Как узнать о трафике и конверсиях больше: кейс Media Instinct и Yota

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 и т.д.). В последние годы маркетологи все чаще смотрят post-view конверсии, которые становятся доступны с помощью специального предустановленного пикселя. Кроме того, есть необходимость понять, какой вес каждая из медийных площадок имеет для каждой конверсии. И даже больше – к подключению нового клиента и его дальнейшей судьбе в этом качестве. 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. РешениеДля 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: Модель атрибуции не только позволяет решать медийные задачи по оптимизации сплита, но и, что важнее, помогает нам с точки зрения вопросов самого бизнеса. Мы видим четкую связку между медиа и подключением новых клиентов. Дополнительный метчинг с базой CRM Yota позволяет видеть жизненный цикл клиента, пришедшего из медиа, идентифицировать, какие сервисы и услуги он подключил, и оценить его вес в диапазоне 3М и 6М. Соответственно, мы можем мыслить не только CPA, но и показателем ROI с рекламы. 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