sales lift что это

28.08.202303.07.2023 admin 0 Comments

Как анализировать медийную рекламу — гайд по метрикам и подходам

По каким показателям оценить работу медийной кампании и ее влияние на продажи, рассказала в своем материале для ppc.world медиа-директор Molinos Мария Алифанова.

Медийная реклама — важный инструмент коммуникации с целевой аудиторией и привлечения трафика на сайт. Она помогает продвигать новый товар или услугу, повышает узнаваемость бренда и влияет на продажи. Благодаря разнообразию форматов, среди которых — баннеры, видео, аудио, наружная реклама и реклама в помещениях, большому количеству настроек и площадок медийная реклама особенно эффективна для охватных кампаний и спецпроектов.

Поскольку этот тип рекламы не нацелен на привлечение продаж «здесь и сейчас» и имеет отложенный эффект, нужно уметь правильно анализировать его результативность и влияние на продажи. В этом материале мы рассмотрим метрики и способы анализа медийного размещения.

В первую очередь стоит отслеживать эти 11 показателей:

Дополнительно стоит оценивать viewability (видимость) и пересечение аудитории.

С большей частью показателей мы знакомы из performance-кампаний, но viewability и пересечение аудитории встречаются только в медийных размещениях. Давайте разберемся, что это.

Важная метрика, которая позволяет отследить фактический показ баннера или видео пользователю. Если рекламный материал не успел прогрузиться или показ был в части экрана, до которого пользователь не доскроллил, то такой показ не должен учитываться.

Для этого показателя есть международный стандарт MRC/IAB. По нему показ медийной рекламы — баннеров или видео — засчитывается к оплате только в случае, если креатив был показан не менее двух секунд в видимой области экрана и рекламный формат прогрузился не менее чем на 50%. Эти стандарты действуют для медийной рекламы Яндекса и Google.

В Яндекс.Директе такую статистику можно посмотреть в «Мастере отчетов».

А над отчетом отображается статистика по недействительным показам — ошибочным или недобросовестным показам медийных объявлений. Они удаляются из всех отчетов статистики, а расходы на них автоматически возвращаются на баланс рекламной кампании.

Отчет по видимости рекламы доступен не на всех рекламных платформах и площадках, поэтому запрашивайте информацию о нем перед стартом или используйте дополнительные сервисы для аналитики, например, Weborama, AdRiver и другие.

Это отчет, который помогает оценить пересечение аудиторий площадок, если вы размещаетесь на нескольких сайтах или рекламных платформах. Он доступен в платных сервисах аналитики, мы использовали Weborama.

Чем ниже пересечение аудиторий, тем больше уникальной аудитории вы охватили в рамках размещения. Если на каких-то площадках пересечение высокое, можно выбрать ту, на которой были лучше показатели по CTR, конверсии или стоимости контакта, и в следующем флайте оставить ее, а вторую отключить, оптимизировав рекламный бюджет размещения.

Все остальные показатели доступны в стандартной отчетности площадок, в Яндекс.Метрике и Google Analytics. Рекомендуем завести таблицу, в которой вы будете отслеживать план/факт нужных вам показателей.

Отчет можно сортировать по площадкам, креативам, форматам. Данные стоит регулярно обновлять, в идеале — не реже одного раза в неделю. Такой отчет позволит быть «в тонусе» и, если показатели ниже, чем вы прогнозировали, своевременно вносить изменения по ходу кампании: оптимизировать ставку, менять креативы и посадочные страницы.

С помощью Яндекс.Метрики и Google Analytics обязательно отслеживайте качество трафика: процент отказов, время на сайте, глубину просмотра и роботность, социально-демографические характеристики трафика.

Эти данные позволят оперативно реагировать на низкое качество трафика (высокую роботность или показатель отказов) или менять таргетинги, если по соцдем параметрам переходы не будут соответствовать ЦА.

В медийной рекламе высокая роботность — резкие всплески посещений от ботов — часто бывает при programmatic-размещении. Стоит отслеживать этот показатель, делать black- и white-листы площадок с соответствующими значениями роботности.

Особенно высокую роботность игроки рынка стали замечать с марта 2020 года.

Это анализ конверсий, которые совершает пользователь после того, как увидел баннер или видео, не кликал на него, но зашел на сайт позднее из другого рекламного источника или по прямой ссылке. Статистика post-view конверсиям позволяет оценить влияние медийной рекламы на отложенный спрос и вклад в принятие решения о покупке.

Такая статистика доступна в платных инструментах Adfox, Adriver, Weborama и в бесплатной Метрике для медийной рекламы Яндекса.

Медийная реклама часто имеет отложенный результат и редко выступает последним источником совершения конверсии. Например, если в проекте одновременно запущены и медийная реклама, и контекст, то отчет по последнему значимому переходу покажет значительно меньше конверсий с медийной рекламы, чем с контекстной.

Эта особенность имиджевой рекламы прослеживается в товарах с длительным периодом принятия решения, например, в недвижимости, но и для товаров с более быстрым циклом покупки это актуально. Ниже скриншот отчета «Основные пути конверсий» в Google Analytics интернет-магазина детских товаров и одежды: медийная реклама на Яндексе была первым источником контакта с сайтом, но покупки пользователь совершил с прямого перехода.

Поэтому, чтобы правильно учесть вклад медийной рекламы в продажи, важно работать с отчетами «Многоканальные последовательности» Google Analytics. В отличие от post-view аналитики, которая работает с показами рекламы, в этих отчетах мы видим цепочку переходов с разных источников и путь пользователя до конверсии после клика.

Медийная реклама влияет на поисковые запросы. Поэтому дополнительно стоит оценивать изменение количества брендовых запросов в Wordstat и Google Trends.

Ниже — график по запросам с упоминанием бренда, для которого охватная имиджевая рекламная кампания проводилась в ноябре и декабре 2020 года. Мы видим прирост в ноябре к октябрю на 55,8% и в декабре к ноябрю на 36,7%.

В размещении участвовали разные каналы: медийная реклама, таргетированная реклама, спецпроекты со СМИ. Вся активность — в digital. Из отчета мы не можем выделить, какой именно источник повлиял на прирост, но можем увидеть общий тренд.

Чтобы отследить рост брендовых запросов с конкретного источника, необходимо провести search lift анализ.

Такой анализ показывает, стали ли пользователи, видевшие рекламу, чаще искать товар, компанию, услугу по брендовым запросам. Search lift строится на основании данных о видевших рекламу и контрольной группе пользователей, которые рекламу не видели. Исследование также позволяет проанализировать брендовые запросы видевших рекламу и прирост запросов по соцдем профилю.

Подобную статистику собрать самостоятельно крайне сложно, но ее можно заказать, например, у Яндекса. Отчет доступен для клиентов, у которых есть персональный менеджер. Примеры такой аналитики можно посмотреть в кейсах клиентов Яндекса: магазина Marks & Spencer и застройщика ГК ФСК.

О Brand lift и панельных опросах мы писали отдельный материал. Здесь еще раз отметим, что подобные исследования запускаются для крупных охватных флайтов, минимальный рекламный бюджет на многих платформах — от 500 000 рублей.

С помощью этого исследования вы можете узнать у своей целевой аудитории, запомнилась ли ей реклама или рекламное сообщение; повысилось ли знание вашего бренда; есть ли намерение совершить покупку вашего товара или услуги и многое другое. Также вы можете сравнить ответы по вашему бренду и брендам конкурентов, посмотреть наиболее значимый прирост по соцдем характеристикам.

Например, в отчете по Brand lift Яндекса мы видим, что намерение совершить покупку выросло у аудитории 18–24 лет на 93% и у аудитории 35–44 лет — на 68%, у молодой аудитории также выросла запоминаемость РК на 77%.

На рынке много компаний, обрабатывающих данные о том, что и где покупают пользователи, какие места посещают и другие действия. У каждого такого игрока свой набор данных, которые они отслеживают, и эти данные можно использовать для анализа или таргетинга в рекламных кампаниях. У нас был опыт сотрудничества с «НПО Аналитикой», которая анализирует поведение пользователей на основе сигналов мобильных телефонов.

Когда мы продвигали фестиваль игр и комиксов «Охтакон», благодаря специальным роутерам, установленным в ТЦ «Охта Молл», смогли увидеть доходимость до торгового центра и оценить влияние имиджевой рекламной кампании для фестиваля игр на посещение ТЦ.

Так, просмотр рекламы напрямую влияет на время пребывания в ТЦ: в среднем те, кто взаимодействовал с нашими объявлениями, проводили там на 17 минут больше.

Wi-Fi-аналитику можно настроить в myTarget, чтобы определить количество визитов пользователей в офлайн-точки после просмотра рекламы или клика по объявлению. После запуска кампаний статистика будет доступна в рекламном кабинете. Подробнее об инструменте — в блоге рекламной площадки.

Этот анализ показывает влияние онлайн-рекламы на офлайн-продажи. Он осуществляется за счет сопоставления аудитории, которой показывали рекламу, и чеков, полученных по итогам рекламной кампании в офлайн-магазинах.

У нас пока не было опыта проведения Sales lift аналитики на основании данных о чеках и данных ОФД, но был кейс с картами лояльности сети магазинов «Ленты» в Санкт-Петербурге с помощью платформы First Data.

Мы сформировали тестовые и контрольные группы аудиторных сегментов и передали данные ритейлеру. Затем запустили рекламу различных мясных изделий в Яндексе, myTarget, социальных сетях для тестовой группы с таргетингом по списку хешей мобильных телефонов покупателей — всего было 1 533 333 уникальных показа. После этого в «Ленте» сравнили информацию о покупках продукции бренда Pit Product для контрольной и тестовой групп. Оказалось, что реклама оказала влияние на пользователей тестовой группы — показатель Sales lift составил 26,34%. Больше об этом кейсе — в нашем блоге.

Мы разобрали все основные показатели эффективности и способы анализа медийной рекламы. С ними можно оценить, как работает имиджевая кампания, какой трафик на сайт она приводит и как влияет на онлайн- и офлайн-продажи. В следующем материале мы расскажем, как повышать результативность медийных кампаний.

Источник

Sales Lift в действии, или Как оценить влияние наружной рекламы на увеличение продаж

Директор по продуктам компании Gallery рассказал о сборе данных и аналитике

Виды Sales Lift

Многим компаниям необходимо выделять вклад разных медиаканалов в общий результат. К примеру, бренды FMCG и фарма, которые не так сильно представлены в DOOH, теперь могут с помощью Sales Lift решать эту задачу и в наружке.

Для этого мы предлагаем несколько решений. Один из примеров — это совместный кейс с компанией «Эвотор». В нём сравнивали продажи безалкогольного пива в магазинах, рядом с которыми показывалась реклама, c теми, которые находятся далеко от экранов Gallery. В результате мы увидели значительный рост продаж в магазинах, рядом с рекламными конструкциями. Этот вариант Sales Lift подходит для брендов с дистрибуцией через традиционную розницу, где широко представлены онлайн-кассы «Эвотор». По их данным проводилась аналитика.

Ещё один вариант — использование уникальной точности Sales Lift, где уже проведена работа с большими данными и сложной «математикой». Например, вместе с агентством Posterscope и компанией «ГПМ Дата» (входит в состав холдинга «Газпром-медиа») мы исследовали влияние наружной рекламы на продажи конфет известного производителя шоколада. Кампания прошла в декабре 2020 года на 126 цифровых конструкциях Gallery в Москве.

Как проводились расчёты

Перед нами стояли задачи: соединить данные от показа рекламы на биллборде до покупки рекламируемого товара в обычном магазине и оценить исключительный вклад наружной рекламы в продажи.

Для этого предстояло сделать А/Б-тестирование по двум группам, собранным с одной и той же адресной программы и «выровненными» по размеру, полу, возрасту и доходу.

Обе группы нужны для определения влияния наружной рекламы, в то время как воздействие других медиаканалов на них одинаковое. Было интересно узнать, на кого реклама повлияла в большей степени, чтобы в дальнейшем настраивать таргетинг и подбирать под нужную целевую аудиторию креативы.

Наш партнёр «ГПМ Дата» сопоставил собранные сегменты MAC-адресов с телефонными номерами. Далее такие связки обогащались данными операторов связи и чеков от ОФД (оператора фискальных данных) за ноябрь и декабрь 2020 года. В итоге в нашем распоряжении оказалась выборка из более чем 10 тыс. профилей, по своей структуре и размеру являющейся более чем достаточной для получения выводов. Важно отметить, что размер полученной выборки по Москве является крайне репрезентативным.

Вячеслав Ивакин, руководитель направления OOH инноваций Posterscope:

Всегда рады реализовывать прорывные решения для клиента. Здорово, что ООН очередной раз подтверждает свою эффективность и значимость в медиасплите. Касаемо подхода, базовыми измерениями эффективности на данных двух сторон сегодня уже не удивить, и рынку, определенно, нужен был рывок вперед к более комплексным подходам. Так, добавление в цепочку банков с ОФД открывает дверь к более детальным замерам эффективности в области ритейла. Теперь важно максимально автоматизировать этот подход. Ещё предстоит выверять значения в схожих категориях и накапливать бенчмарки. Надеюсь, по мере накопления практики выявим здесь некий средний прогнозный эффект от наружной рекламы.

Результаты и итоговые цифры

В результате мы получили прирост выручки на 90,44 п.п. (процентных пункта) относительно контрольной группы. Это метрика, на которую рекламная кампания оказала наибольшее влияние. Рост выручки в тестовой группе относительно контрольной связан с ростом продаж в штуках (+36,55 п.п.) и увеличением количества чеков (+24,66 п.п.).

Рост средней выручки на покупателя (+30,49 п.п.) опережает рост метрик: средней цены (+12,99 п.п.), среднего объёма на покупателя (+8,84 п.п.) и среднего количества чеков на покупателя (+5,18 п.п.). Таким образом рост средней выручки на покупателя может быть связан с upsizing (увеличением размера упаковки рекламируемого товара в чеке) и увеличением количества покупок рекламируемого товара.

Инна Кравцова, директор по развитию бизнеса «ГПМ Дата»:

Мы рады, что большие данные (в том числе транзакционные) начали активно применяться для аналитики не только классической цифровой рекламы, но и ООН-размещений. Возможность измерить эффективность рекламы делает более прозрачной работу с рекламным инвентарем и открывает новые возможности для рекламодателей.

Эффект разбивки по социально-демографическим признакам:

Выводы

Во-первых, теперь возможно измерить влияние на продажи DOOH как верхней части маркетинговой воронки, и оно позитивное. Во-вторых, большие данные позволяют сделать оценку эффективности кампаний максимально точно. И в-третьих, у нас есть не только показатели увеличения объемов продаж, но и понимание изменения поведения разных сегментов аудитории после рекламной кампании.

Источник

O2O-коммуникации: Sales Lift и анализ логов — дорого, но эффективно

Какие маркетинговые задачи успешно решает новая технология, рассказали в Traffic Isobar, «Эвотор» и Genius group

Процесс проведения исследования

Если в основе аудиторного сегмента лежит информация от ритейлера, то подготовка базы отчета Sales Lift, включая сбор необходимых показателей, происходит на стороне розничной сети, как правило, в подразделении по работе с большими данными. Далее информация попадает в агентство. Здесь специалисты на основе полученных цифр пишут аналитический отчет, выдвигают гипотезы, верифицируют их с ритейлом и клиентом, смотрят на конкурентное окружение в момент проведения промо, а также на рекламную активность. Таким образом они учитывают огромное количество факторов.

У рекламных площадок есть инструментарий для оценки эффективности рекламного взаимодействия посредством CRM-данных. Логика сопоставления всегда одна: важно действие, которое произошло после показа рекламы или цепочки коммуникации с пользователем. Логика эта подходит и большинству компаний, чьи знания используют для формирования аудиторных сегментов — телекому, ритейлу, ОФД, online-кассам, а значит, технически провести Sales Lift можно почти со всеми носителями информации.

По MAC-адресам обычно замеряют доходимость, но рекламные площадки, которые умеют работать и с MAC-адресами, и с CRM-данными, позволяют исходя из аудитории, которая получена одним способом, измерить конверсию другим способом.

Игорь Оганесян, директор по развитию рекламных продуктов и монетизации данных компании «Эвотор»:

Предположим, вы клиент, формировавший аудиторный сегмент при помощи MAC-адресов, полученных от поставщиков вайфай-аналитики. Но конверсию измеряете посредством CRM-данных, так как у вас есть данные о покупках. Поставщиком информации для оценки эффективности рекламной кампании в этом случае является не сторонняя компания, а непосредственно ваша. У нее есть своя CRM или CDP, содержащая данные об аудитории, купившей что-то в период действия рекламной кампании. Базовая реализация Sales Lift и предполагает заливку CRM-данных и оценку конверсии.

Сроки подготовки

Если при формировании аудиторного сегмента мы обогащали знания одного носителя знаниями другого, например «мэтчили» ОФД с телекомом, срок проведения исследования составит около двух месяцев с момента окончания рекламной кампании. Это время складывается из трех периодов:

Транзакционное окно — срок, который выжидают по итогам рекламной кампании, наблюдая, как участники целевого сегмента продолжают покупать рекламировавшийся товар, поскольку не все товары приобретают день в день. Конкретный период транзакционного окна зависит от специфики рекламируемого товара, но в среднем составляет от 21 до 45 дней. Параллельно происходит подготовка официальных документов для получения контрольного сегмента от оператора фискальных данных (ОФД), на юридическое согласование которых как раз и уходит пара недель. Эти документы демонстрируют связь контрагентов между собой и с клиентом и позволяют минимизировать риски недобросовестного использования сведений о продажах.

Условный клиент поручает своему рекламному агентству получить сегмент. Рекламное агентство перепоручает получить сегмент компании-разработчику рекламных решений, а она — телеком-оператору, который направляет официальный запрос в ОФД и получает сегмент.

Срок ожидания исследования Sales Lift можно сократить, если аудиторные сегменты сформированы на базе знаний только одного носителя. К примеру, знания ритейлеров не нуждаются в обязательном дополнительном обогащении, а значит, в процессе реализации рекламной кампании и подготовки отчета можно избежать как минимум двух мэтчингов.

Ольга Петрова, генеральный директор агентства Traffic Isobar:

Во время подготовки первых отчетов в партнерстве с ритейлерами готовую аналитику клиентам приходилось ждать по два месяца. Новый инструмент требовал пересмотра бизнес-процессов на стороне розничной сети, а также накопления опыта по сбору сегментов. Сейчас эти этапы пройдены, и процесс подготовки отчета Sales Lift занимает в среднем от трех до пяти недель после завершения рекламной кампании.

В будущем технологии работы с данными о конечных продажах в секторе FMCG будут идти по пути ускорения. Вероятно, через какое-то время совместными усилиями игроков рынка появятся интерфейсы, подобные programmatic-решениям, в которых все показатели доступны постоянно.

Анализ логов

Кроме привычного исследования Sales Lift, при отработке аудиторного сегмента на определенных рекламных площадках есть возможность оценить эффективность более детально — на базе анализа логов.

Лог — информация о происходящем внутри рекламной площадки: кому, когда и как была показана реклама. Причем, «когда» обозначает время, а вот «кому» можно посмотреть, как правило, лишь по аудитории, которая была «сконверчена» — совершила целевые действия.

Сначала требуется предоставить CRM-файл или данные по доходимости рекламной площадки, если речь идет об offline-конверсиях в посещения. В этом случае отчет демонстрирует, сколько раз рекламу увидел конкретный пользователь, совершивший покупку (расчет эффективной частоты), разницу во времени показов, был клик или не было и прочее.

По оценкам экспертов, примерная стоимость такой аналитики в пять раз превышает цену базового отчета, но она того стоит, поскольку дает возможность проверять гипотезы: верно ли была выбрана ЦА, способы и механики взаимодействия с ней и др.

Игорь Оганесян, директор по развитию рекламных продуктов и монетизации данных компании «Эвотор»:

Для рекламной площадки анализ логов — дело сложное и затратное. Это ручной труд, очень небыстрый, ведь если на выходе нужны адекватные результаты, приходится отсеивать пласты лишних сведений. В то же время именно анализ логов как инструмент позволил рекламным площадкам за несколько лет существующей практики серьезно отладить свою внутреннюю работу.

Сегодня среди рекламных площадок, работающих на российском рынке, анализ логов для клиентов осуществляют, например, платформа MyTarget и DSP сотовых операторов.

Геннадий Нагорнов, CEO Genius Group:

Работа с большим количеством партнеров среди носителей знаний показывает, что далеко не всем доступны возможности аналитики логов на стороне Mail.ru Group. Компания жестко контролирует соблюдение privacy своих пользователей и строит отношения лишь с теми, у кого понятное происхождение базы и устойчивые идентификаторы.

Мэтчинг с логами других площадок теоретически возможен, но имеет много ограничений. Поэтому на рынке и появился устоявшийся набор платформ, которые применимы для подготовки отчетов Sales Lift. Остальные рекламные площадки, как правило, используют в целях таргетинга.

Тем не менее, несмотря на сложности, Sales Lift в целом и аналитика логов в частности позволяют более глубоко оценить результаты рекламной кампании и выявить их причины.

Источник

Sales Lift в действии, или как оценить влияние наружной рекламы на увеличение продаж