Сервис ИИ-кодировки открытых вопросов

Измерение эффективности digital рекламной кампании

Digital-исследования появляются на этапе оценки маркетинговой активности в интернет-пространстве
Интернет дает больше возможностей для таргетинга, по сравнению с офлайн каналами. Используются инструменты, чтобы охватить только нужную аудиторию, показать рекламу в нужное время, в нужном контексте, получить оптимальную частоту контакта с материалами. Одновременно с этим появляется больше возможностей для анализа эффективности кампаний. Люди оставляют цифровой след, а значит, можно узнать, кто увидел рекламу и отследить реакцию охваченной аудитории.

Для всесторонней оценки кампании используются несколько подходов:

  • Анализируются перформанс-метрики — охваты и вовлеченость аудитории, действия, которые пользователи совершают сразу после контакта с материалами.
  • Замеряется точность таргетинга — насколько хорошо кампания попала в целевую аудиторию.
  • Изучается влияние на бренд — какой эффект реклама оказала на знание и имижд бренда, мотивацию к покупке.

Анализ перформанс-метрик

Первое, что необходимо анализировать, это перформанс-метрики и метрики вовлеченности — показы, просмотры/досмотры, клики, переходы на сайт или лендинг, лайки/репосты, конверсии и прочее. Подобных метрик довольно много, и они подбираются под задачи конкретной кампании.
Данные можно получить от самих платформ размещения рекламы, из систем веб-аналитики (Яндекс.Метрика, Google Analytics) и других подобных сервисов, в зависимости от того, где размещалась реклама.
Использовать перечисленные показатели важно, но недостаточно. Они не дают понимания, насколько точно сработал таргетинг, насколько хорошо реклама запомнилась, как повлияла на отношение к бренду и намерение покупать.

Оценка точности попадания в целевую аудиторию

Основной вопрос, на который вы получаете ответ: кто увидел рекламу и сколько среди них вашей целевой аудитории — людей, которым вы хотели ее показать?
ЦА рекламной кампании обычно описывается следующими критериями:
  • Демографические параметры: пол, возраст.
  • География: кампания может быть федеральной или размещаться только в отдельных городах, например, только в миллионниках.
  • Целевая потребность: есть дети, собака, машина, готовят дома и другое.
Рекламные сервисы предоставляют подобную информацию, позволяют настроить таргетинг и размещать рекламу на определенную аудиторию. Например, на мам с детьми до 3-х лет или владельцев домашних животных.
Но информация о профиле и целевой потребности пользователей будет основана на алгоритмических моделях поведения в сети. Такие таргетинги работают неточно, алгоритмы могут отнести в целевой сегмент более широкую аудиторию, чем нужно.
Например, человек постит фотографии котиков, но при этом может не иметь домашних животных и даже не планировать этого — алгоритм с высокой вероятностью распознает его как владельца. Даже гео-таргетинги работают далеко не идеально. Точность данных по ip-адресам, например, не выше 70%.
Чтобы однозначно ответить на вопрос, кто посмотрел вашу рекламу (какой у этих людей профиль и целевая потребность), нужны дополнительные ресурсы, которые позволят пересечь информацию о просмотрах с точными фактическими данными о пользователе.
Такими данными располагают исследовательские онлайн-панели. Онлайн-панель — это совокупность людей, которые зарегистрировались и согласились участвовать в опросах. При регистрации эти люди оставляют о себе информацию по тем же пунктам, по которым описывается ЦА кампании.
670 000 живых людей, готовых рассказывать о своих желаниях, проблемах и предпочтениях, оценивать идеи ваших продуктов, высказывать мнения о рекламе.
Важно, что эти данные получены не на основании аналитических алгоритмов, а оставлены «живыми» людьми, которые сами рассказали о себе.
Итак, у рекламных платформ есть данные о контактах интернет-пользователей с рекламой, у панели — данные о профиле этих пользователей. Для дальнейшего анализа нужно эти данные слить.
Как это происходит. Настраивается синхронизация между поставщиком данных о контактах с рекламой и онлайн-панелью. Как правило, мэтчинг происходит по cookies или хэшированным персональным данным (телефоны, email и пр.) — зависит от того, с чем работает конкретная рекламная платформа.
В результате можно узнать, кто из участников панели увидел рекламу (просмотрел ее до конца, кликнул, перешел на сайт или совершил другое действие), посмотреть их профиль, посчитать, какую долю они составляют от всех охваченных рекламной кампанией.
Если в рамках одной кампании использовалось несколько каналов размещения, несколько поставщиков аудиторных сегментов, разные типы таргетинга, можно сравнить их и определить, что оказалось эффективнее с точки зрения:
  • Охвата ЦА.
  • Точности попадания в ЦА.
  • Количества уникальных пользователей (инкрементальный охват).
Эта информация поможет для более точной настройки последующих размещений и оптимизации рекламных бюджетов.
Верификация рекламной кампании за 24 часа. Узнайте профиль людей, которые на самом деле увидели рекламу. Оцените точность попадания в ЦА. Сравните каналы размещения, форматы рекламы, типы таргетинга.

Оценка влияния на бренд (Brand-Lift)

Оценивать эффект рекламы на бренд-показатели особенно важно, если:
  • Кампания продвигает не «цифровой» товар или услугу и требуется совершить какое-либо действие оффлайн. В такой ситуации нет возможности оценить конверсию показов в продажи digital-инструментами.
  • Категория продукта предполагает, что на принятие решения о покупке требуется время. Цель кампании — попасть в пул брендов, которые потенциальный потребитель рассматривает, повысить привлекательность продукта, донести его преимущества.
  • Необходимо сформировать определенный образ и ассоциации с брендом, укрепить лояльность.
  • Вне зависимости от целей кампании важно оценить креатив — насколько он оказался ярким, запомнился тем, кто его увидел.
Эти задачи выходят за рамки возможностей перформанс-метрик, они требуют понимания того, что происходит в голове у потребителя. Чтобы узнать о чем думает человек, необходимо провести опрос.
Для начала определяемся с целевой аудиторией опроса. Она может отличаться от ЦА, на которую таргетировалась рекламная кампания. Таргетинги работают неточно, и рекламу, как правило, видит более широкая аудитория, в большинстве случаев ее и нужно опрашивать. Почитайте, почему важно опрашивать широкую ЦА.
Затем решаем, какие показатели необходимо замерить. Выбор показателей зависит от того, какие цели стояли перед кампанией. Стандартный набор выглядит так:
Анализ и выводы об эффективности кампании строятся на сравнении ответов двух подгрупп ЦА:
  • тестовая группа — видели рекламу,
  • контрольная группа — не видели рекламу.
Им задаются абсолютно одинаковые вопросы. Если в тестовой подгруппе значения замеряемых показателей выше — кампания была эффективной, если изменений нет — реклама не сработала.
Выделение тестовой подгруппы происходит на основании зарегистрированного контакта с материалами, при этом сам человек может не помнить, что видел рекламу. Информация о контакте, как и в случае с исследованием точности таргетинга, передается от рекламной платформы онлайн-панели посредством синхронизации (по cookies или хешированным персональным данным). Все, кто не имеет зарегистрированного контакта, попадают в подгруппу не охваченных рекламой.
Когда нужно проводить исследование. В течение 1−2 недель после окончания рекламной кампании или после флайта, если кампания продолжительная и есть потребность отслеживать динамику в процессе размещения.
Измерение эффекта digital РК. Поможем понять, как изменились KPI, запомнилась ли реклама, донесла ли сообщения. Сравним каналы, форматы, креативы. Определим оптимальную частоту показа.
Помогаем делать
Ресурсы
Решения
Панель
125315, г. Москва, Ленинградский проспект 68, стр. 2, 3 этаж
+7 (495) 648 78 20
client@tiburon-research.ru
Инструменты
© Tiburon Research, 2009