помогут усилить бренд и объемы контекстной рекламы для отработки поискового спроса.

5. Общерыночная динамика

Важнейший фактор планирования — учет общей динамики рынка. Наш клиент застройщик, а на рынке недвижимости сейчас есть весьма серьезные колебания. Как мы знаем, летом в силу вступает новый закон о ДДУ, который подразумевает эскроу-счета. Застройщики смогут получить деньги дольщиков только после сдачи дома, что существенно усложняет процесс. Также учитываем повышение НДС. Скорее всего стоимость за квадратный метр увеличится, а покупательская возможность снизится. Сейчас до вступления в силу закона потенциальные покупатели по возможности пытаются взять жилье, ориентировочно после мая прогнозируем спад.

Рыночный коэффициент будет влиять на конверсию в сделку.

Таблица 4. Распределение рыночного коэффициента по месяцам

Итак, мы определили необходимый объем поискового спроса, частоту контакта, архитектуру кампании и спрогнозировали как в течении года будет меняться рынок. Кроме того, рассчитали объем показов для покрытия ЦА. Далее поговорим о том, как эти показатели раскладываются на рекламные каналы.

Планирование каналов

Ниже мы рассмотрим все коэффициенты, которые прямо или косвенно влияют на прогнозные показатели:

1. Сезонность спроса

Этот коэффициент влияет на получаемый трафик с контекста, таргетированной рекламы и RTB.

Сезонный коэффициент для недвижимости рассчитываем через WordStat. Также рекомендуем не забывать про Google Trends. Для более точного определения сезонности необходимо посмотреть статистику по нескольким категориям запросов:

- общие по классу ЖК;

- конкурентные;

- географические: метро, район, улица;

- категорийные: по количеству комнат.

В истории запросов WordStat вбиваем общее ключевое слово, которое непосредственно связано с нашим продвигаемым продуктом:

Таблица 5. История показов ключевых запросов в WordStat

Аналогично делаем с остальными категориями ключевых запросов.

По динамике запросов за два года видно, что ярко выраженная сезонность отсутствует, но присутствует и динамика рынка в целом. Спрос зимой 2018 года связан с инфоповодом о предстоящем законе ДДУ. Чтобы убедиться, что тренд рынка в сегменте недвижимости действительно присутствует, мы дополнительно проверяем эту гипотезу, анализируя статистику по сделкам в нескольких открытых источниках: Rosreestr, Rbc.realty, IRN.

Анализируем объемы медиаинвестиций конкурентных девелоперов через закрытый источник Mediascope — это необходимо для оценки активности конкурентов, их стратегии и рассплитовки нашего бюджета. О работе с инвестициями конкурентов поговорим в отдельной статье.

Для примера я выгрузила статистику зарегистрированных ДДУ из Rosreestr.

Таблица 6. Статистика зарегестрированных ДДУ

Накладываем график по месяцам:

Видим, что рост сделок действительно присутствует, выделяем коэффициент для каждого месяца:

Важно отметить, что сезонность сделок будет от отличаться от поискового спроса. Для нас главное убедиться, что тренд в данной категории присутствует.

Далее разбираем показатели, которые были собраны в WordStat.

Нам нужны цифры из столбиков “Абсолютное” ключевых запросов за последние 2 года, суммируем их по месяцам, затем высчитываем среднее значение каждого года и указываем единицу коэффициента.

Считаем по формуле:

После того, как мы протянули формулу и посчитали каждый месяц за 2 года, нам необходимо выявить средний коэффициент по каждому месяцу.

Получившиеся коэффициенты можно переносить в столбик с сезонностью.

Должно выглядеть так:

Таблица 7. Расчет сезонности спроса по каждому месяцу

2. Сезонность СРС

Коэффициент влияет на цену клика и CPM с контекста, таргетированной рекламы, RTB.

Сезонность спроса влияет на конкуренцию и на аукцион. Чтобы в пиковый период не сидеть в гарантии по конверсионным ключевым запросам из-за низких ставок мы закладываем сезонность CPC.

Для расчета есть несколько вариантов:

1) Вы вели ранее рекламные кампании ЖК аналогичного класса. Соответственно, имеете накопленную статистику в кабинетах и можете смотреть, как менялась динамика СРС на поиске и сетях в разные периоды.

Для примера я взяла статистику по СРС за 2018 год по месяцам по запросам на поиске, также нужно делать и с сетями:

Таблица 8. Анализ статистики прошедшей РК

Затем высчитываем ср. значение с поиска и сетей и получившееся значение переносим в столбик сезонности СРС.

2) Если ранее вы не сталкивались с застройщиком такого класса, то можно рассчитывать напрямую от сезонности спроса, разница в значениях будет колебаться в районе 5 – 7%. Перед началом и во время сезона ставки необходимо повышать, во время спада, соответственно, снижаемся, но не сильно, чтобы продолжать присутствовать в спецразмещении, так как ваши непосредственные конкуренты могут придерживаться стратегии вывода бренда в отсутствии сезонного спроса.

Получившиеся значения переносим в столбик с сезонностью СРС.

3. Оптимизация

Коэффициент влияет на стоимость СРA и CPO с контекста, таргетированной рекламы, RTB.

Любая рекламная кампания подразумевает ее улучшение и доведение до ума. Каждый месяц мы должны закладывать показатель оптимизации по стоимости конверсии. Если кампания объемная, с большим количеством подготовительных работ, то первый месяц показатель скорее всего будет стремиться к 1, а уже дальше полным ходом начинаются тестирования, А/В тесты, доработки и т.д. из чего складывается коэффициент оптимизации.

В конце весны мы планируем выкатить для клиента новый конверсионный сайт, поэтому закладываем резкое увеличение в столбик с оптимизацией на май. Рекомендую не ставить оптимизационный коэффициент слишком самонадеянно, на этапе планирования лучше не замахиваться больше чем на 1,25.

Таблица 9. Прогноз коэффициента оптимизации

4. Влияние ORM

Коэффициент влияет на стоимость сделки со всех источников трафика.

В медиаплане мы планировали репутационный менеджмент для наращивания позитивного знания об объекте и вырастить доверие. Перед тем, как совершить сделку почти любой пользователь заранее пытается удостовериться, что застройщик надежный.

Если у застройщика сложилась негативная репутация и на сайтах-отзовиках есть злобные отзывы, то данный инструмент просто необходимо включать в стратегию рекламной кампании.

У нашего ЖК внедрение системы ORM планируется с первого месяца для оперативной реакции на отзывы недовольных клиентов и нивелирования негатива в информационном поле, также необходимо будет транслировать сообщение о выдаче ключей для повышения доверия к объекту.

Таблица 10. Прогноз коэффициента ORM

5. Offline flowchart

Коэффициент влияет на брендовый трафик с контекстной рекламы.

У клиента будет offline–активность? Отлично, значит поисковый спрос по бренду будет выше. Просим у клиента flowchart и исходя из объемов и периодов делаем сезонник.

У нас будет большая ТВ-компания на Москву в апреле, октябре и ноябре В январе публикации в аффинитивных изданиях. Все лето реклама на радио.

После проведения ТВ-кампаний наблюдается еще небольшое эхо брендового трафика, учитываем.

Таблица 11. Прогноз offline-активности

6. Влияние охвата на контекст

Коэффициент влияет на трафик с контекстной рекламы.

Наш клиент на рынке новый и еще не имеет сформированного знания, растим его за счет больших объемов медийных размещений. В зависимости от того, какой сплит медиа-кампаний по месяцам, расставляем экстремумы. У нас самые большие объемы получились на старте РК и осенью.

Таблица 12. Прогноз влияния охвата на контекст

В итоге у нас получилась тщательная проработанная таблица с учетом коэффициентов в течении года. Можно сводить объемы в единый медиаплан.

Антон Пяткин, руководитель отдела цифрового маркетинга Capital Group:

— Очень рад что такие статьи стали появляться в рунете. Сейчас на каждой конференции рассказывают что такое “Сквозная аналитика” и все пытаются оцифровать свои результаты и подвести всё под один знаменатель, чтобы потом оптимизировать свои размещений и гордо показывать руководителям и партнёрам результаты в цифрах. С другой стороны планирование агентства, которому необходимо предугадать результаты размещений, а самое главное доказать клиенту, что их прогноз реален и основывается на цифрах, а не на опыте коллег. Мне, например, очень помогли бы подобные цифры в доказательство разных гипотез, которые мы используем в работе. В моем, элитном, сегменте не всегда работает та самая сквозная аналитика из-за маленького количества сделок, поэтому приходиться кровью и потом расписываться под планами. К сожалению, в статье не хватает того, что называется Brandformance и анализа самого продукта в локации и его конкурентов. По моему опыту крайне важным является не только стадии завершения проекта конкурентов, но и провести комплексную аналитику по рекламным инвестициям конкурентов за прошлый период. Также важно понимать планы застройщика и участвовать в планировании финансовой модели, не раз сталкивался с ситуацией когда проект из-за излишних инвестиций начинает опережать планы продаж, а также из-за неграмотного запуска проекта, приходится перекладывать дополнительный бюджет на “перезапуск” проекта после неудачного старта. В любом случае, не раз отмечал, очень грамотный подход агентства Fury к проектам разного сорта, начиная от презентаций и банальных вещей до комплексного планирования проекта на дистанции с интересными ноу-хау. Ребятам удачи!

0
1 комментарий
Julia Abashina

Я не знаю кто ты, но я зачиталась. Отличная статья, пойду шарить коллегам

Ответить
Развернуть ветку
-2 комментариев
Раскрывать всегда