Всё для рекламы
и про рекламу
Навигация по статье
Зачем нужен Performance marketing и в чем его уникальность База для принятия решений Технологическая база Как оптимизировать рекламные кампании. Примеры data-driven решений Что такое персонажи пользователей Ошибки performance-маркетинга
Маркетинг

Всё про Performance marketing

32467
Добиться наибольшей отдачи от рекламы можно только благодаря регулярной оценке эффективности и правильной интерпретации результатов.
 
В этой статье вы узнаете, как оптимизировать кампании согласно стратегии Performance marketing, какие инструменты применять и каких ошибок избегать.

Зачем нужен Performance marketing и в чем его уникальность

Performance marketing — направление рекламы в интернете (прежде всего, контекстная и реклама на прайс-площадках), направленное на максимально прозрачное соотношение между бюджетом на канал и фактическими продажами.

Среди преимуществ выделим вот эти:

  • «Считаемый» маркетинг. На всех этапах воронки – от первого касания до конверсии – вы видите в цифрах, как работают отдельные направления. Доступны все показатели – от стоимости нового клиента до средней стоимости заказа;
  • Решения на основе данных (data driven) позволяют привлекать релевантную аудиторию из эффективных источников;
  • Управляемость. Фактические продажи определяют бюджет на рекламу.
 
Чтобы всё работало как надо, важно соблюдать последовательность шагов по внедрению. Она напоминает цикл Деминга-Шухарта, в котором четыре общих этапа:
 
Performance marketing – схема последовательности
 
Итак, обо всем по порядку.

База для принятия решений

Чтобы рассчитать маркетинг с точностью до каждого клика, нужно верно настроить сбор и обработку данных. Для этого:
 
1) Используйте Google Tag Manager. Достаточно единожды поставить контейнер и больше не беспокоить разработчиков.
 
2) Установите счетчики через GTM и настройте отслеживание целей и событий. Можно установить и протестировать любой front-end инструмент самостоятельно.
 
3) Постройте воронки покупательского пути. Если это крупный e-commerce проект, учитывайте, как пользователь пришел на сайт, что смотрел, что добавил в корзину, как оформил заказ (в помощь – плагин Universal Analytics Enhanced E-commerce). Для других случаев – c первого посещения до целевого действия.
 
4) Соберите данные по сессиям реальных посетителей с помощью Client ID (идентификатор браузера пользователя) и User ID (идентификатор зарегистрированного / авторизованного пользователя).
 
 
5) Разметьте источники и каналы с помощью UTM-меток, чтобы узнать, какой баннер / ссылка / объявление лучше отработали.

Технологическая база

Дальнейшие действия:
 
  • Отталкиваемся от того, в чем хотим измерять результаты. Создаем KPI, которые важны для решений.
  • Выбираем инструменты для сбора, обогащения и визуализации данных.
  • Интегрируем и применяем их.

KPI

Есть показатели, которые получают на основе аудита прошлых кампаний – это синтетические KPI. Они отражают качество работы с каналом / источником, но не приносят пользы вне контекста. Примеры: CTR, СPC, CPM, показатель отказов, коэффициент конверсии. Анализировать рекламу только по ним некорректно.
 
Судить об эффективности кампаний позволяют бизнес-KPI:
 
  • CPO (стоимость одного заказа);
  • CPA (стоимость целевого действия / лида);
  • ROI;
  • Средний чек;
  • LTV («пожизненная» стоимость клиента);
  • CAC (стоимость привлечения нового клиента);
  • ДРР (доля рекламных расходов);
  • Выручка.
Из этого списка особое внимание обратите на показатель LTV. Особенно для бизнесов с постоянным потоком продаж: банки, недвижимость, турагенстства, интернет-магазины. Важно знать, сколько денег вы тратите на привлечение клиента и сколько прибыли он приносит на протяжении всего цикла.
 
Эти показатели используют для постановки задач и оценки выполнения бизнес-целей.
 
 
Далее выбираем, осваиваем и внедряем инструменты performance-маркетинга.

Сбор и отслеживание данных

Веб-аналитика
 
Она позволяет собирать и отслеживать динамику, а также любые изменения в статистике, рисовать подробный портрет аудитории, прогнозировать результаты кампаний.
 
Корректно настроенная система позволяет обрабатывать и сводить большие объемы информации. Это упрощает дальнейшую оптимизацию.
 
Самые популярные системы:
 
Performance marketing – система веб-аналитики
Коллтрекинг
 
Этот инструмент отслеживает звонки и собирает данные о конверсиях с разных источников трафика, в том числе из оффлайна.
 
 
Перечень сервисов на выбор:
 
Performance marketing – сервисы коллтрекинга
Системы мобильной аналитики
 
Они позволяют строить воронки, фиксировать возвраты, анализировать поведение по карте кликов и повышать доход от пользования за счет оптимизации приложения.
 
Для этого важно изучить CPI, целевые конверсии в приложении, Retention (возвраты), LTV.
 
Performance marketing – системы мобильной аналитики

Анализ данных

Чтобы оперативно следить за изменениями в отчетах и принимать решения, нужно агрегировать и визуализировать данные. Это можно и в Excel, но есть более комплексные продукты:
 
  • Google SpreadSheets – работает посредством API;
  • Google Data Studio для работы со сквозной аналитикой;
  • Power BI помогает создавать системы бизнес-аналитики, которые вытаскивают данные из сотен источников.
 
Особо продуманные товарищи «пилят» платформу под себя. Например, агентство CubeLine придумало собственное решение для глубокой аналитики. Для этого они проанализировали поведение конкретных пользователей по данным Universal Analytics, по заказам, e-mail, из системы внутреннего учета и т.д.
 
Дальше использовали инструмент на базе трекера Piwik, чтобы агрегировать данные и построить отчеты.
 
Результат – все данные о пользователе в одной системе:
 
Performance marketing – кейс с персонализированной аналитикой
 
Здесь вся информация о пользователе: с каких устройств заходил, что просматривал, что добавлял в корзину, покупал.
 
Это дает понимание, сколько денег приносит пользователь за свой жизненный цикл (LTV), сколько тратим на его привлечение и какие товары его больше интересуют. Плюс можно делать рассылки по сегментам, варьировать цены и персональные предложения.

Оптимизация рекламных кампаний и площадок

Системы оптимизации контекстной рекламы
 
Они оптимизируют кампании по ключевым показателям (ROI, CPO, LTV), а также автоматизируют актуализацию цен, информации о наличии товаров и т.д. Так работать с большими массивами проще.
 
Результат – экономия времени и более релевантная реклама.
 
Performance marketing – системы оптимизации контекстной рекламы
Сервисы автоматизации таргетированной рекламы
 
Позволяют автоматически настраивать и анализировать кампании в соцсетях и добиться лучших результатов за меньшее время.
 
Функции разные у всех: сбор и анализ целевой аудитории, мониторинг креативов конкурентов, автоматическая генерация объявлений и оптимизация ставок в зависимости от KPI.
 
Performance marketing – системы автоматизации таргетированной рекламы

На этом процесс не останавливается

Итак, вспоминаем про цикличность Performance marketing. Вы настроили отслеживание, интегрировали все инструменты и внедрили в работу. Теперь они собирают нужные данные регулярно. Что с ними делать?
 
  • Анализируем данные: проводим аудит и выявляем точки роста, принимаем data-driven решения;
  • Оптимизируем рекламные кампании и площадки на основе полученной статистики;
  • Анализируем результаты снова и формулируем новые гипотезы;
  • Проводим дальнейшую оптимизацию;
  • И т.д.
 
Так выглядит движение данных для контекстной рекламы:
 
Performance marketing – пример движения данных
 
  • Трафик поступает на сайт из контекстного объявления;
  • Веб-аналитика собирает данные;
  • Они идут в систему автоматизации контекстной рекламы и систему коллтрекинга;
  • Далее загружаются в CRM;
  • Вы видите полученную информацию в Power BI;
  • Заново вводим агрегированные данные в систему автоматизации, чтобы оптимизировать кампанию.

Как оптимизировать рекламные кампании. Примеры data-driven решений

Неожиданные выводы по аналитике мобильного трафика

Чтобы повысить количество установок приложения для знакомств и общения «Skout», агентство интернет-рекламы CubeLine сегментировало трафик по полу и возрасту пользователей, тематике, площадке и локации.
 
Для анализа использовали AppsFlyer (трекер установок мобильного приложения и рекламных каналов) и Google Analytics.
 
Первоначальная ожидаемая целевая аудитория – 16-28 лет. В реальности приложение больше скачивали мужчины 40+.
 
Фокус на категории social – интерес к мессенджерам и соцсетям. Но скачивали его также по business, newsstand, books.
 
Результат оптимизации: свыше 10 000 конверсий в день, прирост активных пользователей.

Как персонажи пользователей помогают повысить бизнес-показатели

Еще одно решение от CubeLine – сайт сервиса микрозаймов «Оптимани».
 
На этапе его разработки определили основного пользователя – женщина 30-37 лет с доходом до 20 тысяч рублей в месяц, живет в спальных районах города, как правило, с детьми.
 
Изображение улыбающейся взрослой женщины повысило конверсию – сначала на 15,4%, затем – на 17%. Дизайн не самый лучший, но он работает, так как находит отклик у целевой аудитории.
 
Performance marketing – кейс по сервису микрозаймов
 
Что для этого сделали:
 
  • Настроили корректный сбор аналитики в Google Analytics и Яндекс.Метрике;
  • Детально проработали семантику, под каждое ключевое слово написали объявление;
  • Запустили отдельные кампании с разными KPI на каждый регион;
  • Подключили и настроили K50:Оптимизатор;
  • Создали CRM-систему и провели корректировку ставок.
 
Результаты:
 
  • 1 000 заявок в месяц по 423 рубля;
  • Повысили число конверсий на 24% и снизили стоимость клиента на 25%.

Что такое персонажи пользователей

Частая причина низкой конверсии сайта – ориентация не на клиента, а на владельца, который оплачивает его создание. А ведь именно клиент приносит прибыль!
 
Если не знать потребности аудитории, невозможно сделать для неё продукт, разработать дизайн и привлечь на ресурс. Описание типа «мужчины и женщины 35+» не работает, хотя его встречаем у всех подряд. Кто они такие – четкого объяснения нет.
 
Чтобы составить релевантное предложение, от которого сложно отказаться, клиента надо знать в лицо:
 
1) Что это за человек или группа лиц, кто они;
2) Чего хотят;
3) Где работают;
4) Где отдыхают;
5) Образ жизни;
6) Есть ли семья, дети.
 
Эти сведения определяют поведение человека и помогают сделать площадку релевантной для целевых пользователей и создать разные сценарии под группы посетителей.
 
Методика прототипирования персонажей напоминает сторителлинг: вы выявляете, кому рассказываете историю, для чего и какого результата ожидаете.
 
Постановка бизнес-целей и сегментирование целевой аудитории – начальный этап. Для нового проекта желательно провести семантическое исследование, особенно если бизнес конкурентный. По модификаторам и типам запросов можно строить гипотезы и сегментировать аудиторию.
 
Следующий шаг – создаете структуру контента. В каком порядке его подавать, о чем, как обращаться к пользователю, как направлять к покупке.

Пример №1

Допустим, продукт технически сложный. Для технически подкованного пользователя нужно подробное описание, документация и т.д. Для сотрудника на стороне заказчика, который мало знает техническую сторону продукта, расскажите о компании и ее опыте на рынке. Документацию ему изучать бесполезно. Точно так же маркетологу компании нужно подробно рассказать об услуге, а с директором обсуждать финансы, сроки и результаты.

Пример №2

Посетитель сайта медицинских услуг, который не знает свой диагноз, стремится понять, как записаться на первичную консультацию, что для этого нужно. Человек с определенным диагнозом ведет себя иначе и ищет что-то определенное, например, беременная женщина интересуется услугами по ведению беременности.
 
Задача маркетолога – адаптировать структуру сайта под потребности аудитории, чтобы пациент понял всё без специальных знаний.

Пример №3

Пластиковые окна – одна из самых конкурентных тематик. Продвигать продукт сложнее, если цена выше среднерыночной, а особых выгод нет.
 
Допустим, клиент женат, двое детей, недавно переехал в новостройку. Желательно знать примерную зарплату. Эта информация позволяет предположить, что клиент с детьми заинтересован в безопасности конструкций. Можно сформировать конкретное предложение – например, набор для детской со специальным замком.

Как создать портрет потенциального клиента

1) Изучите результаты оффлайн-исследований, статистику по сайту и т.д.;
 
2) Сегментируйте потребителей по уникальному признаку. Пример: приборы бытовой вентиляции рассчитаны на три группы – конечных потребителей, региональных партнеров-дилеров и профессионалов отрасли.
 
Для выделения групп нужны общие отличительные характеристики, или атрибуты. Например:
 
  • Социально-экономические и демографические показатели;
  • Опыт пользователя в применении продукта (профессионал / непрофессионал);
  • Организационные атрибуты (место работы, должность и уровень дохода);
  • Первичные цели (маркетинговые, интерактивные). Новый спортивный автомобиль покупают, если планируют участвовать в гонках, или хотят повысить социальный статус. Разные цели – разные подходы к продажам.
 
3) Выберите группы. Попытки угодить всем – классическая ошибка. Важно выбирать или самую крупную или ту, интересы которой вы точно можете удовлетворить. Учитывайте также объем трафика и платежеспособность аудитории.
 
4) В каждой группе сформируйте определенное количество персонажей (5-7), опишите людей, которые бы соответствовали типажу покупателя. Базовые атрибуты персонажей – это имя и фотография.
 
Дополнительные атрибуты:
 
  • Краткая биография;
  • Опыт использования продукта;
  • Готовность купить его;
  • Специфические атрибуты конкретного персонажа.
 
5) Постоянно дорабатывайте образы персонажей, для этого выдвигайте и проверяйте гипотезы, собирайте информацию с помощью фокус-групп, глубинного интервью, анализа статистики из открытых источников.
 
 
Чем под более узкий сегмент вы создаете ценностное предложение (УТП), тем выше конверсия в целевое действие. 
 
Следующий логический шаг – пользователям из каждого сегмента показать соответствующее их потребностям ценностное предложение (УТП). Это можно сделать с помощью YAGLA, не заморачиваясь разработкой кучи лендингов. Показывайте разным посетителям разные заголовки / подзаголовки / подписи к формам заявки / кнопки CTA в зависимости от запроса или параметров таргетинга. 

Ошибки performance-маркетинга

Ошибка №1: заблуждение, что посетитель должен сразу же совершить конверсию

Однако чаще это происходит не с первого визита. Например, при выборе обуви он может несколько раз зайти на сайт, а купить после зарплаты.
 
Так выглядит последовательность событий, которые ведут к принятию решения о покупке, по модели потребительского поведения AIDA:
 
Performance marketing – модель AIDA

Ошибка №2: сравнение источников с помощью одинаковых показателей

Performance marketing – сравнение источников по одинаковым показателям
 
Рекламные каналы привлекают посетителей с разных этапов. Конверсия с email-рассылки лучше для нижних этапов воронки. А медийная реклама работает с холодной аудиторией. Сравнивать каналы между собой так – всё равно, что сравнивать футболистов по числу атак на ворота соперника и забитым голам.

Ошибка №3: Нюансы мультиканальной атрибуции

Модели атрибуции либо присваивают всю ценность одному источнику, либо оценивают на основании правила, а не реальной заслуги канала.
 
Представьте, вы хотите купить обувь и вводите в Google запрос. Среди первых трех объявлений кликаете на интернет-магазин Lamoda.
 
Присматриваете вариант, но решаете посетить также другие, чтобы выбрать лучший. Идете, допустим, на Ebay, Aliexpress и т.д.
 
Через некоторое время видите динамический ремаркетинг от Lamoda в соцсетях, а на сайте – предложение бонус кода со скидкой 40%. Решаетесь на покупку, но код не работает, так как условие скидки – сумма покупки от 5 000 рублей.
 
В итоге вы покупаете что-то другое после клика по другому ремаркетинговому объявлению.
 
Итак, начало цепочки – Adwords. Но после первого посещения мало кто готов покупать. Ремаркетинг – последний непрямой. Но он влиял и в середине цикла.
 
Если 20% – первому, и по 40% – промежуточным и конечному, не у всех покупателей точно такой же опыт.
 
Общее во всех ошибках – канал оценивается по тому, совершает ли посетитель конверсию.
 
Посетитель принимает решение не сообщения или красивого баннера, а по тому, что увидел на сайте именно то, что ему нужно и предложение интересной скидки.
 
Задача канала – довести целевого посетителя до продающего контента. Но и без рекламы контент некому показывать. Поэтому сила в их взаимодействии.
 

Рекомендации

  • Узнайте, как долго ваши посетители принимают решение;
  • Выстройте воронку и назначьте каналу задачу привлечения посетителя на нужный этап;
  • Оцените работу канала по подходящим для него показателям;
  • Оцените, действительно ли воронка работает. В помощь – отчет по ассоциированным конверсиям Google Analytics;
  • При расчете ROI учитывайте не среднюю маржу по магазину или услуге, а маржу каждого ключевого слова;
  • Используйте динамический call tracking, чтобы выяснить, по каким ключевикам поступают звонки и какие из них приносят больше продаж.
 

Заключение

 
Используя стратегию Performance marketing, реально отслеживать стоимость каждого действия. Вы полагаетесь на цифры, а не на интуицию или прошлый опыт. Без корректно настроенной аналитики все плюсы работы с контекстом и таргетированной рекламой растворяются.
 
Высоких вам конверсий!
 
При подготовке статьи использованы материалы блога CubeLine Agency.
Хотите тоже написать статью для читателей Yagla? Если вам есть что рассказать про маркетинг, аналитику, бизнес, управление, карьеру для новичков, маркетологов и предпринимателей. Тогда заведите себе блог на Yagla прямо сейчас и пишите статьи. Это бесплатно и просто
Опубликовано редакцией Yagla
32467
2
Написать комментарий