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.
Клиент
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.
Что такое postview-аналитика
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.
![](/upload/sprint.editor/021/5rcvdag5hmtn5d8rrz2xd3yup3va254s.png)
Задача
Понять, насколько эффективна медийная реклама, чтобы сделать управляемой верхнюю часть воронки и ориентироваться не на косвенные метрики, а на прямые показатели — такие как встречи, договоры, сделки.
![](/upload/sprint.editor/3be/gcfcr8iy9wl1bq26anqpljdbn131m6nv.png)
С чего начали построение postview-аналитики
Рядовая воронка продаж девелопера выглядит следующим образом
![](/upload/sprint.editor/24f/ru5dsueit9jzlyalqjj1lzpq6q10ekcm.png)
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.
![](/upload/sprint.editor/b25/z2gzurbbyi7pc3xbvrlut0kqsn202aaz.png)
Вот какие вопросы встали перед отделом маркетинга застройщика при необходимости инвестиций в охватные медиа:
- Какой бюджет нужно инвестировать в верхнюю часть воронки, чтобы повлиять на нижние уровни и выполнить план продаж?
- В какие источники лучше инвестировать этот бюджет — в онлайн или офлайн?
- Как выбирать рекламные источники, которые подойдут для этих целей?
![](/upload/sprint.editor/021/5rcvdag5hmtn5d8rrz2xd3yup3va254s.png)
Технология работы postview-аналитики
![](/upload/sprint.editor/3ed/2enx8wl5ey8now033nh18oeym2xyv2zx.png)
Как технически работает postview-аналитика
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:
![](/upload/sprint.editor/430/5cmce2zsuhh1bor5479d86nff89ay1ux.png)
Коллтрекинг Uis передавал данные по обращениям в Smartis, где клиент (маркетологи ГК ФСК) уже видел всю отчетность по движению лида:
![](/upload/sprint.editor/86f/2pvi1ucajbp8qxhp2h7gs1430vvhjh54.png)
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.
![](/upload/sprint.editor/8b6/rj8qdie4k5nptxj1djn3g3vsho5qi8jt.webp)
Атрибуция Шепли как способ оценить вклад разных рекламных касаний
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.
Что такое метод Шепли и почему именно он
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.
![](/upload/sprint.editor/a64/r5w0dzn06nr5cwvf3jwrsij9nvic4lnp.png)
Реализация проекта была выполнена в два этапа:
- быстрый MVP
- Postview на сквозной воронке
![](/upload/sprint.editor/d9d/hkzrrh0r3wwafktr84fcvq29mabobtg4.png)
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.
Результаты
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.
![](/upload/sprint.editor/63c/iznj8n3wcdtaekcwpl7k9mdzmm8d8r2o.png)
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.
![](/upload/sprint.editor/021/5rcvdag5hmtn5d8rrz2xd3yup3va254s.png)
Какие инсайты получили еще
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.
Мы уже отправили вам первое письмо с подборкой лучших материалов