Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Вы можете видеть «путешествия» шести потребителей (слева направо). Первая покупательница видела баннерную рекламу на Yahoo! мультимедийную рекламу (движущееся изображение) и рекламу на MSN.com, баннеры Cnet и Sky Sports. Затем она обратилась к поисковой системе Goggle. Знак «C» означает, что она нажала на кнопку «Узнать больше или купить продукт».

Теперь возникает важный вопрос: что заставило ее предпринять то или иное действие? Рекламный баннер Yahoo? Другие баннеры? Контент в мультимедийном формате? Или стоит благодарить поисковую систему? Возможно, это была комбинация всех элементов? Однако нам принципиально важно знать, какую роль сыграл в процессе покупки тот или иной элемент коммуникации. Если предположить, что решающая роль принадлежит последнему шагу перед покупкой, то поисковая система получит незаслуженно большие почести. Это метод называется «фактор последнего клика». Невзирая на всю очевидную неточность, он – в силу своей простоты – до сих пор популярен среди компаний.

Вернемся к нашему вопросу «приписки». Позвольте мне проиллюстрировать, насколько важно уметь своевременно увидеть проблему и правильно ее интерпретировать. Когда мы начали работать с гостиничной сетью Ceasars в конце 2007 года, показатели заполняемости гостиничных номеров неуклонно снижались, поскольку общее экономическое положение уже явно шло на спад. Наша задача была проста: невзирая на рецессию и расширение конкурентной среды, придать новый стимул существовавшей в компании системе бронирования мест через Интернет. Благодаря масштабному сбору данных и внедрению новых методов измерения результаты оказались быстрыми и значительными. В течение одного года, при той же величине бюджета на работу с медиа, Ceasars удвоила доход от своей системы бронирования.

Вопрос атрибуции был решен путем лобовой атаки. Компания использовала множество инструментов (баннерная реклама, мультимедийные средства, поисковые запросы и многое другое). Вопрос состоял лишь в том, какой подход мог бы сработать лучше других? Мы начали с нуля и решили поглубже разобраться с данными, содержащимися в логах (мы уже знаем из четвертой главы, что каждый раз, когда вы видите баннерную рекламу или нажимаете на нее, компания, отвечающая за обслуживание системы баннеров, отслеживает ваши действия).

Покопавшись в логах, мы обнаружили наличие интересного эффекта: 40 % общего дохода от баннерной кампании принесли клиенты, которые сначала не нажали на баннер, однако в течение последующих пятнадцати дней все-таки забронировали гостиничный номер. Это было принципиально важным открытием! Если мы принимали бы во внимание только прямые доходы, связанные с нажатиями на баннеры сразу после просмотра, то упустили бы из виду 40 % продаж. В результате нам грозила опасность сделать ошибочный ход: отказаться от дальнейшего проведения баннерной рекламной кампании, которая на самом деле давала отличные результаты (кроме того, мы завысили бы роль других кампаний, ошибочно приписывая именно им те доходы, которые приносила баннерная реклама).

Помимо изучения косвенных эффектов баннерной кампании мы проанализировали все другие показатели. В процессе рекламной кампании обнаружилось, что поисковые запросы дали 12 % прироста конверсии. Более того, реклама, размещенная в определенных местах, влияла на количество последующих поисков сильнее, чем реклама, размещенная в каких-то других местах. Это тоже оказалось принципиально важным открытием, поскольку при прямых измерениях (когда баннер является последним фактором перед совершением покупки) рекламные объявления обнаруживали якобы свою неэффективность. Например, те, кто видел рекламу на туристических сайтах, не нажимали сразу на баннер для автоматического перехода на сайт Ceasars, а – в надежде найти более выгодные предложения – предпринимали самостоятельный поиск гостиничного номера.

Как все совместить – пример компании UPS

Вы уже знаете о многом: как создавать план процедуры измерений; какие источники данных задействовать; какие механизмы использовать для отслеживания результатов. Мы поговорили на тему, каким образом интегрированные приложения помогают получить единое представление о работе всей системы; познакомились с некоторыми новейшими методами, позволяющими не только отслеживать показатели деятельности, но и анализировать, какие конкретные шаги приводят к успешным результатам. Настало время разобраться, как работают вместе все элементы исследовательского процесса, то есть увидеть всю картину в целом. Я покажу это на примере одного из крупнейших клиентов Ogilvy – транспортной компании UPS.