Файл: Оценка эффективности рекламных кампаний в сети Интернет.pdf

Как можно видеть ниже на рис. 9, после внедрения сквозной аналитики в компании Enestech Software, теперь данные об источниках привлечения клиентов стандартизированы (что исключает необходимость неэффективной ручной обработки) и разделены по соответствующим колонкам. Также, отныне данные об источнике трафика указаны для большинства заявок в CRM (кроме тех, кто отказался предоставить cookies во время визита на сайт компании).

Рисунок 8 – Пример эффективного отображения данных источников трафика в CRM Enestech Software (после внедрения сквозной аналитики)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате изучения процесса анализа и оценивания эффективности рекламных кампаний в сети Интернет был изучен и раскрыт ряд вопросов, а именно:

1. Изучены основные виды рекламных кампаний в сети интернет их особенности, недостатки и преимущества.

Основными видами рекламы считаются: контекстная реклама, SEO, таргетированная реклама, баннерная реклама и е-mail-рассылки.

К преимуществам мы можем отнести: широкий охват, ориентированность на любой бюджет, увеличение трафика на сайт, таргетинг и ретаргетинг, дополнительные точки взаимодействия с аудиторией и формирование четкой аналитики.

К недостаткам рекламы в интернете можно отнести следующее: высокую конкуренцию, цену ошибок, непонимание аналитики и «баннерную слепоту».

1. Определены цели рекламных кампаний на разных этапах воронки продаж, были приведены промежуточные и основные метрики и способы их расчёта.

Воронка продаж - это классическая маркетинговая концепция, существующая с 1898 года. Она описывает 4 основных этапа, которые клиент проходит перед приобретением товара:

• TOFU (top of funnel) — верх воронки, — это новые пользователи, которые только попали в воронку, а потому маркетинговые усилия будут продолжительнее и потребуют большего количества взаимодействий.

Цель — привлечь аудиторию.

• MOFU (middle of funnel) — середина воронки, - уже заинтересованные пользователи и те, кто решился на покупку.

Цель — подогреть аудиторию.

• BOFU (bottom-of-funnel) — низ воронки (подразделяется на 2 этапа, подведение к покупке и удержание); аудитория, которая уже совсем близко к покупке.

Цель — конвертировать аудиторию.

1. Были выявлены критерии эффективности рекламных кампаний.

Мы ознакомились с критериями и методами оценки эффективности рекламы (коммуникативная и экономическая), разобрали основополагающие метрики (CTR, CPC, CPA, LTV, САС, ДРР, ROAS) и формулы их расчёта.

Нужно учесть, что показатели по всем аспектам процесса привлечения клиентов нужно отслеживать регулярно, и по ним придумывать способы снижения затрат на привлечение клиентов.

Также нами были рассмотрены правила распределения и построения бизнес-модели рекламной кампании, а также способы минимизации её бюджета (ориентируясь на целевой САС).

Разрабатывая бизнес-модель нужно чётко оценить стоимость привлечения клиентов: высчитать стоимость за 1 лид и показатели конверсии (на начальных этапах развития бизнеса нельзя точно предсказать коэффициент конверсии, хотя от этого может зависеть жизнеспособность всего вашего бизнеса) на каждом этапе процесса продаж, а затем сравнить их с ожидаемой монетизацией. При этом стоит помнить, что:

1. LTV> CAC (LTV должен быль больше CAC минимум в 3 раза).
2. Сумма вклада в CAC должна быть восстановлена не менее чем за 12 месяцев.
3. Были проанализированы инструменты и методы оценивания эффективности, и этапы улучшения эффективности рекламных кампаний.

Для полного анализа статистики рекламных компаний существуют специальные инструменты, дающие возможность произвести точный расчет эффективности рекламной кампании, принято использовать Яндекс.Метрику, Google Analytics или Hotjar которые помимо количества пользователей и источников трафика отслеживают их поведение (тепловые карты) и многое другое. Подобная статистика позволяет проводить анализ эффективности рекламной кампании на более глубоком уровне, минимизировать затраты на продвижение.

Также было рассмотрено понятие сквозной аналитики на практическом примере компании Enestech Software — это объединение всех данных между клиентом, рентабельность маркетинговых инвестиций и учёт свершившихся продаж в одном лице. В результате реализации предложенного ТЗ на внедрение системы сквозной аналитики, решена проблема низкоэффективного ручного анализа анализа источников входящих заявок на демонстрацию продукта компании (ПО SENET для управления компьютерными клубами и киберспортивными аренами). Также удалось наладить более эффективный и своевременный процесс анализа, корректировок и оптимизации рекламных кампаний на основе сопоставления данных об источниках трафика и статусов продвижения заявок далее по воронке в системе CRM.

В результате проведённой работы можно сделать вывод, что проведение любой рекламной кампании требует тщательного анализа и оценки эффективности на каждом этапе её проведения. Анализ можно выполнить по ряду существующих методик и инструментов, по результатам сформировать выводы о формировании дальнейших действий в сфере развития компании, а благодаря сквозной аналитике провести интеграцию данных с внешних источников и CRM, что в дальнейшем поможет выстроить полную юнит-экономику для каждого канала продаж по отдельности.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Виды рекламы в интернете// URL: https://ag.marketing/uk-ru/vidy-reklamy-v-internete/ (дата обращения: 14.12.2020).
2. Демичев Даниил Антонович Виды рекламы в интернете // E-Scio. 2019. №8 (35). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vidy-reklamy-v-internete (дата обращения: 14.12.2020).
3. Кметь Елена Борисовна, Пынько Максим Владимирович Исследование предпочтений пользователей к различным видам и формам интернет-рекламы // Территория новых возможностей. 2017. №2 (37). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-predpochteniy-polzovateley-k-razlichnym-vidam-i-formam-internet-reklamy (дата обращения: 13.12.2020).
4. Моисеенко Ирина Валерьевна Исследование отношения потребителей к рекламе в социальных медиа // Практический маркетинг. 2016. №12 (238). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-otnosheniya-potrebiteley-k-reklame-v-sotsialnyh-media (дата обращения: 14.12.2020).
5. Брутян Мурад Мурадович Цифровая революция в маркетинге // Практический маркетинг. 2019. №2 (264). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-revolyutsiya-v-marketinge (дата обращения: 15.12.2020).
6. Орехова Кристина Андреевна Особенности контекстной рекламы // Научный журнал. 2020. №3 (48). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-kontekstnoy-reklamy (дата обращения: 15.12.2020).
7. Воронка продаж в РРС: стратегия контекстной рекламы на каждом этапе воронки. Как создать воронку продаж с нуля. // URL: https://pengstud.com/blog/voronka-prodazh/ (дата обращения: 15.12.2020).
8. Васильева Е. В., Лосева В. В. Воронка онлайн-продаж как аналитический инструмент управления эффективностью бизнеса // Управление. 2019. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/voronka-onlayn-prodazh-kak-analiticheskiy-instrument-upravleniya-effektivnostyu-biznesa (дата обращения: 16.12.2020).
9. Колосова Валерия Валерьевна Механизм построения эффективной маркетинговой стратегии на основе применения цифровой воронки продаж // Вестник МГОУ. Серия: Экономика. 2019. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mehanizm-postroeniya-effektivnoy-marketingovoy-strategii-na-osnove-primeneniya-tsifrovoy-voronki-prodazh (дата обращения: 16.12.2020).
10. Оценка эффективности рекламы: методы и показатели // URL: https://conversion.su/blog/otsenka-effektivnosti-reklamy/ (дата обращения: 15.12.2020).
11. Курманов Николай Витальевич Факторы развития системы интернет-маркетинга в России // Практический маркетинг. 2012. №12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-razvitiya-sistemy-internet-marketinga-v-rossii (дата обращения: 15.12.2020).
12. Тарасенко Ю. В. Эффективность рекламных компаний // Вопросы структуризации экономики. 2009. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/effektivnost-reklamnyh-kompaniy (дата обращения: 16.12.2020).
13. Полякова О. В. Механизм управления продвижением // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2013. №1-1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/mehanizm-upravleniya-prodvizheniem (дата обращения: 17.12.2020).
14. Оценка эффективности интернет-рекламы: методы, показатели и примеры // URL: https://www.owox.ru/blog/articles/evaluation-of-advertising-effectiveness/ (дата обращения: 17.12.2020).
15. Макушева, О. Н. Критерии оценки эффективности рекламной кампании // Молодой ученый. — 2019. — № 52 (290). — С. 437-439. — URL: https://moluch.ru/archive/290/65714/ (дата обращения: 20.12.2020).
16. Universal Analytics и Google Аналитика // URL: https://support.google.com/analytics/answer/9964640?hl=ru (дата обращения: 20.12.2020).
17. Яндекс Метрика: отчёты и основные показатели// URL: https://yandex.ru/support/partner2/statistics/metrika-visitors-statistics.html (дата обращения: 20.12.2020).
18. Олевинский Матвей Александрович Веб аналитика. Сравнение систем веб аналитики // IN SITU. 2015. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/veb-analitika-sravnenie-sistem-veb-analitiki (дата обращения: 21.12.2020).
19. Hotjar Documentation // URL: https://help.hotjar.com/hc/en-us (дата обращения: 21.12.2020).
20. Александрова И. Ю. Методология маркетингового исследования интернет-пользователей // E-Management. 2019. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologiya-marketingovogo-issledovaniya-internet-polzovateley (дата обращения: 22.12.2020).
21. Сквозная аналитика 2020 // URL: https://osipenkov.ru/skvoznaya-analitika/ (дата обращения: 22.12.2020).
22. Life after launch: learning and iterating on your marketing, Greg Davis // Intercom Marketing - P.108-110. URL: https://assets.ctfassets.net/xny2w179f4ki/2qE0C28CFPJa0evW9Z4hz9/6d7467c9ff3847195d6a07898bf58a13/intercom-on-marketing.pdf (дата обращения: 17.12.2020).
23. Startup Killer The Cost of Customer Acquisition // URL: https://www.forentrepreneurs.com/startup-killer/ (дата обращения: 19.12.2020).