Трекинг медийной рекламы: как повысить эффективность медийных размещений и не тратить бюджет впустую
Многие компании сталкиваются со сложностью эффективного распределения бюджета на медийные кампании: как измерить эффективность распределения бюджета? Как оценить влияние медийной рекламы на ключевые показатели бизнеса? Как снизить издержки на медийку?
Мы провели серию маркетинговых исследований в формате опросов среди компаний, которые использовали ранее или используют сейчас медийную рекламу, как один из каналов привлечения целевого трафика. Основным инсайтом стало то, что многие компании отказались от использования медийки из-за невозможности оценить реальный вклад в целевую конверсию.
Как правило, это связано с тем, что компании разово запускают флайты на крупные бюджеты, но затем не могут корректно оценить влияние на продажи и опасаются запускать медийную рекламу снова. Методы оценки медийных активностей, описанные в статье, помогают решить эту проблему и более точно оценить влияние медийной рекламы на бизнес-показатели.
В статье мы обсудим:
- С какими сложностями сталкиваются аналитические проекты при запуске и в работе с медийной рекламой;
- Какие методы мы используем для оценки рекламных кампаний в медийке;
- Brandformance кампании: узнаваемость и продажи в единой стратегии;
- DataGo! Media Tracker: чем наше решение отличается от остальных сервисов, предоставляемых рынком.
В чем сложности с оценкой эффективности медийной рекламы?
- Привычная аналитика не позволяет бизнесу оценить влияние медийной рекламы на ключевые метрики эффективности, такие как целевые конверсии, количество лидов и продаж;
- Недостаточно данных для data-informed медиапланирования: как необходимо распределить бюджет по рекламным каналам для увеличения количества продаж, и как измерить эффективность;
- Управление performance и media кампаниями происходит на основе аналитических инструментов, не учитывающих взаимное влияние каналов (Brandformance) особенно, если составлением отчетов занимаются разные агентства, не пересекающиеся друг с другом;
- При закупке не хватает информации об оптимальной частотности показов, поэтому маркетинг сталкивается с избыточными расходами;
- Структурирование данных для объединения данных из рекламного кабинета, медийного трекера и сайта занимает большое количество ресурса у команды аналитиков, а также не исключает ошибки из-за человеческого фактора.
Структурирование информации для объединения данных из рекламного кабинета, медийного трекера и сайта занимает большое количество ресурса у команды аналитиков, так как данные могут быть заведены в трекер и рекламные кабинеты с разными неймингами, грамматическими или пунктуационными ошибками и пр. А при построении медийной отчетности есть потребность в аналитике с подробной грануляцией, чтобы оценивать эффективность медийной рекламы вплоть до каждого креатива, и оперативно распределять бюджеты среди них.
Для этого приходится искать пути мэтчинга через: составление словарей или изменение нейминга заведения рекламы в кабинеты (например прокидывание id каждого размещения), что занимает очень много ресурса аналитиков.
🔥🔥🔥 В результате бизнес теряет время и деньги.
Качественная оценка медийных кампаний: методы Post-view, Conversion Lift и Brandformance
Метод Post-view — must have для аналитики медийных кампаний и для роста продаж
Post-view-анализ исследует поведение пользователей, которые уже видели рекламу какое-то время назад. Например, пользователю могла попасться реклама скидки на товар, но тогда ему не был нужен этот товар. Спустя время товар понадобился — пользователь вспомнил название бренда и нашёл его сайт в поисковике. С помощью post-view-анализа можно отследить такой лид.
В чем заключается сложность оценки медийки без методологии Post-view
Рассмотрим на пути пользователя. Первое касание произошло через показ баннера (медийная реклама), а не через Яндекс.Директ, как показал бы веб-счетчик. Это значит, что на решение о покупке повлияли сразу несколько каналов: медийка и перфоманс. Но эти данные существуют в разных системах.
При отсутствии связки медийной и перфоманс рекламы маркетологи принимают неправильные решения по оптимизации рекламы, потому что имеют фрагментарные данные на руках. Как результат, теряют бюджеты из-за недостаточного объема знаний о касаниях пользователя.
Метод Conversion lift
Conversion lift анализ похож на классическое A/B тестирование:
- Пользователи разделяются на два сегмента: видевшие и не видевшие медийную рекламу
- Сравниваются KPIs для данных сегментов.
- Подсчитываются количество дополнительных конверсий (conversion lift), полученных за счет медийной рекламы.
Почему метод Conversion Lift важен для аналитики?
Знаменитая поговорка Джона Ванамейкера гласит: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, потрачена впустую; проблема в том, что я не знаю, какая половина».
Чем больше рекламных каналов и инструментов вы используете для коммуникации с целевой аудиторией, тем выше риск путаницы: как на целевую конверсию влияет медийная реклама, и влияет ли вообще.
Данный метод помогает командам оценить влияние и окупаемость инвестиций (ROI) маркетинговых кампаний. Сравнивая коэффициенты конверсии разных групп, вы можете определить, какие кампании или вмешательства более эффективны, и оптимизировать свою маркетинговую стратегию.
Ожидаемый результат
Когда маркетологи имеют точные и ежедневно измеряемые данные, они лучше подготовлены к защите распределения бюджета между каналами. Вместо того, чтобы сравнивать СРА медийки с перфомансом, маркетологи смотрят на CR, чтобы оценить, как медийная реклама повлияла на конверсии других каналов.
Влияние медийной рекламы на Performance
Brandformance-маркетинг — это смесь брендинговой рекламы и перфоманс маркетинга. Простыми словами, Brandformance — это одновременные продвижение бренда и лидогенерация, то есть все то, что прямо и косвенно влияет на продажи.
Подход предусматривает обязательную аналитику, которая поможет отследить ключевые показатели бизнеса и не тратить деньги на продвижение впустую.
На какие вопросы помогает ответить связка медийной рекламы и performance?
- Какая связка медийная площадка, канал привлечения и креатив наиболее эффективны?
- Какой путь проделал пользователь от первого касания с медийной рекламой до конверсии?
- Сколько касаний с каждым каналом в этой цепочке оптимальное и эффективное?
Ожидаемый результат
- прозрачная аналитика на всех этапах воронки;
- снижается риск увеличения затрат на рекламную кампанию;
- усиление результатов всей маркетинговой активности;
- увеличение лояльности аудитории;
- повышение качества брендинга.
Для реализации вышеперечисленных методов необходимо интегрировать медийный трекер, чтобы получать своевременные и точные данные об эффективности кампаний.
Решение DataGo! для эффективного анализа медийных размещений
DataGo! Media Tracker — решение для сбора и анализа данных об эффективности медийных кампаний, разработанное на основе опыта взаимодействия с лидерами рынка.
Мы разработали медийный трекер, позволяющий бизнесу оценивать эффективность медийного размещения и осмысленно оптимизировать и распределять рекламный бюджет. С помощью DataGo! Media Tracker компании могут собирать точные и качественные “сырые” данные об эффективности медийных кампаний без семплирования и практически в реальном времени, формировать необходимые прикладные отчеты и принимать верные стратегические решения.
Как полученные данные влияют на результат маркетинга и аналитики?
Использование полученных данных об эффективности медийных кампаний позволяет:
Сравнение с конкурентами
На основе опыта с лидерами рынка при подготовке отчетов и дашбородов по медийной рекламе, мы выявили ряд сложностей, с которыми сталкиваются пользователи этих отчетов. Разрабатывая собственное решение DataGo! Media Analytics, мы учли эти сложности и сформировали продукт, на наш взгляд, соответствующий ожиданиям и потребностям рынка.
Этапы реализации
- Оставить заявку на подключение DataGo! Media Tracker
- Собираем данные в едином месте
Возможность оценивать эффективность медийных и performance размещений вместе, анализировать взаимное влияние. Доходы и расходы позволяют делать оценку с помощью ROI/ROMI метрик
- Оцениваем вклад каждого канала
Собрав все данные в единый пайплайн можем с помощью современных и продвинутых методов атрибуции корректно распределить ценность между всеми каналами взаимодействия
- Оптимизируем бюджет
Поможем выявить наиболее доходные цепочки взаимодействий с медийной и performance рекламой и усиливать performance, таргетируясь на аудиторию из медийки
Клиенты о нас
Что наши клиенты говорят о нас
Переход на альтернативный стек не так страшен, как и принятие новых вызовов, когда рядом есть команда, специализирующаяся на таких задачах.
Команда комплекстно подходит к задаче, иногда запросы делаются в режиме реального времени без бэклога. Замечательный быстрый четкий аккаунтинг!
Особенно хочется выделить высокий уровень экспертизы в аналитике и предложение кастомных решений.
Результатом труда DataGo был дашборд с агрегированными данными и цепочками влияния рекламы. Данная информация помогла бизнесу подсветить важные точки роста и оптимизации бюджета.
В результате внедрения стриминга DataGo! и интеграции с другими системами, компания теперь обладает большим количеством данных, позволяющих выстраивать сквозную аналитику по множеству параметров. Лично для меня взаимодействие с командой DataGo позволило прокачать свои личные скилы в аналитике и разобраться в новых технологиях. Малопонятная ранее область стала родной и понятной.
Результаты превысили ожидания! Первоначально нас интересовали только источники трафика и их связь с доходами, однако в итоге мы собираем, обрабатываем и анализируем множество других данных. Например, для работы с увеличением конверсии сейчас запускаем систему анализа действий пользователей на сайте при помощи нейросетей.
Спасибо всей команде DataGo за профессионализм!
Были удивлены потрясающей экспертизе в разного рода вопросах! Ожидалось, что приемник OWOX не просядет в качестве и будет так же качественно предоставлять свои услуги. Так и получилось.
Работали над повышением точности получаемых данных. Это позволило увидеть правильную конверсию в каналах привлечения трафика и начать принимать правильные решения.
В партнерстве с DataGo! мы восхищались их профессионализмом и прозрачным подходом к решению задач.
Что особенно ценно — их способность быстро адаптироваться к переменам и находить эффективные решения даже при неожиданных сложностях.
Задача по вндрению глубинной сквозной аналитики и настройки бесперебойной работы прикладной отчетности была выполнена на 100%.
Профессиональная команда. Быстрая реализация. И самое главное, мы всегда были на связи с командой DataGo! в режиме реального времени.
Также хочу отметить, что стоимость финального продукта очень выгодная!
Хочется выделить экспертизу на рынке в области стриминга данных, многолетний опыт работы с облачными инфраструктурами, работу с большим кол-вом источников данных и отзывчивость команды аккаунтинга и сопровождения.
Мы выделили позитивный настрой - очень приятно общаться с ребятами, готовность помогать - придут на помощь в любой сложной ситуации и профессионализм.
DataGo! разбираются в своем деле и делают его хорошо!
Работа с DataGo над проектом переезда с CustomTask на SnowPlow была действительно совместным процессом, требующим вовлеченности обеих команд. Мы сталкивались с различными задачами и вызовами, и благодаря открытому обсуждению и взаимному освещению проблем, нам удалось найти оптимальные решения.
Команда DataGo - отличный пример структурного подхода к ведению проектов и решению повседневных задач. Начиная от составления графика работ и еженедельных статусов по проекту заканчивая разбором спорных кейсов и сложностей с документооборотом.
Ребята делают свою работу четко, точно и профессионально
Особая ценность DataGo! в уровне экспертности и вариантивности решений. Команда имеет опыт работы с исчерпывающим списком систем и всегда предлагает несколько вариантов реализации той или иной задачи, умея простым языком объяснять сложные технические решения.
DataGo! всегда идет навстречу заказчику и подстраивается под нужды бизнеса.
