Рекламные кампании в интернете: анализ результатов и показатели эффективности

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рекламные кампании в интернете: анализ результатов и показатели эффективности

Оценка эффективности рекламных кампаний, включая эффективность каналов продвижения и отдельных рекламных акций и сообщений, производится различными способами. В данной статье приведены основные результаты исследования популярных методов и показателей, применяемых при оценке эффективности рекламы в интернете. Основное внимание уделено постклик-анализу и показателям CR, ROI и CQI.

Постклик-анализ (Post Click, Post-сlick marketing, пост-клик) - это анализ действий посетителей после их перехода с рекламного сообщения (клика по баннеру или по гипертекстовой ссылке) с разработкой комплекса мероприятий, направленных на улучшение работы сайта и рекламных кампаний [6, 17-18]. В него входит внедрение и настройка систем веб-аналитики (интегрированные в CMS решения, внешние сервисы и др.), сбор и анализ информации по основным показателям эффективности [12]. Опираясь на собранные с помощью постклик-анализа данные, можно получить взвешенные и обоснованные советы по совершенствованию работы сайта, повышению отдачи от финансовых инвестиций в интернет-рекламу и маркетинг [6].

Результат постклик-анализа - свод рекомендаций по увеличению эффективности работы сайта с точки зрения достижения установленных рекламодателем целей [18]. Предложенные изменения основываются на задачах, решаемых в определенный момент времени, и могут коснуться как рекламной кампании, так и самого рекламируемого сайта. Зачастую успешная рекламная кампания по тем или иным причинам заходит в тупик.

Основные рекомендации выстраиваются на базе полученных в ходе исследования ответов на четко поставленные вопросы о следующем [6, 18]:

· откуда приходят посетители и что они делают на сайте;

· сколько новых посетителей и тех, кто уже был на сайте;

· сколько посетителей уходит с сайта во время совершения покупки;

· как много времени проводят посетители на сайте в среднем;

· каково среднее количество просмотренных страниц;

· сколько целей (конверсий, полезных действий) за определенный период было достигнуто;

· какие источники трафика приводят на сайт полезных посетителей;

· какие рекламные площадки работают эффективнее;

· какие объявления рекламной кампании сработали вхолостую и др.

Полученные ответы обобщаются в документе, в котором описано, что именно было сделано не так и каким образом требуется улучшать ситуацию. Стоит обратить внимание на то, что постклик-анализ не разовое мероприятие, и спустя определенный период времени после выполнения предписанных рекомендаций понадобится вновь его провести по новым данным. Кроме того, следует учитывать, что обычно маркетинговые задачи, стоящие перед сайтом, постоянно меняются, потому для поддержания эффективной работы постклик необходимо проводить регулярно.

Подготовка к постклик-анализу начинается задолго до старта рекламной кампании. Начать следует с определения целей рекламной кампании (KPI - Key Performance Indicators), которые должны быть вполне конкретными и исчисляемыми [12, 13]. Хорошо сформулированные цели должны выглядеть примерно так: «получить в течении месяца с момента начала кампании 50 заказов товара X от новых посетителей сайта, потратив не более Y рублей на привлечение этих посетителей». Ориентироваться можно на получение определенного количества заявок с формы заказа или звонков на определенный телефонный номер, количества посещений страниц с контактами, печати схемы проезда [6, 16]. Главное, чтобы цели были конкретны, измеримы и, по возможности, коррелировали с целями по продажам [6, 12].

В ходе постклик-анализа рассчитываются различные показатели конверсии, прибыльности и доходности вложений в рекламу, которые подробней описаны ниже.

Одним из важнейших параметров оценки рекламы является показатель конверсии трафика (Conversion Rate, CR), т.е. процентное отношение количества совершенных полезных действий к общему количеству посещений сайта за определенный промежуток времени [1, 6]. Другими словами, этот показатель говорит о том, насколько «качественную» аудиторию удалось привлечь на сайт с помощью кампании.

Зная процент конверсии для рекламируемого сайта и прибыль с каждой сделки в среднем, можно подсчитать предельное значение клика, которое целесообразно заплатить за каждого посетителя, пришедшего по рекламе. Предположим, что конверсия какого-то сайта интернет - магазина составляет 1%, т.е. покупателем становится один из 100 посетителей. Средний чек (средняя стоимость одного заказа) составляет 2000 руб., а прибыль на один заказ - 500 руб. Это означает, что привлечение 100 посетителей должно обходиться максимум в 500 руб. Следовательно, затраты на привлечение одного посетителя должны быть менее 5 руб. В противном же случае затраты на привлечение новых покупателей не окупятся.

На рынке присутствует множество решений для отслеживания эффективности: Google Analytics, «Яндекс. Метрика», Livelnternet, SpyLog, Top. Mail.ru и др. Одним из наиболее популярных решений является Google Analytics, который легко интегрируется с системами контекстной рекламы, позволяет следить за кампаниями на всех рекламных площадках и предлагает удобную систему составления отчетов. Этот счетчик собирает данные при помощи небольшого JavaScript-кода, который необходимо разместить на каждой странице рекламируемого сайта [3].

Вскоре после запуска рекламной кампании будут видны первые результаты, которые необходимо замерить, зафиксировать и проанализировать. Благодаря четко определенным еще перед стартом кампании целям на данном этапе сразу становятся очевидными слабые места, устранив которые можно повысить показатели конверсии [10]. Именно это и закладывается в основу рекомендаций по изменениям на сайта и на целевых страниц, направленных на увеличение конверсии сайта (Conversion Rate Optimization - CRO).

Важнейшим показателям отдачи от любых инвестиций, включая вложения в привлечение новых покупателей, является ROI (Return on Investment, возврат инвестиций) [2, 3, 11]. Есть множество вариаций расчета ROI и схожих показателей, которые ориентированы на расчет рентабельности инвестиций, определение прибыли на инвестированный капитал и дополнительные инвестиции, возврат инвестиций.

В общем виде: ROI = П / И х 100%,

где П - это прибыль, полученная от бизнеса; И - инвестиции, т.е. сумма первоначальных и дополнительных вложений в бизнес.

В интернет-маркетинге и интернет-рекламе показатели с обозначением «ROI» рассчитываются и применяются достаточно произвольно - в различных источниках и аналитических системах под этим обозначением скрываются разные показатели. Применительно к интернет-рекламе часто показатель возврата инвестиций (ROI) рассчитывают следующим образом: все затраты на рекламу (И) вычитаются из прибыли (П), полученной от реализации продукции за определенный период времени, и далее результат делится на И и умножается на 100%. Например, затраты на рекламную кампанию составили 20 000 рублей, а прибыль от всех продаж посетителям, пришедших по этой рекламе, составила 60 000 рублей, тогда

ROI = ((П - И) / И) х 100% = ((60 000 - 20 000) / 20 000) х 100% = 200%.

В приведенном выше примере предполагается, что при расчете прибыли (П) не учитывались затраты на рекламу. Формула же для расчета прибыли в общем виде записывается следующим образом:

П = Д - Р,

реклама интернет экономический

где Д - доход (выручка) от продажи товаров или услуг; Р - все затраты, связанные с производством и реализацией (продажей) этих товаров и услуг.

Нередко используют и другой расчет ROI, когда затраты на рекламу отнимаются не от прибыли, а от дохода (выручки):

ROI = (Д - И) / И х 100%,

где Д - совокупный доход по рекламе; И - затраты на рекламу.

Данный расчет ROI характерен при сравнительной оценке эффективности контекстной рекламы. К примеру, затраты на контекстную рекламу в «Яндекс. Директ» составили 20 000 руб., а покупатели по контекстным объявлениям купили товаров на 120 000 руб., тогда ROI = (120 000 - 20 000) / 20 000 x 100% = 500%. Очевидно, что к расчету прибыльности инвестиций данный показатель не имеет отношения, но может применяться для сравнения доходности разных каналов продвижения.

В любом случае, с помощью показателя ROI можно оценить, была ли эффективной и целесообразной та или иная рекламная кампания. ROI можно так же рассчитывать и сравнивать для различных рекламных каналов, рекламных сообщений и отдельных товаров или категорий. При сравнительном анализе возможно применение различных математических моделей и методов определения оптимальной комбинации задействованных рекламных каналов и коммерчески партнеров (см., например, модели в [4-9]).

Еще одним показателем оценки качества рекламной кампании является CQI, или Campaign Quality Index. CQI (относительный показатель полезности трафика) - это доля конверсий от доли посещений. По CQI можно сравнивать кампании между собой. Например, поделив долю конверсий, совершенных посетителями из поисковой выдачи, на долю посещений из выдачи, можно получить CQI для источника трафика «Поисковые системы». Дальше можно высчитать этот показатель для других источников трафика и, сравнив их между собой, понять, какая реклама работает эффективнее.

Получив данные о прошедшей рекламной кампании и ответы на вопросы, которые ставились на первоначальном этапе, можно делать выводы о том, как улучшить показатели эффективности.

Первым делом стоит сравнить эффективность источников трафика и решить, какую рекламную активность целесообразно продолжать, а какую нет [1, 4]. Далее, необходимо внести необходимые изменения в работу сайта и в настройки рекламной кампании. Возможно, ссылки на сайте расположены так, что посетители их не видят, или некоторые кнопки не работают под определенным браузером. Если посетители проводят на каких-то страницах слишком много времени, то вероятны сложности с поиском внутри сайта. Если же посещения совсем коротки, то, возможно, не оправдываются ожидания посетителей в плане содержания страниц.

Изменив сайт и настройки рекламной кампании, следует продолжить кампанию, а по истечении определенного времени вновь снять данные, проанализировать, внести изменения и продолжать тестирование до тех пор, пока не появится уверенность в том, что рекламная кампания и сайт работают на 100%.

Список литературы

реклама интернет экономический

1. Алесинская Т.В., Дейнека Л.Н., Проклин А.Н., Фоменко Л.В., Ланкин В.Е., Катаев А.В., Орлова В.Г., Подопригора М.Г., Рудикова Е.В., Седова Т.В., Сербин В.Д., Серафимович Е.Н., Скаженик Е.Н., Шаронина Л.В. Маркетинг: Учебное пособие / Под общей редакцией В.Е. Ланкина. Таганрог, 2006.

2. Гольдштейн Г.Я., Катаев А.В. Маркетинг: учебное пособие для магистрантов. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. - 107 с.

3. Катаев А.В. Анализ влияния новых информационных технологий на изменение методов маркетинга // Известия ТРТУ. 2000. №1 (15). - С. 98.

4. Катаев А.В. Информационные системы и модели оптимизации распределения заказов в партнерской сети виртуального предприятия // Прикладная информатика. 2007. №5 (11). - С. 11-22.

5. Катаев А.В. Модели организации деятельности виртуальных предприятий // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2008. №5 (64). - С. 311-316.

6. Катаев А.В. Оценка эффективности рекламных кампаний в интернете: постклик-анализ, конверсия и ROI. 2015. - http://kataev.ru/824/

7. Катаев А.В. Проблемы привлечения участников виртуальных предприятий в сфере информационных и консалтинговых услуг // Известия ЮФУ. Технические науки. 2004. №8 (43). - С. 178-179.

8. Катаев А.В., Катаева Т.М. Оптимизация длительности выполнения проекта за счет выбора исполнителей работ: математические модели и методические приемы // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2015. №2 (22). - С. 100-103.

9. Катаев А.В., Катаева Т.М. Оценка показателей деятельности агентов партнерских сетей // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2015. №1 (21). - С. 37-39.

10. Катаев А.В., Кринчиян Н.А. Интернет-реклама как комплекс инструментов эффективного маркетингового продвижения предприятия малого бизнеса // Альманах современной науки и образования. 2015. №6 (96). - С. 83-85.

11. Катаев Б.В., Левицкий Д.Р. Коммерциализация интернет-проектов: модели монетизации и ключевые показатели эффективности // NovaInfo. Ru. 2016. Т. 1. №48. - С. 227-230.

12. Катаева Т.М. К вопросу о разработке эффективной стратегии интернет-продвижения предприятия // Экономика и социум. 2016. №6-3 (25). - С. 85-90.

13. Катаева Т.М., Гороховская Е.А. Международный интернет-маркетинг: проблемы и перспективы // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2015. №2 (22). - C. 77-79.

14. Коженко Я.В. Проблемы и перспективы развития сервисного подхода в системе государственного управления (на примере электронного правительства) // Юристъ - Правоведъ. 2012. №1 (50). - С. 31-35.

15. Коженко Я.В. Роль и значение государственно-частного партнерства в контексте повышения качества оказания государственных услуг // Современные проблемы науки и образования. 2015. №2-2. - С. 724.

16. Кринчиян Н.А., Катаев А.В. Алгоритм SMM-ориентированного продвижения бренда в социальной интернет-платформе «Вконтакте» // Международный студенческий научный вестник. 2015. №6. - С. 29.

17. Носова Е.Г., фон Штернберг Е.А. PR и реклама в интернете // Интернет-маркетинг, №6, 2008.

18. Фон Штернберг Е.А. Интернет-маркетинг. Практические рекомендации по анализу эффективности // Интернет-маркетинг, №2, 2010.

Размещено на Allbest.ru