25 Июля 2017 в 14:56 3310

BRAND METRICS – основные факторы влияния на веб-продажи

С каждым годом веб становится все более важным и эффективным коммуникационным каналом.

Если в предыдущем кейсе команда экспертов OMD MD Intelligence рассказала о подходе Brand Metrics в моделировании влияния факторов на звонки в колл-центр, то сейчас, конечно, они не могли обойти стороной факторы влияния на веб-продажи.


Напомним, что речь идет о примере работы с сервисной компанией с ключевыми точками продаж: обращение в call-center, оформление заявок в центрах обслуживания или на сайте.


Таня Сидорук, Head of Data Science AnalyticsOMD MD Intelligence, поделилась результатами работы команды с веб-каналом. 

Начав работу с клиентом, мы заметили сильные колебания показателей веб-канала, которые не могли быть случайными. Для точного прогнозирования показателей нам нужно было понять, какие факторы на них влияют, и как результат - что нужно сделать, чтобы усилить этот канал продаж в целом.


Тут мы применяли наши принципы работы подхода Brand Metrics, о которых рассказывали ранее. Поэтому сейчас хотим остановиться на наиболее интересных аспектах кейса именно в контексте веб решений.


Ключевое – понять, с чем мы работаем и где кроется «предатель».

Для этого отвечаем на вопрос: из чего состоит онлайн заявка?


1-й этап - определение ключевой метрики. Итак, мы знаем, что заявка состоит из 2-ух составляющих - это трафик, который идет на сайт и конверсия.


Когда мы углубились в ситуацию, то увидели, что значительные колебания продаж происходили при стабильном трафике. С точки зрения привлечения целевой аудитории трафик и его качество не менялись, а количество заявок уменьшалось. То есть, готовность пользователей сделать конкретное целевое действие изменялась от месяца к месяцу, соответственно, менялась и конверсия.


«Предатель» найден! Наша цель не только качественный трафик (что, безусловно важно), но и итоговая конверсия. 

2-й этап. Мы определили, что именно конверсия оказалась очень восприимчивой к ряду внешних факторов, и эти факторы нам нужно было проанализировать. В веб-канале очень много показателей, внутренних инструментов по сайту и, соответственно, еще больше внутренней аналитики. Готовность совершить покупку на сайте сопровождается рядом действий: зайти на сайт, кликнуть объявление, почитать, найти свой город и т.д. Используя методы математического анализа, мы собрали все необходимые факторы, численно их измерили и интегрировали в единую базу.


Синергия двух каналов: онлайн и офлайн


Имея за плечами опыт моделирования офлайн показателей, мы увидели взаимосвязь между онлайн и офлайн метриками (ТВ, наружная реклама, PR). На любую онлайн продажу влияют офлайн факторы и, как результат, размываются границы между этими двумя каналами.


Как это выглядит?


Например, есть два покупателя, которые совершили покупку. Один сделал ее онлайн, а другой -офлайн. В классической модели мы допускаем, что тот, кто совершил покупку онлайн – увидел рекламу в интернете, зашел на сайт, проверил свой адрес, заполнил заявку и совершил покупку. Офлайн же покупатель – увидел рекламу на ТВ, позвонил в колл центр, оставил заявку и совершил покупку.


Но в последующем перетекании трафика мы проследили стирание границ между этими двумя каналами: когда покупатель увидел рекламу на ТВ, зашел на сайт бренда, заполнил заявку онлайн и совершил покупку. В данном случае этого покупателя привела реклама на ТВ.

Или другая ситуация, когда пользователь увидел рекламу в интернете, зашел на сайт, решил, что ему сложно заполнять заявку (например, более старшее поколение), нашел номера телефонов и позвонил в колл центр, чтобы совершить покупку.


Путь успешного внедрения общих результатов - через тактическую оптимизацию в деталях.


Мы обнаружили факторы влияния на ключевые метрики и смогли это сделать в рамках отдельного инструментария. Важно не только понимать, как будет вести себя система при нынешнем положении вещей, но и то, что мы способны сделать, чтобы в будущем повысить эффективность каждого инструмента. Например, как увеличить объем инвентаря, который показывает высокую эффективность, при этом не допустить удорожание каждого последующего контакта с аудиторией. В этом нам помогает экспертиза агентства Tribal Worldwide, Kyiv.

Мария Ефимова, директор агентстваTribal Worldwide, Kyiv

Мы мыслим категорией бизнеса, и понимаем, что digital должен работать на результат. Невозможно рассматривать онлайн и офлайн каналы по отдельности, мы смотрим на них в синергии. Например, для того, чтобы повысить продажи онлайн, нам необходимо задействовать ТВ рекламу. Или, наоборот, наибольший отклик дают радио и наружная реклама в миксе с контекстом. Все чаще посчитать результат онлайн-конверсий / продаж невозможно, не измерив степень влияния всех задействованных медиа. Еще более важной становится задача увеличения эффективности каждой вложенной гривны. Создается модель, которая учитывает все факторы влияния – этим и ценен Intelligence HUB.

Татьяна Катрич, директор медийных сервисов AGAMA communications и директор OMD Media Direction Ukraine

В 2010 году наша аналитическая команда Brand Metrics получила первый опыт в FMСG, а на сегодняшний день мы уже работаем в более чем 10 категориях бизнеса, включая E-commerce. В разработке самой первой математической модели, мы уже учитывали и оцифровывали синергию ТВ и диджитал каналов. А успешная интеграция экспертиз и команд OMD Media Direction Ukraine иTribal Worldwide, Kyiv с 2013 года позволила нам вывести Brand Metrics на новый уровень и управлять воронкой продаж, не только в веб канале.

sostav.ua
 

Бессмысленно отрицать, что мы живем в эру digital. И цифровой компонент - уже неотъемлемая часть рекламной кампании, будь то промо-сайт, SMM, баннеры или приложения для смартфонов. Поэтому «делать диджитал» в Украине готовы все подряд, независимо от компетентности и знаний. Результаты часто плачевны. Sostav.ua решил внести посильную лепту в дело улучшения качества цифрового рекламного продукта в Украине. В этой колонке вы найдете мнения и советы настоящих профессионалов от digital о том, как надо, и как – не надо осуществлять рекламные кампании в цифровой среде.

,