«89 % клиентов приходили через 2-3 дня после просмотра». Почему нельзя оценивать рекламу по кликам – кейс

Оценивая эффективность рекламной кампании, легко ошибиться, если не учесть несколько важных показателей. В колонке для MC Today начальник отдела маркетинга «Банка ЦентрКредит» Екатерина Ситченко и руководитель проектов агентства newage Николай Кислицын рассказывают, почему клики – далеко не самый важный показатель.

«89% клиентов приходили через 2-3 дня после просмотра». Почему нельзя оценивать рекламу по кликам – кейс

Как вы поступили бы, получив задачу увеличить число выданных потребительских кредитов для одного из крупнейших банков Казахстана?

Логично начать с «теплой» аудитории, которая уже ищет информацию о кредитах. Так сделали и мы: пересмотрели и усилили рекламные кампании в контекстной рекламе, выбрав почти весь трафик по ключевым запросам, оптимизировали ремаркетинг.

А затем задались вопросом, как сделать больше. И решили увеличить спрос, а для этого использовать медийную рекламу (видео и баннеры). Причем обратились к достаточно новым для рынка решениям от Google – дисплей и видео 360.

Для начала мы определили целевую аудиторию и ее потребности. В результате сегментировали сообщения на тех, кто ищет:

• средства на свадьбу;


• средства на ремонт;
• средства на отпуск.

Также решили добавить более широкий месседж, чтобы охватить не вошедших в предыдущие группы пользователей.

Отталкиваясь от такого сегментирования, мы разделили аудитории видео и баннерки. Например, в общей группе были отдельные сегменты покупателей бытовой электроники, финансовых и бизнес-услуг. Тех, кто ищет деньги на ремонт, разделили на заинтересованных покупателей категории «Дом и сад» и «Бытовой техники». Среди тех, кто ищет средства на свадьбу, выделили покупателей подарков, тех, кто планирует свадьбу, и так далее.

Результаты подключения медийки мы увидели буквально с первой недели.

Наверное, на этом можно было бы и закончить кейс. Но мы понимали, что оценивать результаты видео и баннерной кампаний сугубо по кликам не совсем правильно. Так какконверсии, которые мы увидели через клики с медийных форматов, совсем не радовали, но при этом рост количества заявок на кредиты мы увидели. Нужно было копать глубже и разбираться, как это работает.

Тогда подключилось агентство newage, которое специализируется на таких вопросах.

Данные, которые уже были, команда newage дополнила данными о просмотрах спустя несколько дней после контакта с рекламой, которые мы получили с помощью аудитора Google Campaign Manager. Это решение позволяет кроме cookies-matching (то есть привязки к записи в cookies пользователя) использовать данные конверсий между девайсами, то есть отслеживать действия одного пользователя на разных устройствах.

Изначально нам было необходимо понять структуру данных и то, как пользователь вообще взаимодействует с брендом. Для этого мы изучили, как те ведут себя после клика в течение первого, второго и так далее дня после контакта с креативом:

Если наложить данные по пользователям, которые после контакта приходят на сайт спустя время, мы видим совершенно другую картину:

Какие выводы можно сделать уже на этом этапе:

• При оценке медийной рекламы учитывать только клики неверно, так как в нашем случае это была как максимум десятая часть полезных действий, которые пользователи после контакта с рекламой сделали на нашем сайте (89 % действий, которые пользователи совершили на нашем сайте после контакта с рекламой, были спустя два-три дня и более).
Онлайн-курс Pyton від Powercode academy.
Опануйте PYTHON з нуля та майте проект у своєму портфоліо вже через 4 місяця.
Приєднатися
• При этом в графике еще нет данных кросс-девайсных конверсий (которые аудитор, к сожалению, не позволяет разбить в таком срезе).
• Соответственно, оценивая в стандартной модели post-click, можно совершить типичную ошибку выжившего и делать выводы по всей кампании только по тем, кто кликнул.
• Медийный хвост достаточно длинный, но мы видим, что основной его эффект присутствует в первые пять-восемь дней после контакта с рекламой.

Более того, в этой кампании нам было важно оценить пользователей, которые могли видеть рекламу на одном девайсе, а сделать итоговую конверсию на другом. Например, смартфон-десктоп и любые другие подобные цепочки. Это важно, если учесть, что мы использовали YouTube и много показов было в приложении.

Итоговое распределение данных выглядит так:

Итого 92 % процента – это та часть данных, которую нам добавил подобный анализ в воронку. При этом мы видим, что на каждом этапе воронки доля каждого из сегментов трафика может разниться.

Динамика по post-view действиям сильно отличается от динамики post-click, она более сглажена. И действительно, пользователь может заинтересоваться товаром/услугой не сразу и прийти на сайт спустя время. В случае рекламы банковских услуг это весьма актуально.

Переходим к самому интересному. Много данных – хорошо, но как их можно использовать и как они могут помочь маркетологу?

Вот такой вывод мы могли сделать, используя традиционные для рынка методы анализа медийной кампании, а именно по клику:

А такие выводы мы смогли сделать после подключения целостного анализа:

Думаю, видно, как сильно мы могли ошибиться и насколько меняются приоритеты.

При помощи этих данных мы вовремя выявили, какие сегменты не работают. Например, уже в середине кампании мы поняли, что месседж «Возьми кредит к свадьбе» не находил такого отклика, как, например, месседж «Возьми кредит к отпуску». Поэтому мы отключили первый и усилили последний.

Также важно оценивать и YouTube. Если рассматривать эту площадку с точки зрения стандартного подхода через клики, может показаться, что ее использование неэффективно. Причины – большая доля просмотров ролика на YouTube в мобильном приложении. Связать просмотр видео пользователем с переходом на сайт через браузер в смартфоне или на десктопе сложно.

Но если дополним картину данными с Google Campaign Manager, который может отслеживать взаимодействия пользователей через разные устройства (cross-device), то мы видим, что наши размещения на YouTube ничем не уступают ряду баннерных размещений, а то и превосходят их по конверсии.

В целом выводов и инсайтов, которые получилось сделать, было существенно больше. Главное, что эти данные мы смогли оперативно получать уже с первой недели, как только подключили команду newage.