От клиента Yota команде Media Instinct поступила задача создать такую модель, которая позволила бы узнать, как именно сработал каждый из инструментов в сплите с точки зрения его веса на конечный результат. Команда агентства рассказала о работе над проектом и поделилась результатами.
На современном рынке уже недостаточно делать выводы о качестве размещения только с точки зрения прямых и ассоциированных конверсий из стандартного предоставления Google Analytics. Потенциальный клиент не принимает решения в формате «здесь и сейчас», от момента визуального контакта с рекламой может пройти достаточно много времени. Стандартный анализ конверсий позволяет говорить только о том, каково было их количество. Но для телеком-клиентов также важно знать, какое качество они в себе несут.
Андрей Сидоров, Client Service Director:
Классический подход заключается в том, что при анализе размещения все обращаются к медийным показателям и CR%, выводимых из данных системы сбора статистики посетителей веб-сайтов (Google Analytics, «Яндекс.Метрика», Adobe Analytics
Для построения модели атрибуции обязательно нужно учитывать post-view конверсии. Это связано с тем, что в период рассмотрения пользователь сравнивает предложения на рынке, собирает отзывы на форумах и в социальных сетях, а также отзывы друзей и близких. Цикл исследования и оценки может повторяться несколько раз до того, как потребитель примет решение о покупке.
Решение
Для решения данной задачи мы в Media Instinct построили для Yota модель атрибуции (определение вклада медийной площадки в совершении конверсии), которая базируется в первую очередь на цепочках post-view конверсий.
Ильнур Юлдашев, Senior Digital Analyst:
На рынке отсутствуют готовые эффективные решения, которые могут позволить проанализировать весь трафик рекламных кампаний с точки зрения большого количества поставщиков. Поэтому мы разработали собственный скрипт, с помощью которого анализируется весь рекламный трафик в рамках рекламных кампаний (с присвоением веса к конверсии для каждого из совершенных показов). Этот скрипт позволяет в дальнейшем осуществлять метчинг с CRM-базой клиента Yota и делать развернутые выводы об успешности кампании, а также оптимизировать сплит для предстоящих активностей.
Важным шагом построенной модели стал замер выживаемости приведенных абонентов. Он имеет большой вес для оптимизации не только по количеству конверсий, но и по их качеству — как с онлайн-каналов, так и с офлайн-точек продаж.
Мария Смирнова, Digital Group Head:
Данный подход сейчас применяется нами при планировании всех рекламных кампаний для Yota. Мы фиксируем площадки с самым высоким коэффициентом эффективности в post-view и наиболее низкой стоимостью конверсий для дальнейшего использования в рекламных кампаниях. По прошествии кампании можно увидеть полный спектр конверсий — прямых, ассоциированных и post-view, а также то, какую совокупную выручку приносит каждый из приведенного с рекламного трафика новый клиент.
Использование этой модели позволяет оптимизировать CPA за конверсию, а также ROI от всей рекламы.
Анна Чернышева, Медиа и исследования Yota:
Данное решение помогает оценить эффективность медиаинвестиций и их влияние на бизнес-результаты: метчинг с CRM позволяет видеть и оценивать не только новые подключения, но и вклад каждого канала в такие показатели, как LT и ARPU. Определенно, нам еще предстоит связать ее с O2O и встроить в общую модель multi-touch атрибуции в будущем.
Также Чернышева добавила, что данную модель еще предстоит развивать, и Yota планирует это делать в дальнейшем совместно с Media Instinct. Но уже сейчас можно определять:
- вес каждой площадки в цепочке показов;
- влияние медийной рекламы на разные типы трафика на сайте;
- необходимое число контактов для совершения конверсии;
- медийный СРА с учетом не только post-click, но и post-view;
- выручку с каждого приведенного абонента в ходе кампании и после ее окончания.
По данным классического post-click мы видим только сформированную потребность, по которой не совсем верно оценивать медийное размещение. Медийная реклама выступает триггером к рассмотрению Yota как сотового оператора, и поэтому имеет отложенный эффект в post-view конверсии.
Согласно модели атрибуции, мы можем сделать итоговый вывод, что интерес к продукту у аудитории повышается, если до этого они контактировали с медийным рекламным сообщением. Средний прирост конверсий по пяти кампаниям в итоге составил +202%.
Состав творческой группы:
Media Instinct:
Андрей Сидоров — Client Service Director
Мария Смирнова — Digital Group Head
Ильнур Юлдашев — Senior Digital Analyst
Yota:
Анна Чернышева — медиа и исследования
Светлана Солопова — менеджер по медиазакупкам
Константин Курков — web-аналитик