Сегодня в нашем кейсе мы рассмотрим не только различные варианты анализа post-view аналитики, но и определим, какой именно подходит для разных моделей бизнеса, каких результатов можно добиться, используя Data-driven подход и какие данные для этого необходимо собирать (и как?))
Про то, как вести медийную рекламу, как оценивать эффективность рекламных кампаний и как подобрать подрядчика для ведения медийки, написано огромное количество статей и, прочитав любую из них, вы, наверняка, получите исчерпывающий ответ на свой вопрос.
Но перед тем, как выбирать плейсменты и кидать объявление на поиск маркетолога для ведения медийной рекламы, необходимо подобрать подходящий для вашего бизнеса способ анализа post-view аналитики.
Сегодня совместно с консультантом и менеджером DataGo! Consulting Ксенией Макаровой мы подготовили материал, в котором расскажем:
- Как выбрать подходящий способ post-view анализа?
- Что такое продвинутая post-view аналитика?
- Какие данные необходимо собирать для продвинутой post-view аналитики?
Введение
В первом кейсе про post-view аналитикумы рассматривали способы анализа медийной рекламы и выделили 3 основных, которые многие компании применяют в работе. Если кратко, выбор определенного способа зависит от рекламного бюджета, количества размещений (площадок, рекламных кампаний и т.д.) и от этапа развития медийной рекламы внутри компании. Сегодня мы расскажем об этом подробнее.
Для чего вообще это нужно, когда можно просто взять и запустить рекламу, отслеживать метрики и вообще на заморачиваться?
Выбранный вами способ анализа влияет на:
- Внутренние и внешние процессы. Например, важно учитывать, какие команды будут взаимодействовать между собой, в каком формате и в какой иерархии.
- Определение маркетингового бюджета. И для рекламного продвижения, и для создания аналитической инфраструктуры, подключения необходимого стека и т.д.
- Полученный результат. Чем больше рекламных кампаний и маркетинговых бюджетов вы используете, тем более точный результат необходим для вашего бизнеса. Это напрямую влияет на оптимизацию расходов и доход компании.
Способы post-view анализа
Начальный/базовый способ
Начальный (или базовый) уровень анализа post-view аналитики подходит вашему бизнесу, если у вас:
- Не более 2 крупных рекламных площадок;
- Несколько таргетингов и креативов;
- Небольшой рекламный бюджет, чтобы понять эффективность выбранных таргетингов и настроек на первых флайтах.
Как правило, применяя данный способ анализа, компании преследуют охватную цель и работают на верхний сегмент воронки - первое касание с рекламным размещением. Другими словами, им важно познакомить потенциальных клиентов с брендом компании и протестировать рекламные площадки, креативы и рекламные сниппеты.
Что по аналитическому стеку и требуемому ресурсу?
- Рекламные кабинеты. Этого базового инструмента достаточно для отслеживания расходов/доходов, эффективности каждой рекламной кампании;
- Привлечение дополнительных специалистов не требуется. Как правило, штатный менеджер, запускающий медийную рекламу, может самостоятельно отслеживать необходимые метрики.
Используя данный способ анализа, в подключении стороннего стека нет необходимости, так как собранных данных не так уж и много, а анализировать их в рекламных кабинетах довольно просто. С этим легко справится один специалист в ручном режиме.
Коробочный
По мере роста узнаваемости компании/бренда/продукта, трансформируется как подход к самим запускам, так и подход к анализу медийной рекламы.
Этот способ анализа медийной рекламы подходит вашему бизнесу, если у вас:
- Более двух рекламных площадок;
- Высокий рекламный бюджет, так как необходимо тестировать большее количество новых таргетинги и креативов;
- Как следствие, высокие и растущие охваты и более глубокая маркетинговая воронка.
С какими вызовами сталкиваемся?
- Нишевые площадки не имеют детализированных рекламных кабинетов.
Чем больше бюджет, тем выше необходимость тестировать размещения не только на крупных медийных площадках, но и на нишевых и локальных, которые имеют более скудную аналитику (в том числе post-view). Как следствие, мы не обладаем возможностью детального изучения необходимых метрик, что приводит к риску принятия неверных решений по оптимизации РК;
- Менеджер видит разрозненную информацию в рекламных кабинетах;
- Приходится сводить данные вручную в Excel, что увеличивает риск человеческой ошибки;
- Нет единой картины эффективности рекламных размещений.
Какое решение?
- Подключить сторонний AdTracker, который позволяет промечать показы медийной рекламы на разных рекламных площадках и выводить все необходимые метрики в едином интерфейсе.
Это решение позволит оценивать рекламную кампанию по ключевым метрикам (показы, охваты, частота, post-click и post-view конверсии), исключить ошибки человеческого фактора и принимать решения, видя всю картину целиком в едином пространстве.
Data-driven / продвинутый способ
По мере эволюции самого бренда медийная реклама приобретает новую роль - brandformance.
Этот способ для вашего бизнеса, если у вас:
- Высокий бюджет на медийную рекламу;
- Более 5 рекламных площадок;
- Большое количество тестируемых креативов, текстов, форматов, где необходимо оценивать каждый из них.
Данный способ отвечает на такие вопросы, как:
- Какой графический баннер показывает лучшие результаты?
- Какая рекламная кампания имеет самый высокий показатель ROI?
- Сколько заработала компания с каждой рекламной площадки?
Использование данного способа, как правило, обусловлено дополнительными факторами:
- Знание о бренде сформировано среди целевой аудитории;
- Верх воронки закрыт, и его остается поддерживать на требуемом уровне;
- У бизнеса появляется желание видеть прямое влияние медийной рекламы на доход.
С какими вызовами сталкиваемся?
Большое количество размещений и, как следствие, нет понимания, какой конкретно результат и доход дает каждая рекламная кампания, площадка или креатив; Из-за большого количества данных и размещений, становится трудно принимать обоснованные решения по оптимизации рекламного бюджета.
Вывод
Чем поможет data-driven подход?
Суть продвинутого подхода довольно проста: необходимо собирать все web+app данные, чтобы явно отследить взаимодействие пользователя от показа медийной рекламы до совершения покупки.
Только качественные и полные данные позволят нам отследить всю цепочку и определить реальный вклад медийной рекламы в конечную конверсию.
Суть кажется простой, но на практике не все так тривиально, ведь надо собрать необходимые данные из разных источников в одном месте, правильно их сметчить между собой, применить корректные методы анализа и предоставить бизнесу понятный результат в виде визуального отчета, на основе которого ЛПР сможет сделать выводы и применить их для следующих рекламных кампаний.
Если вы сомневаетесь, какой именно способ анализа медийной рекламы вам подходит, какой аналитический стек поможет вам в принятии управленческих решений, как именно работать с процессами внутри команды или во вне, у вас всегда есть возможность обратить к командам, которые специализируются на подобных задачах.
Коротко о DataGo!
- Платформа для объективной оценки digital-маркетинга. Более 70 клиентов из ТОП-100 в РФ доверяют нам решение своих задач по маркетинг аналитике и сбору данных;
- Наша цель — предоставить объективную оценку маркетинга и повысить качество принимаемых решений;
- Мы не продаем рекламу, поэтому отчеты на наших данных объективны и независимы;
- Эксперты в области аналитического консалтинга, интерпретации отчетности, получения инсайтов для применения управленческих решений.
