Димитри Маекс - Ключевые цифры. Как заработать больше, используя данные, которые у вас уже есть

Сочетание высокого уровня творческого подхода и инновационных рекламных средств привело к тому, что кампания стала известна куда больше, чем ожидалось с учетом ее бюджета. Nokia потратила на рекламу в 2006 году на 21 миллион долларов больше, чем Motorola, однако в результате осведомленность о двух брендах оказалась почти на одном уровне: 77 % для Nokia и 76 % для Motorola.

После рекламной кампании, связанной с выходом Moto Tribes в конце 2005 года, доля рынка Motorola в 2006 году выросла до 20 % (то есть рост составил 59 %).

Мировой успех Motorola был подкреплен выходом в 2006 году крайне успешного продукта – телефона модели Razr – Motorola продавала больше RAZR, чем Apple – плееров iPod. Однако рост в Китае оказался еще выше, чем по всему миру. В Китае продается практически тот же набор продуктов Motorola, что и во всем остальном мире, поэтому рекордные показатели продаж нельзя объяснить одними лишь совершенствами модели.

Это не было связано и с низкими ценами. Хотя по мере выхода на рынок Китая Motorola продавала в основном недорогие модели, но в 2006 году у нее все равно имелась определенная ценовая премия по сравнению со средней ценой телефона на рынке. Эконометрические модели позволили выделить изолированный эффект рекламы и рассчитать ее влияние на продажи (то есть были исключены факторы цены и усилий по продвижению). По всем данным, кампания действительно сработала. Примером немедленного влияния рекламы на продажи можно считать запуск телефонов модели Q. На нее в 2007 году можно было сделать предварительный заказ за 46–47 недель и получить начиная с 48-й недели. Онлайновая рекламная кампания началась на 49-й неделе. Количество просмотров соответствующей страницы сайта выросло на 1750 % – с 29 тысяч до 800 тысяч в неделю. С помощью рекламы продажи модели Q росли в шесть раз быстрее, чем у основного конкурента. Наши аналитические выкладки показали, что маркетинговые расходы в целом обеспечили 26 % продаж Motorola. Основной движущей силой стала реклама. Она создала 55 % новых продаж, то есть 14 % от общих продаж компании, при этом ее доля в маркетинговых расходах составила всего 11 %. О результатах говорит еще один факт: каждые 10 тысяч китайских юаней, потраченных на рекламу, позволили продать 384 телефона, в то время как та же самая сумма, потраченная на промоакции в магазинах розничной продажи, позволила продать лишь 96 телефонов. Предположив, что средняя отраслевая норма прибыли за проданный телефон составляет приблизительно 30 % процентов, реклама принесла около 15 юаней прибыли на каждый вложенный юань. Такой возврат на инвестиции оказался куда выше, чем от любых предпринятых в розничной сети активных мероприятий.

Вполне закономерен вопрос: так ли сильно нам нужна эконометрическая модель, если для ее правильного построения нужно продираться сквозь такие нагромождения? Разве не проще – вместо стольких трудностей – просто связаться с целевыми группами, на которые была направлена рекламная политика, и выяснить, купили ли люди наш продукт? Разумеется, такой путь вполне возможен, но лишь в том случае, когда используются рекламные методы адресного воздействия, которые сегодня всецело связаны с цифровыми носителями информации. Подобный подход, названный атрибуцией на индивидуальном уровне, стал невероятно популярным в области применения интернет-рекламы, поскольку при работе с ней мы всегда точно знаем, сколько человек увидели наше сообщение, сколько из них нажали на наш баннер сразу, сколько стали взаимодействовать с нашим контентом позднее (об этом мы говорили в четвертой главе). Метод атрибуции на индивидуальном уровне практически безошибочен – ведь вы изучаете поведение конкретных людей, а не общие тенденции продаж. Однако для традиционных средств массовой информации он не подходит, так как для них на сегодня мы не имеем ни одного столь же точного инструмента измерения. Маленький пример: каким образом мы сможем достоверно узнать, повлияла ли на каждого человека, купившего автомобиль марки Honda, именно телевизионная реклама этой фирмы? Вот почему – когда маркетологи используют комбинированный метод по привлечению средств рекламы – для анализа эффективности рекламной кампании нужен эконометрический анализ.

Приведенная ниже диаграмма показывает, как работает метод атрибуции на индивидуальном уровне.

Вы можете видеть «путешествия» шести потребителей (слева направо). Первая покупательница видела баннерную рекламу на Yahoo! мультимедийную рекламу (движущееся изображение) и рекламу на MSN.com, баннеры Cnet и Sky Sports. Затем она обратилась к поисковой системе Goggle. Знак «C» означает, что она нажала на кнопку «Узнать больше или купить продукт».

Теперь возникает важный вопрос: что заставило ее предпринять то или иное действие? Рекламный баннер Yahoo? Другие баннеры? Контент в мультимедийном формате? Или стоит благодарить поисковую систему? Возможно, это была комбинация всех элементов? Однако нам принципиально важно знать, какую роль сыграл в процессе покупки тот или иной элемент коммуникации. Если предположить, что решающая роль принадлежит последнему шагу перед покупкой, то поисковая система получит незаслуженно большие почести. Это метод называется «фактор последнего клика». Невзирая на всю очевидную неточность, он – в силу своей простоты – до сих пор популярен среди компаний.

Вернемся к нашему вопросу «приписки». Позвольте мне проиллюстрировать, насколько важно уметь своевременно увидеть проблему и правильно ее интерпретировать. Когда мы начали работать с гостиничной сетью Ceasars в конце 2007 года, показатели заполняемости гостиничных номеров неуклонно снижались, поскольку общее экономическое положение уже явно шло на спад. Наша задача была проста: невзирая на рецессию и расширение конкурентной среды, придать новый стимул существовавшей в компании системе бронирования мест через Интернет. Благодаря масштабному сбору данных и внедрению новых методов измерения результаты оказались быстрыми и значительными. В течение одного года, при той же величине бюджета на работу с медиа, Ceasars удвоила доход от своей системы бронирования.

Вопрос атрибуции был решен путем лобовой атаки. Компания использовала множество инструментов (баннерная реклама, мультимедийные средства, поисковые запросы и многое другое). Вопрос состоял лишь в том, какой подход мог бы сработать лучше других? Мы начали с нуля и решили поглубже разобраться с данными, содержащимися в логах (мы уже знаем из четвертой главы, что каждый раз, когда вы видите баннерную рекламу или нажимаете на нее, компания, отвечающая за обслуживание системы баннеров, отслеживает ваши действия).