8 заметок с тегом

диджитал

Фантастические медиапланы и где они обитают

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:


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

Почему правильно разделять брендовый трафик на поиске и в РСЯ

Некоторые менеджеры по контекстной рекламе пытаются складывать данные по бренду на поиске и в РСЯ (ну или КМС, если речь о гугле). Это неправильно, и вот, почему: у поиска и РСЯ разный принцип, по которому объявление показывается пользователю. Объявления в поиске по бренду отображаются тогда, когда пользователь сам пришёл в поиск и написал название. В РСЯ же они показываются не тем, кто в моменте ищет бренд, а тем, кто просто был на сайте бренда или что-то такое искал.


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

Целевые звоночки и как их оценивать

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

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:

Дом, который построит Джек. Современное прочтение


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

29.10 — 4.11 5.11 — 11.11
20 звоночков 17 звоночков

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.

Пользу — вперёд

Некоторые люди находят уместными шутки в Апсторе, там, где разработчики по идее пишут, что нового появилось в приложении.

Вот, как это выглядит для меня: «Мы месяц занимались неведомой хренью, поэтому выкатили обновление, но там ничего полезного нет. Чтобы хоть что-то написать, мы сейчас пошутим. Шутим. Шутим. Пошутили». Такие шутейки я встречала у Рокетбанка и 2ГИСа.

Аналогично бесполезно в таких описаниях рассказ о том, как «нам важно ваше мнение, спасибо что делитесь впечатлениями, мы стараемся для вас, бла-бла-бла». Пустословие. Фейсбук этим страдает, например.

Мне нравится, когда компании пишут, что реального они исправили, даже если это небольшое изменение. Так делает Модульбанк, Твитер, Тинькофф-банк. Я считаю, описание «Что нового» решает две задачи:

  1. Рассказывает пользователям о новых фичах. Иногда они не очевидны, особенно если это небольшие нововведения.
  2. Показывает, что компании не дурака валяют и действительно стараются стать лучше.

Если бы «Эс-севен» писал сразу нормально вместо бесполезного заигрывания с читателями, о его новых фичах и о том, какие они там молодцы, узнали бы гораздо больше людей.

Пользу — вперёд.

Структура идеального лендинга

Я много раз делала лендинги и сформулировала для них структуру, по которой даже новичок справится с задачей за несколько часов. Каждая цифра — отдельный «этаж». Лучше, если фон у этажей меняется, чтобы рядом не было одинаковых цветов. Если у вас нет под рукой дизайнера, сделайте просто чередование светло-серого и белого фона. Не забудьте параллакс.

  1. Картинка с шокирующим текстом поверх неё и кнопкой «Купить».
  2. Три-четыре колонки с иконками и текстом под ними — описанием страхов вашей аудитории.
  3. Картинка с параллакс-эффектом и текстом сверху.
  4. Картинка лампочки из фотостока — символизирует идею и найденное вами суперрешение.
  5. Текст под лампочкой — ваш оффер. Тут же — кнопка «Купить».
  6. Пафосная цитата какого-нибудь CEO из международной корпорации. Не обязательно его, главное — подпишите, что это он сказал, всё равно никто не проверяет.
  7. На цветном фоне какое-нибудь описание преимуществ вашего товара.
  8. На белом фоне ещё одно преимущество, большими буквами. Можно капсом.
  9. Кнопка «Купить».
  10. Три-четыре колонки с преимуществами. Перед каждым — обязательно иконку из фотостока, которая метафорично описывает преимущество. Например, если вы делаете что-то быстро, поставьте иконку с ракетой.
  11. Задайте вопросы, на которые читатель обязательно ответит да. Что нибудь банальное, например: «Вы хотите быть счастливым? Тогда спешите!» и кнопка «Купить».
  12. Подзаголовок «Что Вы получаете, купив [название товара]:» — обязательно полужирным, с двоеточием и дальше перечислением выгод. Не забываем про иконки.
  13. Дальше какую-нибудь страшилку, которую все хотят избежать. Кнопка «Купить».
  14. Пафосная цитата (см. п. 6) или видеоотзыв о вашем продукте (попросите одноклассника записать).
  15. Трёхколонник с вариантами товаров: для нищебродов, подороже и лакшери-вип-супер-ультра-преимум.
  16. Много кнопок «Заказать» в самых внезапных местах.
  17. Карта и ваш адрес с телефоном.
  18. Отзывы, можно без фото авторов и подписей. Можете сочинить сами или заказать на бирже копирайтинга.
  19. Кнопка «Купить».
  20. Блок с подпиской на рассылку с карамельно-ванильным фоном из фотостока. В стоке ищите картинки по тегу «бизнес» или «успех». Не забудьте сделать все поля обязательными: фамилия, имя, отчество, телефон, email и обращение.
  21. Футер.

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