Целевые звоночки и как их оценивать

Если вы московский или питерский застройщик, то наверняка размещаете рекламу на тематических площадках, в Яндекс-недвижимости и на Циане, закупаете имиджевую рекламу в медиа, покупаете лидгены, размещаете контекстную рекламу и рекламу в соцсетях. Почти все эти каналы приводят вам на сайт трафик, которому вы как продвинутый застройщик показываете с помощью колтрекинга разные номера телефонов. И каждую неделю считаете звоночки по каждой рекламе. А ЕСЛИ ОНИ НЕ ЗВОНЯТ?!?!
Я расскажу о методе, который поможет вам оценить глубину ужаса, в который вы должны впадать при оценке динамики звонков. Метод подходит для контекстной рекламы, потому что это канал с достаточно чистым трафиком, который легко оценивать. В отдельном посте я расскажу, как применить похожую математику для агрегаторов: Циана и Яндекс-недвижимости. Статья большая, потому что тема сложная.
Собираем данные по своему ЖК
Что понадобится:
- гугл-таблица,
- хотя бы четыре недели данных,
- визиты из Яндекс-метрики по брендовой рекламе,
- визиты по небрендовой рекламе,
- звонки из колтрекинга по брендовой рекламе,
- звонки по небрендовой.
Сразу предупрежу, пока вы там считаете. Если у вас реклама в Директе, Эдвордсе и Майтаргете, то можно складывать небрендовый трафик вместе. Можно и по отдельности, но у вас данных наверняка мало, если вы не ПИК и не Самолёт. Единственное что — посчитайте отдельно от контекста брендовый трафик, причём не добавляйте в него брендовый трафик с РСЯ и КМС. Бренд должен быть чистенький: только из поиска. Поиск по бренду в Гугле и поиск по бренду в Яндексе можете сложить. Для звонков — та же логика.

Вот, допустим, у нас есть ЖК «Дизлайково». А вот данные по визитам из Яндекс-метрики за последние 4 недели:
Визиты на сайт, за 22.10 — 18.11
Канал | Тип трафика | Количество |
Поиск в Яндексе | Брендовый | 2 318 |
Поиск в Яндексе | Небрендовый | 4 000 |
РСЯ | Небрендовый | 16 000 |
Поиск в Гугле | Брендовый | 1 720 |
Поиск в Гугле | Небрендовый | 2 000 |
КМС Гугла | Небрендовый | 5 000 |
Майтаргет | Небрендовый | 2 000 |
Считаем отдельно бренд и небренд:
Визиты на сайт за 4 недели
Бренд | Небренд |
4 038 | 29 000 |
Посчитаем среднее количество визитов в неделю:
Среднее количество визитов за 1 неделю
Бренд | Небренд |
1 009,5 | 7 250,0 |
Аналогично разберёмся со звонками из колтрекинга, сложим звонки за 4 недели:
Количество звонков
Бренд | Небренд |
91 | 133 |
Считаем конверсии
Если у нас есть звонки и есть трафик, ничто не мешает посчитать конверсию визитов в звонки. Для этого разделим звонки за 4 недели на визиты за 4 недели и выразим частное в процентах:
Конверсия визитов в звонки
Бренд | Небренд |
2,25% | 0,46% |
А теперь самое интересное. С точки зрения теории вероятности наша конверсия — это вероятность события. То есть — ответ на вопрос «С какой вероятностью у нас визит превратится в звонок?». Зная эту вероятность, мы можем посчитать среднее число появления звонка — то есть сколько в среднем получится звонков из этого трафика. Для этого умножим конверсию на количество звонков в неделю:
Среднее число появления звонка
Бренд | Небренд |
22,75 | 33,25 |
Это знаете, как с монеткой: если у неё орёл и решка — то есть 2 стороны, — то у нас для каждой стороны вероятность — 50%. Если мы 10 раз подбросим монетку, то по идее 5 раз должен выпасть орёл: потому что мы 10 умножили на 50% и получили 5. Но на деле так не бывает. И так же не всегда ваши 7250 визитов по небренду превратятся в 33 звонка. Как быть?
Оцениваем звонки правильно

Существует сложная многоэтажная формула Пуассона, которую можно применить для оценки звонков. К счастью, в экселе и гугл-таблицах она есть, и с её помощью я строю таблицу вероятности. Это я как будто бы говорю:
«Эй, сложная автоформула, вот тебе моя конверсия, мои средние числа звонка и мой мотоцикл трафик. А ну-ка посчитай, какова вероятность, что я из этого трафика получу 5 звонков? а 6? а 7? А посчитай для всех вариантов от 0 до 100».
И вот она считает для каждого случая вероятность. Получается таблица вероятности.
Эту таблицу я использую так: во-первых, оцениваю итоги недели. Вот у меня за неделю было 16 звонков по бренду, а на прошлой неделе — 23. Это падение на 30% или нормальное отклонение?
По таблице получается, что вероятность получить именно 16 звонков — 3%. Вероятности можно складывать — от самых больших в сторону уменьшения. С вероятностью 95% (это сумма отдельных вероятностей) при такой конверсии и таком недельном трафике я должна получать от 14 до 32 звонков по бренду.
Во-вторых, показываю данные клиенту, когда он переживает за падение в 30%. Математика помогает посчитать, нормально или нет наше количество звонков с нашими конверсиями и при нашем трафике.
Применяем у себя

График, который получился из таблицы вероятностей, показывает нормальное распределение вероятностей. Нормальное — не потому что такое чёткое и вообще свой пацан, а это просто математический термин (не гуглите его, если вы гуманитарий). По графику удобно смотреть, какое количество звонков у нас наиболее вероятно, и сколько их может быть плюс-минус.
Чтобы посчитать так свою таблицу вероятностей, сделайте для себя копию моей гугл-таблицы и впишите в неё свои данные: звонки и визиты. Если график уедет вправо, поменяйте диапазон, по которому строится график.
Подписывайтесь в Телеграме на канал «Биодинамическая редакция», чтобы не пропустить статьи о недвижке и маркетинге в ней.
См. также: