Я знаю, что половину денег, которые я трачу на рекламу, я трачу впустую, но я никогда не знаю наверняка — какую.
Джон Уонамейкер
На данный момент, интернет маркетолог стоит перед серьезным выбором — какой рекламной системой воспользоваться и самое главное в каких пропорциях разделить бюджет для достижения максимальных результатов.
С появлением возможности отслеживать показатели ROI по каждой рекламной площадке, кампании и более того — запросу или объявлению, у рекламодателя появилась прекрасная возможность выбирать наиболее эффективные источники трафика. Это в корне меняет подход к распределению рекламных бюджетов, теперь Джон Уонамейкер, размещая рекламу в Интернете, смог бы с уверенностью выбрать — ту половину средств, что не приносит ему ни цента, но так ли прозрачен этот выбор?
В конфликт с предельно точным подходом к логике оценки эффективности здесь вступает отложенный спрос. То есть в большинстве случаев пользователь не принимает решения о покупке непосредственно в момент получения информации о предмете поиска. Просмотрев одно предложение, он просматривает другое, третье ... и потом вечером, или же в начале следующего месяца в момент поступления зарплаты, или после семейного ужина идет к компьютеру и отправляет заветные цифры своей кредитной карты понравившемуся сайту.
В первую очередь с этой проблемой столкнется бизнес, где стоимость продукта или услуги достаточна велика, либо сам продукт представляет серьезную ценность для покупателя и требует сравнения, анализа рынка, совета близких. В первую группу товаров попадут: недвижимость, автомобили, кредиты, бытовая техника; ко второй можно отнести медицинские услуги, страхование, юридическую помощь, дорогие сердцу гаджеты.
Для примера приведем статистику по количеству дней до транзакции из первой группы:
Вы можете заметить, что 43,78% пользователей размышляют на решением более месяца.
И вторая группа товаров:
Здесь время до транзакции снижается, в первую очередь, за счет более низкой стоимости продукта.
Для комплексной оценки источников следует учитывать определенные особенности различных рекламных систем, «температуру запроса» (скорость принятия решения о покупке) и известность бренда.
- Поисковая реклама обладает наибольшей скоростью конверсии, особенно если говорить про направления бизнеса с высокой температурой, как то — вызов сантехника; когда стоишь по колено в воде, долго рассуждать, читать отзывы и спрашивать мнения друзей не очень ловко, услуга нужна здесь и сейчас. Но если Вы ищете квартиру или дом за городом, окончательное решение и даже отправка заявки не случится в день получения информации.
- Реклама в рекламных сетях поисковых систем увеличит время до конверсии. Пользователь когда-то искал продукт и на данный момент не заинтересован в нем, его мотивация купить намного меньше, нежели чем на поиске.
- Таргетированная реклама еще больше увеличивает сроки принятия решения, потому как здесь мы создаем спрос, и для осознания необходимости покупки товара или услуги должно пройти некоторое время. Представим себе ситуацию: девушка, влюбленная в Дмитрия Билана, написав «В Контакте» у себя в интересах «Билан», вдруг нечаянно в левой части экрана уже третий раз на дню видит лицо своего идола с подписью: «Последний концерт в Москве!», — решив, что это судьба — она незамедлительно переходит по ссылке. Изучив сайт, она осознает, что несмотря на всю свою любовь к исполнителю, денег в размере 5000р. за билет в танцевальный партер на данный момент у нее нет, придется либо ждать зарплаты, либо трясти своего молодого человека. Таким образом, она покупает билет, но лишь через полторы недели, при этом рекламодатель в течении первой недели уже оценил рекламу «В Контакте» за тестовый период размещения — ROI меньше единицы, что ни в какое сравнение не идет с поисковой рекламой и, следовательно, не достойно внимания — отключить.
Другим примером путаницы в оценке результатов может быть анализ эффективности SEO. Камнем преткновения будут запросы с названием бренда. Логично предположить, что та же девушка из «В Контакте» не запомнила сайт кампании, но запомнила бренд и по прошествии некоторого времени купила билет, набрав запрос с названием бренда в поисковике. Google Analytics предлагает нам решение по поиску первичного источника трафика, другое дело, если найдена информация была на работе, а заказ совершен дома...
Используя пользовательские сегменты, возможно, настроить фильтр Google Analytics таким образом, что бы увидеть всех тех, кто из органической выдачи той или иной системы набирал запрос, содержащий бренд. В данном случае мы как раз можем наблюдать резкий скачок переходов по брендосодержащим запросам в момент активной рекламной кампании в соцсетях.
Так называемый трафик «type in», при простоте и запоминаемости доменного имени, а так же отсутствии внешних факторов, может быть предметом анализа. Правильнее даже сказать не сам по себе трафик, а скачки трафика и изменение количества продаж с этого источника могут быть добавлены в копилку рекламной системы с отложенным спросом, при отсутствии других одновременно запускаемых рекламных проектов. Самым ярким примером будет любой медийный источник рекламы, где клика могло и не быть, но громкое доменное имя отложилось в памяти пользователя и теперь, когда наступила необходимость в покупке товара, он вводит его в адресную строку, мимо всех поисковых систем.
Отследить скачки трафика возможно в разделе прямой трафик в Google Analytics. Продолжая разбирать предыдущий кейс, на графике можем увидеть скачок такого типа трафика в процессе рекламной кампании.
Ну, и конечно же, принимая решение об эффективности рекламной кампании и построении долгосрочных прогнозов, не стоит обходить стороной возможность повторной покупки, данный поправочный коэффициент будет выводиться, исходя из уже накопленной статистики по повторным продажам. Учитывать его, оценивая рекламный источник, или как минимум иметь в виду, стоит обязательно.