Лживая аналитика результатов контекстной рекламы

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
9 11218

Вряд ли кто-то будет спорить с тем, что аналитика продаж один из краеугольных камней в контекстной рекламе. Результаты продаж тщательно анализируются на предмет ошибок и возможностей для улучшения. После анализа полученных данных производится оптимизация рекламных аккаунтов: неэффективные запросы, объявления и площадки отключаются или получают меньшую приоритетность. Кампании, которые показывают высокую эффективность, получают карт-бланш в виде повышения ставок. Таким образом, каждая новая итерация приводит к повышению ROI. Но это в теории. На практике существует множество подводных камней, которые сложно заметить с первого взгляда и которые сильно влияют на оптимизацию рекламных кампаний. Связаны они с неправильно выстроенным процессом аналитики.

Чтобы не быть голословным, рассмотрим такие случаи на примере нескольких компаний, размещающих контекстную рекламу. Сразу оговорюсь, это профессионалы своего дела, которые замечательно выстроили процесс привлечения клиентов через интернет. Они связывают данные из Директа, AdWords, Analytics, системы коллтрекинга и собственных CRM. Получая все необходимые данные в разрезе вплоть до ключевой фразы, они могут оперативно изменять ставки по данным о CPA и ROI. Но, несмотря на то, что все процессы у них отстроены, никто не застрахован от ошибочной интерпретации статистики. Мы живём в мире, где слишком много данных, но слишком мало понимания и инструментов для их правильного анализа. Этот парадокс главная маркетинговая проблема грядущего десятилетия.

Кейс 1: обманчивая простота

Для начала рассмотрим ситуацию, которая характерна для всех B2B компаний.

Рекламодателем у нас выступает крупная производственная компания, основным источником дохода которой являются оптовые продажи. Бюджет на контекстную рекламу относительно скромный до 250 000 рублей в месяц но он окупается с лихвой из-за огромного среднего чека и повторных заказов. Как и принято в B2B сегменте, 80% продаж совершается через звонки.

Вопрос на засыпку: на основании каких данных мы будем оптимизировать рекламные кампании? Ответ очевиден: на основании данных по звонкам. Это будет наша конечная цель, по которой мы будем рассчитывать CPA.

оптимизация рекламной кампании.png

Но, помимо звонков, есть и другие источники получения лидов. В частности, отправка сообщений через форму заявки и заказы через корзину. Прибавим их к звонкам. Получим вот такую картину:

Встаёт вопрос: а как эти данные интерпретировать? У нас получается итого 640 конверсий, но что это за конверсии? Звонки вместе с заполненной корзиной не являются продажами. В большинстве случаев это даже не лиды. Мы можем быть уверены лишь в том, что система аналитики зарегистрировала 640 отдельных событий в привязке к рекламным каналам. Но, три или четыре звонка может совершить один и тот же человек. Звонки могут носить информационный характер, например, курьер может искать номер телефона компании, чтобы уточнить, заказали ли для него пропуск на проходной. Если он пришёл на сайт через контекстную рекламу, это всё равно будет засчитываться как звонок.

Нам же нужно узнать не абстрактные данные, а конкретные цифры по продажам. Принимая во внимание тот факт, что в B2B далеко не все продажи можно учесть при помощи аналитики (и многое зависит от навыка продажников на стороне рекламодателя), будем ориентироваться на целевые лиды. Для этого мы применим несколько фильтров. Во-первых, отфильтруем все звонки, оставив только уникальные. Чтобы понять, был ли звонок целевым, попросим оператора по окончании разговора отмечать в системе коллтрекинга статус звонка (“целевой”). Электронную торговлю (заказы через сайт) мы фильтровать не будем. На выходе получаем более-менее адекватные данные по целевым лидам:

С этим уже можно хоть как-то работать. Но нас по-прежнему волнует вопрос о количестве продаж, ведь далеко не каждый лид, пусть и целевой, превратится в покупателя. Для этого нужно настроить связку системы аналитики и CRM, куда будут поступать реальные данные о продажах. Ещё один хитрый момент нужно проследить за тем, чтобы все последующие продажи учитывались одинаковым образом. Тогда по прошествии определённого времени мы научимся считать LTV. На основании LTV уже проще определить максимально рентабельную стоимость привлечения клиента: если мы понимаем, что в среднем каждый вновь привлечённый клиент делает 2-3 дополнительных заказа, мы готовы увеличить пороговое значение CPA при автоматическом расчёте ставок.

Кейс 2: когда простой передачи данных из Google Analytics недостаточно

Для примера рассмотрим сервис “Документовед”. Он позволяет подготовить полный пакет документов для регистрации ООО, внесения изменений, а также договоры, приказы, уведомления и прочие документы, необходимые для ведения бизнеса. Всё это, опять же, B2B-тематика, и большая часть клиентов является юридическими лицами (либо планирует ими стать).

Механика сервиса проста: после регистрации в личном кабинете пользователь вводит запрашиваемые данные, на их основании автоматически подготавливается документ, который можно заказать и оплатить. Оплата часто производится по безналу.

Перед “Документоведом” стоят простые задачи: подсчёт и оптимизация ROI. Решения тоже достаточно очевидны:

  • настраиваем Электронную торговлю Google Analytics, выбирая в качестве цели завершение оплаты заказа;
  • проставляем UTM-метки;
  • сводим клики и затраты в разрезе ключевых фраз с конверсиями;
  • получаем данные по выручке и ROI, причём как в целом по рекламным каналам (Директ/AdWords), так и по отдельным кампаниям, группам объявлений и ключевым фразам.

Но тут-то нас и ожидает несколько проблем, появление которых заранее не предсказать.

Во-первых, во время оформления заказа прерывается сессия, отслеживаемая Google Analytics. Две основные причины:

  • оплата заказа проходит через сторонние платёжные системы;
  • при оплате по безналичному расчёту не появляется страница “Спасибо за заказ”. Вместо неё выписывается счёт.

Решений этой проблемы может быть несколько. Например, мы можем сделать в качестве цели нажатие любой кнопки, открывающей окно оплаты заказа. К ней же мы можем привязать и электронную торговлю. Правда, процент погрешности будет огромен: мы так и не узнаем, был ли заказ в конечном итоге оплачен. Контекстную рекламу на основании таких данных не оптимизируешь.

Точным решением будет использование внутреннего биллинга (системы учёты и оплаты счетов) самого “Документоведа”. В данном случае выписка счёта и дальнейший факт оплаты связываются вместе. Это возможно благодаря тому, что каждый клиент регистрируется в личном кабинете и может выписать счёт только после регистрации. Соответственно, когда приходит оплата по счету, нам известно, какой пользователь этот счёт выставил. Поскольку мы уже связали пользователя с источником трафика, к оплатам привязываются UTM-метки объявления, по которому он пришёл. Затем данные об оплатах выгружаются в модуль статистики Alytics через связку с CRM и сопоставляются с данными по ключевым фразам из контекстной рекламы.

CRM и продажи.png

Всё это позволяет снизить процент погрешности до 0,01%. Это уже точные данные, которыми можно пользоваться при принятии решений.

Но это не всё. Как только мы начинаем получать точные данные по эффективности контекстной рекламы, достаточно скоро обнаруживается, что у клиентов “Документоведа” очень большой LTV: более половины клиентов делают повторные заказы. Это сильно искажает статистические данные, так как мы считаем выручку на основании оплат. Каждой оплате присваивается уникальный идентификатор, и 10 оплат от одного и того же клиента пройдут как 10 не связанных друг с другом целевых действий. Искажение данных налицо. Правильной методологией подсчёта будет присваивание оплатам меток пользователя. Делается это на уровне биллинга. Метки наследуются по отношению ко всем дальнейшим оплатам пользователя, позволяя избежать путаницы в расчётах.

Самое смешное, что научившись считать LTV, со временем мы поняли, что нужно научиться его и… не считать. Казалось бы, сама суть термина, перевод которого звучит как “пожизненная ценность”, предполагает вечный подсчёт прибыльности от единовременного приобретения клиента. Проблема всплыла через два года, когда стало понятно, что постоянные клиенты настолько “выгодны”, что расчётное пороговое значение CPA для контекстной рекламы получилось невероятно высоким. Дело в том, что оплаты клиентов, постоянно работающих с “Документоведом” на протяжении нескольких лет, продолжали приписывать первоначальному источнику трафика. В итоге такие источники трафика получали сильный приоритет, ведь показатель ROI по ним продолжал расти (при прочих равных условиях). Всё же имеет смысл приобретать новых клиентов, не рассчитывая на годы сотрудничества, а ограничиваясь экономической эффективностью в кратксрочной перспективе. В связи с этим было поставлено ограничение: LTV клиента рассчитывается не более, чем на период 6 месяцев. Спустя полгода после первой оплаты клиента данные перестают использоваться для расчёта ROI.

Я привёл лишь несколько примеров того, как можно ошибиться, анализируя результаты контекстной рекламы. На самом деле, подобные “грабли” можно обнаружить повсюду. Все бизнесы разные, и большинство стандартных решений придётся так или иначе видоизменять, проверяя логику работы с данными и возможные “узкие места”.

Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • Владислав Кеслер
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Владислав Кеслер
    больше года назад
    Да, Саш - всё правильно. Без CRM - всё в тумане. Особенно если 40-50% заказов по майлу... ))
    -
    1
    +
    Ответить
  • Гость
    больше года назад
    Заголовок бомба)))) в стиле желтухи порноканалов типа орт или лайноньюс)))
    а по делу - хотелось бы понять, почему изначально в другой по рекламному смыслу B2B тематике авторы идут по проторенному пути e-commerce, просто тупо увеличивая замер LTV? Вам это вот вообще ничего не даст. Исходя из специфики компании заказчика нужно строить рабочую модель аналитики. Тут, как мне кажется, достаточно пригонять заявки по собственной шкале оценки "входных" клие...
    Заголовок бомба)))) в стиле желтухи порноканалов типа орт или лайноньюс)))
    а по делу - хотелось бы понять, почему изначально в другой по рекламному смыслу B2B тематике авторы идут по проторенному пути e-commerce, просто тупо увеличивая замер LTV? Вам это вот вообще ничего не даст. Исходя из специфики компании заказчика нужно строить рабочую модель аналитики. Тут, как мне кажется, достаточно пригонять заявки по собственной шкале оценки "входных" клиентов, и эти данные передавать в аналитику.
    -
    2
    +
    Ответить
    • Alexandr Egorov
      3
      комментария
      0
      читателей
      Alexandr Egorov
      Гость
      больше года назад
      >>Заголовок бомба)))) в стиле желтухи порноканалов типа орт или лайноньюс)))

      Заголовок удался. Спасибо. Мы старались. Хотя ОРТ и лайфнбюз сам не перевариваю



      >>хотелось бы понять, почему изначально в другой по рекламному смыслу B2B тематике авторы идут по проторенному пути e-commerce, просто тупо увеличивая замер LTV?

      Цель статьи как раз показать ошибки. Как делать не надо. К сожалению, по моим субъект...
      >>Заголовок бомба)))) в стиле желтухи порноканалов типа орт или лайноньюс)))

      Заголовок удался. Спасибо. Мы старались. Хотя ОРТ и лайфнбюз сам не перевариваю



      >>хотелось бы понять, почему изначально в другой по рекламному смыслу B2B тематике авторы идут по проторенному пути e-commerce, просто тупо увеличивая замер LTV?

      Цель статьи как раз показать ошибки. Как делать не надо. К сожалению, по моим субъективным наблюдениям как минимум 80% рекламодателей наступают на описанные грабли. А почему на наших глазах была допущена такая ошибка - это уже второстепенный риторический вопрос
      -
      0
      +
      Ответить
    • Гость
      Гость
      больше года назад
      ну начнём с того, что это не клиентская история. авторы не аналитику/контекст клиенту делают. и компании-"заказчику" наверное уж виднее, как и для каких целей им считать LTV.)
      -
      1
      +
      Ответить
  • Гость
    больше года назад
    Блин дочитал до конца, но так ценного ничего и не узнал.

    -
    1
    +
    Ответить
  • Олег
    больше года назад
    Заголовок - бомба. Наверное всем отделом придумывали))
    -
    4
    +
    Ответить
    • Гость
      Олег
      больше года назад
      не могли бы авторы сделать аналитику-сколько людей пришло по громкому заголовку и сразу же ушло, не найдя в статье вообще ничего нового?
      -
      3
      +
      Ответить
      • Жанна Рожкова
        156
        комментариев
        0
        читателей
        Жанна Рожкова
        Гость
        больше года назад
        Конечно же можем)) 15% пользователей провели на странице менее 15 секунд, что правда не является фактом молниеносного ухода :)
        -
        -2
        +
        Ответить
    • Гость
      Олег
      больше года назад
      Вероятно привлекали сотрудников НТВ)
      -
      1
      +
      Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
32 инструмента в помощь SEO-специалисту
Игорь
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Игорь - отличная подборка, сам многим из этих сервисов пользуюсь (ETXT, TEXT.RU, Адаптивность, Pingdom Website Speed Test, Google PageSpeed Tools, 2IP, Whois, Букварикс) Правда не мог найти достойного кластеризатора, но потом наткнулся на вот этот seoquick.com.ua/keyword-grouping/ не сочтите за рекламу:) Было бы интересно услышать ваше мнение о нем. Мне очень даже зашел, из-за скорости работы. Как говорит автор - 100 000 запросов за несколько минут. Я с такими цифрами правда не работал, обычно это до 30 000 точно, но работает очень быстро и в правду. Ну и бесплатно, думаю, это был еще один решающий фактор для меня
Исследование: влияние smart-ссылок на продвижение по СЧ-запросам
Анатолий Шевчик
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Анатолий Шевчик - +1097988
Не очень удачный кейс продвижения сайта по услуге «Трезвый водитель» в Москве
Александр Селенков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Александр Селенков - Работа проделана огромная. Интересный кейс, все детально и понятно изложено.
SEO глазами клиентов 2018
Evgenius Evgenius
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Evgenius Evgenius - Хороший рейтинг. Постоянно совершенствуется. Предлагаю делить компании ещё и по городам. Хотя бы по основным. Тогда может получиться, что одна компания первая в Спб, вторая в Мск. Третья вторая в обоих городах. А четвёртая на 10 месте в целом по всему рейтингу. Так бы было интереснее для всех.
Два идеальных способа разориться на старте интернет-магазина
Стас
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Стас - Seonews в последнее время такую чушь несет! Где вы таких афторов находите? Статья ничего не стоит и несет чушь! Кто хоть немного понимает в этом так вам и скажет, и такие де комментаторы горе-сеошники, просто смешно читать, вы хоть модерируете ваши статьи или просто для воды на сайте?! Бред сивой кобылы эта статья до самой последней точки!!!
Яндекс перестал индексировать сайты, созданные на Wix
Константин Даткунас
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Константин Даткунас - Было бы интересно посмотреть саму выборку из 10 000 и методику анализа.
4 способа быстро собрать теги для сайта
Рустем Низамутинов
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Рустем Низамутинов - Расписал и закинул в Google Docs, а то здесь в комментариях ссылки на активны. docs.google.com/document/d/1r0TZLNrQyYLdIzDQsD5YKlMG41HUGQgEep3bxE_ij-M/edit?usp=sharing
Яндекс: как мы модерируем объявления
Гость
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Гость - Это ж Яндекс, чего вы ожидали-то? Коммерческая структура с раздутым штатом, задачей которой является заработать больше денег. Любыми методами. Задача всех пользователей посадить на Директ, даже если придется разрушить суть рунета, реализуется по полной программе. Все возражающие караются и выпиливаются. И каждый из сотрудников делает все возможное и невозможное, чтобы реализовать любую дурацкую идею - за это еще и премию выхватить можно. Даже если потом придется выполнять "откат", премиальные уже заплачены. Так было с одним из фильтров Яндекса, так было с купленным им сайтом Кинопоиска, который из русскоязычной энциклопедии кино был превращен за безумные деньги в банальный платный онлайн-кинотеатр.
Как мы разработали и вывели в ТОП сайт курсов рисования
Иван Стороженко
25
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Иван Стороженко - Добрый день. 1)Чаще всего основная проблема заключается, в согласовании с клиентом добавляемого контента и то как он будет отображаться. На данном сайте фото и услуги конечно предоставлял клиент, все остальное уже делали мы. 2)Да в принципе, когда есть команда и понимание, что нужно делать, все идет быстро (опять же основная заминка идет на согласовании с клиентом) 3)Смысла делать новый в данном случает нет. В принципе доделывался полноценный сайт. 4)Когда клиент уже не предоставляет информацию, приходится искать у конкурентов (например с других стран или регионов). Но чаще всего клиент, хоть что-то "подкидывает".
Эксперимент: как уникальность контента влияет на продвижение сайта
Гоша
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гоша - Ну да! Тырить легче, чем самому писать... Или хотя бы заказать. Ещё и хвастаемся. Поисковики - не дураки - найдется фильтр и на тех, что воруют чужой контент. Еще немного... еще чуть-чуть. Получается, если ты украл в магазине - ты вор, а если в интернете - ты предприниматель. Успеха!
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
329
Комментариев
262
Комментариев
235
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
86
Комментариев
80
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55
Комментариев
54
Комментариев
53

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!