Как оценивать эффективность охватных РК в digital-среде: практика Ingate

Место охватной рекламы в digital-среде

На картинке ниже представлен путь принятия решения по McKinsey, одного из крупнейших мировых исследовательских агентств.

Согласно циклу, на своём пути потребитель проходит несколько этапов принятия решения о покупке.

Первый этап — формирование базового набора брендов в момент возникновения потребности. В дальнейшем, этот сет брендов будет корректироваться за счёт найденной на этапе исследования информации: нашли негатив, высокая цена — удалили бренд, положительные отзывы, интересное предложение — добавили новый бренд.

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.

По данным исследований, присутствие вашего бренда в первичном сете повышает вероятность того, что потребитель отдаст предпочтение вам, так как он был условно лоялен к вам ещё на старте. Чтобы охватить пользователя до момента формирования у него потребности и занесения нас в этот заветный список и используется охватная реклама.

Второй этап — исследование. Пользователь с большей долей вероятности выберет один из брендов, с которым уже знаком. Здесь лучше работает performance-реклама и прочие рекламные каналы, которые используют данные об актуальном интересе пользователя.

Третий этап — покупка, где в основном работают инструменты трейд-маркетинга (в том числе веб-аналитика и работа с сайтом, если точка продаж находится в онлайне).

И четвёртый — опыт взаимодействия после неё, на котором бренд оказывает поддержку покупателю (программы лояльности, социальные сети и различные механики crm-маркетинга). Самое главное здесь, чтобы пользователь не вернулся на этап поиска брендов. Так как во время исследования он может добавить/удалить бренды в зависимости от полученной информации, опыта взаимодействия с компанией и продуктом. Поэтому важно работать с опытом пользователя после покупки, что позволит экономить на привлечении новых покупателей, то есть на охватной рекламе.

Инструменты охватной рекламы

На текущий момент инструменты бренд-рекламы позволяют обеспечить максимальный охват аудитории в интернете. Но здесь есть один нюанс: интернет-реклама не позволяет быстро набрать частоту контакта, которая так необходима для попадания в мозг и сердечко пользователя. Для этого нужно от 3–5 касаний, в зависимости от того что и кому мы рекламируем. Если пользователь увидит рекламу один раз, вероятность, что он запомнит бренд — ничтожно мала: всё равно, что поставить один рекламный щит на МКАДе и надеяться на шквал звонков.

Однако сейчас благодаря огромному сплиту инструментов мы можем проконтактировать с целевой аудиторией в разных каналах. При помощи разных сообщений и показать всю необходимую информацию до того, как пользователь задумается о покупке.

И здесь возникает вопрос — как понять, какую аудиторию мы охватим? Анализировать охваченную аудиторию можно при помощи различных инструментов.

Например, campaign-менеджеры от Google или Weborama позволяют проанализировать частоту кросс-канально по большинству доступных рекламных каналов и площадок. А такие исследовательские компании как Tiburon Research или Mediascope помогут верифицировать портрет охваченной аудитории. А если очень хорошо попросить заплатить, то и измерят эффект от проведённой рекламной кампании.

Перечень доступных каналов довольно широк. Практически любой рекламный инструмент можно использовать для охвата нужной ЦА.

OLV (aka online video) — один из самых популярных инструментов ввиду крайней его схожести с рекламой на ТВ и качеством контакта с пользователем. Это позволяет контактировать с аудиторией через разные источники и даёт качественный охват при помощи всех доступных digital-видеоформатов от YouTube или программатик-видео до премиальных размещений на сетях с лицензионным контентом (GPMD, IMHO) или smart TV.

Помимо онлайн-видео, можно обратить внимание на баннерную рекламу, которая хоть и сдаёт позиции, но всё ещё занимает значительные части медиасплита, к тому же она часто помогает добрать необходимую частоту контакта, которую при помощи только видео не всегда можно получить. Активно набирает обороты в последние годы DOOH — цифровые щиты, которые можно закупать через программатик в режиме аукциона. И потом аудиторию, которая находилась рядом с этими щитами, ретаргетировать через digital-каналы.

Чтобы максимизировать степень попадания в нужную нам ЦА, довольно большой пул поставщиков предлагает готовые или сырые данные. Сейчас доступны таргетинги практически по любым аспектам жизни пользователя. Например: данные о покупках (категории, места, суммы, частота), данные от сотовых операторов (история посещений, перемещения, звонки на номера, SMS) и множество других поставщиков, которые собирают инфу практически отовсюду.

Омниканальные кампании по сквозным сегментам

Чтобы победить низкую частоту контакта в канале можно пойти путём ретаргетирования аудитории, которая уже видела нашу рекламу. Но не во всех каналах это возможно. Также обычно значительно вырастает стоимость повторного контакта. Тут нам на помощь и приходят различные механизмы сбора сырой или свежеприготовленной даты.

Собираем сегмент пользователей по универсальному для рекламных каналов айдишнику, например по телефону, почте или печеньке (куки). Ограничиваем объём хэшей (как правило базы передают незахешированными только крайне «отбитые» ребята) до подходящего под наш бюджет, чтобы максимизировать пересечение по каналам. И проворачиваем этот сегмент через разные платформы, чтобы проконтактировать с аудиторией через разные каналы. Желательно всё это делать под присмотром какого-то campaign-менеджера, вроде DCM, чтобы он нам потом отчитался по реальной кроссканальной частоте.

Помимо частоты там можно посмотреть post-view взаимодействия, то есть как пользователи, которые не кликнули нашу рекламу, впоследствии провзаимодействовали с нашим сайтом. Подробнее в следующей серии :–)

Инструменты измерения охватной рекламной кампании

Раньше измерить охватную рекламу можно было при помощи дорогостоящих пост-кампейн исследований. Сейчас механизмы стали более технологичными и чуть более доступными.

Brand Lift

Один из самых старых инструментов измерения охвата. Помогает определить каналы и таргетинги, которые больше всего влияют на awareness/consideration/purchase intent и так далее.

Как это работает:

• cбор двух сегментов — те, кто видел рекламное сообщение и те, кто нет;

• проведение опроса аудитории обоих сегментов на предмет знания и предпочтения брендов;

• сравнительный анализ результатов опроса в сегментах.

Получаем дельту узнаваемости или другого показателя (намерения о покупке, на сколько запомнилась реклама), которая отражает влияние рекламы.

Рассмотрим, как работает Brand Lift на примере кейса «АшТау», бренда питьевой воды от компании «Старый источник». Я рекомендую использовать данные лифта не только после завершения рекламной кампании дабы сварганить красивый кейс, но и в процессе, чтобы оперативно оценивать влияние охватной рекламы и принимать решение о корректировке.

Например, в данном случае, мы с нашими друзьями проводили активную кампанию на YouTube. После начала размещения провели первичные замеры. Увидели, что делаем благое дело и лифт ползёт вверх, причём довольно активно: relative lift составил 32,9%.

Если бы наш бюджет был ограничен минимальной суммой для проведения лифта, то на этом бы и закончилась сказка, так как единственный вывод, который мы можем сделать при минимальном бюджете — это сработала наша реклама или нет.

К счастью, бюджетов, которые мы инвестировали, хватило на получение большего объёма полезной информации. При кратном увеличении бюджета ценность информации значительно возрастает и позволяет оценить влияние на разные возрастные группы, провести А/Б-тест видео. И исходя из полученной информации — скорректировать стратегию.

Провалившись чуть глубже, мы увидели, что более возрастная категория лучше запоминает бренд «Аштау», хотя бюджеты были распределены равномерно и стоимость охвата возрастных сегментов была немного ниже, но всё же сравнима с остальными. Проведя экстренный получасовой e-митинг, мы с коллегами из «Старого источника» решили, что пора немного переосмыслить РК и перераспределить бюджеты на более молодую аудиторию как более перспективную.

После ещё одного месяца и проведённого лифта увидели, что от месяца к месяцу начала расти динамика по более молодой аудитории (как мы и планировали).

И постепенное перераспределение дельты лифта в сторону более молодой аудитории дало рост до 40%.

Причём абсолютно аналогичная картина наблюдалась и в изменении динамики purchase intent.

Sales lift

Позволяет оценить влияние рекламных кампаний на offline- и online-продажи в ситуациях, когда сквозная аналитика не позволяет отследить прямое влияние.

Sales lift базируется на данных о продажах. Обычно таргетирование происходит по базе данных чеков или по базам ритейлеров (чеки, карты лояльности). Например, вы покупаете базу с аудиторией, которая покупает товары для животных, таргетируете на неё РК и после окончания кампании сравниваете, как изменилось покупательское поведение групп, которые видели рекламу и нет.

Результаты выглядят следующим образом:

Из таблицы видно, что пользователи, которым не показывали рекламу, стали покупать меньше, что могло быть вызвано сезонным спадом или окончанием прайс-промо, например. Также, исходя из данных Sales lift, можно сделать вывод о том, как в разных категориях работает реклама и с каких креативов закрывается больше продаж.

Footfall-атрибуция

Оценивает «доходимость» аудитории до определённых точек. Другими словами, помогает понять, какое количество аудитории своими золотыми ноженьками пришли в наши физические точки продаж после просмотра рекламы. Хорошо работает с компаниями и брендами, которые имеют отдельностоящие магазины: если точка находится в ТЦ, то не факт, что покупатель пришёл именно к вам.

Делается это при помощи сбора гео-сегментов в программатик-платформах. Показываем рекламу пользователям, параллельно собираем сегмент посетителей определённых точек и после ищем первых среди вторых.

Ещё один вариант — использовать восхитительные мощности сотовых операторов, которые знают о вас чуть меньше, чем всё. В деперсонализированном виде, конечно :–) Делаем размещение по базе контактов, потом оператор отслеживает, какое количество мобильничков доползло до точек продаж.

Post-view атрибуция

Это возможность простроить аналитику не только от этапа, когда человек кликнул на баннер, а от момента показа объявления. Таким образом вы пролонгируете CJM до зрительного контакта с рекламным материалом. Можно делать совсем просто и элементарно трекать post-view переходы на сайт через другие каналы, можно что-то поинтереснее, как, например, мы делали с ребятами из Додо.

Коллеги из Додо Пицца хотели проверить гипотезу: аудитория, которая живёт или работает рядом с кафе, будет покупать активнее.

Что сделали: при помощи Beeline собрали несколько типов аудиторий вокруг более 1000 точек продаж. Затем провели омниканальную РК с видео и баннерными креативами. Рекламировали скидку при офлайн-заказе. Правда, в процессе кампании залокдаунили все общепиты в Москве. Но где наша не пропадала — есть же ещё жизнь за МКАДом :–)

Что нужно было сделать нам: отследить post-view и cross-device заказы с сайта, мобильной версии и мобильного приложения, и оценить стоимость заказа при использовании супергео-данных.

Нюансы аналитики: заказы собираются как с веб-версии сайта, так и с мобильного приложения. То есть нужно собрать всю аналитику в одном месте, чтобы продемонстрировать результат теста гипотезы. Для этого мы использовали Campaign Manager 360 от Google.

Он позволяет в одном интерфейсе сервить креативы,отдавать их на площадку в виде кода, который будет интегрирован в рекламную платформу или сайт, а также собирать статистику (что и где размещается, динамика, количество post-view конверсий). Инструмент позволяет менять креативы и ссылки без дополнительного обращения к рекламной площадке.

Дополнительно был настроен заброс конверсий с AppsFlyer и веб-версии так, чтобы в одном интерфейсе отслеживать кроссканальность, частоту контакта, охват в разных каналах и какое реальное количество post-view и cross-device конверсий мы получили с того или иного канала.

Вот как-то так. Не всё то золото, что охват. Ищите эффективность, да обрящете, в общем-то, тоже эффективность ;–)

Источник фото на тизере: David Menidrey on Unsplash

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.