Предположим, что в нашем случае разница между загрузкой и показами составит 40%. С другой стороны предположим, что мы имеем дополнительно 10% показов, которые не были подсчитаны при загрузке - баннер загружался из кэша сервера, через который работает пользователь, и, соответственно, у веб-издателя записи о загрузке баннера не произошло. При взаимной компенсации получаем, что разница оставит 30%. Т.е. на 100 000 загрузок баннера, реально было 70 000 показов. Стоимость тысячи показов CPE = $14,3.
(данные рассчитаны приблизительно)
3. Исходя из данных веб-издателя мы знаем, что в среднем за эту неделю пользователи посещали сервер 3 раза (100 000 посещений, 33 000 уникальных пользователей). Следовательно, нашу рекламу пользователь в среднем видел 3 раза. Получаем, что Adfrequency = 3, а Adreach = 23 000 (кол-во уникальных пользователей, которым была показана реклама: 70000/3). Получается, что стоимость контакта с тысячью уникальных пользователей составила CPUU = $43,5, что на 8% меньше чем в среднем по всей рекламной кампании.
(данные получены от веб-издателя)
4. Т.к. в среднем пользователь видел рекламу 3 раза, предположим, что ее запомнили 65% от увидевших ее уникальных пользователей. Т.е. мы получаем 15 000 пользователей, осведомленных о нашем новом Интернет-магазине (стоимость каждой тысячи CPAW = $66,7).
(данные рассчитаны приблизительно)
5. Веб-издатель отрапортовал о 1200 кликах на наш баннер, CTR баннера составил 1,2%, получаем, что стоимость тысячи кликов составляет CPC = $833.
(данные получены от веб-издателя)
6. По различным причинам не все из кликнувших на баннер попали на сайт сотового оператора и стали посетителями, потери составили 17%, т.к. логи сервера зафиксировали только тысячу посещений (сессий на сайте), где реферером явился сайт этого веб-издателя. Стоимость за посетителя составила CPV = $1, это на 10% меньше, чем в среднем по всей рекламной кампании. Оценивая демографические характеристики пользователей выявлены следующие характеристики посетителей, привлеченных этим рекламным направлением: Проанализировав IP-адреса, получили, что 70% привлеченных посетителей из Москвы (прямой признак целевой аудитории). Проанализировав логи получили, что 85% посещений произошло в рабочее время (косвенный признак значительной доли корпоративных клиентов). Кроме того определена "глубина интереса" посетителей - в среднем ими просмотрено 3,5 страницы сайта, среднее время, проведенное на сервере, составляет 3 минуты.
(данные получены из логов сервера рекламодателя)
7. Выявлено, что половина из посетителей сайта (500 человек) посетили интегрированный в него Интернет-магазин. Стоимость привлечения пользователей в магазин оказалась равной CPA = $2.
(данные получены из логов сервера рекламодателя)
8. Из 500 посетителей магазина 25 зарегистрировались и сформировали в нем заказ. Стоимость заказа составила CPA = $40.
(данные получены из логов сервера рекламодателя)
9. Структура продаж компании оператора, выявили, что из 25 размещенных заказов, только 20 были оплачены, поэтому стоимость продажи составила CPS = $50, оборот продаж составил 4000 долларов, прибыль 1000 долларов т.е. на 1 вложенный доллар, мы получили 1 доллар прибыли. Это на 20% лучше, чем в среднем по рекламной кампании.
(данные получены внутри компании рекламодателя)
10. Посетителям магазина было предложено заполнить небольшую анкету и сообщить, что им понравилось в Интернет-магазине, а что нет, высказать свои пожелания и т.д. Было заполнено 100 анкет (т.е. ее заполнял каждый пятый посетитель Интернет-магазина). Стоимость заполнения данной анкеты составила CPA = $10.
(данные получены из логов сервера рекламодателя)
11. Из 100 полученных анкет по магазину, 10 содержали действительно новые конструктивные предложения. Стоимость их получения составила CPA = $100, это на 5% дешевле, чем в среднем по рекламной кампании.
(данные получены внутри компании рекламодателя)
12. Несмотря на то, что прямой цели привлечения новых дилеров перед данной рекламной кампанией не ставилось, данное направление смогло их привлечь. 2% от посетителей сайта (20 человек) ознакомились с содержанием раздела "как стать нашим дилером". Стоимость этого действия составила CPA = $ 50.
(данные получены из логов сервера рекламодателя)
13. Из 20 посетителей этого раздела 5 заполнили заявку "для новых дилеров". Стоимость этого действия составила CPA = $ 200.
(данные получены из логов сервера рекламодателя)
14. Служба работы с дилерами рапортовала, что из принятых 5 заявок, только 3 были серьезно рассмотрены. И с двумя из трех кампаний был подписан дилерский контракт. Стоимость получения нового дилера составила CPA = $ 500, это на 5% ниже, чем в среднем по рекламной кампании.
(данные получены внутри компании рекламодателя)
Подводя итоги по эффективности данного рекламного направления можно отметить следующее:
Данное рекламное направление показало себя достаточно эффективным:
1. За вложенные 1000 долларов, мы получили 1000 долларов прибыли, при этом не учитывается:
- полученные 20 клиентов скорее всего не ограничатся первым платежом, а останутся клиентами компании оператора на длительное время, обеспечив дополнительную прибыль;
- часть посетителей сайта не разместили заказ on-line, но через сеть узнали и подробно ознакомились с предложением оператора и разместили заказ по традиционным каналам;
- анализ эффективности этого направления проводился через неделю после окончания рекламы, отложенный спрос, сформированный этой рекламной акцией, еще не проявил себя.
2. Было получено 10 конструктивных предложений по модернизации магазина.
3. Было получено два новых дилера.
При сравнении этого рекламного направления с другими, можно заметить следующие моменты:
С точки зрения формирования осведомленности об Интернет-магазине и привлечении посетителей на сайт это направление "работало" хуже, чем в среднем по рекламной кампании (- 8% и -10% соответственно).
Но с точки зрения качества посетителей это направление было одним из лучших в данной рекламной кампании. На 10% было лучше "качество посетителей" (высокая доля Москвичей) и "глубина интереса". Было получено на 20% больше продаж (на вложенный доллар).
Данное направление рекомендовано для использования в следующих рекламных кампаниях, но следует учитывать, что была охвачена практически вся его постоянная аудитория. Поэтому в следующий раз желательно использовать это направление для продвижения других услуг оператора, либо использовать, но в меньшем объеме (поддерживающая реклама), либо использовать, но через определенный промежуток времени (когда аудитория сайта издателя расширится или измениться).
Как данные получать и обрабатывать
Источником информации должны служить:
1. Данные независимых служб по каждому веб-издателю и Вашему сайту (например, счетчик Рамблера).
О том, какие данные можно извлечь из показаний счетчиков, читайте - www.promo.ru/testlab/counters.htm показания счетчиков не являются исчерпывающими, но в любом случае позволят независимо оценить посещаемость и аудиторию веб-издателя и вашего сайта.
2. Данные веб-издателей (график и вид размещения рекламы, AD exposure, AD reach, AD frequency, Adimpressions, CTR) методы подсчета и глубина анализа данных отличается от веб-издателя к веб-издателю, поэтому сравнивать их показания между собой надо с осторожностью, в каждом случае четко представляя алгоритм подсчета аудитории, показов рекламы и кликов на нее.
3. Анализ логов Вашего сайта (тотальная посещаемость и все произведенные действия на сайте, то же самое, но при сегментации пользователей привлеченных по каждому из рекламных направлений)
О том, какие данные можно получить и как их использовать, было подробно рассказано в части IV "Действие".
Обрабатывать логи Вы можете или в базе данных, формируя все необходимые запросы к массиву данных, или с помощью программ-анализаторов, специально предназначенных для этого. Среди них я могу выделить две, это Accure Insight www.accure.com, правда ее стоимость составляет порядка 15 000 долларов для одного сервера. Другой возможностью является анализатор рекламных кампаний, который является совестной разработкой агентства Promo.Ru и агентства Dot, реализована программа как ASP (программа установлена у нас и Вы экспортируете логи на наш сервер для обработки) и до настоящего времени использовалась только для наших клиентов. Ее преимуществом является интеграция с базой данных по точной географии Российских пользователей.
4. Дополнительные данные, полученные о посетителях (их регистрация, анкеты, идентификация при помощи cookies, привязка к базе данных по географии и т.д.). Эти показатели возможно получить, установив на сайте несколько специальных программ и связать их со специальной базой данных по активности посетителей на сайте.
5. Данные, полученные внутри компании рекламодателя (звонки, заявки, покупки, контракты и т.д.
7. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Очевидно, что не следует ограничиваться только данными, полученными из сети. Наиболее важным являются именно те данные, которые собираются внутри Вашей кампании. Здесь не может быть готовых рецептов, очень много здесь зависит как от типа бизнеса, так и от конкретных задач каждой рекламной кампании. Приведу некоторые примеры:
После запуска рекламной кампании в сети можно отследить, насколько увеличилось кол-во звонков с запросами. Иногда даже удается почувствовать отдачу от конкретных размещений рекламы в сети, особенно если они массированы и компактны по времени (дневная рассылка от Citycat - более 800 тыс. писем в сутки).
Еще лучше спрашивать о том, где новые клиенты увидели рекламу и соответственно получить кол-во заказов, кол-во и сумму покупок от клиентов, узнавших о предложении именно в сети. Это становиться особенно необходимым, если на сайте не представляется возможным сделать систему заказов или запросов или у рекламодателя вообще нет сайта (в этом случае оценить эффективность Интернет средствами становиться очень тяжело).