Проведение анализа эффективности рекламной кампании

Рис. 14. Анализ поисковых запросов, приводящих посетителей на сайт

В большинстве исследований по интернет-маркетингу используется понятие постоянной аудитории или постоянных пользователей. Выявление постоянной аудитории недоступно лог-анализаторам, в силу того, что без cookie -файлов (которые лог-анализаторы самостоятельно устанавливать пользователям не могут) идентификация пользователей значительно затруднена. Следовательно, для проведения такого рода анализа необходимо использование специальных программ простановки и учёта cookie -файлов.

В зависимости от используемой методики, тематики сайта и частоты его обновления, подходы к выделению групп пользователей, возвращающихся на сайт с определённой частотой, могут различаться. Например, в системе SpyLOG реализован мониторинг двух групп представляющих постоянную аудиторию – это пользователи, заходящие на сайт не реже трёх раз в неделю (активная недельная аудитория), и пользователи, заходящие на сайт не реже одного раза в неделю (ядро аудитории).

Особенно значим показатель постоянной аудитории для контент-проектов или сервисов, которые не имеют таких чётких индикаторов, как объём продаж или число регистраций. Соотнесение роста постоянной аудитории со стоимостью рекламной кампании даёт возможность оценить стоимость привлечения одного пользователя в ряды постоянной аудитории. Это, в свою очередь, позволяет рассчитать рентабельность рекламных мероприятий.

Показатели посещаемости интересны не только для анализа всего периода рекламной кампании, но также и в течение любого временного отрезка (показатель численности недельной аудитории наиболее удобен для оперативного анализа) до и в процессе рекламной кампании. Эти цифры используются, прежде всего, для планирования (очевидно, что при разработке медиаплана рекламной компании нужно знать регулярные показатели) и управления рекламными компаниями, но также могут использоваться и для представительских (презентационных) целей.

Немаловажным исследованием, которое необходимо провести в рамках анализа эффективности рекламной кампании, является изменение позиции бренда. Традиционно для этого применяются методы маркетинговых исследований от фокус-групп до различного вида опросов, однако, возможности Интернета позволяют с некоторыми допущениями и ограничениями проводить и технологический мониторинг роста популярности бренда.

Важный показатель значения торговой марки – величина type-in трафика, то есть число пользователей, непосредственно набравших в адресной строке браузера адрес сайта или перешедших на него по закладке. В ходе рекламной кампании (и в течение всего времени существования сайта) этот показатель будет постоянно увеличиваться, для некоторых проектов он составляет до 80% и более от числа всех посетителей. Прежде всего, такими ресурсами являются крупные каталоги, сетевые сервисы, такие, как электронная почта, популярные новостные ресурсы и другие.

Следующим важным показателем является индекс цитирования. Он негибок, это связано, в основном, со способом его подсчёта (он изменяется случайно-периодически, в зависимости от частоты прохождения поискового робота по сайтам). Соответственно при коротких рекламных кампаниях индекс цитирования скорее всего не изменится, но в течение месяца с момента начала проведения рекламной кампании значение индекса цитирования должно увеличиться и это есть ее качественный показатель.

Последний показатель изменения положения торговой марки – изменение «спрашиваемости». «Спрашиваемость» – это то число запросов, содержащих торговую марку, которое введено в поисковых системах (для определения спрашиваемости могут использоваться программы статистики запросов). Показательно, что для новых брендов в Сети, в зависимости от интенсивности рекламной кампании, значение спрашиваемости в течение первой рекламной кампании может изменяться от нуля до нескольких сотен в день, а то и более.

Указанные параметры не могут дать точных показаний о движении бренда, но являются удачными оценочными характеристиками, позволяющими увидеть направление и характер его движения. Недостатками методик, основанных на анализе данных показателей также является малая приспособленность к оценке привносимых брендов, т.е. с помощью описанных методик крайне трудно проанализировать развитие бренда компании, которая хорошо известна в офлайне, но только начинает выходить на виртуальный рынок.

Остальные методы анализа эффективности интернет-рекламы основаны на расчёте и сопоставлении динамики изменения таких показателей, как CTR, CPM, CTB, CPB, CPUU, CPE, CPV, CPAW, CPS и т.п. Приведем пример практического использования данных показателей.

Пользуясь рассмотренными выше показателями и вспомогательными коэффициентами, можно рассчитать эффективность проведённой в Интернете рекламной кампании и подготовить развёрнутый отчёт согласно схеме «вложения–прибыль» (методика подсчета аналогична приведенной в книге В. Холмогорова «Интернет-маркетинг. Краткий курс. 2-е издание» [с. 156-158]).

Проанализируем эффективность рекламной компании вновь созданного московского интернет - магазина. Цели и задачи его рекламной кампании формулировались следующим образом:

- привлечь на сайт по возможности большее число посетителей из Москвы со среднестатистическим доходом от 4000 руб. в месяц на человека;

- осуществить как можно больше продаж;

- получить отклик аудитории с рекомендациями по дальнейшему развитию веб-сайта и мнениями о качестве предоставляемых услуг.

Рекламная кампания проводилась в течение пяти рабочих дней. В качестве рекламной площадки, был выбран популярный сервер N. Он позволял осуществлять таргетинг рекламы (фокусировку баннерных показов) по регионам на основе определения IP-адреса пользователей, что позволило демонстрировать рекламные обращения только жителям Москвы.

Для демонстрации рекламы было выбрано дневное время суток, поскольку в этот период подавляющее большинство пользователей имеют доступ в Интернет с рабочего места и, следовательно, располагают стабильным ежемесячным доходом, составляющим сумму более 4000 руб. в месяц.

На информационном сервере N было приобретено 100 000 баннерных показов по цене 5 долл. за тысячу. Соответственно, затраты на размещение рекламы на нём составили 500 долл.

По истечении пяти дней администрация сервера предоставила рекламодателю следующую информацию: баннер был продемонстрирован в общей сложности 100 000 раз, при этом число уникальных посетителей составило 40 000 человек, щёлкнуло на баннере 2000 человек. Представим эти данные в терминах интернет-рекламы:

CPM =5 долл.;

AD Impression =100 000;

AD Reach =40 000;

AD Frequency = AD Impression / AD Reach =2,5;

CTR =2%.

Сначала рассчитаем величину AD Exposure, которая, как уже было упомянуто, составляет примерно 70% от AD Impression и в данном случае будет равна 70 000. Определив отношение общей суммы, истраченной на рекламу на данном веб-узле, к значению AD Exposure, получим фактическую стоимость одного рекламного контакта для данной рекламной площадки, она составит CPE = 0,007 долл. Стоимость контакта с уникальным пользователем можно вычислить, разделив затраты на величину AD Reach. Мы получим сумму CPUU = 0,0125 долл. за контакт. Несложно рассчитать и значение CPC: оно определяется как отношение затрат к числу щелчков на баннере и составляет 0,25 долл. (500 долл./2000).

Т.к. в среднем пользователь видел рекламу 2,5 раза, предположим, что её запомнили 65% от увидевших её уникальных пользователей. Т.е. мы получаем 26 000 пользователей, осведомленных о новом интернет-магазине (стоимость каждой тысячи CPAW = 19,2 долл.).

Администрация сервера N доложила о 2000 пользователях, щёлкнувших на баннере, однако фактическое число посещений рекламируемого сайта согласно счётчику посещений на его стартовой странице составило 2010, из которых 1990 посещения уникальными посетителями, а оставшиеся 20 – повторные посещения. Теперь можно определить CPV: стоимость одной тысячи уникальных посетителей составила CPV = (500 долл.* 1000/1990) = 251,26 долл.

Из 1990 человек, посетивших рекламируемый веб-сайт с данной рекламной площадки, в течение пяти дней заказ на покупку оформили 210 человек. На основе этих данных можно рассчитать CTB и CPB: CTB =210/2000=10,5%, CPB =500/210=2,38 долл.

Тем не менее, фактически покупку совершили лишь 200 человек: 7 потенциальных клиентов по различным причинам отменили заказ, и трое указали при оформлении покупки неверные данные. В результате стоимость продажи CPS оказалась равной 2,5 долл. (500 долл./200). Средняя сумма сделанного пользователями заказа составила 50 долл., следовательно, оборот оказался равным 10000 долл. Исходя из того что себестоимость каждой реализованной единицы товара в среднем равна 45 долл., можно вычислить прибыль без учёта затрат на рекламу: 10000 долл. - (45 долл.* 200) = 1000 долл. Чистая прибыль в этом случае составит 1000 долл. - 500 долл.= 500 долл. Разделив прибыль на стоимость баннерных показов, мы можем установить, что на каждый вложенный в рекламу доллар получена прибыль в размере одного доллара. При этом не учитывается:

- 200 привлечённых клиентов, которые, возможно, не ограничатся одной покупкой и сообщат своим друзьям и знакомым о том способе, при помощи которого они приобрели товар, обеспечив дополнительную прибыль;

- отложенный спрос – часть потенциальных клиентов, не совершив сделку в течение рассматриваемого периода времени, могут вернуться на сайт позднее (например, дождавшись заработной платы) и приобрести товар в онлайновом режиме, либо обратиться непосредственно в офлайновый магазин этой фирмы, выяснив его адрес в Интернете.

В некоторых случаях возможно формирование круга постоянных клиентов – некоторого числа пользователей, совершающих покупку неоднократно, – или заключение выгодных соглашений об оптовой поставке предлагаемого товара. В рамках данного примера не рассмотрена эффективность рекламной компании с позиций создания постоянной аудитории.

При оценке демографических характеристик пользователей выявлены следующие отличительные особенности посетителей, привлечённых этим рекламным направлением:

- 98% привлечённых посетителей из Москвы (прямой признак целевой аудитории);

- анализ лог-файлов показал, что 97% посещений произошло в рабочее время (косвенный признак значительной доли корпоративных клиентов);

- определена «глубина интереса» посетителей – в среднем ими просмотрено 3,5 страницы интернет-магазина, среднее время, проведённое на сервере, составляет 4 минуты (данные получены из лог-файлов сервера интернет-магазина).

На рекламируемом сайте была размещена интерактивная форма, в которой посетителям предлагалось оценить уровень сервиса, предлагаемого данной фирмой, по пятибалльной шкале, а также адрес электронной почты для отсылки предложений по улучшению качества обслуживания. Всего формой воспользовалось 200 посетителей из числа тех, кто пришел на сервер с рассматриваемого трафикогенератора (таким образом, условная цена одного отклика составила CPA = 2,5 долл.).

Рассчитав подобным образом эффективность публикации рекламы на разных веб-ресурсах, можно провести сравнительный анализ задействованных рекламных площадок, а также вывести процентные соотношения, определяющие эффективность демонстрации рекламы у различных издателей по отношению к общим результатам проведённой рекламной кампании.