×
Россия +7 (495) 139-20-33

Лживая аналитика результатов контекстной рекламы

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
9 14619

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:

аналитика продаж.png

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:

аналитика рекламных кампаний.png

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.

аналитика РК.png

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”.

(Голосов: 6, Рейтинг: 4.33)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


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
Медицинская тематика в SEO: исследование спроса
Volodyka Filipov
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Volodyka Filipov - Медицина не очень для google, даже в рекламу не берут((
10 сервисов для работы с текстом в 2022 году
Гость
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Гость - Никита, вы о чем? Все подписки работают по такому принципу) Я retext давно пользуюсь, они немного подняли цену, но 399 рублей это еще ничего)) у меня на livedune только по несколько тысяч уходит. Выполнять качественно работу используя только руки не получится, а такие сервисы выручают очень Суть то не в том, что вы не воспользовались, а в том, что подписались, надо было просто отписаться и деньги бы не списали
Товары, которые не стоит продавать на Wildberries: типичные ошибки новичков
Николай
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Николай - Похоже wildberries-edu.ru/
SEO-продвижение монобрендового интернет-магазина. Кейс Casio
Mike
11
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Mike - Яндекс сам не знает, что рекомендует. Каноникал они игнорируют все равно. А вот в гугле четко сказано, что если у страниц разный контент, то каноникал ставить не правильно.
Санкции поисковых систем: как узнать, что сайт попал под фильтры. Обзор главных инструментов
Volodyka Filipov
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Volodyka Filipov - Нужно не крутить, а по честному развивать)))
Медицинская тематика в SEO: исследование выдачи
УточняюВопросы
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
УточняюВопросы - не очень понятен ваш запрос, можете чуть детальнее расписать? у нас же РУ-семантика, соответственно и язык сайтов в выдаче РУ конечно могуть быть какие то случайные выбросы, но вряд ли значимые
Внедрение и тестирование поиска по товарам в интернет-магазине инструментов
Геннадий Sape Agency
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Геннадий Sape Agency - На текущий момент достаточно часто (через 2-3 фида находятся проблемы). Причина в том, что инструмент пока находится в бета-версии и фиды проходят ручную модерацию через асессоров Яндекса. Тем не менее, как правило, правки минимальны.
«Ашманов и партнёры» создали нейросеть, которая генерирует нешаблонные описания для страниц сайтов
Алексей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Алексей - Функционал есть, но он не отдельный. Он идёт в дополнение к LSI-анализу, интегрирован в него. Можете увидеть сгенерированные мета-теги на вкладке "Текст" в результатах LSI-анализа. Они будут указаны с пометкой (авто). Также сгенерированные мета-теги указаны в ТЗ для копирайтера, которое формируется по итогам анализа конкурентов.
Реклама в Google Ads и AdSense в России работает нестабильно
Гость
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Гость - У тебя трафик с поиска уменьшился?
Прирост трафика почти на 2000% только за счет внутренней перелинковки – разбор кейса
Volodyka Filipov
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Volodyka Filipov - А cmse.ru/ это ваше детище?
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
115
Комментариев
98
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
74
Комментариев
67
Комментариев
62
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!