Как аналитика помогает оптимизировать расходы на маркетинг и принимать решения о маркетинговом бюджете

Если бизнес продвигает свой продукт: запускает рекламу, ведет соцсети, улучшает SEO сайта, но эффективность продвижения при этом не оценивается, — невозможно достоверно сказать, какую прибыль приносит маркетинг. Он может быть даже убыточен, несмотря на общий рост продаж. Это касается и отдельных каналов, и конкретных кампаний.

Если у бизнеса не настроена подробная аналитика и он располагает только общими данными по бизнесу в целом (расходы, доходы, количество продаж, средние чеки), но нет данных по каждой маркетинговой кампании — остается неясно, что действительно приводит к росту заказов или их снижению. В таких условиях маркетингом невозможно управлять.

И наоборот, грамотная аналитика позволяет оценить, какую пользу приносит каждая кампания — не только в сугубо рекламных метриках (вроде кликабельности объявлений, количества посетителей сайта с рекламы), но и в бизнес-показателях (возвращаемость инвестиций, количество лидов, объемы продаж).

Благодаря этому можно принимать решения по всем активностям: продвижение по каким каналам можно масштабировать, какие рекламные посылы лучше использовать для максимальной эффективности, какой визуал в креативах.

В этой статье мы расскажем, как аналитика позволяет расходовать маркетинговый бюджет максимально эффективно, что для этого требуется и какие инструменты используются.

Когда маркетинговые активности только планируются, нужно определить, сколько бюджета будет пущено на каждый из каналов. Эти показатели чаще всего фиксируют в медиаплане, который составляют маркетологи.

На что опираются при расчете бюджета:

• собственный опыт маркетолога или маркетингового агентства, предыдущие запуски у самого клиента;
  
• кейсы коллег по рынку в той же нише;
  
• анализ конкурентов;
  
• бенчмарки рекламных систем.
  

Допустим, маркетолог может знать по опыту работы с банковскими продуктами или недвижимостью, что контекстная реклама в этих нишах работает эффективнее. По договоренности с клиентом они выделяют большую часть бюджета именно на Яндекс Директ, небольшую — на соцсети, а остаток, например, на инфлюенс-маркетинг, потому что решают протестировать и этот канал. Распределение может быть разным, одна из распространенных формул — 70/20/10.

В этом примере маркетолог опирается на аналитику своих предыдущих запусков. Если бы работа не анализировалась, средства клиента с большой вероятностью потратились бы впустую.

Сколько, кроме этого, будет выделяться средств на условно-бесплатные каналы, зависит от их состояния на данный момент и потребностей бизнеса. Например, бюджет на SEO или SMM выделяются, если собственник согласен с тем, что на окупаемость эти каналы могут выйти спустя год продвижения и больше.

С начала запуска рекламы определяется тестовый период — например, две недели. За это время собираются данные об эффективности, оцениваются показатели на нескольких уровнях:

• каналы (например, Директ и VK);
  
• кампании с разными плейсментами, форматами и другими настройками;
  
• объявления с разными текстами и креативами.

Допустим, на соцсети потратился бюджет, но с них не пришло ни одного лида. Маркетолог с заказчиком решают отключить этот канал.

Также можно узнать, какие настройки кампаний, какие ключевые слова в Директе и какие УТП в рекламных креативах оказались эффективнее. В результате на кампании с этими настройками можно выделить больше средств — масштабировать.

Классический способ расходовать бюджет наиболее эффективно — запустить на первых этапах продвижения А/B-тесты: продублировать кампании, изменив только одну настройку или креатив. Можно запустить несколько идентичных кампаний или групп объявлений с разными УТП и спустя время проанализировать, какой посыл больше «откликается» у аудитории.

Тесты проводят и позже, когда решают проверить какую-то свежую гипотезу: например, подключить новый инструмент или использовать новый формат.

Также можно изучать поведение пользователей на сайте. Инструмент от Яндекса Вебвизор, например, позволяет проанализировать, как ведет себя посетитель страницы: сколько времени проводит на каком блоке лендинга, куда кликает и так далее. Так можно оценить юзабилити посадочной страницы — узнать, насколько она удобна и поэтому способна конвертировать посетителя в лида. Это также сделает расходование бюджета более эффективным.

При ведении рекламы регулярно оцениваются промежуточные результаты. Обычно мониторинг ведут ежедневно, но важные решения по перераспределению бюджета принимают реже — например, раз в месяц.

После сбора данных, достаточных для формирования аудиторных сегментов, можно запускать ремаркетинг — кампании, нацеленные на посетителей сайта, пользователей приложения, лидов или действующих клиентов. Поскольку такие аудитории более «тёплые», вероятность их отклика выше, а значит, стоимость привлечения будет ниже.

Также сбор данных о клиентах позволяет сегментировать аудитории, персонализировать сообщение и тем самым также повышать релевантность рекламных сообщений. Например, если предлагать действующим клиентам в рекламе именно тот товар, в котором они заинтересованы, конверсия будет выше, а затраты на привлечение — ниже.

В результате такого грамотного использования аналитики на каждом из этапов рекламных кампаний расходование средств можно сделать наиболее эффективным.

Мы говорили выше об эффективном расходовании бюджета, но что это вообще значит? Для начала нужно определить показатели, по которым будет оцениваться эффективность.

Это зависит от типа продвижения:

Цели кампаний привязываются к бизнес-целям: объемам продаж, средним чекам. количеству заказов. Чтобы оценить, оказалось ли продвижение эффективным, оценивают его ROAS (return on ad spend, окупаемость рекламных расходов) и/или ДРР (долю рекламных расходов).

Это охватные кампании, которые действуют по верху маркетинговой воронки, поэтому они могут не быть привязаны к бизнес-целям. В некоторых случаях анализируются и продажи тоже, в некоторых — только брендовые метрики (охваты, вовлеченность, узнаваемость бренда и так далее).

Поскольку они не требуют рекламных бюджетов, их можно назвать условно-бесплатными, однако они тоже требуют затрат (на работу специалистов и инструменты). Если канал только запускается, в краткосрочной перспективе оцениваются метрики самого канала: для SEO — рост посетителей сайта, позиции в поисковиках, для SMM — прирост подписчиков, охват публикаций, реакции, для email — открываемость писем (OR), кликабельность ссылок (CTR). В долгосрочной перспективе цели продвижения уже можно привязывать к продажам.

Во всех перечисленных случаях важно максимально тщательно проанализировать, как продвижение влияет на бизнес.

Для performance-кампаний желательно настраивать сквозную аналитику, которая будет отслеживать весь путь пользователя от объявления до заказа.

Для медийных кампаний — проводить исследования по брендовым метрикам и отслеживать postview- и postclick-конверсии, то есть с предельно возможной точностью узнавать, как реклама влияет на продажи.

Для таких длительных маркетинговых активностях, как SEO, SMM и email-маркетинг, также стоит оценивать влияние на продажи, но если канал только запустился, окупаемости вложений ждать не стоит. Привязывать цели продвижения к бизнес-метрикам можно, например, спустя год успешного развития.

Чтобы смочь отслеживать целевые показатели продвижения, нужно настроить аналитику по всей цепочке взаимодействия аудитории с брендом. Для этого понадобится несколько инструментов.

Кабинеты рекламных систем (например, Яндекс Директ, VK Реклама, myTarget) отображают метрики по верху маркетинговой воронки: охваты, показы, взаимодействия пользователей с объявлениями.

Внутренняя статистика соцсетей показывает охваты публикаций, количество переходов по ссылкам из постов.

Сервисы email-рассылок отображают метрики email-маркетинга: количество получателей, открываемость писем, переходы по ссылкам.

Яндекс Вебмастер и Google Search Console позволяют оценить эффективность SEO-продвижения сайта, например, его позиции в поисковой выдче.

Системы веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс Метрика) отслеживают поведение пользователей на сайте. Если ссылки промечены UTM-метками, можно отследить, сколько пользователей пришло с разных рекламных источников и других каналов — соцсети, партнерские ссылки и так далее. Также можно оценить поведение пользователей, пришедших с разных каналов: сколько осталось на сайте, какова глубина просмотра сайта, сколько было сделано заказов или отправлено заявок на обратный звонок.

Достижение таких целей можно также передавать из систем аналитики в рекламные кабинеты: например, из Яндекс Метрики в Директ.

Кроме систем аналитики, предназначенных для сайтов, существуют также системы мобильной аналитики, они же трекеры — AppMetrica, MyTracker, Adjust, AppsFlyer, Firebase. В Google Analytics 4 можно собирать данные как с сайтов, так и из приложений, если настроить интеграцию с Firebase.

Системы коллтрекинга (Calltouch, CoMagic, Mango) позволяют связать звонок с его источником.

Они решают такую проблему. Допустим, аналитика отслеживает все заявки на обратный звонок. Но некоторые пользователи могут звонить самостоятельно по номеру, указанному на сайте. Благодаря динамической подмене номеров и переадресации система коллтрекинга определяет, с какой рекламной кампании (или из другого источника) пришел позвонивший пользователь.

Также сервисы предлагают дополнительные опции, основная — тегирование звонков: каждому из них присваиваются метки, обозначающие, например, целевые они или нецелевые.

CRM, системы управления взаимоотношениями с клиентами (Битрикс24, amoCRM, Мегаплан) хранит данные о пользователях, которые уже стали лидами или клиентами бизнеса. Эту информацию можно связать со сведениями из систем аналитики и коллтрекинга, чтобы получить полную картину.

Настроить всю аналитическую цепочку и свести данные из всех каналов позволяют сервисы для построения сквозной аналитики и настройки автоматизации, например, Garpun.

Garpun позволяет собирать данные из всех маркетинговых инструментов, сводить их в единой базе данных (Google Таблицы, DataBase JDBC, Google BigQuery) и выводить на наглядные дашборды (Google Data Studio, Power BI, Tableu, Oracle BI). Данные по всем маркетинговым активностям собираются и результаты визуализируются, поэтому можно оперативно принимать решения по перераспределению бюджета.

Чтобы оценивать эффективность медийных размещений по конверсиям, понадобится такой же ряд инструментов. Для оценки влияния на бренд-метрики пользуются исследованиями: например, Brand Lift и Search Lift от Яндекса, анализом на платформах вроде Tiburon Research.

Вот несколько кейсов, которыми делится команда Google.

McDonald's смог увеличить число транзакций на 144%, а выручку — на 254% в приложении FIFA World Cup: 45 Days of Surprises. Этих результатов они достигли благодаря анализу эффективности рекламных плейсментов и пользовательских данных — компания изучила, в какое время и какой продукт будет наиболее привлекателен для пользователя, чтобы тот решился на заказ.

Даже небольшие корректировки, внедренные на основе аналитики, могут принести заметную пользу бизнесу. Туристическая компания TUI увеличила рентабельность расходов на рекламу на 7% после анализа кросс-девайсного пути пользователя. Они выяснили, что клиенты чаще используют мобильные устройства для получения информации, а сами билеты заказывают с десктопа. В результате корректировки ставок компания смогла оптимизировать расходы и повысить ROAS кампаний.

Еще более впечатляющих результатов можно добиться при использовании аналитики для эффективного ремаркетинга. Компания Watchfinder, продающая часы, смогла достичь 1300% рентабельности инвестиций в рекламу и увеличения среднего чека на 13%. Агентство, которое продвигало Watchfinder, персонализировало ремаркетинг на основе пользовательских данных. Группы, на которые запускалась реклама, делились по местоположению, языку и этапам воронки продаж.

Как анализ данных помогает в оптимизации расходов и принятии бюджетных решений:

Решения, принятые не интуитивно, а от данных, всегда эффективнее, поэтому чем тщательнее ведутся аналитические работы, тем выгоднее для бизнеса оказывается продвижение.