Марк Джеффри - Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый

Читать онлайн «Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый». Страница 54

Автор Марк Джеффри

3. Рассчитать степень влияния кампании на ключевые показатели деятельности, например чистую прибыль и ROA. Эти данные становятся основой для последующего тестирования.

Табл. 7.1. Шаблон для расчетов показателей SEM:

А – 5 примеров ключевых слов с величиной ставки и данными по CPC; Б – связанные с этими данными показатели. Данные по CPC изменены из соображений конфиденциальности, но могут считаться репрезентативными. Шаблон и файл данных в формате Excel (7000 записей) можно загрузить на странице www.agileinsights.com/ROMI

Для того чтобы приступить к первому этапу, необходимо распределить ваши бюджеты в зависимости от доли рынка поисковика: примерно 60 % – Google, 20 % – Yahoo! и т. д. Затем нужно разработать первый вариант кампании, купить ключевые слова и собрать данные. На рис. 7.2 представлена матрица оптимизации SEM для этих поисковиков на основании данных о кликабельности. Взяты два параметра – средняя величина CPC и конверсия по транзакциям (CTR × TCR). Основная задача в том, чтобы сопоставить между собой показатели среднего CPC для конкретной поисковой машины (Google в стране, Google в мире, Yahoo! в стране и т. д.) и связанный с ними коэффициент отклика. Поисковики с невысокой средней ценой за клик и высоким коэффициентом отклика хорошо выполняют свою функцию (внизу справа на рис. 7.2). Необходимо увеличить маркетинговые расходы на работу с ними. Поисковые системы с высокой CPC и низким коэффициентом отклика неэффективны, поэтому не стоит вкладывать в них средства.

Рис. 7.2. Методика оптимизации стратегии для разных поисковых систем на основе цены клика и коэффициента отклика

Верхний правый квадрант на рис. 7.2 соответствует высокому коэффициенту отклика и высокой цене за клик. Кампании на этих поисковиках эффективны, однако обходятся слишком дорого. Здесь нужно найти ключевые слова с высоким значением ROA и понять, какие из них работают. Например, вы можете искать конкретные ключевые слова и делать на них ставку, рассчитывая оказаться на 4-м или 5-м месте, но оказываетесь на 1-м или 2-м, поскольку на них не ставил никто, кроме вас. Даже высокая ставка по одному ключевому слову обычно обходится дешевле, чем цена размещения на одной или нескольких позициях; поэтому вы можете сэкономить деньги и использовать одни и те же ключевые слова для всех поисковых систем.

Кампании в нижнем левом квадранте на рис. 7.2 имеют низкий коэффициент отклика, однако цена за клик низка, поэтому не стоит упускать их из внимания. Основная задача на втором этапе состоит в том, чтобы оптимизировать отдельные кампании для конкретного поисковика. Рис. 7.3 показывает, как это можно сделать с помощью изучения конкретных кампаний по показателям CTR и TCR.

Верхний правый квадрант на рис. 7.3 обозначает кампании на конкретном поисковике, имеющие высокие значения CTR и TCR. Они достаточно эффективны и не требуют изменений. У верхнего левого квадранта высокий TCR, но низкий CTR – иными словами, если клиентам удается добраться до нужной страницы, они чаще всего осуществляют покупку. Проблема в том, что они не добираются до этой страницы. В этом случае нужно внести изменения в контекстную рекламу. Кампания в правом нижнем квадранте на рис. 7.3 характеризуется высоким показателем CTR, но низким TCR – то есть посетители переходят по ссылке, но ничего не покупают. В данном случае необходимо улучшение текстов на сайте.

Наконец, левый нижний квадрант на рис. 7.3 характеризуется низкими значениями CTR и TCR. Здесь нужно менять текст и выбирать другие поисковики. От низкоприбыльных кампаний лучше отказаться.

Лучший способ оптимизировать SEM – быстро протестировать несколько вариантов и получить необходимые данные. Решение будет зависеть от величин ключевых показателей CPC, CTR и TCR: улучшение текста контекстной рекламы повышает CTR, а улучшение целевой страницы – TCR. Кроме того, работа в этих направлениях позволяет снизить величину CPC, так как алгоритм Google для расчета цены за клик отдает предпочтение вариантам с высоким CTR и низкой долей отказов.

Рис. 7.3. Методика оптимизации конкретной кампании, использующей контекстную рекламу, на основе анализа TCR и CTR

Самый важный шаг описанной выше методики (этап 3) заключается в расчете влияния ключевых показателей. Определив чистую прибыль и ROA, вы можете выявить ценность каждого осуществленного клика. Эти данные помогут вам сделать выводы о том, сколько вы готовы предложить за те или иные ключевые слова в будущем. Отчасти показатель CPC для Google высок из-за того, что маркетеры не рассчитывают ценность кликов, а поднимают ставки на ключевые слова и в итоге платят за них больше, чем стоило бы.

ROA также помогает ответить на вопрос: «А что если я инвестирую еще больше денег Y в поисковик или кампанию X?». Прогнозируемое влияние – всего лишь сумма новых инвестиций, умноженная на величину среднего измеренного ROA для поисковой системы или конкретной кампании. Иными словами, размер чистой прибыли при новых условиях = ROA × Y (при том же значении CPC). В табл. 7.2 приведен шаблон расчета ROA для рекламной кампании в Google при условии снижения CPC на 10 % и повышения коэффициента отклика на 10 %. В примере, приведенном в табл. 7.2, ROA повышается на 110 %.

Табл. 7.2. Шаблон для оценки влияния на ROA снижения CPC и повышения коэффициента отклика для типичной рекламной кампании в Google

Шаблоны можно загрузить на странице www.agileinsights.com/ROMI

В 2007 году маркетерам авиакомпании Air France{42} понадобилось получать более высокий результат от вложений в поисковый маркетинг, повысить эффективность и увеличить доходы от онлайн-бронирования. Агентство Media Contacts работало с Air France над оптимизацией маркетинговой стратегии в поисковых машинах по методике, описанной в этом разделе. Результаты оказались впечатляющими: величина CPC снизилась на 19 %, а CTR вырос на 112 %. Иными словами, Air France смогла значительно повысить общую эффективность кампании, не увеличивая при этом расходы в расчете на одно бронирование.

Я рассказал о методике оптимизации SEM – по сути, мерах по стимулированию продаж. Слабость этого подхода в том, что в процессе поиска товара последний клик получает 100 % атрибуции, связанной с покупкой. На практике же в процессе поиска происходит множество кликов. Эти действия не рассматриваются в рамках подхода к оптимизации SEM. Чуть ниже я расскажу о моделировании атрибуции, использующем cookie для отслеживания пути клиента в процессе поиска, а пока рассмотрю основной показатель качества вашего сайта – долю отказов.