Часто встречаю, что люди не умеют писать объявления, потому что не понимают, что важно для них самих, а что — для их целевой аудитории. Хорошее объявление рассказывает о действиях автора в интересах читателя, а плохое — наоборот. Сравните:

• Объявление
• В связи с подготовкой к отопительному сезону отключается подача ГВС с 15 по 25 июня. Будет осуществляться проверка оборудования ИТП, опрессовка внутренних систем и совместная опрессовка с теплосетями.
• УК «Домищник»
  
  
• Горячей воды не будет с 15 по 25 июня
• С 15 по 25 июня мы готовим систему отопления дома к новому отопительному сезону, поэтому выключим горячую воду.

• Мы проверим оборудование в доме: трубы и тепловой пункт, чтобы убедиться, что всё герметично и работает. Ещё мы проведём опрессовку внутренних систем и опрессовку совместно с городскими теплосетями. Опрессовка — это проверка системы отопления на герметичность. Для этого в ней создают избыточное давление, максимально приближенное к значению предельного давления, которое получают расчетным путем. Так мы выявляем негерметичные места и чиним их.

• Проверки занимают 10 дней, и в ночь на 26 июня мы включим горячую воду.

• Илья Максимов, главный инженер ЭК «Заботливый Домищник»
• +7 999 111-11-11
  
  

Самое важное влияет на читателей, а не на нас. Иногда то, что важно нам, неважно читателям, и наоборот. Перед тем, как написать объявление, можно спросить самого себя: «Что я хочу, чтобы поняли читатели? И что?». С каждым ответом можно задавать себе дополнительное «И что с того?», пока не найдётся то самое важное:

— Мы проводим отключение лифтов для объединения в группы.
— Что должны понять жители?
— Мы будем выключать лифты, чтобы перенастроить их.
— И что?
— Ну мы перенастроим их так, чтобы приезжал ближайший лифт.
— И что?
— Это поможет сэкономить электроэнергию, потому что сейчас все зовут сразу два лифта, это неэкономично.
— Очень хорошо, так а что насчёт отключения?
— Мы будем выключать лифты поочерёдно в разных корпусах, начинаем с корпуса А.
— А как это влияет на жителей?
— Ну они не смогут в какой-то момент воспользоваться одним из лифтов, а ещё полчаса понадобится, чтобы остановить оба. В эти полчаса никакой лифт не будет работать.
— И что?
— Ну вот если жители запланируют доставку мебели или что-то срочное, планы могут нарушиться.
— Вот, это и есть главное — то, что влияет на жизнь наших жителей.

Собираем объявление:

• 15 июня с 10 до 18 часов временно отключаем лифты в корпусе А
• Мы перенастраиваем лифты так, чтобы по нажатию кнопки приезжал ближайший лифт, а не оба. Это поможет сэкономить электроэнергию.
• Лифты будем отключать и перенастраивать по очереди, поэтому может так получиться, что вы не сможете воспользоваться одним из лифтов. Ещё полчаса понадобится, чтобы остановить оба. В эти полчаса никакой лифт не будет работать.
• Если вы запланируете доставку мебели или что-то срочное, планы могут нарушиться, поэтому по возможности перенесите переезд и перевозку грузов на другой день или на вечер после 6 часов, когда мы всё закончим.
• После перенастройки, чтобы вызвать ближайший лифт, надо будет однократно нажать кнопку вызова. Чтобы приехал именно грузовой лифт, понадобится двойное нажатие.

Хорошее объявление рассказывает о действиях автора в интересах читателя.

Мы не знаем, как именно пользователь принимает решение позвонить застройщику. Существуют специальные модели, которые помогают отнести звонок к конкретной сессии — визиту с какого-нибудь рекламного или нерекламного канала. В статье разберёмся, что это и как работает.

Нам понадобится система колтрекинга, система аналитики и математика на уровне пятого класса. В статье я использовала типичный пример с органическим звонком, Колтач и Яндекс Метрику.

Находим органический звонок в Колтаче:

Найдём этот же звонок в Метрике по ClientID Яндекс.Метрики. У пользователя было 6 сессий:

Первая сессия — с РСЯ по конкурентам:

Вторая, третья и четвёртая сессии — с бренда Директа на поиске:

Пятая сессия — Директ на поиске:

Последняя сессия — органика:

Соберём табличку со всеми сессиями этого звонка:

Модель атрибуции — это принцип, по которому мы решаем, к какой сессии — каналу — отнести звонок. Используют чаще всего одну из четырёх моделей атрибуции:

• first click — когда звонок относят к источнику первой сессии (это как телегония),
• last click, как в Метрике по умолчанию, — когда звонок относят к последней сессии, даже с бесплатным источником,
• last paid — когда звонок относят к последнему платному источнику,
• linear paid, когда мы делим звонок на равные части между платными каналами.

При разных моделях атрибуции каналы получат разное количество лидов:

В linear paid — пять платных сессий, поэтому один звонок делим на пять сессий: ⅕ + ⅗ + ⅕.

В автоотчёте мы используем linear paid модель, которая старается более-менее учесть вклад всех каналов в привлечение звонка.

См. также:

• Виталий Бахвалов. Делаем свою модель атрибуции с помощью Power Query и Logs API Яндекс.Метрики

Допустим, у вас строящийся дом, CRM в стадии «почти допилили» и две таблички с данными о клиентах. Одна из них — выгрузка из CRM с данными о тех клиентах, которые к вам приходили на стройку и в офис продаж. Как несложно догадаться, заполняют её менеджеры и колцентр, поэтому телефоны — вразнобой: с +7 и 8, с пробелами, дефисами и без них. Вторая табличка — выгрузка из колтрекинга с номерами клиентов, кто вам звонил, и рекламными каналами, каждый со своей UTM.

Чтобы понять, какие рекламные каналы помогают не только выполнять KPI по звонкам, но и приводят к визитам и сделкам, надо «склеить» данные двух табличек. Как именно — в статье Витали Бахвалова: «Как склеить выгрузку из колтрекинга с данными о визитах».

Несколько важных замечаний:

1. Метод работает для большого количества данных. Когда у вас 50 звоноков, можно склеить данные и ручками.
2. Сначала вы приводите номера телефонов к одинаковому виду, причём такому, который используется в колтрекинге. Это нужно, чтобы номера из CRM совпадали по маске с номерами в колтрекинге.
3. Метод работает только в гугл-табличках, а в экселе — нет, потому что использует формулу регулярных выражений, которая работает только в гугл-табличках.
4. Вторая часть метода — про объединение столбцов — нужна, потому что у некоторых клиентов бывает больше одного номера телефона. Тогда второй, третий и далее номера переносятся в колонку с первыми телефонами, а программа им присвоит такое же имя, какое было у первого номера.

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

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.

Нормально делай — нормально зазвонит (народная примета — прим. ред.).

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.

ЖК «Дизлайково». Иллюстрация: Миша Голев

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

Считаем отдельно бренд и небренд:

Визиты на сайт за 4 недели

Посчитаем среднее количество визитов в неделю:

Среднее количество визитов за 1 неделю

Аналогично разберёмся со звонками из колтрекинга, сложим звонки за 4 недели:

Количество звонков

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

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

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:

• Часть 1. Дом, который построит Джек. Современное прочтение
• Виталий Бахвалов. Упражняемся с формулой Пуассона в медиапланировании
• Виталий Бахвалов. Cтатистическая достоверность для застройщиков

Это дом, который построит Джек.

А это разрешение на строительство, которое получил Джек в мэрии города, и проектная декларация для дома, который построит Джек.

А это сайт, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это рекламное агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это контекстная реклама, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это потенциальный покупатель, который увидел рекламу, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это номер телефона, который набрал покупатель, который кликнул по контекстной рекламе, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это колтрекинг-система, которая пишет звоночки, которые совершат покупатели, которые кликнут по контекстной рекламе, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это брендменеджер Джека, которая смотрит статистику звоночков из колтрекинг-системы, которая пишет звоночки, которые совершат покупатели, которые кликнут по контекстной рекламе, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это письмо с жуткой темой: «У нас по контекстной рекламе провал на 15 (!) процентов в сравнении с прошлой неделей», которое пишет брендменеджер, которая смотрит статистику звоночков из колтрекинг-системы, которая пишет звоночки, которые совершат покупатели, которые кликнут по контекстной рекламе, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

А это статистика сайта на этой и прошлой неделе, которая ввергла в отчаяние брендменеджера из-за звоночков, которые совершили клиенты, что кликнули по той рекламе, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек:

Звоночки по контекстной рекламе с 29.10 по 11.11

А это формула Пуассона, которую применяет агентство, чтобы понять, что всё в норме даже со статистикой сайта, которая ввергла в отчаяние брендменеджера из-за звоночков, которые совершили клиенты, что кликнули по той рекламе, которую запустило агентство, которое выиграло тендер, который проводил маркетолог, который отвечает за продвижение сайта, на котором Джек разместил разрешение на строительство, которое он получил в мэрии города, и проектную декларацию для дома, который построит Джек.

Но о формуле Пуассона я расскажу в следующем посте.