В статье о важности CRM для оценки эффективности рекламы (линк на Почему эффективный маркетинг невозможен без работы с CRM-системой) мы говорили о маркетинге измерений (или data-driven marketing), т.е. маркетинге, основанном на цифрах.
Сегодня мы более подробно остановимся на том, как «посчитать» рекламную кампанию и проанализировать ее эффективность, исходя из этих цифр.
Когда мы говорим «посчитать», мы подразумеваем выявить количественные показатели.
То есть отследить, сколько людей пришло по этой рекламной кампании и сколько из них преобразовались в лид*, а затем и в клиентов.
В маркетинге нет единого определения лида. В нашем понимании, лид — это посетитель, который пришел на сайт и оставил данные для связи (позвонив, написав в чат, заполнив форму обратной связи и т.д.).
То есть когда посетитель действием проявляет заинтересованность в бренде и продукте, он превращается в лида.
Клиентом лид становится, если менеджер смог до него дозвониться и установить контакт.
Посчитать эти цифры нам позволяют данные аналитических систем (Яндекс.Метрика, Google Analytics), настроенный call-tracking, передача данных в CRM, разметка ссылок при помощи UTM-меток и т.д.
Настройка UTM-меток
UTM-метки — это параметры, которые добавляются в адрес ссылки и потом считываются аналитической системой.
Эти параметры позволяют нам распознать, с какой рекламной кампании, с какого объявления, по какому запросу к нам пришел посетитель.
Здесь важно учитывать, что данные, которые мы получаем из UTM-меток, сами по себе не дают аналитической информации — их необходимо обработать при помощи систем аналитики.
И, когда мы настраиваем рекламную кампанию, например, в Яндекс.Директе, важно эти метки правильно прописать.
Какие бывают UTM-метки
UTM-метки могут быть фиксированные, то есть мы задаем конкретное значение параметра, а могут задаваться переменной.
В последнем случае эта переменная может меняться в зависимости от того, какая рекламная кампания используется. То есть значение подставляется в полуавтоматическом режиме: обычно это номер рекламной кампании, объявления, ключевое слово (прописанное полностью).
Так выглядит переменная UTM-метка:
https://staff-up.ru/ ?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign={campaign_id}&utm_content={ad_id}_{source}&utm_term={keyword}&cm_id={campaign_id}_{gbid}_{banner_id}_{phrase_id}_{retargeting_id}_{source}_{source_type}_{campaign_type}_
{addphrases}_{device_type}_{position_type}_{region_id}
Настраиваем цели рекламной кампании
Мы прописали UTM-метки и теперь нам необходимо правильно настроить цели по рекламной кампании в аналитической системе (например, в Яндекс.Метрике) — и определить стоимость каждой цели.
Для измерения эффективности рекламной кампании нам важны только конверсионные цели и степень их важности. От того, насколько нам важна цель, будет зависеть ее стоимость.
Итак, сортируем конверсионные цели по важности (снизу вверх):
«Добавить в корзину» — низшая ступень
«Оформить заказ» — средняя ступень
«Отправить заполненную форму заказа» — верхняя ступень.
Если у вас настроена оплата, вы также можете добавить цель «Конечная оплата заказа» — она будет самой дорогой.
Важно
Цели по счетчикам мы настраиваем в Яндекс.Метрике, а саму рекламную кампанию — в Яндекс.Директе.
Таким образом, после настройки целей необходимо вручную перенести их в Директ — иначе Директ может про них просто не узнать.
И уже в Яндекс.Директе мы назначаем стоимость каждой цели в рублях.
Допустим, выполнение одной цели принесет нам 100 рублей, а другой — 50 рублей.
Соответственно, ценность целей для Директа будет различаться.
Сегментирование рекламных кампаний
Чтобы рекламные кампании было проще измерять и получать более точные цифры, их нужно сегментировать и группировать.
Обычно рекламные кампании сегментируются по товарным категориям (если речь об интернет-магазинах), по логике рекламных разделов, по географии.
Такое сегментирование позволяет анализировать не одну рекламную кампанию, в которой может быть и 10 тысяч объявлений, а сразу много разных кампаний.
Универсального правила, сколько кампаний должно быть в пуле, нет — это зависит от бизнеса, тематики, бюджета и других показателей.
Автоматическое обучение рекламной кампании
В современном Интернете также можно настроить автоматическое обучение рекламной кампании поисковыми системами — на базе уже имеющихся клиентов.
Как это работает
Рассмотрим на примере технологии look-alike в Директе.
Эта технология анализирует посетителей вашего сайта и находит среди них похожих на ваших уже существующих покупателей — по интересам, местоположению и другим характеристикам.
Раньше эту технологию могли использовать только сайты с посещаемостью от 1000 человек в день, сейчас же разработчики изменили настройки и теперь находить потенциальных клиентов в автоматическом режиме может и малый бизнес с пока еще низкой посещаемостью. И для этого нужно настроить всего одну дополнительную цель в Метрике.
Однако, мы все равно настаиваем на том, что технология пока сырая, и чем больше у вас показателей и данных, тем корректнее система будет обучаться.
Важно
Если мы ставим автоматическую систему обучения, крайне важно проверить, чтобы цели были настроены правильно — тогда обучение будет происходить максимально быстро и максимально эффективно.
Если мы поставим неверную цель — или вообще забудем ее поставить — обучение происходить не будет, и рекламная кампания будет работать очень плохо. То есть смысла в таком обучении нет.
Важный нюанс
Для эффективного обучения рекламной кампании необходимо также достаточное количество трафика — то есть у вас должны быть приличные показатели по конверсии. В этом случае рекламной кампании будет на чем обучаться.
Это особенно важно проверять, если вы настраиваете цель «Звонки». В этом случае перед запуском обучения кампании нужно убедиться, что, во-первых, звонков достаточно, а, во-вторых, что система Call-tracking настроена правильно и работает исправно.
Воронка и управление бюджетами на РК
Еще один крайне важный пункт, на который нам необходимо обратить внимание при оценке эффективности наших рекламных кампаний — это то, как выглядит наша воронка.
Правильно выстраивая воронку, мы понимаем, каким образом можно купить клиента за самую дешевую цену.
И это наша основная цель — привлечь тех клиентов, которые будут стоить нам меньше всего, но принесут больше всего денег.
На каждом этапе воронки нам нужно анализировать, во сколько обошлось привлечение того или иного посетителя:
- Стоимость посетителя, который дошел до сайта;
- Стоимость посетителя, который добавил товар в товарную корзину;
- Стоимость посетителя, который обратился к нам — написал в чат или через форму обратной связи;
- И, наконец, стоимость посетителя, который купил товар.
И, соответственно, на каждом из этих этапов мы измеряем эффективность.
Это помогает нам управлять бюджетами на рекламные кампании: в самые выгодные мы вкладываем больше денег и показываем их выше, а в не такие выгодные вкладываем меньше.
Управляя ставками таким образом, мы добиваемся максимальной эффективности.
Почему важно анализировать стоимость на каждом этапе?
Потому что так мы можем отследить, в какой момент мы начинаем расходовать средства нецелевым образом — и понять, где мы можем сократить наши расходы.
То есть такой подробный анализ позволяет спланировать оптимальный бюджет для каждой рекламной кампании.
А иногда без такого анализа просто невозможно объективно оценить эффективность той или иной рекламной кампании.
Например, случается, что реклама показывает себя очень эффективно в плане трафика — то есть приводит много посетителей. Но при этом эти посетители нецелевые — они не покупают.
А по другой рекламной кампании приходит меньше людей — и они стоят дороже, чем по первой. Но они покупают — и таким образом окупают расходы на свое привлечение.
Допустим, есть и третья рекламная кампания, которая приводит нам совсем мало людей, и они обходятся дороже всего. Но благодаря нашим измерениям мы видим, что их средний чек очень высокий. И в итоге эта кампания оказывается самой результативной.
При анализе рекламной кампании важнее всего самая поздняя точка
Самый лучший вариант — наладить организацию процессов таким образом, чтобы вы могли отслеживать, сколько денег принес конкретный посетитель.
Если компания не может этого сделать, ориентироваться нужно на тех, кто обратился — то есть на конверсию.
И в совсем редких случаях можно ориентироваться на трафик, однако здесь уже сложно говорить об эффективности рекламы, потому что нет гарантии, что пришедший из трафика человек — это ваш целевой клиент. Каждый раз это допущение.
Мы считаем, что так делать неправильно, потому что в современном Интернете достаточно много возможностей настроить цели так, чтобы вы, как минимум, видели конверсию и ваши лиды.
А главное, это можно сделать прямо на сайте, без вникания в бизнес-процессы внутри организации и даже без использования CRM-системы.
Главные мысли статьи
- Для того чтобы понимать, эффективно ли работают наши рекламные кампании и можем ли мы как-то улучшить показатели — их нужно измерить.
- Для корректного анализа эффективности кампании мы используем данные систем веб-аналитики, настроенный call-tracking, передачу данных в CRM, настройку UTM-меток и т.д.
- Настройка UTM-меток позволяет отследить источник (запрос, кампания, объявление), по которому к нам пришел посетитель.
- Также необходимо настроить цели РК и определить их стоимость в зависимости от степени важности.
- Сегментирование рекламных кампаний по группам значительно упрощает анализ и помогает получить более точные цифры.
- Для того чтобы запустить обучение РК в автоматическом режиме, необходима достаточно высокая конверсия.
- Важно анализировать стоимость на каждом этапе пути пользователя к покупке.
- При анализе рекламной кампании важнее всего самая поздняя точка — в идеале нужно настроить процессы так, чтобы вы видели, сколько денег выручаете с конкретного посетителя.
- Но если у вас пока недостаточно статистических данных, советуем не увлекаться измерениями.
- Пока у вас мало лидов, настраивайте рекламные кампании так, чтобы появились лиды. К оптимизации можно приступать, когда лидов уже достаточное количество.
