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.

<p><i>Таблица 1. Накопление охвата</i></p>

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.

<p><i>Таблица 2. Матрица Остроу</i></p>

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.

<i> Таблица 3. Восходящая архитектура кампании </i>
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:

Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

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
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:

<i> Таблица 5. История показов ключевых запросов в WordStat </i>
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.

<p><i>Таблица 6. Статистика зарегестрированных ДДУ</i></p>

Таблица 6. Статистика зарегестрированных ДДУ

Накладываем график по месяцам:

Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

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

Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

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:

Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

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:

<i> Таблица 7. Расчет сезонности спроса по каждому месяцу </i>
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:

<i> Таблица 8. Анализ статистики прошедшей РК </i>
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.

Система медиапланирования в недвижимости, которую построил Fury

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.

<i> Таблица 9. Прогноз коэффициента оптимизации </i>
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.

<i> Таблица 10. Прогноз коэффициента ORM </i>
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.

<span><i>Таблица 11. Прогноз offline-активности</i></span>
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.

<i> Таблица 12. Прогноз влияния охвата на контекст </i>
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!

1818 показов
4.1K4.1K открытий
1 комментарий

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

Ответить