В предыдущей статье мы рассказывали о различных способах оценки эффективности рекламной кампании в Интернет. Сегодня мы предлагаем вам рассмотреть методики оценки на конкретном примере.
Рассмотрим ситуацию на примере оператора сотовой связи из Москвы. Оператор продает сотовые телефоны и обеспечивает их подключение. Его основными клиентами являются московские корпоративные пользователи. Помимо этого, оператор расширяет в Москве сеть реселлеров оборудования и услуг.
Совсем недавно была завершена работа по созданию Интернет-магазина, который был интегрирован с корпоративным веб-сайтом компании. К открытию магазина был приурочен запуск рекламной кампании в Сети. Ее основными задачами явились: привлечение покупателей в Интернет-магазин и получение фидбэка по функциональности текущей версии магазина от пользователей.
Бюджет рекламной кампании в $7 000 (рассчитанный на неделю) был распределен между серверами с финансовой информацией (привлекающими корпоративных пользователей), что позволяло задействовать географическую (только на пользователей из Москвы) и временную (только в рабочее время) фокусировки и, таким образом, сконцентрироваться на пользователях из Москвы.
Проанализируем одно из рекламных направлений - финансовый сервер.
Стоимость тысячи показов на главной странице составляла 10 долларов. Использовался баннер 468х60 пикселей, расположенный ниже начала страницы примерно на 600 пикселей (он был интегрирован в раздел «Новости сервера»).
Баннер содержал логотип оператора, новость об открытии Интернет-магазина и рассказ о преимуществах размещения заказа именно в Сети.
Было куплено 100 000 показов за 1000 долларов. Показы были реализованы за 7 дней.
При обработке логов веб-издатель отрапортовал рекламодателю, что за неделю сервер посетило около 33000 уникальных пользователей, количество кликов на баннер составило 1200, соответственно CTR баннера равнялся 1,2%.
Теперь обратим внимание на таблицу
1. Исходными данными являются количество ADimpressions, то есть количество запросов баннера рекламодателя браузерами посетителей. Именно за эти запросы рекламодатель расплачивается с веб-издателем по цене $10 за тысячу запросов (данные получены от веб-издателя).
2. Если браузер пользователя запросил и загрузил баннер, из этого не следует, что пользователь его увидит. Например, если у него в браузере установлено разрешение ниже, чем 1024х768 пикселей, он не сможет увидеть рекламу без дополнительной прокрутки окна. Часть пользователей может покинуть сайт или уйти в глубь его, так и не увидев баннера, в то время как система рапортует о «показе баннера».
Именно это и отличает ADimpression (загрузку рекламы) от ADexposure (показа рекламы). Первую можно посчитать, а о том, сколько при этом будет реальных показов, можно только догадываться, исходя, например, из таких данных, как расположение баннера. Предположим, что в нашем случае разница между загрузкой и показами составит 40%. С другой стороны, предположим, что мы имеем дополнительно 10% показов, которые не были подсчитаны при загрузке, - баннер загружался из кэша сервера, через который работает пользователь, и, соответственно, у веб-издателя записи о загрузке баннера не произошло. При суммировании получаем разницу в 30%. То есть, на 100 000 загрузок баннера реально было 70 000 показов. Стоимость тысячи показов приблизительно CPE = $14,3.
3. Из данных веб-издателя мы знаем, что в среднем за эту неделю пользователи посещали сервер 3 раза (100 000 посещений, 33 000 уникальных пользователей). Следовательно, нашу рекламу пользователь в среднем видел 3 раза. Получаем, что ADfrequency = 3, а ADreach = 23000 (количество уникальных пользователей, которым была показана реклама, - 70000/3). Получается, что стоимость контакта с тысячью уникальных пользователей составила CPUU = $43,5, что на 8% меньше, чем в среднем за всю рекламную кампанию (данные получены от веб-издателя).
4. Так как в среднем пользователь видел рекламу 3 раза, предположим, что ее запомнили 65% от увидевших уникальных пользователей. То есть, мы получаем 15 000 пользователей, осведомленных о нашем новом Интернет-магазине (приблизительная стоимость каждой тысячи CPAW = $66,7).
5. Веб-издатель отрапортовал о 1200 кликах на наш баннер, CTR баннера составил 1,2%. Получаем, что стоимость тысячи кликов составляет CPC = $833 (данные получены от веб-издателя).
6. По различным причинам не все из кликнувших на баннер попали на сайт и стали посетителями. Потери составили 17%, так как логи сервера зафиксировали только тысячу посещений, где реферером явился сайт этого веб-издателя. Стоимость за посетителя составила CPV = $1. Это на 10% меньше, чем в среднем за всю рекламную кампанию.
В результате оценки демографических показателей, выявлены следующие характеристики посетителей, привлеченных данным рекламным направлением:
- проанализировав IP-адреса, получаем, что 70% посетителей привлечено из Москвы (прямой признак целевой аудитории);
- проанализировав логи, получаем, что 85% посещений произошло в рабочее время (косвенный признак значительной доли корпоративных клиентов).
Кроме того, определена «глубина интереса» посетителей - в среднем, ими просмотрено 3,5 страницы сайта. Среднее время, проведенное на сервере, составляет 3 минуты (данные логов сервера рекламодателя).
7. Мы выявили, что половину посетителей сайта (500 человек) привлек интегрированный в него Интернет-магазин. Стоимость привлечения пользователей в магазин (CPA) оказалась равной $2 (данные логов сервера рекламодателя).
8. Из 500 посетителей магазина 25 зарегистрировались и сформировали в нем заказ. Стоимость заказа (CPA) составила $40 (данные логов сервера рекламодателя).
9. Служба продаж компании оператора выявила, что из 25 размещенных заказов только 20 были оплачены, поэтому стоимость продажи составила CPS = $50, оборот продаж составил 4000 долларов, прибыль 1000 долларов. То есть на 1 вложенный доллар мы получили 1 доллар прибыли. Это на 20% лучше, чем в среднем за рекламную кампанию (данные рекламодателя).
10. Посетителям магазина было предложено заполнить небольшую анкету, сообщить, что им понравилось в Интернет-магазине, а что нет, высказать свои пожелания и т.д.
Было заполнено 100 анкет (то есть, ее заполнял каждый пятый посетитель Интернет-магазина). Стоимость заполнения анкеты составила CPA = $10 (данные логов сервера рекламодателя).
11. Из 100 полученных анкет 10 содержали действительно новые конструктивные предложения. Стоимость их получения составила CPA = $100, это на 5% дешевле, чем в среднем за рекламную кампанию (данные рекламодателя).
12. Несмотря на то, что рекламная кампания не имела прямой цели привлечения новых дилеров, она смогла их привлечь.
2% посетителей сайта (20 человек) ознакомились с содержанием раздела «как стать нашим дилером». Стоимость этого действия составила CPA = $50 (данные логов сервера рекламодателя).
13. Из 20 посетителей этого раздела пять заполнили заявку «для новых дилеров». Стоимость этого действия составила CPA = $200 (данные логов сервера рекламодателя).
14. Служба работы с дилерами рапортовала, что из пяти принятых заявок только три были рассмотрены всерьез. Из трех потребителей, подавших заявку, с двумя кампанией был подписан дилерский контракт.
Стоимость приобретения нового дилера составила CPA = $500, это на 5% ниже, чем в среднем за рекламную кампанию (данные рекламодателя).
Подводя итоги, можно отметить следующее
Данное направление рекламной кампании оказалось достаточно эффективным:
1. На вложенные 1000 долларов мы получили 1000 долларов прибыли без учета того, что:
- приобретенные 20 клиентов, скорее всего, не ограничатся первым платежом, а останутся клиентами компании оператора надолго, обеспечив дополнительную прибыль;
- часть посетителей сайта не разместила заказ on-line, но через Сеть узнала и подробно ознакомилась с предложением оператора, и затем разместила заказ по традиционным каналам;
- анализ эффективности данного направления кампании проводился через неделю после ее окончания. Отложенный спрос, сформированный этой акцией, еще не проявил себя.
2. Было получено 10 конструктивных предложений по модернизации магазина.
3. Были привлечены два новых дилера.
Сравнивая рассмотренное рекламное направление с другими, можно отметить следующие моменты.
С точки зрения формирования осведомленности об Интернет-магазине и привлечения посетителей на сайт, это направление «работало» хуже, чем в среднем за рекламную кампанию (8% и 10% соответственно).
Но с точки зрения качества посетителей, это направление было одним из самых эффективных: на 10% выше «качество посетителей» (высокая доля москвичей) и «глубина интереса». На вложенный доллар было осуществлено на 20% больше продаж.
Данное направление рекомендовано для использования в последующих рекламных кампаниях. Но следует учитывать, что была охвачена практически вся постоянная аудитория рекламодателя. Поэтому в следующий раз желательно использовать это направление для продвижения других услуг оператора либо в меньшем объеме (поддерживающая реклама), либо через определенный промежуток времени (когда аудитория сайта издателя расширится или изменится).
Как данные получать и обрабатывать
Источником информации должны служить:
1. Данные независимых служб по каждому веб-издателю и вашему сайту (например, счетчик Рамблера).
О том, какие данные можно извлечь из показаний счетчиков, читайте - www.promo.ru/testlab/counters.htm. Важно помнить, что показания счетчиков не являются исчерпывающими, но в любом случае позволяют независимо оценить посещаемость и аудиторию веб-издателя и вашего сайта.
2. Данные веб-издателей (график и вид размещения рекламы, ADexposure, ADreach, ADfrequency, ADimpressions, CTR).
Методы подсчета и глубина анализа данных меняются от веб-издателя к веб-издателю, поэтому сравнивать их показания между собой надо с осторожностью, в каждом случае четко представляя алгоритм подсчета аудитории, показов рекламы и кликов на нее.
3. Анализ логов вашего сайта (тотальная посещаемость и все произведенные действия на сайте; то же, но при сегментации пользователей, привлеченных по каждому из рекламных направлений). О том, какие данные можно получить и как их использовать, мы рассказывали ранее. Обрабатывать логи вы можете или в базе данных, формируя все необходимые запросы к массиву данных, или с помощью программ-анализаторов, специально предназначенных для этого. Среди них можно выделить две:
- Accure Insight http://www.accure.com/, правда ее стоимость составляет порядка 15 000 долларов для одного сервера.
- Анализатор рекламных кампаний, который является совместной разработкой агентства Promo.Ru и агентства Dot. Эта программа реализована как ASP (программа установлена в агентстве, и вы экспортируете логи на сервер агентства для обработки). Ее преимуществом является связь с базой данных точной географии российских пользователей.
4. Дополнительные данные, полученные о посетителях (их регистрация, анкеты, идентификация при помощи cookies, привязка к базе данных по географии и т.д.).
Эти показатели возможно получить, установив на сайте несколько специальных программ и связав их со специальной базой данных по активности посетителей на сайте.
5. Данные рекламодателя (звонки, заявки, покупки, контракты и т.д.). На этом вопросе хотелось бы остановиться несколько подробнее.
Очевидно, что не следует ограничиваться только данными, которые вы получаете из Сети. Наиболее важным являются именно те данные, которые собираются внутри вашей компании. Трудно давать готовые рецепты, очень много здесь зависит как от типа бизнеса, так и от конкретных задач каждой рекламной кампании.
Приведу некоторые примеры:
- после запуска рекламной кампании в Сети, можно отследить, насколько увеличилось количество звонков с запросами. Иногда даже удается почувствовать отдачу от конкретных размещений рекламы в Сети, особенно если они массовые и компактны по времени (дневная рассылка от Citycat - более 800 тыс. писем в сутки);
- еще лучше интересоваться, где новые клиенты увидели рекламу, и, соответственно, выяснить количество заказов, количество и сумму покупок от клиентов, узнавших о предложении именно из Сети. Это становится особенно необходимым, если сделать систему заказов или запросов на сайте не представляется возможным, или у рекламодателя вообще нет сайта (в этом случае оценить эффективность Интернет-средствами очень тяжело);
- для того, чтобы более точно знать количество клиентов, привлеченных с помощью Сети, можно разработать специальные предложения или скидки для посетителей вашего сайта или всех, кто увидел рекламу в Интернет. Некоторые идут дальше и генерируют либо специальный код, либо специальные купоны, которые можно распечатать и придти с ними в магазин;
- даже если заказы формируются у вас на сайте (а оплата идет традиционным методом), только внутри компании вы сможете определить количество заказов, доведеных до логического конца - оплаты. А ведь для многих Интернет-магазинов не редкость, когда заказ формируется, а потом не видно ни покупателя, ни денег за заказ;
- то же касается различного рода заявок. Путь от заполнения заявки до фактического заключения контракта часто долог. И далеко не все заявки превращаются в продуктивно работающих дилеров, поэтому проконтролировать эти процессы можно уже не Интернет-средствами, а только внутри самой компании;
- часто именно внутри компании рекламодателя наиболее точно определяется, насколько эффективны были рекламные акции в Интернет, насколько их отдача отличается от отдачи традиционных рекламных каналов и т.д. Эта информация является определяющей для руководства компании в вопросе продолжения/модификации/прекращения рекламной активности в Сети.
В то же время Интернет-анализ позволяет определить и сравнить между собой эффективность:
- рекламной апелляции, креатива, веб-сайта компании;
- выбора веб-издателей, типов и форм размещения рекламы;
- используемых фокусировок.
Именно эти данные помогут наиболее эффективно использовать каждый доллар рекламодателя в Сети, добиваясь каждый раз большего эффекта.
Комментарий
Новое сообщение