Как postview-аналитика до ROMI помогла повысить эффективность медиа рекламы до 80%?

Рассказываем, как в Smartis настроили postview-аналитику для ГК ФСК. Это совместный кейс при непосредственном участии самого клиента, международного агентства OMD и сервиса коллтрекинга UIS.

ГК ФСК — один из крупнейших девелоперов Москвы, Московской области и Санкт-Петербурга. Портфель компании представляет собой 25 объектов недвижимости. Это квартиры бизнес- и комфорт-класса.

Маркетинговый отдел застройщика постоянно тестирует новые подходы и мартех-технологии в рекламе, чтобы стабильно повышать ROMI и получать больше выручки при снижении затрат на продвижение.

Значимую часть в маркетинговой стратегии застройщика занимает медийная онлайн-реклама. Традиционные модели аналитики позволяют посчитать эффективность такой рекламы от клика до сделки, однако влияние на конечный результат оказывают не только клики, но и просмотры. Именно поэтому команда девелопера решила реализовать у себя систему postview-аналитики.

Объясним на примере. Вы размещаете рекламный баннер в интернете или видеоролик на YouTube. Какая-то часть аудитории переходит с него на сайт, а какая-то просто смотрит рекламу и не совершает целевых действий. Однако баннер или видеоролик все равно был замечен, и, возможно, через какое-то время часть аудитории из «просто посмотревших» начнет искать вашу компанию в интернете. Конверсия в этом случае будет учитываться по первому клику и SEO или контекстной рекламе. На самом же деле этой конверсии уже предшествовало «знакомство» с вашей компанией — просмотр баннера.

Postview-аналитика позволяет оценить конверсии на сайте с точки зрения этого первого «знакомства» и связать данные просмотра конкретным пользователем с его дальнейшими действиями.

Подобный анализ особенно важен для отслеживания эффективности брендовой рекламы.

Рядовая воронка продаж девелопера выглядит следующим образом

Два нижних этапа — это часть воронки с четкими и понятными KPI, которые легко посчитать и связать с бизнес-показателями. Команда маркетологов ГК ФСК точно знает, какая именно рекламная активность приносит и лиды, и деньги.

А вот с верхней частью воронки всё традиционно сложнее. Она отвечает за привлечение большей части лидов, и в ней находятся самые охватные каналы — медийная реклама. Сложность медийки в том, что каналов много, стоят они дорого и найти лучший по соотношению «цена — качество» — нетривиальная задача.

Вот какие вопросы встали перед отделом маркетинга застройщика при необходимости инвестиций в охватные медиа:

1. Какой бюджет нужно инвестировать в верхнюю часть воронки, чтобы повлиять на нижние уровни и выполнить план продаж?
2. В какие источники лучше инвестировать этот бюджет — в онлайн или офлайн?
3. Как выбирать рекламные источники, которые подойдут для этих целей?

1. В основе postview-аналитики лежит отслеживание просмотров конкретным пользователем через AdTracker. Это пиксель, который размещается на баннере, в видеообъявлении и т.д. Он фиксирует просмотр определенного баннера каким-либо пользователем и присваивает этому пользователю обезличенный идентификатор.

В случае с этой рекламной кампанией всю работу по подключению AdTracker и организации взаимодействия с рекламными площадками реализовало международное агентство OMD.

2. Спустя какое-то время пользователь заходит на сайт компании. И не обязательно по прямой рекламной ссылке. Возможно, он просто вспомнил рекламный ролик застройщика на YouTube и решил посмотреть планировки квартир. В момент захода на сайт его идентификатор AdTracker связывается с Client ID — данными, которые отслеживают Google Analytics или Яндекс.Метрика. Таким образом, фиксируется история действий пользователя от просмотра медиаобъявления до его дальнейшего взаимодействия с сайтом.

3. Но это еще не всё! Благодаря подключению сквозной аналитики можно проследить путь пользователя до следующих этапов воронки — обращений, брони, сделок, факта продаж и размера выручки. Можно посчитать долю рекламных расходов каждого канала и количество сделок, которые принес каждый конкретный ролик. В этом случае бизнес-результат можно посчитать на реальной выручке до сделки, а не на трафике и целевых звонках.

Вот так выглядит общая схема работы postview для ФСК:

Коллтрекинг Uis передавал данные по обращениям в Smartis, где клиент (маркетологи ГК ФСК) уже видел всю отчетность по движению лида:

В карточке каждого клиента отражено, когда и какой именно видеоролик он посмотрел и какими были его дальнейшие действия после перехода на сайт застройщика.

В данном случае видно, что пользователь посетил сайт спустя десять дней. Затем совершил еще два визита, позвонил. После чего перешел на нижнюю часть воронки — посетил офис застройщика, запросил договор купли-продажи и в итоге забронировал квартиру.

В рекламе недвижимости на один клик может приходиться десять и более просмотров баннера / ролика. Поэтому логично появление вопросов о том, как правильно распределить между собой влияние медийных и performance-каналов, как понять их роль в принятии решения о покупке.

Если использовать линейную модель атрибуции или first-click, то медийка «оттянет» на себя вес и исказит картину данных, которые оказывают влияние на принятие решений. В этом случае выбор наиболее релевантной модели атрибуции становится действительно важной задачей для бизнеса.

Это математическая модель из теории кооперативных игр. Она оценивает вклад в успешный результат, который сделали игроки в том или ином командном составе, ищет оптимальную конверсионную цепочку и обеспечивает повторяемый, контролируемый результат. В нашем случае под игроками подразумеваются рекламные касания.

Таким образом, на основе метода Шепли используют модель атрибуции data-driven-маркетинга.

Чтобы рассчитать сотни миллионов касаний по модели Шепли, потребовались и работа классных программистов, и серьезные серверные ресурсы. Всем этим занялась команда OMD.

Реализация проекта была выполнена в два этапа:

• быстрый MVP
• Postview на сквозной воронке

Быстрый MVP позволил за короткое время подтвердить работоспособность модели. На этом этапе анализировали результаты от просмотра рекламы до звонка с сайта вне зависимости от того, был ли переход с медийного объявления или пользователь посетил сайт спустя какое-то время с других каналов.

Postview-аналитика на сквозной воронке. Данный этап позволил выстроить полноценную postview-аналитику до нижних уровней воронки продаж. В итоге общую эффективность медийной рекламы удалось оценить до этапов «визит», «бронь», «оплаченный договор» и т.д.

Стоит оговориться, что они — промежуточные. Почему? Потому что нужно учитывать движение когорт посетителей. Показы — это очень большое значение, которое удалось собрать на текущий момент, но нужно еще время, чтобы дождаться, когда та или иная рекламная когорта совершит свой дальнейший путь по воронке.

Тем не менее, анализируя текущие показатели сплита, можно отметить, что благодаря использованию postview-аналитики с учетом метода Шепли для построения подходящей модели атрибуции удалось увеличить число конверсий на 80 % при сокращении их стоимости почти на 40 %.

Но главное — это приобретённые прозрачность и управляемость медийной рекламы, сопоставимые с performance. Теперь застройщик может менять медиаплан, исходя из точных данных, а не гипотез и статистических моделей.

Postview-аналитика дополнительно ответила еще на ряд вопросов, которые задают себе маркетологи:

• Какова должна быть эффективная частота контактов с медийным объявлением?
• Сколько раз человеку нужно посмотреть рекламу, чтобы в итоге перейти на сайт?
• Какова длительность цикла сделки в недвижимости от первого просмотра рекламы?

Реализация проекта по postview-аналитике позволила ГК ФСК совершенно по-иному подойти к вопросу закупки медиарекламы. Теперь стало возможным ориентироваться не на показатели performance-маркетинга и работу с теплыми лидами, а на более ранние стадии контакта и работу с еще не «прогретыми» пользователями — теми, кто только задумался о приобретении квартиры, но еще не приступил к активным поискам. Это отличная аудитория, в которой можно зародить любовь к своему бренду.