Исследование Adobe Digital Index: маркетологи недооценивают социальные сети

В рамках исследования были заданы вопросы ряду аналитиков и спрогнозированы 1,7 млрд. посещений сайтов 225 американских компаний, работающих в области медиа, ритейла и туризма.

По результатам анализа специалисты Adobe пришли к следующим выводам:

Модель атрибуции Last-click (когда эффект в конверсии принадлежит последнему источнику трафика в цепочке) недооценивает роль социальных медиа в привлечении клиентов.

Модель атрибуции First-click (когда эффект в конверсии принадлежит первому источнику трафика в цепочке) более точно отражает влияние социальных медиа, увеличивая его ценность на 94%.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Так, при использовании данной модели, исследователи выяснили, что средний посетитель, пришедший на сайт бренда из социальных сетей, приносит $1,13 дохода. Если производить расчёт по модели Last-click, эта сумма равна $0,6.

Это увеличение может являться достаточно значительным, чтобы изменить приоритеты маркетинговых инвестиций в сторону повышения затрат на социальные медиа.

По данным исследования Chief Marketer, в 2011 году 73% респондентов использовали социальные сети в маркетинговых кампаниях.

Несмотря на всё более широкое распространение социальных сетей, они по-прежнему не рассматриваются большинством интернет-маркетологов как средство привлечения трафика на свой сайт. Одна из причин этого состоит в том, что не все знают, как измерить конкретные бизнес-показатели, связанные с социальными медиа.

88% участников опроса посчитали существующие методы измерения неэффективными. Для 52% процентов главным разочарованием стала невозможность адекватно измерить ROI.

Один пример поможет проиллюстрировать сложность ситуации.

Предположим, что потребитель хочет заказать обувь. Он вводит запрос в поисковик и получает среди результатов выдачи платные объявления ритейлера. Пользователь кликает по ссылке, переходит на сайт и делает заказ.

В этом случае считается, что главную роль в привлечении клиента сыграло платное объявление.

Однако, довольно часто побуждают сделать тот или иной выбор именно социальные сети. Например, пользователь несколько дней назад увидел, что его друг, мнению которого можно доверять, поставил лайк обувному бренду. Через несколько дней, во время поиска, он увидел знакомое название и перешёл на сайт этого бренда.

Это сложный сценарий, в котором сейчас невозможно отследить, что именно привлекло клиента. При этом, чем больше количество каналов, через которые проходит путь потребителя к покупке товара, тем сложнее отследить значимость каждого из них для конкретного случая.