Эффективность рекламы оценивается разными рекламодателями и агентствами в зависимости от целей и задач кампании. Эффективность можно определить, как достижение поставленных целей. Это показывает сложность, неоднозначность и важность решения задачи правильной оценки эффективности рекламы.

Глобально эффективность маркетинговых запусков можно рассматривать с двух сторон: количественная оценка (окупаемость инвестиций, приток новых клиентов, динамика чистой прибыли) и качественная оценка (изменение знания о бренде, повышение доверия к продуктам компании, позиционирование на рынке, выстраивание имиджа бренда).

Для оценки онлайн каналов и трафика на сайте рекламодателя, измерения конверсионности сайта и всей воронки продаж используются инструменты веб-аналитики: Яндекс Метрика, GoogleAnalytics, AdobeAnalyticsи другие. Также существуют альтернативные сервисы для анализа приложений - AppsFlyer, AppMetrikaAdjustи др. Системы аналитики возможно интегрировать совместно с сервисами отслеживания звонков calltracking, в России самыми популярными являются CallTrecking, CoMagic и CallTouch.

Для полноценного анализа онлайн каналов используется кроссплатформенный анализ (анализ всех шагов клиента на пути к конверсии) и омниканальный, т.е. единая система, связывающая воедино различные каналы коммуникации с клиентом.

Существует несколько способ аналитики омниканальности, один из таких аналитический инструмент CampaignManager от Google, который используется для кроссканальногозамерения данных в рекламе и postview оценки. CampaignManager собирает все данные рекламодателя, в каналах, куда был поставлен пиксель, после чего он соотносит их с Googleid. Рекламодатель получает информацию обо всех контактах пользователей с его рекламой: релевантный ли был показ рекламы, сколько человек досмотрели ролики, сколько увидели рекламу на разных площадках, показатель видимости рекламы, частоту охвата рекламной кампании, какой процент целевой аудитории был охвачен.

Для оценки уровня знания бренда используется инструмент BrandLiftSurvei, который с помощью опросов целевой аудитории позволяет оценить следующие направления:узнаваемость бренда,запоминаемость бренда и интерес к бренду.

При оценке онлайн-офлайнрекламного запуска перед рекламодателем стоит несколько задач:

1. Проанализировать результаты онлайн медиа инструментов;

2. Оценить результаты офлайн каналов;

3. Измерить пересечение онлайн и офлайн размещений;

4. Проанализировать совокупный эффект от рекламной кампании;

5. Сделать выводы по маркетинговому запуску и спланировать следующую кампанию.

Задача измерения пересечения онлайн и офлайн размещений является основной для многих рекламодателей на текущий день, так как маркетинговые затраты на наружную и телевизионную рекламу занимают весомую долю в бюджетах рекламодателей, но прозрачно и быстро собрать данные о тех, кто видел рекламу невозможно.

Одной из первых подзадач является сбор данных, рекламодателю необходимо собрать данные о пользователях, которые контактировали с его рекламой. А также привести все собранные данные к единому идентификатору. Основными идентификаторами на рынке рекламы являются: захэшированные номера телефонов, захэшированные e-mailадреса, захэшированные MAC-адреса или куки-файлы.

Изучая рынок анализа данных, мы видим стремительный рост не только объемов информации, но и изменение в пользовательском поведении. Сегодня потреблениеконтента происходит с разных устройств в любое время дня. По этим причинам для принятия решений в маркетинговой коммуникации с пользователем необходимо объединять всю информацию и отслеживать полный путь пользователя на разных устройствах, в разное время, при разных обстоятельствах и с разной степенью попадания в целевую аудиторию.

ГЛАВА 3. ЭМПИРИЧЕСКАЯ БАЗА ИССЛЕДОВАНИЯ, АНАЛИЗ ДАННЫХ И РАЗРАБОТКА ПЛАТФОРМЫ ОЦЕНКИ МЕДИА МАРКЕТИНГА

В соответствии с целью и с задачами данного исследования, в центре внимания находится подход к оценке эффективности медийной рекламы. Для создания платформы кроссканальной оценки рассмотрим медийный запуск бренда «КиноПоискHD».

В октябре 2013 года компания «Яндекс» приобрела «КиноПоиск». [15]Сервис КиноПоиск являлся крупнейшим русскоязычным интернет ресурсом о кино. В 2018 году на сервисе появился также онлайн-кинотеатр, где можно смотреть фильмы и сериалы по подписке. Однако компания столкнулась с проблемой разделения для пользователей понятий ресурс о фильмах и онлайн-кинотеатра. Поэтому в конце 2019 года было принято решение дать онлайн-кинотеатру новое название КиноПоискHD.

С декабря 2019 года по январь 2020 года было решенопровести первуюохватную рекламную кампанию 360 градусов для нового бренда КиноПоискHD. Была поставлена задача - построить знание о КиноПоиск HD, как о новом онлайн-кинотеатре от Яндекса.

При анализе целевой аудитории было выделено два основных сегмента:

· Coreаудитория (от англ. ядро) - мужчины и женщины, живущие в Москве и области, а также Санкт-Петербурге и области, возраст от 30 до 40 лет, с доходом B+ (выше среднего) и имеющие платную подписку в легальном онлайн-кинотеатре или покупавших и арендовавших фильмы онлайн;

· Wideаудитория (от англ. широкий) - мужчины и женщины, живущие в Москве и области, а также Санкт-Петербурге и области, возраст от 25 до 50 лет, имеющие платную подписку на ТВ или пробовавшие сервисы легальных онлайн-кинотеатров.

Чтобы определить, какие факторы влияют на покупку подписки был проведен опрос текущих активных пользователей. После анализа ответов всех респондентов был выявлен один объединяющий фактор - при покупке подписки на онлайн-кинотеатр пользователю важны рекомендации и подборки фильмов в первую очередь и не высокая стоимость подписки во вторую. А также, что у аудитории уже есть сложившийся паттерн поведения - выбирать фильмы с помощью ресурса КиноПоиск, смотреть рейтинги и трейлер, читать описания и отзывы других пользователей.

Далее необходимо было понять место сервиса на конкурентном рынке. Конкурентами КиноПоиска являются: IVI, OKKOи ТНТ-Premier. Основные преимущества IVI описываются их слоганом «Фильмы в хорошем качестве всегда приносят настоящее удовольствие»; OKKO«Онлайн-кинотеатр, встречи с которым ждёшь!»; ТНТ-Premier «Любимое TV без рекламы!Почувствуй нас ближе, раньше, больше!».

КиноПоиск HD выбрал для себя концепцию «все о кино в одном месте». Таким образом для планируемой рекламной кампании были сформированы:

· Calltoaction (от англ. призыв к действию): «Подписывайся и смотри на КиноПоиск HD/Заходи на hd.ru»;

· Роль продукта: «Сокращаем расстояние между желанием человека что-то посмотреть и непосредственным просмотром фильма/сериала»;

· Роль бренда: «Помогаем найти то, что подходит каждому».

При медиапланировании рекламного запуска кампании были изучены существующие форматы рекламы и их параметры с точки зрения контакта, цены, охвата и частоты (табл. 3.1).

Таблица3.1 - Свойства рекламных форматов

Были выделены несколько направлений и каналов для максимальной эффективности и охвата целевой аудитории 360 градусов:

1) Офлайн каналы - наружная реклама (OOH) и ТВ флайт;

2) Медийные OLVканалы - YouTube, YouTubeMasthead, Яндекс.Видео;

3) Медийные статичные каналы - Яндекс РСЯ и GoogleAdX;

4) Социальныесети - Facebook, Instagram, MyTargetиTwitter;

5) Размещение в сети Wi-Fi в метро - с помощью партнера Квант.

Далее была составлена карта целевой аудитории в Москве и Санкт-Петербурге по каждому каналу с использованием данных Mediascope, Яндекс.Радар и данные видеосети Яндекса (см. Приложение 1). Это необходимо для понимания SOVи определения бюджета кампании, необходимого для достаточного покрытия аудитории (табл. 3.2).

Таблица3.2 - Анализ объема целевой аудитории

При подготовке медиаплана и сплита по бюджетам были рассмотрены разные варианты по наружной рекламе (табл. 3.3) и выбран оптимальный.

Таблица3.3 - Прогноз поверхностей по наружной рекламе

Далее был составлен сплит бюджета по каждому каналу (табл. 3.4).

Таблица3.4 - Сплит бюджетов кампании КиноПоиск HD

После выбора основных используемых каналов и сообщений, которые бренд адресует в них пользователям был составлен медиаплан кампании (см. Приложение 2). Для кроссканальной прометки онлайн каналов с целью замера частоты охвата пользователей в Интернете использовались пиксели CampaignManager. Такими пикселями возможнопрометить следующие каналы: YouTube, YouTubeMasthead, Яндекс.Видео, Яндекс РСЯ и GoogleAdX, а также Facebook, Instagram, MyTargetиTwitter.

В январе 2020 года рекламная кампания закончилась и были собраны данные из рекламных систем (см. Приложение 3), а также получены фотоотчеты по наружной рекламе и отчет по ТВ рекламе.

Суммарно за период кампании на онлайн-кинотеатр КиноПоиск HDподписалось 13 000 новых пользователей. Однако стоимость каждой подписки по last-click(от англ. последний переход) атрибуции по каналам оказались намного выше поставленных KPIв 1500 рублей (табл. 3.5).

Таблица3.5 - Подписки на КиноПоиск HD по каналам (по данным Яндекс.Метрики)

Кроссканальная частота онлайн каналов, по данным CampaignManager, составила 13. Данная цифра означает, что во всех онлайн каналах, пользователь видел рекламу в среднем 13 раз.

Рисунок 3.1 - Оценка узнаваемости рекламы КиноПоиск HD

При анализе изменения уровня знания бренда были проанализированы полученные BrandLift с различных платформ: Google, Яндекс.Взгляд, Facebook. По данным Googleрост узнаваемости составил 8,9% (рис. 3.1)

С текущими показателями многие кампании приняли бы решение, что рекламная кампания прошла неудачно и повторять ее нет необходимости, однакопри анализе медийных кампаний важно учитывать не только верхнеуровневые цифры по достижению KPIс прямых каналов, но и анализировать глубже, кросс- и омниканально.

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

РАЗРАБОТКА ПЛАТФОРМЫ ОЦЕНКИ МЕДИА МАРКЕТИНГА

Оценка эффективности медиамаркетингане простая задача для каждого рекламодателя, который придерживается полноценного аналитического подхода во всех рекламных активностях. Медийная реклама работает на первом этапе на формирование знания, создание эмоционального образа бренда и, как правило, не генерирует непосредственно прямые заявки или заказы. Тем не менее рост брендовых метрик вносит вклад в общий результат мультиканальных рекламных кампаний, измерить и оценить который можно только при помощи кросс- и омниканальной платформы.

Однако для построения такой платформы на стороне компании, необходимо вложить множество человеческих и денежных ресурсов. При написании методологии создания единой модели оценки медиа маркетинга, были указаны компании, чьи данные необходимы для обогащения данных клиента. Стоимость таких данных на рынке варьируется исходя из объема, ценности и способа передачи. В среднем можно учитывать, что 1 профиль от одного поставщика данных будет стоить около 1 рубля, а для полноценного анализа необходимо постоянно обновлять и обогащать данные из всех каналов, что ведет к кратному и постоянному росту расходов.

Поэтому создание полноценной платформы оценки эффективности медиа маркетинга возможно только на стороне, которая уже обладает большим объемом информации, например, рекламные агентства, поставщики данных или крупнейшие рекламодатели.

Для решения задач маркетинга и бизнеса, платформа оценки должна состоять из нескольких этапов:

1) Сбор и анализ данных - с помощью S2S и API интеграции;

2) Обработка и пересечение данных - создание профилей пользователя;

3) Визуализация данных и оценка влияния каналов;

4) Прогнозирование результатов маркетинговых активностей.

При создании платформы на одной из перечисленных сторон, необходима будет не ручная, а автоматическая интеграция систем для обмена данными в реальном времени и передачи больших массивов. Для реализации автоматического сбора данных для данной платформы применимы два вида интеграции:

1. С помощью обращения Pythonскриптами к API;

2. СпомощьюS2S (от англ. ServertoServer - сервер с сервером) интеграции.

Каждая рекламная система имеет API (от англ. applicationprogramminginterface- программный интерфейс), большинство APIпредусматривает обращение к серверам на разных языках программирования. Python выбран исходя из популярности (то есть возможность найти профильного специалиста) и простоты использования.

С помощью pythonскриптов возможно обращаться к APIGoogleBigQwerry, а также CampaignManagerAPI.

S2Sинтеграцияиспользуетсяпри более сложных цепочках передачи данных. Например, наружная реклама, в которой необходимы данные от операторов wi-fiснифферов, а далее их обогащение данными от поставщика данных. Соответственно, в этом случае необходимо создать интеграции с операторами и поставщиком данных. С телевизионной рекламы рекламодатель получает тайм-коды и далее необходимо автоматическисформированный запрос провайдерам платного телевидения.

Запросы в таком случае будут отправляться по очереди: сначала запрашиваются данные у верификатора наружной рекламы, а далее запрос отправляется на сервер поставщика данных.

Также S2S интеграция создается с CRMбазой или программным обеспечением клиента для получения данных о заказах/покупках и с DMPполучения таблицы сопоставлений с другими данными с сайта бренда.

При получении всех необходимых данных формируется множество таблиц, данные из которых сопоставляются между собой по общим параметрам. Пример сопоставления получаемых параметров представлен на рисунке 3.17.

Переходя к обработке и пересечению данных, необходимо исследовать те показатели, которые база данных получает. Обработка данных заключается в анализе полученных результатов с помощью машинного обучения. Машинное обучение (англ. machinelearning, ML) -- класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.[20]

Рисунок 3.17 - Сопоставление данных из разных источников

Целью такого анализа является выявление значимых факторов, которые влияют на эффективность рекламы, а также корреляции медийных и performance показателей. Такими факторами могут являться: изменение конверсионности сайта, увеличение количества брендовых запросов, увеличение объема и продолжительности звонков, увеличение времени на сайте и т.д.

На основе пересечения полученных данных и расчётов возможно визуализироватьглубокую аналитику проекта. В методологии были описаны возможные дашборды с данными рекламной кампании. Далее составленные графики анализируются отделом аналитики рекламодателя.

Такие дашборды помогут рекламодателю не ограничиваться стандартным анализом. Есть ряд метрик, по которым до сих пор оценивают медийную рекламу: например, имиджевую рекламу по стоимости за CPM, максимальный охват, стоимость за просмотр. Текущая многоканальная модель технологияоценки медиа маркетинга позволит глубже погрузиться в анализ эффективности рекламной кампании и ответить на вопросы, которые не способен обработать менеджер:

1. Какова оптимальная частота контакта с пользователем для рекламной кампании?

2. Как часто нужно показывать рекламу пользователю и как долго он помнит её?

3. Какой вариант креатива ведет пользователя к покупке, а какой нет?

4. Какие площадки и таргетинги работают, а какие нет?

5. Через какой канал пользователь попадает на сайт рекламодателя после контакта с медийной рекламой?

6. Какой вес необходимо дать каждому из каналов для правильного расчета атрибуции?

7. Как оценить влияние брендовых метрик на бизнес показатели?

8. В какие каналы стоит вкладывать инвестиции?

Как и в любых других каналах, эффективность рекламы в медийной рекламе оценивается с точки зрения достижения поставленных перед рекламной кампанией целей.Основными целями кампании могут являться: DAU, активации, органические установки, прибыль и др. Чтобы посчитать влияние рекламной кампании на достижение цели необходимо сначала понять, какие факторы еще влияют на показатель. Важна динамика факторов, а не их абсолютное значение.

Рассмотрим пример, маркетинговыми активностями являются: рейтинги бре...