Инкрементальный вклад рекламы

Маркетинговые бюджеты продолжают утекать в интернет, потому что детальный таргетинг и измеримость. И если эффективность перфоманс каналов (CPC, таргет, контекст) уже научились измерять через при помощи веб и сквозной аналитики, то с отслеживанием эффективности охватных кампаний (ютуб, медийка, телек) всё не так очевидно.

Мы будем говорить на одном языке, если вы прочитаете введение из статьи про Юнит-Экономику. Если в двух словах, то все маркетинговые коммуникации можно разделить на перфоманс и бренд-коммуникации. Перфоманс механики — это рекламные кампании, направленные непосредственно на повышение продаж. Обычно такие коммуникации содержат оффер (скидка, специальные условия, предложение купить конкретный товар). Бренд-коммуникации помогают формировать узнаваемость и имидж бренда, повышают конверсию перфоманс маркетинга и приводят к продажам через прямые заходы. Однако точно оценить вклад таких коммуникаций в продажи трудно. Оптимальная пропорция бюджета зависит от размера компании и длительности цикла выбора и покупки.


Глоссарий:

Жизненная ситуация: вы тратите долю бюджета на продвижение рекламных роликов в ютубе, а потом решаете от них отказаться, потому что CAC слишком высокий. В следующих периодах падают продажи не только через Ютуб, но и через прямые заходы и органику. А также снижается конверсия по всем остальным каналам. Это исчез инкрементальный эффект от рекламы на Ютубе.

В этой статье все методы оценки инкрементального разделены на три группы: количественный анализ продаж; user-base методы и социологический подход (опросы).

Количественный анализ:

• Примитивный подход;
• Сравнение ожидаемой и фактической кривых продаж;
• Регрессионная модель;
• Байесовский подход.

USER-based методы:

• Brand-lift (опросы на стороне рекламных систем);
• Conversion-lift (AB-тесты по фактическим продажам).

Социологические методы:

• Матрица знания х покупки;
• Регулярный мониторинг метрик здоровья бренда.

Подходит для ситуаций, когда в определенный период запускается большая, но не продолжительная кампания. Работает не точно, потому что узнавание бренда сегодня приведёт к покупке в будущем. Зато это самый простой метод. Можно представить его так:

Но в реальной жизни флуктуация кривой выручки / продаж гораздо сильней. Её определяют внешние факторы. В первую очередь сезонность. Можно попробовать учесть сезонную компоненту, чтобы уточнить эффект от рекламы путем сравнения ожидаемой и фактической кривых продаж.

1. Удалить сезонную составляющую
2. Спрогнозировать тренд
3. Нарисовать кривую ожидания продажи в периоде Х
4. Нарисовать фактические продажи в периоде Х
5. Их отличия объяснить инкрементным вкладом в рекламы

Недостатки: влияние посторонних факторов: улучшение продукта, хорошая погода.

Логическое продолжение предыдущего метода. Только помимо сезонности в нем учитываются и другие внешние факторы, влияющие на продажи: погода, курс валют, количество фильмов с Николасом Кейджем, что угодно..

Если существует зависимость между рекламным бюджетом и уровнем продаж, то линейная модель её заметит и вернёт коэффициент. Этот коэффициент будет отражать цену привлечения клиента через охватную кампанию. Интерпретировать такие модели нужно с осторожностью. Во-первых нужно убедиться, что p-value при этом коэффициенте ниже 0.05. Это будет означать что реклама стат. значимо влияет на продажи.

Во-вторых нужно рассчитать R² который покажет, какую долю вариации выручки\продаж можно объяснить факторами, которые вы включили в модель. Если показатель будет низким (точных границ нет, но скажем менее 0.3), значит существуют другие неучтенные факторы, которые в значительной мере объясняют продажи.

В основе подхода классическая механика АБ-теста: просто сравнить между собой группу на которую оказывали воздействие с контрольной группой, где воздействия не было. Так делает Авито и Юлмарт, которые могут позволить себе купить рекламу на телеке в регионах 1,3,5 и не покупать в 2,4,6, а потом сравнить бизнес-метрики между этими группами регионов.

Для ребят по-скромнее тоже есть опции: можно таргетировать ютуб-кампанию только на женщин и сравнить кривые продаж по полу в период рекламной кампании. Если у вас большая клиентская база и вы запускаете кампании по удержанию/возврату, то в аудиторию ремаркетинга можно выделить 80% базы, а 20% клиентов не показывать рекламу, а потом сравнить между собой сегменты на который воздействовала реклама и органический возврат.

Есть специальная библиотека Causal Impact, которая делает все рассчеты по динамическим рядам автоматически. Достаточно загрузить два ряда: динамика продаж в регионе/канале с рекламой и без.

Брендлифты проводятся на стороне рекламных систем. В основе таких тестов лежит всё та же идея разделения тестовой (кому показывали рекламу) и контрольной выборки (кому ничего не показывали). После чего юзерам задаются вопросы о знании бренда или намерении купить.

Ответы можно проанализировать в подгруппах и узнать, что вашу рекламу запомнила молодежь, а принесла покупки старшей группы. Или наоборот. Или что метрики вообще не изменились.

Обычно брендлифты проводятся бесплатно при запуске рекламных кампаний с бюджетом более 5000$. У каждой из рекламных систем свои условия:

Если у вас простой товар, который можно быстро выбрать и купить прямо на сайте, то для анализа инкрементального вклада рекламы в конкретном канале идеально подходит Conversion-lift.

На примере фейсбука:
1. Покажите Фейсбуку, какой действие на вашем сайте является целевым (нужно настроить пиксель отслеживания конверсий)
2. Запустите рекламную кампанию
3. Фейсбук сравнит количество целевых действий среди тех кому реклама не показывалась и с теми, кто видел рекламу (поствью конверсии учитываются)

Тут важно выдохнуть и вспомнить, зачем мы вообще этим занимаемся? Затем, чтобы определить оптимальный баланс бюджета между бренд и перфоманс коммуникациями. Баланс можно нащупать и без бесконечной череды тестов при помощи матрицы знание-покупка в координатах конкурентов.

Для подготовки такой аналитики нужно провести опрос людей, которые репрезентативных населению или вашей целевой аудитории. Респондентам задаются вопросы: какие бренды они знают, а какие покупали за последний день / месяц / год. Данные наносятся на карту, вроде такой:

Карта отобразит вашу рыночную позицию в координатах конкурентов

При помощи онлайн панели вы можете регулярно отслеживать основные метрики здоровья бренда.

Вот как выглядит соответствующий дашборд от Тибурона:

Такой дашборд будет отвечать на вопросы стратегического управления маркетингом:

• в чем точка роста марки: в повышении знания или конверсии знания в покупку;
• каковы показатели удержания и пользования вашим брендом по сравнению с конкурентами;
• как потребители воспринимают ваш бренд и как рекламные кампании влияют его имидж.