Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Вполне закономерен вопрос: так ли сильно нам нужна эконометрическая модель, если для ее правильного построения нужно продираться сквозь такие нагромождения? Разве не проще – вместо стольких трудностей – просто связаться с целевыми группами, на которые была направлена рекламная политика, и выяснить, купили ли люди наш продукт? Разумеется, такой путь вполне возможен, но лишь в том случае, когда используются рекламные методы адресного воздействия, которые сегодня всецело связаны с цифровыми носителями информации. Подобный подход, названный атрибуцией на индивидуальном уровне, стал невероятно популярным в области применения интернет-рекламы, поскольку при работе с ней мы всегда точно знаем, сколько человек увидели наше сообщение, сколько из них нажали на наш баннер сразу, сколько стали взаимодействовать с нашим контентом позднее (об этом мы говорили в четвертой главе). Метод атрибуции на индивидуальном уровне практически безошибочен – ведь вы изучаете поведение конкретных людей, а не общие тенденции продаж. Однако для традиционных средств массовой информации он не подходит, так как для них на сегодня мы не имеем ни одного столь же точного инструмента измерения. Маленький пример: каким образом мы сможем достоверно узнать, повлияла ли на каждого человека, купившего автомобиль марки Honda, именно телевизионная реклама этой фирмы? Вот почему – когда маркетологи используют комбинированный метод по привлечению средств рекламы – для анализа эффективности рекламной кампании нужен эконометрический анализ.

Приведенная ниже диаграмма показывает, как работает метод атрибуции на индивидуальном уровне.

Вы можете видеть «путешествия» шести потребителей (слева направо). Первая покупательница видела баннерную рекламу на Yahoo! мультимедийную рекламу (движущееся изображение) и рекламу на MSN.com, баннеры Cnet и Sky Sports. Затем она обратилась к поисковой системе Goggle. Знак «C» означает, что она нажала на кнопку «Узнать больше или купить продукт».

Теперь возникает важный вопрос: что заставило ее предпринять то или иное действие? Рекламный баннер Yahoo? Другие баннеры? Контент в мультимедийном формате? Или стоит благодарить поисковую систему? Возможно, это была комбинация всех элементов? Однако нам принципиально важно знать, какую роль сыграл в процессе покупки тот или иной элемент коммуникации. Если предположить, что решающая роль принадлежит последнему шагу перед покупкой, то поисковая система получит незаслуженно большие почести. Это метод называется «фактор последнего клика». Невзирая на всю очевидную неточность, он – в силу своей простоты – до сих пор популярен среди компаний.

Вернемся к нашему вопросу «приписки». Позвольте мне проиллюстрировать, насколько важно уметь своевременно увидеть проблему и правильно ее интерпретировать. Когда мы начали работать с гостиничной сетью Ceasars в конце 2007 года, показатели заполняемости гостиничных номеров неуклонно снижались, поскольку общее экономическое положение уже явно шло на спад. Наша задача была проста: невзирая на рецессию и расширение конкурентной среды, придать новый стимул существовавшей в компании системе бронирования мест через Интернет. Благодаря масштабному сбору данных и внедрению новых методов измерения результаты оказались быстрыми и значительными. В течение одного года, при той же величине бюджета на работу с медиа, Ceasars удвоила доход от своей системы бронирования.

Вопрос атрибуции был решен путем лобовой атаки. Компания использовала множество инструментов (баннерная реклама, мультимедийные средства, поисковые запросы и многое другое). Вопрос состоял лишь в том, какой подход мог бы сработать лучше других? Мы начали с нуля и решили поглубже разобраться с данными, содержащимися в логах (мы уже знаем из четвертой главы, что каждый раз, когда вы видите баннерную рекламу или нажимаете на нее, компания, отвечающая за обслуживание системы баннеров, отслеживает ваши действия).

Покопавшись в логах, мы обнаружили наличие интересного эффекта: 40 % общего дохода от баннерной кампании принесли клиенты, которые сначала не нажали на баннер, однако в течение последующих пятнадцати дней все-таки забронировали гостиничный номер. Это было принципиально важным открытием! Если мы принимали бы во внимание только прямые доходы, связанные с нажатиями на баннеры сразу после просмотра, то упустили бы из виду 40 % продаж. В результате нам грозила опасность сделать ошибочный ход: отказаться от дальнейшего проведения баннерной рекламной кампании, которая на самом деле давала отличные результаты (кроме того, мы завысили бы роль других кампаний, ошибочно приписывая именно им те доходы, которые приносила баннерная реклама).