Как правильно посчитать отдачу от рекламы?

Никита Поляк, маркетинг-стратег, 15 декабря провел вебинар «Как правильно посчитать отдачу от рекламы?».

Рассмотрели:

✓ Как выбрать оптимальные рекламные каналы и инструменты.

✓ Какие цели ставить.

✓ Как выбрать модель атрибуции.

✓ Что такое конверсия, транзакция и покупка.

✓ Как определить конвертацию заказов в покупки.

✓ Как оценить эффективность рекламных каналов.

Сегодня поговорим о том, как рассчитать эффективность рекламы в интернете.

Как понять, что приводит клиентов

Прежде чем понять эффективность рекламных каналов, нужно понять, откуда вообще приходит трафик.

Есть большое разнообразие каналов, с помощью которых люди могут попадать на ваш сайт.

Это может быть:

Для того чтобы понять откуда пришли люди, все ваши активности в интернете, все ссылки, которые вы где-либо размещаете, нужно помечать.

Для этого есть специальные метки, которые называются UTM метки.

Всего есть 5 параметров, который показывают, с какого источника, сайта, в рамках какого канала или рекламной кампании пришел человек. Вплоть до того, с какого объявления конкретно он кликнул.

Например, если вы размещаете несколько баннеров на одном сайте, вы можете пометить их разными параметрами и понимать, какая база, верхнего или бокового размещения приносит вам трафик. Какой именно сайт из всей вашей активности приносит вам трафик и так далее.

Для того чтобы все это помечать, вы можете либо вручную записывать эти параметры, либо воспользоваться компоновщиком URL Google. Также есть плагины для Chrome и других браузеров, которые упрощают работу.

Я использую плагин Google Analytics URLbuilder. Он помогает не только быстро помечать эти ссылки, но и задавать шаблоны.

Если нажать в плагине на шестеренку справа вверху, у вас откроются настройки и можно создавать определенные корреляционные шаблоны. Например, можно выставить шаблон группы Facebook и вносить туда значение сайта, который приводит трафик в Facebook, создать название вашей группы или кампании, которое будет меняться в зависимости от того, что вы рекламируете.

Более того, в настройках вы можете связать этот плагин с окончательным URL, который поддерживает два сервиса сокращения URL — bit.ly и goo.ly и получать короткую ссылку, которую можно использовать в социальных сетях, на форумах, чтобы не пугать людей длинными UTM метками.

И конечно, помните, что если ваши конкуренты используют короткие ссылки, вы можете поставить в конце нее плюсик и получить статистику кликов по этой ссылке.

По UTM меткам вы можете увидеть трафик по всем каналам. На данном скрине отмечены все рекламные каналы с пометкой CPC, то есть контекстной рекламы.

Преимущества рекламы Google Adwords в том, что можно включить пометки тегами автоматически и вам не придется помечать каждую ссылку вручную. Вы будете знать статистику о том, по какому ключевому слову, объявлению пришел к вам человек.

Если вы используете другие рекламные инструменты, то ссылки придется помечать вручную. Например, если вы используете Яндекс.Директ и хотите получить информацию с Google Analytics, то придется все сделать вручную.

Так вы узнаете, что приводит вам трафик. А если аналитика настроена правильно, у вас есть цели, события, вы сможете понять, как трафик дальше конвертируется.

Типы целей

Для того чтобы понять эффективность, а не просто количество в метрике, вам необходимо задать цели.

Цели в аналитике бывают четырех типов.

Самый простой тип — это целевая страница, то есть просмотр определенных страниц. Например, это могут быть страницы контактов, формы заказа (в той отправке, на которой появляется страничка «спасибо за заказ»).

Настроив эту цель, вы сможете увидеть не только сколько людей привела вам реклама, но и какой процент этих людей посетило страничку, которая для вас очень важна.

Следующий тип целей — событие. Это самый гибкий параметр, так как позволяет проанализировать все, что у вас есть на сайте.

Событием может быть нажатие кнопки, баннера, ссылки, отправка формы либо наведение мышки на какой-то элемент.

Следующие два типа целей — глубина просмотра и время сеанса, используются для контентных проектов, новостных ресурсов. Для сайтов услуг, e-commerce, магазинов они не информативны.

Глубина просмотра показывает количество страниц, которые человек посетил на сайте. Например, если у вас информационный ресурс, то вам будет интересно узнать, переходят ли люди на другие страницы, новости или ограничиваются посещением сайта по прямой ссылке, что вы дали в группе в Facebook.

Вы задаете цель более 2 страниц, и как только человек просматривает более 2 страниц, она срабатывает и вы видите коэффициент конверсии.

Аналогично глубине просмотров работает и время сеанса. Только тут задается не количество страниц, а время пребывания на сайте. Например, вы хотите отслеживать, какой процент людей проводит на вашем сайте больше 5 минут. Задаете соответствующую цель и смотрите аналитику.

Но тут есть нюанс: аналитика не всегда корректно считает время пребывания на сайте, потому что засчитывает время между срабатываниями входа. Например, человек зашел на сайт — сработал вход один, человек обновил страницу или перешел на другую страницу — вход повторно обновился.

Если считать что человек пришел и пробыл 5 минут, потом перешел на другую страницу и пробыл там 10 минут, то аналитика покажет, что человек был на вашем сайте 5 минут. Поэтому учитывайте, что время обычно меньше, чем на самом деле.

Модели атрибуции

Следующий важный параметр — это модели атрибуции.

Дело в том, что не все каналы сразу продают, приводят заказы и обеспечивают другие полезные действия.

Если у вас какой-то новый информационный продукт, о котором люди не знают, вы можете использовать рекламу в соцсетях или контекстно-медийную рекламу. Пользователи, увидев ее, начинают нажимать на баннеры, переходят на сайт, знакомятся с товаром и затем, идут искать дальше. Понимают, что больше его нигде нет, кроме как у вас, возвращаются к вам из поиска либо по прямой ссылке, которую сохранили в закладках, и совершают заказ.

В таком случае аналитика покажет вам, что человек пришел из поиска. А вы подумаете, что ваша баннерная реклама не эффективна и отключите ее.

Для того чтобы этого не происходило, необходимо использовать правильные модели атрибуции и учитывать ассоциированные конверсии.

Моделей атрибуции есть несколько. Приведенные на слайде — самые полезные.

По умолчанию в аналитике стоит модель атрибуции «Последнее непрямое взаимодействие». Если человек заходит из Google Adwords CPC, потом возвращается напрямую, потом заходит из органики, то аналитика покажет, что заказ пошел из органики.

Если последним взаимодействием был прямой заход, то есть человек просто ввел адрес вашего сайта в браузерную строку, то аналитика запишет цель на предпоследнее посещение.

Первое взаимодействие — это противоположная модель предыдущей атрибуции, когда 100% конверсии присваивается первому каналу. То есть человек зашел впервые с какого-то баннера, который рассказал ему о существовании вашего товара или услуги, затем несколько раз возвращался на ваш сайт, как-то с вами взаимодействовал и в итоге купил с другого канала. Но аналитика запишет эту покупку на первый канал.

Есть еще линейная модель атрибуции, когда конверсия разделяется равномерно между всеми каналами, которые участвовали в цепочке.

Есть атрибуции с привязкой к позиции, когда 40% ценности конверсии получает первый канал, 40% — второй канал, а остальные 20% делятся между всеми остальными.

Есть еще модель временного склада или с учетом давности взаимодействия. В основе нее лежит такое понятие, как экспоненциальный распад. То есть, чем ближе канал находится к закрытию сделки, тем больше на себя получает.

Если человек пришел впервые по баннеру, потом вернулся с органики, потом зашел напрямую, а с оффлайна купил, то соответственно оффлайн получит больше всего % ценности. Органика чуть меньше, прямой заход еще меньше и первое касание — баннер, получит минимальную ценность конверсии.

Правильная модель атрибуции позволяет вам разделять ценность конверсии. То есть если человек купил у вас на 1 000 долларов какой-то товар, то ценность распределится между всеми рекламными каналами.

Также при подсчете по ассоциированным конверсиям, вы сможете увидеть, какие каналы принимали участие в конверсии, покупке или заказе, но при этом не были последними, закрывающими.

Это очень важно, особенно если вы предлагаете малознакомый товар, сложный продукт или услугу, которые не покупают с первого клика и взаимодействия.

Поэтому всегда учитывайте ассоциированные конверсии, чтобы не исключать те каналы, которые генерируют спрос на ваш товар или услугу.

Аналитика рекламных кампаний

И вот когда мы уже знаем, откуда приходит наш трафик, пометили все ссылки, настроили цели, выбрали правильную модель атрибуции, учли ассоциированные конверсии, тогда можем оценить эффективность каждой рекламной кампании и правильно распределить рекламный бюджет.

Конверсия, транзакция, покупка

Сначала следует понять, что такое конверсия, транзакция, покупка и в чем их отличия.

Если вы зайдете в интернете на любой сайт, чаще всего встретите утверждение, что конверсия — это совершение какого-то полезного целевого действия.

Например, Википедия, говорит о том, что конверсия — это отношение числа посетителей сайта, выполнивших на нем какое-либо целевое действие к общему числу посетителей сайта.

Тут приводится понимание того, что такое процентная конверсия, но это не совсем правильное определение.

Дело в том, что само слово конверсия происходит от слова конвершин, то есть это процесс конвертации. Точно так же вы можете пойти в банк и обменять доллары на гривны, рубли на доллары.

Различают микроконверсию, когда посетители, которые заходят на сайт, конвертируются с простого посетителя в заинтересованного посетителя.

И макроконверсию, когда посетитель или заинтересованный посетитель конвертируется в вашего клиента, совершая целевое действие. Совершение этого действия является триггером, после которого достигается конверсия.

Почему стоит понимать разницу между конверсией, транзакцией и покупкой?

Конверсия — это процесс конвертации посетителя в потенциального клиента.

Транзакция — это тоже конверсия. Но это особый вид конверсии, который касается модуля интернет-торговли. Обычно транзакция используется в интернет-магазинах. Но если у вас сайт услуг или какой-то маркетплейс, можно настроить самое важное для вас событие как транзакцию.

В чем отличие? Дело в том, что если у вас какое-то икс-индекс событие, то оно отрабатывает один раз за сеанс. Например, если человек зашел к вам на сайт и зарегистрировался на 5 вебинаров, то считается только одно событие — первое, которое он совершил.

Если же вы настраиваете как транзакцию, то будет фиксироваться каждая регистрация на каждый вебинар на вашей платформе.

Важно понимать, что транзакция, процесс оформления заказа, регистрация или другое целевое действие — это еще не покупка.

Если человек оформил заказ в вашем интернет-магазине, не факт, что он его оплатит. Он может еще отказаться или вернуть товар.

Поэтому важно оценивать не только транзакции, которые вам показывает по умолчанию аналитика, но и конечные покупки.

Для этого нужно понимать сам процесс.

Например, у вас есть какой-то трафик, который приходит с рекламной кампании на сайт. Дальше с сайта поступают какие-то заявки, заказы, которые идут в отдел продаж, где обрабатываются.

Если в них встраиваются счетчики Яндекс.Метрика или Google Analytics, вы получаете информацию о том, какое количество с трафика пришло на ваш сайт и какое количество заказов вы получили. По умолчанию вы видите только количество трафика.

Но вы еще не знаете сколько звонков поступило в отдел продаж, сколько заказов было оформлено не через сайт, и сколько в итоге вы получили продаж. Потому что транзакция, это еще не покупка.

Поэтому вы должны вручную выгрузить в Excel все данные систем аналитики и получить информацию от отдела продаж о количестве звонков и реальных заказов. И тогда вы получите понимание того, сколько реальных заказов вы получили и откуда они пришли.

Следующим этапом будет переход к сквозной аналитике и использование колл-трекинга, чтобы фиксировать не просто количество посещений, но и каналы трафика.

Для этого нужно интегрировать CRM-систему с системой аналитики, что поможет отслеживать количество заказов, каналы трафика, количество возвратов, суммы дополнительных продаж.

Потому что человек может в корзину положить один товар, в итоге, посоветовавшись с менеджером по телефону, купить какой-то другой. И аналитика этого не увидит. Но это все фиксируется в вашей CRM системе, в 1С.

Если вы все это интегрируете в систему аналитики, то увидите всю картину и сможете принимать более осознанное решение, какой канал работает лучше или хуже.

Важность контекста

Особенно важен контекст происходящего. Информативность любой метрики, оторванной от контекста, сильно падает. Поэтому надо учитывать обстоятельства.

Например, такие метрики, как показатель отказа, время пребывания на сайте, глубина просмотра, в принципе, не очень информативны. А если еще смотреть только на них, без учета контекста, можно сделать неправильные выводы.

Давайте рассмотрим несколько примеров. Это график произвольного сайта с интернета, где мы видим рост органического трафика.

Сейчас многие приходят к тому, что позиции выдачи — это еще не самоцель SEO. Важнее трафиковое SEO, когда оцениваются не только позиции, но и количество трафика, которое вы получаете из органического поиска.

Вот мы видим, что количество трафика растет. Это замечательно. Это то, чем занимались специалисты по продвижению сайта в органической выдаче.

Но если смотреть глубже — на какие разделы, страницы заходит этот трафик, возможно, выльется то, что основными страницами являются статьи блога.

Эта проблема часто встречается в интернет-магазинах, где единственная обновляемая часть сайта — блог. При этом описание каталогов, товаров обычно не меняется либо содержит только название и технические характеристики.

Соответственно, очень просто продвигать страницы, которые наполнены качественным контентом. Туда приходит трафик, но конвертируется он или нет, это уже второй вопрос.

Если основной трафик приходит не на коммерческие странички, а на странички статей, конверсия такого трафика будет меньше, чем те, что пришли на конкретный товар. И вероятность покупки будет меньше.

Второй момент. Допустим, вы поменяли ссылки на уровне ключевых слов. На скриншоте реальная кампания в Google Adwords, но цифры взяты с потолка.

Сделали более точное соответствие объявления, по которому человек попадает не на раздел или каталог, а на конкретный товар. В результате вырос процент отказов, но уменьшились заказы через сайт.

На первый взгляд — это очень плохо. Это значит, что что-то сделали неправильно. Но внимательные читатели заметили, что есть еще часть информации, которая скрыта.

Если мы посмотрим дальше, то сможем увидеть другую сторону медали. У нас увеличилось количество звонков и выросло количество заполнения форм на сайте.

Мы сравниваем: количество заказов упало на 10%, а количество звонков увеличилось на 25%. Значит, все в порядке.

Мы можем копнуть еще дальше и посмотреть на фактические цифры.

И мы увидим, что у нас было 200 заказов, а стало 180. Мы потеряли 20 заказов. А звонков суммарно в месяц было 40, стало 50. То есть, минус 20 заказов и + 10 звонков. Значит, все-таки плохо.

Если мы дальше к этой информации прибавим информацию о том, какая есть конверсия звонка/заказа, сравним ее с конверсией заказа на сайте, посмотрим на средний чек, % возврата через звонок и корзину, то с каждой такой операцией, с каждой информацией будет меняться мнение о той или иной метрике.

Поэтому чем больше информации вы соберете, чем более комплексно вы будете смотреть на метрику, тем более осмысленные и правильные будут ваши выводы.

Поэтому не стоит делать поспешных выводов, основываясь на каких-то отдельных метриках, оторванных от реальности.

Определение конвертации заказов в покупки

Следующим этапом после анализа количества заказов и каналов трафика является понимание того, как эти заказы конвертируются в покупки.

Самый простой способ — это ручная выгрузка.

Вот, например, выгрузка в Excel информации с номерами заказов, где можно проставить статус каждого заказа: отменен или оплачен.

Таким образом, мы видим фактическую сумму заказов, фактическую сумму прибыли, которую мы получили, и количество заказов, которые реально были выполнены. Более того, мы можем понимать, откуда пришел каждый номер заказа. И посмотреть, что, например, из контекста мы получили 20 заказов, из которых 10 отменили. А из органики мы получили 15 заказов, а отменили всего 2.

Соответственно, контекст вроде принес больше заказов, но если копнем глубже, посмотрим свою 1С, CRM, сайт, то место, где мы фиксируем заказы, то наше мнение может кардинально поменяться.

Как же понять какой конкретно заказ, с какого канала пришел?

Для этого можно использовать раздел аналитики «Мои отчеты».

Если у вас настроен модуль электронной торговли, то в аналитику передается не только информация о заказе, но и его номер, название продукта, идентификатор продукта, сумма заказа и так далее.

Можно составить отчет, в котором первым уровнем будет источник или канал, вторым — идентификатор транзакции, то есть номер в контакте.

Когда мы в отчете увидим информацию о том, что, например, в контексте у нас образовался заказ, мы нажимаем на Google CPC и видим весь перечень номеров транзакции.

Затем, идем в нашу CRM, 1С, туда, где есть информация о наших сайтах, вбиваем номер заказа, который нас интересует, и проверяем его статус. Смотрим: в работе, выполнен, отменен, возврат и т. д.

Как же учитывать заказы, которые приходят не через сайт, а телефон?

Есть два способа: через колл-трекинг либо без него.

Вот пример, как можно подменять код артикула товара на сайте.

Например, у вас большая доля заказов поступает через телефон. Вы можете поставить скрипт на сайте, который будет определять с какого канала пришел человек. Если он пришел напрямую либо канал не определяется, по умолчанию будет показываться первая или последняя цифра, например, ноль. Если с Google AdWords будет цифра 1. Пришел с поиска Google — цифра 2, с Яндекс.Директ — цифра 3, с Яндекс поиска — цифра 4, с YouTube — цифра 5, Facebook — цифра 6 и так далее.

Таким образом, когда человек звонит в ваш магазин и называет код товара который его интересует, менеджер все это фиксирует в средствах автоматизации. Потом по первой цифре вы можете посмотреть с каких каналов и сколько звонков вы получили, сколько звонков конвертировалось в конечную покупку. И оценить эффективность каждого канала не только через корзины, аккаунт на сайте, но и звонки.

Следующий способ — установка скрипта с колл-трекингом. Различают два типа: статический и динамический.

На слайде показан принцип работы статического колл-трекинга, когда за каждым каналом закрепляется отдельный номер телефона.

Например, если человек зашел из Google AdWords, он видит телефон, который заканчивается на цифру 3. Из бесплатного поиска Яндекса видит телефон, заканчивающийся цифрой 1.

На самом деле это могут быть виртуальные номера, а по факту один телефон, на который звонит клиент.

Таким образом, сможете понять, что поиск Google принес вам 20 звонков, поиск Яндекса — 10 звонков, а реклама в Яндекс.Директ — 50 звонков.

Если вы не интегрируете системы колл-трекинга аналитики и CRM, вы не сможете понять, сколько людей заказывало, сколько звонков превратилось в заказы. Но, сможете понять, первичное количество звонков и сделать первичные выводы о рекламе.

Зная, что вы потратили в Яндексе на продвижение $1000, но получили 3 звонка, а на рекламу в Google AdWords потратили $200 и получили 10 звонков, вы понимаете, что Google AdWords работает лучше.

В идеале, все нужно связать с вашей CRM, где встроить сквозную аналитику и отслеживать фактические покупки.

Как работает сквозная аналитика

Сквозная аналитика базируется на вашем ID. Это ваш цифровой отпечаток. Увидеть его можно во вкладке «Application» Google Analytics в поле GA.

Если вы зайдете на сайт напрямую с контекстной рекламы, Facebook или какого-либо другого источника, ваш ID не изменится. Но если вы зайдете с другого браузера или устройства, то он поменяется.

По умолчанию люди не меняют браузер, когда приходят с контекста или из органики, и вы сможете отслеживать переходы с разных каналов.

Собственно, так аналитика и понимает, что вы один и тот же пользователь. По этому же ID работают динамические колл-треки. Например, вы покупаете 20 номеров телефона и каждому пользователю присваиваете на некоторое время индивидуальный номер. Человек звонит по нему, система колл-трекинга определяет откуда он пришел: с конкретной рекламы, баннера и т. д. Через полчаса этот номер телефона от человека отвязывается и дается следующему посетителю вашего сайта.

Таким образом, вы будете уже точно понимать эффективность не только конкретной рекламы в интернете, но и конкретного объявления, баннера.

В Google Analytics есть такой отчет User Explorer, в котором вы можете увидеть перечень всех User ID и посмотреть, сколько сессий сделал человек, сколько раз посетил ваш сайт, сколько заказов он совершил и на какую сумму.

Есть еще один момент — мультиустройственность. Это значит, что человек может входить не только с разных рекламных каналов, но и с разных устройств. Например, сначала перейти на сайт с телефона и увидеть товар, потом с рабочего ноутбука снова зайти и подробно изучить описание. А уже дома — купить.

Чтобы знать, что все это один пользователь, вам необходимо как-то идентифицировать эти 3 разных User ID. Для этого тоже можно использовать различные скрипты.

Например, есть решение связки токена cookie и почты.

Например, человек зашел на сайт, увидел pop-up и оставил свою почту. Этот сервис связывает эту почту с cookie файлом, и в следующий раз, когда человек зайдет на сайт с того же устройства, скрипт укажет, что это тот самый человек.

Если человек зайдет с другого устройства, система снова запросит авторизоваться. Потом скрип связывает эти два устройства, два cookie и понимает, что это все один и тот же человек.

Таким образом, вы сможете видеть всю эффективность вашей рекламной кампании. Потому что если вы этого не сделаете по умолчанию, человек, который зашел к вам в Facebook, а потом вернулся напрямую и купил, будет занесен в систему как другой пользователь. И вы не сможете понять эффективна ваша реклама в Facebook или нет.

Вот пример, как в этом свете выглядит карточка посетителя.

Здесь есть информация об этом человеке, с каких устройств заходил, с каких браузеров, с каких рекламных каналов приходил на сайт, сколько заказов сделал. Его контактная информация, телефон, почта: все, что он отправлял на сайте. Все это засчитывается скриптом.

Импорт данных о затратах и доходах

Еще один способ более комплексно смотреть на всю информацию, на все данные, которые у вас есть, это импорт данных о затратах и расходах в Google Analytics.

Например, если вы используете не только Google AdWords, но и другие рекламные кампании, аналитика не знает, сколько денег на нее потратили. Также аналитика не знает количество фактических заказов или оплаченных товаров.

Есть несколько способов брать данные в аналитике, чтобы получить отчет фактической прибыли и рассчитать коэффициент окупаемости, то есть ROI каждой рекламной кампании.

Для того чтобы импортировать данные, вы можете использовать автоматические решения, например, самое популярное это OWOX BI, которое позволяет связать несколько рекламных каналов.

Например, вы можете интегрировать данные о затратах рекламной кампании в Facebook, Яндекс.Директе, ВКонтакте, затем передать эту информацию в аналитику и у вас уже будет стоимость привлечения транзакции на вашем сайте. Если после этого вы еще передадите данные о фактических доходах, выполненных заказах, то у вас будет полностью рассчитываться ROI.

Сервис позволяет вам интегрировать два источника бесплатно.

Есть и другие решения как отечественные, так и западные. Вы сможете найти то, что подходит вам.

Второй способ — это ручная загрузка данных в аналитику. Вы можете зайти во вкладку Data Import и создать импорт данных.

Здесь сможете запросить общую информацию о заказах, загрузить количество фактически выполненных заказов и сумму прибыли.

Интеграция позволяет получать все данные о:

Это позволяет эффективно определять фактический ROI, процент окупаемости рекламных затрат и LTV (жизненный цикл клиента).

Заключение

Всегда помните, что транзакция, то есть оформление заказа на сайте, это еще не покупка. Учитывайте фактические продажи, фактические данные.

Одного и того же клиента вы можете запустить по разным каналам: человек может кликнуть по вашему объявлению в AdWords, потом зайти на оффлайн, сравнить цены, прийти к вам опять на сайт, затем вернуться с Facebook, ВКонтакте, а купить с органики.

Не все конверсии происходят на сайте. Некоторые приходят с телефона или, оформляются в офисе. Кто-то вам может написать на почту, в чате. Это все тоже нужно учитывать.

Помните, что модели оценки эффективности рекламы в интернете более сложные, чем просто конверсия. Есть для этого модель определения ROI и LTV.

Оценивайте не просто количество заказов, которое принес вам каждый канал, но и отдачу каждой вложенной гривны, рубля, доллара в рекламу.

Используйте модель LTV и оценивайте затраты, которые вы понесли для привлечения клиента и ту прибыль, которую он вам принес за все время взаимодействия с вашей компанией.

Спасибо за внимание.