11 апреля, 18:00

Кейс Банка CenterCredit: как избежать «ошибки выжившего» при анализе performance-кампании с помощью данных post-view

Анализ работы с Google Display & Video 360.

Давайте с вами обсудим, как бы вы действовали, имея задачу увеличить количество выданных потребительских кредитов для одного из крупнейших банков Казахстана?

Вполне логично, что первым делом вы бы позаботились о «тёплой» аудитории, которая уже ищет информацию о кредитах. Так сделали и мы. Первым приоритетом пересмотрели и усилили рекламные кампании в контекстной рекламе, выбрав почти весь трафик по основным ключевым запросам. Также мы оптимизировали кампании, настроенные по CPC-модели с таргетингом на посетителей нашего сайта (ремаркетинг).

После этого перед нами встал логичный вопрос: «Как сделать больше?» Пришли к тому, что нужно увеличивать спрос. Решили использовать медийную рекламу (видео и баннеры). К решению этой задачи мы подошли основательно и решили использовать достаточно новые для рынка Казахстана programmatic-решения от Google — Display & Video 360.

Для начала мы более глубоко определили свою целевую аудитории и её потребности. Исходя из этого сегментировали свои месседжи на:

Благодаря контекстной рекламе люди покупают книги, квартиры и даже котов

Филипп Царевский — самый известный специалист в России по контекстной рекламе — знает, как продать через контекст всё что угодно. И готов рассказать об этом в своём онлайн-курсе.

Тебя ждут 54 часа самой подробной в Рунете информации по контекстной рекламе. Пока другие пересказывают инструкцию с официального сайта Яндекса, Филипп на конкретных примерах и на доступном языке объяснит принципы работы с контекстной рекламой и раскроет основные методы и «фишки». Ты поймёшь, почему стоит делать так, как НЕ делают большинство специалистов по контексту.

Реклама

  • тех, кто ищет средства на свадьбу;
  • тех, кто ищет средства на ремонт;
  • тех, кто ищет средства на отпуск;
  • широкий месседж, который должен достать остальных не входящих в предыдущие группы.

Отталкиваясь от такого сегментирования, мы разделили аудитории видео и баннерки на:

Общая группа:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Бизнес-услуги.
  2. Аудитория заинтересованных покупателей → Бытовая электроника.
  3. Аудитория заинтересованных покупателей → Финансовые услуги.
  4. Custom Intent по ключевым словам → Брендовые.
  5. Custom Intent по ключевым словам → Потребительское Кредитование.
  6. Custom Intent по ключевым словам → Конкуренты.

Для тех, кто ищет ремонт:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Дом и Сад.
  2. Аудитории заинтересованных покупателей → Дом и сад / Бытовая техника.

Для тех, кто ищет средства на свадьбу:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Подарки и Случаи / Планирование свадьбы.
  2. Custom Intent по ключевым словам → Подготовка к свадьбе.

Для тех, кто ищет средства на отпуск:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Путешествия.

В целом результаты подключения медийки стали видны буквально с первой недели.

Наверное, на этом можно было бы и закончить кейс, так как для многих это и является достаточным уровнем проработки.

Но мы понимали, что оценивать результаты видео и баннерной кампаний сугубо по кликам не совсем правильно. Так как конверсии, которые мы получили через клики с медийных форматов совсем не радовали, но при этом рост количества заявок на кредиты мы увидели. Нужно было копать глубже и разбираться, как это работает.

Копаем глубже

Мы решили подключить ребят из агентства newage., которые как раз специализируются на подобных вопросах. В двух словах, наши данные команда newage. дополнила данными post-view, которые мы смогли получить, используя аудитор Google Campaign Manager. Это решение позволяет кроме cookies-matching (привязка к записи в cookies пользователя) использовать данные кросс-девайсных конверсий.

При этом, хотелось бы показать разные выводы, которые мы делали без учёта данных post-view и с ними.

Изначально нам необходимо было понять структуру данных и как пользователь вообще взаимодействует с брендом. Для этого мы изучили, как пользователи ведут себя после клика в течении первого, второго и так далее дня (после контакта с пользователем):

Если наложить данные по пользователям, которые после контакта приходят на сайт спустя время (post-view), мы видим совершенно другую картину:

Какие выводы уже можно сделать на этом этапе.

  • При оценке медийной рекламы учитывать только клики неверно, так как в нашем случае это было как максимум 1/10 часть полезных действий, которые пользователи после контакта с рекламой сделали на нашем сайте (89% действий, совершённых на нашем сайте после контакта с рекламой, были по post-view).
  • При этом в данном графике ещё нет данных кросс-девайсных конверсий (которые аудитор, к сожалению, не позволяет разбить в таком срезе).
  • Соответственно, оценивая в стандартной модели post-click — вы будете совершать типичную ошибку выжившего и делать выводы по всей кампании, учитывая только тех, кто кликнул.
  • Медийный хвост достаточно длинный, но мы видим, что основной его эффект присутствует в первые 5–8 дней после контакта с рекламой.

Больше того, в данной рекламной кампании мы ещё и оценивали данные по cross-device — нам важно было оценить пользователей, которые могли видеть рекламу на одном девайсе, а сделать итоговую конверсию на другом. Например, смартфон-десктоп и любые другие подобные цепочки. Это важно, с учётом того, что мы использовали YouTube, в котором много показов было в приложении.

В результате итоговое распределение данных выглядит следующим образом:

Итого 92% процента — это та часть данных, которую нам добавил подобный анализ в воронку. При этом, мы видим, что на каждом этапе воронки доля каждого из сегментов трафика может отличаться, что необходимо учитывать в дальнейшем.

Динамика по post-view действиям сильно отличается от динамики post-click. Она более сглажена, и, действительно, пользователь может заинтересоваться в товаре/услуге не сразу и прийти на сайт спустя время. В случае рекламы банковских услуг это весьма актуально.

Переходим к самому интересному — много данных хорошо, но как их можно использовать и как они могут помочь маркетологу?

Вот такой вывод мы могли сделать, используя традиционные для рынка методы анализа медийной кампании, а именно по клику:

А вот какие выводы мы смогли сделать после подключения Целостного Анализа:

Полагаем, вы видите, как сильно мы могли ошибиться и насколько меняются приоритеты.

С помощью этих данных мы своевременно выявили, какие сегменты не работают, а какие работают. Например: уже в середине кампании мы поняли, что месседж «Возьми кредит к свадьбе» не находил такого отклика, как, например, месседж «Возьми кредит к отпуску».

Поэтому мы отключили первый и усилили последний.

Также важно оценивать и YouTube. Если рассматривать эту площадку с точки зрения стандартного подхода через клики, может показаться, что её использование неэффективно. Причиной этого является большая доля просмотров ролика на YouTube в мобильном приложении. Следствием этого является невозможность связать просмотр видео пользователем с дальнейшим его переходом на сайт через браузер в смартфоне или на десктопе.

Но если мы дополним картину полученными данными с Google Campaign Manager, который может отслеживать взаимодействия пользователей через разные устройства (cross-device), то мы можем увидеть, что наши размещения на YouTube ничем не уступают ряду баннерных размещений, а то и превосходят некоторые из них по % конверсий.

В целом выводов и инсайтов, которые у нас получилось сделать, было существенно больше. С помощью этих данных мы могли определить эффективную частоту, цепочку конверсий, через какой канал возвращался этот медийный хвост и многое другое.

Слово newage.:

«В этом проекте мы столкнулись с профессиональной командой на стороне клиента, с которой мы практиковали, на наш взгляд, правильные подходы к ведению любых рекламных кампаний. Во-первых, мы делали срезы еженедельно, что помогало нам оперативно вносить изменения во всей кампании. Во-вторых, мы ставили перед собой чёткие KPI, которые позволяли оптимизировать нам как сегменты в частности, так и всю кампанию в целом».

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.

Кейс Банка CenterCredit: как избежать «ошибки выжившего» при анализе performance-кампании с помощью данных post-view

Анализ работы с Google Display & Video 360.

Давайте с вами обсудим, как бы вы действовали, имея задачу увеличить количество выданных потребительских кредитов для одного из крупнейших банков Казахстана?

Вполне логично, что первым делом вы бы позаботились о «тёплой» аудитории, которая уже ищет информацию о кредитах. Так сделали и мы. Первым приоритетом пересмотрели и усилили рекламные кампании в контекстной рекламе, выбрав почти весь трафик по основным ключевым запросам. Также мы оптимизировали кампании, настроенные по CPC-модели с таргетингом на посетителей нашего сайта (ремаркетинг).

После этого перед нами встал логичный вопрос: «Как сделать больше?» Пришли к тому, что нужно увеличивать спрос. Решили использовать медийную рекламу (видео и баннеры). К решению этой задачи мы подошли основательно и решили использовать достаточно новые для рынка Казахстана programmatic-решения от Google — Display & Video 360.

Для начала мы более глубоко определили свою целевую аудитории и её потребности. Исходя из этого сегментировали свои месседжи на:

Благодаря контекстной рекламе люди покупают книги, квартиры и даже котов

Филипп Царевский — самый известный специалист в России по контекстной рекламе — знает, как продать через контекст всё что угодно. И готов рассказать об этом в своём онлайн-курсе.

Тебя ждут 54 часа самой подробной в Рунете информации по контекстной рекламе. Пока другие пересказывают инструкцию с официального сайта Яндекса, Филипп на конкретных примерах и на доступном языке объяснит принципы работы с контекстной рекламой и раскроет основные методы и «фишки». Ты поймёшь, почему стоит делать так, как НЕ делают большинство специалистов по контексту.

Реклама

Отталкиваясь от такого сегментирования, мы разделили аудитории видео и баннерки на:

Общая группа:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Бизнес-услуги.
  2. Аудитория заинтересованных покупателей → Бытовая электроника.
  3. Аудитория заинтересованных покупателей → Финансовые услуги.
  4. Custom Intent по ключевым словам → Брендовые.
  5. Custom Intent по ключевым словам → Потребительское Кредитование.
  6. Custom Intent по ключевым словам → Конкуренты.

Для тех, кто ищет ремонт:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Дом и Сад.
  2. Аудитории заинтересованных покупателей → Дом и сад / Бытовая техника.

Для тех, кто ищет средства на свадьбу:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Подарки и Случаи / Планирование свадьбы.
  2. Custom Intent по ключевым словам → Подготовка к свадьбе.

Для тех, кто ищет средства на отпуск:

  1. Аудитория заинтересованных покупателей → Путешествия.

В целом результаты подключения медийки стали видны буквально с первой недели.

Наверное, на этом можно было бы и закончить кейс, так как для многих это и является достаточным уровнем проработки.

Но мы понимали, что оценивать результаты видео и баннерной кампаний сугубо по кликам не совсем правильно. Так как конверсии, которые мы получили через клики с медийных форматов совсем не радовали, но при этом рост количества заявок на кредиты мы увидели. Нужно было копать глубже и разбираться, как это работает.

Копаем глубже

Мы решили подключить ребят из агентства newage., которые как раз специализируются на подобных вопросах. В двух словах, наши данные команда newage. дополнила данными post-view, которые мы смогли получить, используя аудитор Google Campaign Manager. Это решение позволяет кроме cookies-matching (привязка к записи в cookies пользователя) использовать данные кросс-девайсных конверсий.

При этом, хотелось бы показать разные выводы, которые мы делали без учёта данных post-view и с ними.

Изначально нам необходимо было понять структуру данных и как пользователь вообще взаимодействует с брендом. Для этого мы изучили, как пользователи ведут себя после клика в течении первого, второго и так далее дня (после контакта с пользователем):

Если наложить данные по пользователям, которые после контакта приходят на сайт спустя время (post-view), мы видим совершенно другую картину:

Какие выводы уже можно сделать на этом этапе.

Больше того, в данной рекламной кампании мы ещё и оценивали данные по cross-device — нам важно было оценить пользователей, которые могли видеть рекламу на одном девайсе, а сделать итоговую конверсию на другом. Например, смартфон-десктоп и любые другие подобные цепочки. Это важно, с учётом того, что мы использовали YouTube, в котором много показов было в приложении.

В результате итоговое распределение данных выглядит следующим образом:

Итого 92% процента — это та часть данных, которую нам добавил подобный анализ в воронку. При этом, мы видим, что на каждом этапе воронки доля каждого из сегментов трафика может отличаться, что необходимо учитывать в дальнейшем.

Динамика по post-view действиям сильно отличается от динамики post-click. Она более сглажена, и, действительно, пользователь может заинтересоваться в товаре/услуге не сразу и прийти на сайт спустя время. В случае рекламы банковских услуг это весьма актуально.

Переходим к самому интересному — много данных хорошо, но как их можно использовать и как они могут помочь маркетологу?

Вот такой вывод мы могли сделать, используя традиционные для рынка методы анализа медийной кампании, а именно по клику:

А вот какие выводы мы смогли сделать после подключения Целостного Анализа:

Полагаем, вы видите, как сильно мы могли ошибиться и насколько меняются приоритеты.

С помощью этих данных мы своевременно выявили, какие сегменты не работают, а какие работают. Например: уже в середине кампании мы поняли, что месседж «Возьми кредит к свадьбе» не находил такого отклика, как, например, месседж «Возьми кредит к отпуску».

Поэтому мы отключили первый и усилили последний.

Также важно оценивать и YouTube. Если рассматривать эту площадку с точки зрения стандартного подхода через клики, может показаться, что её использование неэффективно. Причиной этого является большая доля просмотров ролика на YouTube в мобильном приложении. Следствием этого является невозможность связать просмотр видео пользователем с дальнейшим его переходом на сайт через браузер в смартфоне или на десктопе.

Но если мы дополним картину полученными данными с Google Campaign Manager, который может отслеживать взаимодействия пользователей через разные устройства (cross-device), то мы можем увидеть, что наши размещения на YouTube ничем не уступают ряду баннерных размещений, а то и превосходят некоторые из них по % конверсий.

В целом выводов и инсайтов, которые у нас получилось сделать, было существенно больше. С помощью этих данных мы могли определить эффективную частоту, цепочку конверсий, через какой канал возвращался этот медийный хвост и многое другое.

Слово newage.:

«В этом проекте мы столкнулись с профессиональной командой на стороне клиента, с которой мы практиковали, на наш взгляд, правильные подходы к ведению любых рекламных кампаний. Во-первых, мы делали срезы еженедельно, что помогало нам оперативно вносить изменения во всей кампании. Во-вторых, мы ставили перед собой чёткие KPI, которые позволяли оптимизировать нам как сегменты в частности, так и всю кампанию в целом».

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.