Неизмеримые метрики в перфомансе: пример маркетинговой стратегии

Специфика перфоманс-маркетинга заключается в том, что показатели можно оцифровать — причем, настолько точно, что SEO-специалисты и клиенты рекламного агентства видят эффективность каждого шага. Так можно посчитать, окупаются ли рекламные бюджеты, какая из кампаний сработала лучше, что необходимо исправить и что можно усовершенствовать.

Это относится почти ко всем показателям. Однако даже в такой четкой, как финансовый отчет, аналитике данных есть особые сценарии. Для них не подойдет работа с обычными метриками — нужен нестандартный подход. Рассказываем, как это работает и можно ли измерить неизмеримое.

Сразу дадим наиболее полное определение, чтобы погрузиться в детали уже в контексте темы. Перфоманс — это не одно из направлений, а комплексная стратегия продвижения. Ключевые пойнты: результаты можно увидеть за короткий отрезок времени, а поставленные KPI можно измерить и сравнить. Такой подход помогает достичь реальных бизнес-целей и не потратить бюджеты впустую. 

Чтобы стратегия работала, используются множество метрик эффективности рекламы, в перфомансе их больше тридцати. Суть каждой — показать соотношение вложенного бюджета с прибылью, которую приносит определенное действие.

CPC — аббревиатура расшифровывается как pay per click, оплата за клик. Например, баннер в поисковой системе сам по себе не приносит лиды. А вот если пользователь кликнул на этот баннер — за это целевое действие и идет оплата.

СPA — расшифровывается как pay per action, оплата за действие — рекламодатель платит только за целевое действие пользователя. Для разных продуктов и услуг оно может отличаться: где-то нужно оформить покупку, а где-то зарегистрироваться на сайте или скачать приложение.

CAC — Customer Acquisition Cost, то есть стоимость привлечения клиента. Можно посчитать для всей кампании или только для конкретного канала. В отличие от CPA, где рассчитывается стоимость целевого действия, CAC помогает рассчитать, во сколько обходится именно привлечение клиента.

ДРР — это соотношение расходов на рекламную кампанию и доходов от нее, вычисляется в процентах.

Выше мы отметили, что в перфомансе можно вычислить промежуточные показатели эффективности. Это важно, поскольку дает возможность оценить итоги работы в начале внедрения стратегии, в середине запуска кампаний по продвижению и на любом другом этапе после внедрения новых инструментов и проверки того, насколько они действенны. Чем больше точных данных и чем быстрее их можно получить, не дожидаясь конца кампании, тем сильнее можно улучшить необходимые показатели.

При всей точности аналитики и гибкости настроек перфоманс имеет и такие показатели, которые невозможно точно посчитать в цифрах — составить отчетность по окупаемости рекламы в цели бизнеса не получится. Но даже в этом случае у SEO-специалистов есть четкое понимание того, как следует действовать: для этого нужно учесть специфику взаимодействия рекламных объявлений с площадками, поисковыми системами и факторами поведения пользователей.

Важно определить «стоп-факторы» — точки или этапы, на которых это взаимодействие тормозится и снижает эффективность рекламы.

Точки касания с пользователей: их слишком много. Этим часто «грешат» крупные бренды или бизнес, предлагающий товары широкого потребления. Клиенты таких компаний приходят через совершенно разные источники — контекст, таргет, реклама на ТВ, наружка, физическое посещение магазина, социальные сети, страницы сайта. Проследить клиентский путь становится очень сложно, еще сложнее посчитать стоимость рекламы — метрик слишком много.

Путь принятия решений: он слишком долгий. Это характерно для достаточно дорогого бизнеса, когда пользователь принимает решение о покупке продукта не за один шаг, а за несколько — знакомство с продуктом, наращивание знания о нем, формирование доверия, возможность протестировать продукт или оценить его вживую, взвесить и обдумать решение. При таком раскладе не получится определить, какой именно канал привел клиента.

Формат покупки: происходит в офлайне. Наглядный пример: автомобильная сфера или сфера недвижимости. То есть, такие продукты, которые приобретают редко ввиду их высокой стоимости и которые невозможно купить в онлайне. Как правило, информацию о таких продуктах можно найти на сайте, но полноценно познакомиться с продуктом и тем более оформить покупку можно только посетив офис компании. Именно из-за взаимодействий в офлайне применить сквозную аналитику далеко не всегда возможно.

Количество заявок: их слишком мало или явно недостаточно. Типичные представители бизнеса — крупные B2B компании, например, из сферы строительства, производства и подобные. Продукт таких компаний стоит очень дорого, продажи крупные, а потому считаются скорее в единицах. Веб-аналитика здесь будет очень условной, поскольку вложения в рекламные кампании приносят реальный результат лишь спустя длительное время.

Итак, мы знаем, что сложные продукты с разной спецификой требуют особого подхода — индивидуального для каждого бизнеса. За все время работы мы собрали множество успешных кейсов, на базе которых разрабатываем уникальные маркетинговые стратегии. Например, мы можем работать при наличии факторов, которые, казалось бы, должны осложнить продвижение продуктов:

Теперь перейдем к конкретному примеру. Раскрывать детальную информацию о самом клиенте, конечно, не будет. Но в этом и нет необходимости, достаточно пошагово объяснить логику работы с таким проектом.

Клиент: крупный бренд в сегменте «премиум».

Реклама: приводит в год несколько десятков целевых лидов.

Путь принятия решений о покупке: в среднем составляет несколько месяцев — от первого контакта до оформления заказа.

Основная сложность: число конверсий небольшое, клиенты приходят напрямую либо через брендовые поисковые запросы, проходит много времени между визитами, нет прямой связи с первоначальными рекламными посещениями.

Измерить это стандартными метриками и использовать привычные способы оптимизации в этом случае не получится, слишком велика будет погрешность. Поэтому для получения результата мы выработали несколько этапов.

Этап первый: разметка на сайте.

Это касается всех промежуточных действий, которые пользователь совершает на сайте:

Этап второй: присвоение значимости для каждой цели.

Это показатель того, насколько сильно то или иное действие влияет на покупку. Работа на этом этапе выглядела следующим образом:

Взаимосвязь между событиями явная? Значит, промежуточные действия пользователя имеют наибольший вес. Разумеется, мы учитывали вероятность погрешности на старте работ, но это тоже часть специфики.

Клиент в обратной связи указал конкретный раздел сайта? Значит, применяется добавочный коэффициент +10%.

Этап третий: формирование показателя «Скоринг».

Метрика формируется следующим образом: цели умножаются на коэффициенты и суммируются.

S = Goal1*K1 + Goal2*K2 …

Так мы проверяли гипотезу максимального значения Скоринга. То есть, чем больше целевой аудитории приходит на сайт и совершает конкретные целевые действия, тем больше итоговых сделок на всем протяжении пути точек касания.

Этап четвертый: настройка дашбордов.

С их помощью мы проверяем результаты, собираем данные, формируем статистику. если необходимо — вносим изменения. В итоге получаем некую «модель скоринга», в которой уже заложены поправочные коэффициенты или исключены цели, не работающие на достижение нужного результата.

Результат сформированной стратегии: мы определили, что применение коэффициентов было правильным решением. При этом коэффициенты не пришлось подвергать серьезным корректировкам, а результат всей работы подтвердил нашу гипотезу — чем больше поток вовлеченной целевой аудитории, чем больше конверсий и заключенных сделок.

Итоговый вывод: число фактических сделок было небольшим, цепочка касаний состояла из онлайн- и офлайн-взаимодействий. Настроить четкую аналитику в таких условиях не получилось бы, а потому прямая оптимизация рекламных кампаний на сделки была бы невозможной либо содержала бы критичные неточности. Но даже с учетом всех факторов мы продумали и выстроили подходящий способ работы с учетом метрик.