Во второй день конференции РИФ+КИБ 2013 эксперты продолжили обсуждать рекламу. Секция «Качество продукта для рекламодателей» была посвящена аналитике, которая поможет оценить эффективность рекламной кампании.
Вместе с тем возникнут и проблемы:
- Нужен сильный техотдел
- Никто не хочет делиться данными и загружать на сторонние площадки.
Секцию продолжил Станислав Видяев, Google, который рассказал об инструменте Universal Analytics.
Universal Analytics – новое поколение системы Google Analytics, которое будет связывать все переходы 1 пользователя воедино.
Историю посещений одного пользователя всегда было сложно связать воедино из-за того что он может использовать много устройств и разные браузеры.
Google Analytics позволяет отследить конверсию на сайте, а в офлайне нет (например, заказ с доставкой, который потом отменяется). Большого индустриального решения для этой связи нет.
В рамках стандартных отчетов Google Analytics уже есть отчеты, которые пытаются решить данную проблему – например, поисковые последовательности. Но основная проблема остается нерешенной – этот отчет собирает все данные только по одному браузеру.
Как решена данная проблема в Universal Analytics - будут использовать новые куки - User ID (+ будет загружаться быстрее)
Разница между новым и старым подходом:
Старый - три уника в стандартном отчете
Объединенный сценарий для залогиненых пользователей в новом:
На основе user id система будет склеивать конверсионные переходы пользователя, который сам себя обозначил - залогинился, на сайт в единый жизненный цикл клиента.
Как Universal Analytics позволит связать онлайн и офлайн: все User ID через API можно будет забрать себе в CRM, где их можно будет связать с Client ID. Когда произойдет офлайн действие, через особый measurement-протокол можно будет отдавать эти действия в качестве метрик Google Analytics в формате CSV в Universal Analytics.
Под мультиканальностью можно понимать:
- online+offline активность пользователей,
- взаимодействие с разными устройствами,
- взаимодействие с разными digital-каналами – именно о нем и шла речь в докладе.
В основе управления конверсией лежит правильный анализ трафика. При сравнении нескольких каналов всегда возникает вопрос, какой из них эффективнее, как лучше перераспределить бюджеты и т.д. Сравним две кампании. Если останавливаться на разных показателях, источники трафика постоянно чередуются по эффективности:
Последние показатели не оставляют сомнения, какой источник эффективнее. Однако благодаря постоянно обновляющемуся инструментарию, в том числе и Google Analytics – отчет о мультиканальных последовательностях, начинают возникать вопросы – а что происходит в других источниках трафика. По сути, мы сталкиваемся с понятием атрибуция конверсии. Если посмотреть на скриншот выше, видно, что пользователь был на сайте 7 раз.
Возникает предположение – если бы хоть какой-то из этих источников не использовался, то данной конверсии могло бы и не быть.
По оценке возврата на маркетинговую эффективность заведомо неэффективный канал может приводить так называемые ассоциированные конверсии – когда источник трафика находится в цепочке взаимодействия посетителя не на последнем месте. Сегодня по умолчанию системы аналитики относят конверсию к последнему каналу, который предшествовал конверсии. Поэтому вопрос остается открытым – является ли первый источник трафика неэффективным.
Очень часто агентства заявляют – мы не попадаем в поставленный KPI, но если мы отключим этот источник трафика, упадет количество ассоциированных конверсий и, соответственно продаж. Нужно понять, насколько упадут, насколько это невыгодно. Как это можно померить:
Анализируем среднюю продажу, сделанную с сайта, средний чек, среднюю ценность лида и т.д.: весомую часть продажи надо отдать на себестоимость, часть стоимости уйдет на операционку, часть уходит на маркетинг. Все что осталось – это операционная прибыль.
У компании зачастую есть несколько платных каналов – контекст, SEO и т.д. И есть условно-бесплатные каналы – у которых нет маркетинговой стоимости заказа – email-рассылки, прямой трафик, трафик из ПС по ключевым словам, содержащим название компании.
Если детализировать наш заказ и разбить его на набор каналов, картина получается следующая:
Возникает гипотеза – что если платные каналы генерируют продажи в условно-бесплатных.
Сравнение динамики выручки и заказов в платных и бесплатных каналах показало высокую корреляцию – если мы снимаем бюджеты с платного канала, например, Яндекс.Маркета, падает прямой трафик и, соответственно, продажи.
Последнее взаимодействие у цепочек, которые нас интересуют не должно быть на бесплатном канале, потому что по иерархии конверсии Google Analytics, если человек сконвертировался с прямого трафика, конверсию отдают предыдущему каналу.
Ключевики также стоит разделять на платные и бесплатные. Например, если ключевик содержит название бренда – он является условно-бесплатным, потому что компания не платит за продвижение по нему.
Кроме того, нужно выделить цепочки, где платных каналов нет. В проводимом эксперименте получилось следующее: среди всех конверсии, которые атрибуцированы на группe условно-бесплатных каналов, только 1/3 содержит цепочки, где были только бесплатные каналы. Это значит, что в 2/3 случаев пользователи сначала приходили с платных каналов, а потом конвертировались в бесплатных каналах.
Осталось только оценить вклад платных каналов в продажи, которые были сгенерированы бесплатными. Получилось следующее: выручку и операционную прибыль условно-бесплатных каналов можно перераспределить на платные каналы и получить в результате, что заведомо эффективные источники трафика до этого на самом деле генерят продажи где-то еще, и за счет этой ситуации можно увеличить и обороты и прибыль.
Одно из последних нововведений сервиса – это отчет по роботам-посетителям сайта. Данный отчет был сделан, потому что иногда владельцы сайтов видели внезапный всплеск активности на своем ресурсе и удивлялись – а не сломалась ли Метрика. Если на сайте внезапный всплеск посещаемости, просмотров, глубина страниц – на него было нашествие роботов.
Отфильтровка роботов позволяет получить более точную статистику.
Поведение роботов можно отследить – их выдают аномалии:
При использовании машинного обучения роботов очень просто отсеять.
По данным Яндекса доля роботов по всему инету составляет 1,76%, по нормальным сайтам – 0,4% (средний%).
Для новых счетчиков в Я.Метрике учитываются данные по роботам. Сайты, которые давно установили счетчик, могут самостоятельно выбрать в настройках необходимую опцию.
Еще одно нововведение – Целевой звонок 2.0., улучшенная версия услуги Целевой звонок, которая используется для отслеживания офлайн конверсии. Pic04
Функция позволяет учесть трафика + офлайн рекламу.
Также одним из важных нововведений сервиса стал запуск Карты скроллинга.
Оценивать рекламу можно разными способами:
Цена конверсии – метрика неплохая, однако, есть более эффективные методы – реальные деньги.
Почему нужно смотреть на реальные деньги:
Плюсы:
- учитывается разница в доходности между продуктами,
- разные кампании/объявления продают разные продукты,
- увеличивает прибыль,
- применимо не только к e-commerce.
Однако такой подход применим не всегда:
- в бизнес-модели могут быть другие показатели,
- много времени до первой покупки.
Как связать деньги с рекламой:
- детально помечать трафик,
- с каждым заказом хранить в CRM источник трафика,
- для простых случаев можно использовать Google Analytics ecommerce.
- есть две схемы привязки продаж к датам:
- продажи привязываются к дате первого контакта/продажи
- продажи привязаны к той дате, когда они происходят.
Проблема многих компаний – они боятся делиться данными с агентствами. Ее можно решить следующим способом:
- жесткие санкции за раскрытие в договоре,
- использовать не деньги, а абстрактные единицы – это скроет реальную маржинальность бизнеса.
При такой работе с данными не обойтись без автоматизации.
Выводы:
- ROI - наилучший показатель эффективности рекламы,
- смотрите в какой точке бизнеса возникают реальные деньги, и оптимизируйте на их увеличение,
- четкий сбор данных – чисто организационная задача,
- оптимизация по ROI требует готовности от агентства и клиента,
- без технологий практически нереально все это осуществить.