12 заметок с тегом

диджитал

Позднее Ctrl + ↑

Почему застройщики не вправе доверять собственной статистике

 

Если вы застройщик, у вас наверняка есть интернет-маркетолог. Он размещает рекламу в интернете, тестирует новые рекламные каналы, отключает неэффективную рекламу. Чтобы понять, правильно ли работает реклама, маркетолог измеряет конверсию. Часто это конверсия трафика в лиды: сколько из всех, кто пришёл на сайт, позвонили или отправили заявку. Всякий эксперимент или увеличит конверсию, или нет. Чем выше конверсия, чем дешевле обходится каждый клиент.

Маркетологу важно понимать, насколько можно доверять собранной статистике и связям между числами. Хороший маркетолог использует две взаимосвязанных переменных: размер выборки и размер эффекта.

Размер выборки — количество событий, которые маркетолог анализирует. Чем больше размер выборки, тем больше доверия к статистике, которую получает маркетолог в эксперименте. Если вы смотрите конверсию посетителей в лиды, то количество посетителей, которых вы получите, и будет выборкой.

  • Вот размещаете вы контекстную рекламу в Яндекс.Директе. Приходит по рекламе 30 000 посетителей — это и есть выборка.

Размер эффекта показывает, на сколько процентов изменилась метрика — например, выросла конверсия в лиды. Если вам важно увидеть малейшее изменение в конверсии, например, на 0,1%, — это маленький эффект. Маркетолог обязан убедиться, что конверсия изменилась именно из-за эксперимента и что это не случайное совпадение. Для этого ему придётся собрать большую выборку.

Люди покупают квартиры куда реже, чем смартфоны или одежду в интернет-магазинах, поэтому за месяц в интернет-магазин приходит 10 000 000 посетителей, а на ваш сайт — 30 000. При конверсии в лиды в 2% интернет-магазин получит 200 000 лидов, а вы — 600.

  • Привёл маркетолог на сайт 30 000 посетителей, причём уже тёплых, конверсия в лиды — 2%, как у хорошего интернет-магазина. Берём специальный калькулятор для статистики и считаем, как должна меняться конверсия при такой выборке, чтобы результат не был случайным совпадением.
  • Выборки хватит, чтобы увидеть статистически достоверный результат, только если конверсия в лиды вырастет на 31,9%. Была 2% — должна стать 2,638%. В результате эксперимента вы должны получать с 30 000 посетителей не 600 лидов, а 791.

Проверьте, на каких данных ваш маркетолог принимает решения. Одна из самых частых ошибок маркетологов — нехватка выборки.

  • Пришёл к вам маркетолог и говорит: «Раньше мы получали по рекламе 50 000 посетителей и конверсию в 2%. Я изменил кампанию так, что за те же деньги увеличил конверсию этих 50 000 на 10%. Я молодец, потому что мы приросли в лидах: на 100 лидов больше благодаря новой рекламе».
  • На самом деле не факт: чтобы утверждать статистически достоверно, что новая реклама сработала, при конверсии в 2% и её изменении на 10% маркетологу нужна выборка в 90 000, а не 50 000.

Нехватка выборки не означает, что ваш маркетолог плохо сработал. Вам просто не хватает данных, чтобы верить взаимосвязи между изменением рекламы и увеличением трафика. Может, и правда реклама повлияла на трафик, а может, это только совпадение. ¯\_(ツ)_/¯ Подождите и соберите больше статистики.

Не принимайте решения на малых числах. Это как ставить почку на красное после того, как оно выпало трижды подряд.

Кейс: Конверсия Digital стратегии в контент-маркетинге в девелопменте

Сегодня все чаще высокая аффинитивность контент-маркетинга меняет концепции продакт-плейсмента и требований к креативу. Наши коллеги по программатик перфоманс маркетингу показали, как они по-новому концентрируют имидж продукта. Поэтому мы пришли к выводу, что партисипативное планирование РОИ достижимо в разумные сроки. Как запускать диджитал-кампании для девелопмента, которые активизируют институциональный имидж, — в сегодняшней статье.

1. Определить желаемый ROMI

Селекция бренда на рынке недвижимости амбивалентна, поэтому в нашем случае медиапланирование одновременно допускало стиль менеджмента, не считаясь с затратами. Таким образом, управление брендом на основе результатов рекламной кампании искажало наш тактический имидж, а атрибуционное моделирование, напротив, ускоряло креативный баинг и селлинг. В итоге идеальный медиаплан транслирует только принцип восприятия, именно поэтому узнавание бренда поразительно коррелирует с контент- и инбаунд-маркетингом.

Рыночная информация стремительно консолидирует конверсию. Айдентити бренда определяет стратегический принцип восприятия пре-кампейнов и кампаний. Наряду с этим, CPC и CTR традиционно синхронизируют диджитал-маркетинговый медиаплан. Поэтому определение ROI и, соответственно, ROMI помогает сконцентрироваться на контенте и диджитал метриках.

Определение ROMI помогает сконцентрироваться на контенте и диджитал метриках

2. Придумать концепт креатива

Мы предположили, что сегментация рынка ускорит достижение KPI для нашего контента. Для этого решили использовать стимулирование коммьюнити без оглядки на авторитеты, чтобы экономить стратегический маркетинг. Оказалось, что привлечение кастомизированных аудиторий специфицирует популярный жизненный цикл в диджитале гораздо глубже, чем в офлайне. Мы сконцентрировались на концептах, которые никогда не транслировали в диджитале, но которые показывали высокие аффинити-индексы в офлайне у наших аудиторий.

3. Написать релевантный контент

Девелопмент очень специфичен, поэтому для создания релевантного контента для выбранных концептов мы привлекли команду девелопмент-райтеров. По мнению аналитиков отрасли концепция нашего контента транслирует креативный отраслевой стандарт, что позитивно сказывается на показателях вовлеченности. Пост-анализ контента показал идеальное отражение конвергентного рекламного брифа, что, как водится, никак не связано с продажами или каким-либо полезным действием.

Пост-анализ контента показал идеальное отражение рекламного брифа

По сути, тот стратегический контент-маркетинг, который мы предложили, поддерживает девелопмент в диджитале, и больше ничего.

4. Использовать Call-to-actions

Перед запуском пре-кампейна мы использовали колтуэкшены в контенте, который планировали использовать для SWOT-анализа и основной контекстно-маркетинговой кампании. Контентно-ориентированное издание экономит экспериментальный PR и CY, но по факту мы этого не увидели.

Почему?

Оказалось, что таргетирование помогло синхронизировать только CTR и CPC и получить по всем пре-кампейнам высокий кликрейт, конверсию и перевыполнить KPI — но это все никак не сказывалось на поставленной задаче. Однако одинаковые ключи в пре-кампейнах, которые отличались контентом, дали нам разные показатели конверсии, поэтому при запуске основной кампании мы сосредоточились на накопленном CTR наиболее эффективного пре-кампейна.

5. Переупаковать контент для других каналов

Многие диджитал-агентства считают этот этап пустой тратой времени, однако наши рисёрчи в контент-маркетинговых контекстных кампаниях показали, что именно в девелопменте переупаковка контента помогает повышать ROMI кампаний в разы.

Использование программатик-подходов для определения эффективных каналов коммуникаций однозначно показывает, что рейт-карта концентрирует анализ customer LTV, особенно если речь идёт о перформанс-контентном маркетинге. Исследование LTV в девелопменте многомерно, поэтому мы задействовали атрибуционно-когортное моделирование. Это нам помогло измерить LTV каждой когорты, что привело в итоге к накопленному эффекту бабочки в моделировании спроса на девелоперском рынке.

Привлечение аудитории с помощью продуманного перформанс-контентного маркетинга деятельно притягивает общественный медиамикс, при этом помогает снижать CPC и увеличивать коэффициенты вовлечённости. Создание приверженного покупателя уравновешивает product placement. Взаимодействие корпорации и клиента, суммируя приведенные примеры, деятельно изменяет институциональный рекламный контент.

Продуманный перформанс-контентный маркетинг помогает снижать CPC и увеличивать коэффициенты вовлечённости и LTV

Кейс: Студия креативного перформанс-контентного маркетинга, инбаунд- и контекстных стратегий «Биодинамическая редакция»
Медиадиректор проекта: Ника Троицкая
Senior менеджер девелопмент-райтинга: Вика Плотаненко
Директор по аналитике и атрибуционно-когортному моделированию: Виталий Бахвалов