Хороший медиаплан с грамотно посчитанными прогнозами по контекстной рекламе — фантастическая тварь: встречается редко, впечатляет сильно, исчезает быстро. Сегодня я расскажу, как обычный медиаплан превратить в фантастический. Упражняться будем в гугл-табличках.

Если кратко, действуем так:

1. Собираем данные прошлого периода.
2. Для них рассчитываем статистические метрики: цену клика, звонка и конверсию в звонок.
3. На основе статистических показателей строим модель на следующий месяц.
4. На основе модели составляем прогноз.

1. Собираем данные прошлого периода

Что понадобится:

• гугл-таблица (вот бросьте эти свои эксели, уже 21 век, все прогрессивные пацаны и пацанессы пользуются облачными документами, почему — напишу отдельно),
• бюджет, клики и звонки с контекстной рекламы за прошлый месяц или два.

Как я уже рассказывала в предыдущих постах, если мы считаем брендовый трафик отдельно от небрендового, то в бренд для расчётов берём только трафик по бренду в поиске — без всяких РСЯ. Итак, собираем табличку. Я обычно беру данные по бюджету и клики из Директа, а звонки — из колтрекинга:

2. Считаем статистические метрики

Дальше посчитаем конверсию, стоимость клика и стоимость звонка. Маркетологи используют аббревиатуры вместо русских слов, в табличке их и запишем:

• конверсия — conversion rate — CR,
• стоимость клика — cost per click — CPC,
• стоимость звонка (действия) — cost per action — CPA.

Конверсия показывает, какая доля вашего трафика позвонила. Соответственно, делим звонки на клики и выражаем частное в процентах.
Чтобы посчитать стоимость одного клика, разделим бюджет на количество кликов.
Чтобы посчитать стоимость звонка, разделим бюджет на количество звонков.

Добавим расчёты в ту же табличку:

Это данные, на которые мы будем опираться при построении прогноза на декабрь.

3. Строим модель на следующий период

Модель нам нужна, чтобы понять, сколько денег заложить в бюджет на следующий месяц и сколько звонков за эти деньги мы получим.

Контекстники курильщика делают обычно так: смотрят, сколько было звонков за прошлый период, немножко убавляют или добавляют их количество (в зависимости от сезона) и на основе цены звонка прошлого периода считают бюджет. Я иду немного иначе.

Я переписываю в новую декабрьскую табличку CPC. Поскольку им управляем мы, а не клиент, то мы можем сохранить его таким же — как минимум, не выше. Далее, я предполагаю, что не станут хуже ни объявления, ни сайт застройщика, не будет повышения цен, если они есть на сайте, — то есть пока не учитываю факторы, которые могут повлиять на конверсию (CR). Перепишем конверсию из ноября в декабрь.

Контекстник курильщика по сезонности меняет прогноз звонков. Я не спешу с этим, но могу поменять прогноз кликов — вот как раз от сезонности, объявлений и так далее. Допустим, в декабре у нас будет меньше кликов — все будут готовиться к праздникам. Поставим на 10% меньше кликов, чем было в ноябре. Теперь, когда у нас есть CPC и количество кликов, посчитаем бюджет:

В этой табличке мы заодно посчитали сразу и среднее число появления звонка — просто умножили клики на конверсию:

Среднее число появления звонка — это количество звонков, которое вероятнее всего получится из этого трафика при такой конверсии в звонок. Но вероятнее всего — не значит 100%. Это просто больше шансов, чем у другого количества звонков.

А как думаете, если у нас в прогнозе 45 звонков на месяц, может ли так случиться, что вдруг нам позвонят не 45, а 44? А 46? Да, просто вероятность получить именно 44 или 46 звонков ниже, чем вероятность того, что у нас будет 45 звонков. На эти звонки влияет огромное количество факторов, которые учесть в модели почти невозможно, да и незачем. Совокупность этих факторов относят на роль случайности, поэтому для прогнозов мы снова используем теорию вероятности.

Так же с помощью формулы Пуассона построим таблицу вероятностей для звонков в декабре — по брендовому, небрендовому трафику в поиске и по трафику в РСЯ. Подробнее об этих расчётах — в посте «Целевые звоночки и как их оценивать».

4. Строим прогноз звонков на основе нашей модели

Обычно специалисты по контексту умножают конверсию на трафик и получают примерное прогнозное количество звонков. Мне кажется, так неправильно, потому что среднее число появления звонков — а именно оно получается, если умножить конверсию на прогноз трафика, — это самая вероятная история относительно другого количества звонков. Однако сумма вероятностей получить меньшее количество звонков слишком велика, чтобы так рисковать:

В нашей модели в гугл-таблице так и есть: если сложить все вероятности для всех случаев, когда количество звонков меньше среднего числа, получится 45,3%. Если вы коммититесь на звоночки, то вам важно выполнение плана по звонкам. Как вам 45-процентный шанс не выполнить план? Мне так не нравится, поэтому я предлагаю строить пессимистичные прогнозы на основе вероятностей.

Сложим, например, все вероятности, начиная с минимального количества звонков по порядку до тех пор, пока не получим сумму около 5%:

В нашем примере — это все вероятности получить по брендовому трафику 34 звонка и меньше. Значит, у нас вероятность получить больше 34 звонков равна 95%. И если мы в план поставим 35 звонков по бренду, то шанс не выполнить план как раз и равен сумме вероятностей получить 34 звонка и меньше — около 5%. С такими рисками коммититься на звонки как-то уже полегче, да? Запишем 35 звонков в прогноз и рассчитаем CPA:

Конечно, меньшее число звонков в прогнозе даст вам относительно высокую прогнозную стоимость целевого звонка. Однако это уже вопрос переговоров с клиентом. Математика теперь на вашей стороне, перевыполняйте план, снижайте фактическую стоимость звонка, и да пребудет с вами Пуассон.

См. также:

• Часть 1. Дом, который построит Джек. Современное прочтение
• Часть 2. Целевые звоночки и как их оценивать
• Виталий Бахвалов. Упражняемся с формулой Пуассона в медиапланировании
• Виталий Бахвалов. Cтатистическая достоверность для застройщиков

Подписывайтесь в Телеграме на канал «Биодинамическая редакция», чтобы не пропустить статьи о недвижке и маркетинге в ней.