В западном мире принято автоматизировать любой процесс, где это хоть как-то возможно: машины не требуют зарплаты и отпуска, не устают и не ошибаются. В Россию тренд на автоматизацию маркетинга и внедрение систем сквозной аналитики пришел сравнительно недавно, несколько лет назад. Всплеск интереса к этой теме у нас связан, прежде всего, с ростом доли рекламы в интернете – так как “выхлоп” с этой рекламы, в отличие от всей другой, очень просто посчитать. По прогнозам аналитиков агентства GroupM, к концу 2016 года прирост рынка Интернет-рекламы составит +19% и достигнет отметки в 115,4 млрд руб, так что спрос на автоматизацию будет только расти.
Одна из вещей, которые программисты должны решить – как сделать компьютеры простыми, чтобы их было легко использовать. Сергей Брин
Современному маркетологу и до этого было непросто работать с объемной статистикой. В большинстве случаев приходилось либо самому обзаводиться дополнительными компетенциями, либо привлекать в штат еще одного специалиста, который бы отвечал за сбор и анализ всех данных по рекламным кампаниям в Интернете, строил воронки продаж и считал показатели эффективности – охват, количество переходов на сайт, конверсию в покупку, стоимость возврата покупателя, ROMI и многое другое. Вот почему оптимальным решением вопроса в существующей рыночной ситуации практически для любой компании сегодня становится внедрение систем сквозной аналитики и автоматизации маркетинга. Автоматизация маркетинга сегодня – это экономия ваших ресурсов завтра.
Интернет стал великим потому, что он открыт для всех, не было компании, которая контролировала его. Сергей Брин
В интернет-маркетинге все просто и сложно одновременно. Каждый день появляются новые продукты и методы автоматизации, стремительно изменяются условия размещения онлайн-рекламы, медийка заменяется нативной рекламой, растет объем programmatic-рекламы – и аналитика становится еще более сложной. А происходит это все потому, что чаще всего маркетологи умеют считать – и голосуют рублем и собственным временем. Та реклама, с помощью которой привлечение клиента обходится дешевле, выигрывает. И те методы, на которые нужно тратить меньше времени при одинаковом выхлопе – также выигрывают.
Ниже я опишу наиболее интересные инструменты, которые помогут вам повысить эффективность вашего продвижения в интернете и сэкономить немного времени, чтобы потратить его на фэйсбук и статьи вроде этой.
Информация нужна для здоровья, для работы. Марк Цукерберг
Реклама, которая создается сама по себе
Создавайте свои объявления с учетом УТП вашего товара – уникального торгового предложения – так начинается почти любой гайд по контекстной рекламе: “Важно выделить конкретное предложение для покупателя (купить конкретный товар и получить конкретную выгоду), которое дифференцировало бы вас среди конкурентов и было достаточно сильным, чтобы потребитель совершил продажу”.
Все просто, не правда ли? А если товаров тысячи? В этом случае экономичнее и эффективнее будет подключение автоматических генераторов рекламных кампаний – таких как, например, AdPRO XML или К50: Генератор. Любой из них самостоятельно создает текстовые объявления по определенному шаблону на основе XML- и YML-выгрузок. В объявлении будет указано название товара, его описание, цена и ссылка на него в магазине. Инструменты также могут самостоятельно отслеживать наличие товара и как только он заканчивается на складе, объявление автоматически отключится. При обновлении ассортимента ключевые слова подберутся самостоятельно в автоматическом режиме, также будет назначена ставка, а объявление отправлено на модерацию.
Проблема этих систем заключается в том, что обычно их язык очень сложный и почти все они работают только для Яндекс.Директ. Конечно, из них можно с помощью Excel , магии и терпению сделать объявления для Google AdWords, но скорее всего почти все ошибки вам придется исправлять вручную.
Когда мы заглядывали в интернет, мы не читали там гороскопы и не заходили на сайты знакомств. Нас интересовал поиск — та информация, которая по-настоящему влияет на жизнь людей. Сергей Брин
Делегируйте управление контекстной рекламой роботам
Глобально тут можно выделить 2 группы инструментов – бид-менеджеры (биддеры) и оптимизаторы. Все они управляют ставками в контекстной рекламе, используя API рекламных площадок, но, если первые позволяют реализовать только самые простые стратегии, по большому счету ничем не отличающиеся от собственных стратегий Яндекс.Директа, то вторые – это профессиональные инструменты, которые по-настоящему управляют рекламными кампаниями, а не просто выставляют определенные ставки.
Разберем подробнее возможные стратегии биддеров и их применение.
Максимум кликов за определенный бюджет в день
Эта совершенно стандартная стратегия, которая просто не даст вам расходовать больше бюджета, чем вы имеете. Условно говоря, рекламодатель знает, что у него бюджет на рекламу 30 000 рублей в месяц, выставляет в бид-менеджере стратегию “тратить максимум 1000 руб в день”. В этом случае, когда запланированный лимит в 1000 рублей в день исчерпается, рекламная кампанию приостанавливается.
Максимум кликов по цене не выше Х
Классический случай использования этой стратегии – когда рекламодатель сам торгует трафиком. Предположим, есть портал, где размещаются новости и, как обычно, огромная куча рекламных объявлений. Мы знаем, что 1 заход посетителя на сайт принесет нам 2 руб. из-за показов рекламы этому посетителю. В этом случае любой клик, стоящий менее 2 рублей и приведший пользователя на этот сайт, будет давать прибыль владельцу портала.
Удерживать позицию не ниже Х по определенному запросу
Данная стратегия используется в случае, когда рекламодатели хотят, чтобы запросы по товару\бренду были всегда на определенной позиции в выдаче поисковика. При этом сколько стоит клик по данной позиции не важно, важнее обеспечить присутствие бренда в выдаче по определенному запросу. В целом – довольно спорная стратегия, так как эффективность присутствия бренда посчитать сложно, а “кушает” такая стратегия немалую часть маркетингового бюджета.
Еще одно применение этой стратегии – обеспечить поток заявок, если рекламодатель знает, что по определенным ключевым словам на определенной позиции есть поток конверсий, устраивающих его по количеству и стоимости. Но и тут все непросто – т.к. фраза, которую “заставили” быть на определенной позиции, будет конкурировать с вложенными в нее фразами, цена клика по которым может быть ниже, а показатель конверсии выше. Соответственно, фиксация позиции для широких ключевых слов отрезает для рекламодателя возможность получить более дешевые конверсии.
Но что же делать, если нужно управлять ставками не по позициям или ценами кликов, а по конверсиям? В принципе, все это возможно делать и вручную, с помощью статистики по конверсиям из Google Analytics, Яндекс.Метрики и ручного просчета ставок, необходимых для достижения заданного CPA. Формула очень проста: берем имеющуюся конверсию по ключевому слову в заданное целевое действие, считаем его текущий CPA с учетом средней ставки. Если CPA ниже порогового значения – ставку можно увеличить, если выше – нужно опустить.
Стоит принять во внимание, что у большого количества ключевых слов и объявлений накопленной статистики может не хватить – и тогда придется объединять ключевые слова и объявления в группы, предполагая, что у похожих по смыслу ключей будет примерно одинаковая конверсия. В итоге на все это уходит огромное количество времени. Но только сделав это хотя бы один раз, можно понять, как на самом деле работают оптимизаторы рекламы, цель которых – делать это все в автоматическом режиме. Собственно, давайте поговорим о них.
Итак, оптимизаторы рекламы – это инструменты, основная цель которых – давать не клики, а конверсии (заказы, заявки, звонки) за определенную цену, ориентируясь на показатель конверсии ключевого слова или объявления. Они получают статистику из Яндекс.Метрики и Google Analytics через API и через него же управляют ставками в Google AdWords и Яндекс.Директ, поэтому для корректной работы им нужен полный доступ и к счетчикам, и к системам рекламы, а также корректно установленные целевые действия.
Суть работы оптимизатора – привлечение трафика по модели CPA: рекламодатель знает, что он может платить за заявку не более определенной цены, а система, ориентируясь на коэффициент конверсии ключевых слов и объявлений в целевое действие, выставляет ставки пропорционально этим коэффициентам конверсии.
Кажется, что все довольно просто. Сложности начинаются там, где данных оказывается недостаточно, чтобы вычислить коэффициент конверсии для какого-то ключевого слова или объявления. В этом случае приходится объединять ключевые слова и объявления в группы по определенным признакам – вложенность друг в друга, принадлежность к одной товарной категории, наличие одинаковых ключевых слов и так далее. На это уйдет довольно большое количество времени, но результат будет гораздо лучше, если доверить это делать системе – маркетологу, в отличие от компьютера, здесь поможет интуиция и здравый смысл.
Единственная проблема почти всех современных оптимизаторов – их использование стоит денег, но небольшие деньги за значительно более эффективную рекламу – это вполне разумное вложение.
Кстати, в Яндекс.Директ и Google AdWords тоже есть возможность работать за CPA – и по их внутренним показателям все прекрасно складывается. А если взять и посчитать вручную, во сколько обошлось целевое действие, взяв статистику из нескольких систем – то окажется, что итоговая стоимость конверсии значительно выше, чем отображено в рекламной системе.
Отслеживайте все возможные конверсии
Конверсии бывают разные: промежуточные и финальные, онлайновые и офлайновые. Но давайте по порядку.
В бизнесах со сложными и дорогими продуктами довольно часто возникает такая ситуация, когда для привлечения конечного покупателя нужно привести на сайт несколько десятков или сотен пользователей. Это вполне релевантная ситуация, например, для девелоперов и компаний, продающих недвижимость: стоимость уникального лида (заявки на просмотр) – 5-15 тысяч рублей при цене клика в 30-70 рублей. Итого получаем кампанию примерно такого формата: пара миллионов рублей бюджета, тысяча-другая запросов, конверсия с посещения сайта в заявку на просмотр – 0,5%, 150-200 лидов. Если брать чистые лиды, то данных для оптимизации кампании не хватит. В этом случае имеет смыл вводить промежуточные конверсии, например: пользователь посмотрел несколько вариантов квартир, провел на сайте какое-то время, посмотрел определенное количество страниц и так далее. По таким показателям конверсия каждого запроса будет выше – и данных хватит, чтобы отсеять неэффективные запросы и объявления и перераспределить бюджет на работающие. Более того, по достижению промежуточных целей можно прогнозировать и достижение финальных – и даже в итоге спрогнозировать количество продаж.
С офлайн-конверсиями все проще. Спасибо разнообразным сервисам коллтрекинга, которые позволят узнать, какие кампании, объявления и ключевые слова приносят больше звонков. Статический коллтрекинг поможет вам оценить общую стоимость привлечения с каждого источника, к которому привязан отдельный номер телефона. Динамический коллтрекинг позволит вам не только оценить эффективность канала в целом, но и узнать, какие ключевые слова использовал ваш посетитель или по какому баннеру или рекламному объявлению он кликнул.
Большинство систем сейчас позволяют интегрироваться с системами рекламы и аналитики, что даст вам возможность видеть в системе аналитики все показатели целиком – от количества кликов и потраченного бюджета до всех возможных видов конверсий – и считать привлечение клиента сегментированно по кампаниям, ключевым словам и креативам объявлений. Все это позволит вам их сравнивать друг с другом и оценивать вклад каждого в привлечение клиента.
Правильно разделяйте зоны ответственности
Важно разделять зону ответственности маркетинга и продаж. Маркетинг отвечает за привлечение целевых пользователей, которые каким-то образом – звонком, заявкой или еще чем-то – показали свою заинтересованность в покупке продукта или услуги. Продажи отвечают за то, чтобы убедить человека купить этот товар, плюс дополнительно обеспечить доставку, соединить с сервисным центром и т.д. Ведь человек может хотеть приобрести товар, но его может не быть на складе, его не устроит время доставки, ему нахамит менеджер по продажам и др. Все это не является зоной ответственности отдела маркетинга, задача маркетолога – увеличить целевые обращения, и уже потом отдел продаж превращает трафик из целевых обращений в продажи. Для того, чтобы правильно разделять зоны ответственности, важно понимать, что не все звонки – целевые и не все целевые звонки приводят к продажам.
До настоящего момента дифференциацией целевых звонков занимались вручную, заказывая услугу колл-скоринга у сторонних компаний или нанимая в штат специалиста специально для анализа звонков. На аутсорсе подобная услуга стоит около 10-20 рублей за обработку 1 звонка, что при учете трафика выливается в весомую сумму издержек. Человек в штате – это его зарплатный фонд, время рекрутера на его поиск и отсеивание непоходящих кандидатов, а еще у этого человека может быть отпуск и так далее. Дорого, в общем, но это стоит потраченных денег.
Из-за высокой стоимости колл-скоринга 80% маркетологов не занимаются оценкой качества входящего трафика, оптимизируя расходы на РК на базе данных коллтрекинга или CRM, то есть на количестве любых, а не только целевых звонков или количестве продаж. Но и это теперь можно автоматизировать! Например, Calltouch реализовал этот подход в технологии Predict, построенной на технологии распознавания речи Yandex SpeechKit и машинном обучении. Технология умеет определять, был ли звонок, поступивший коллцентр целевым или нет – то есть звонил ли заинтересованный в покупке продукта или услуги человек или это был повторный звонок, ошибочный, уточняющий или что-то еще.
Зачем все это?
Люди устроены по-особому. Во многом они не столь разумны, как мы, роботы, поскольку их цепи в меньшей степени запрограммированы. Говорят, что это имеет свои преимущества. А. Азимов
Автоматизация всего и вся придет к нам очень скоро. Немалую часть работы современного маркетолога – эксельки, выуживание цифр из разных отчетов и их корректное сопоставление, пинание программистов и других исполнителей – заменят чат-боты, многомерные массивы данных и самообучающиеся системы, которые эти данные будут вытаскивать и анализировать. Решения по оптимизации рекламных кампаний уже вовсю принимают роботы на основе данных, собранных другими роботами. Более того, автоматические алгоритмы уже вовсю рассчитывают эффективность работы сотрудников и решают, кому давать премии, а кому – нет.
До недавнего времени считалось, что роботы не умеют созидать, но и даже это уже не так. Все вы наверняка слышали про игру Го, которая до недавнего времени считалась слишком сложной для машины – так как каждый ход генерирует слишком большое количество возможных сценариев. Даже тут роботы, а точнее нейронные сети, теперь обыгрывают человека на раз-два. А это означает, что у компьютера появилась как минимум интуиция, а тут недалеко и до воображения и генерирования рекламных слоганов и креативов с его помощью.
Вывод, который стоит сделать маркетологу, прочитавшему эту статью – с системами автоматизации надо дружить. Надо учиться с ними работать и по максимуму использовать их ресурсы – просто чтобы в один прекрасный момент система автоматизации не решила заменить маркетолога бездушным роботом – и мы не погрузились в мир рекламы, сделанной роботами на основе математических данных.
Теги:
