Diplom (Развитие организации продвижения товаров на рынок), страница 9

Таблица 10

Показатели эффективности на стадиях взаимодействия интернет-пользователей  с рекламной информацией

Расчет эффективности рекламной кампании «23 февраля»

Входные данные по кампании «23 февраля» - 150000 показов за неделю, целевая аудитория – показывать в Москве, основная задача – продажи в интернет-магазин, сбор информации о работе интернет-магазина.

Бюджет рекламной кампании 3000$ был распределен между пятью развлекательными сайтами (www.kleo.ru , www.7y.ru, www.women.ru, www.inout.ru, www.cooking.ru ). Рассмотрим на примере площадки Клео: на главной странице сайта был размещен баннер (в данном случае графические изображение) формата 100х100 по цене 4$ за тысячу показов (CPM). Баннер содержал картинку флакона одеколона с подписью «Защитник тоже любит…».

Было оплачено 150 000 показов за 600$. Показы были реализованы за 7 дней. При обработке конечных данных стало известно, что сервер (т.е. сайт) посетило 21 000 уникальных пользователей, количество кликов на баннер составило 1 300, соответственно CTR = 0.87%

CTR = 1300 / 150000 х 100% = 0.87%

Теперь обратим свое внимание на таблицу. Исходными данными, прежде всего, являются количество ADimpressions, т.е. количество загрузок баннера рекламодателя браузерами посетителей. Именно за эти запросы рекламодатель расплачивается с веб-издателем по цене 4 долларов за тысячу запросов. (данные получены от веб-издателя)

О числе реальных показов можно только догадываться, исходя, например, из таких данных, как расположение баннера. Предположим, что в этом случае разница между загрузкой и показами порядка 30 %. С другой стороны, допустим, имеется дополнительно 10 % неучтенных показов (баннер иногда загружался буфер памяти сервера, через который работает пользователь). Следовательно, итоговая разница будет 20 %.

Иными словами на 150 000 загрузок баннера реально было произведено 120 000 показов (ADexposure). Стоимость тысячи реальных показов (cost per exposure, или CPE), таким образом, равна

CPM = 30 000 x 4/ 120 000 = 1 $

CPE = 4$ + 1$ = 5$

Исходя из данных веб-издателя мы знаем, что в среднем за эту неделю пользователь посетил сервер 4 раза (150 000 посещений главной страницы, 37 000 уникальных пользователей). Следовательно, рекламу пользователь в среднем видел 4 раза. Получаем, что

AdFrequency = 4,

Adreach = 120000 / 4 = 30 000

(количество уникальных пользователей, которым была показана реклама).

Получается, что стоимость контакта с тысячью уникальных пользователей составила CPUU (cost per unique user),

CPUU = (Adimpressions – Adreach) x 4 + CPM

Adreach

CPUU = 20$

что, как показал сравнительный анализ, на 5% меньше, чем в среднем по всей рекламной кампании на всех пяти сайтах. (данные получены от веб-издателя)

В среднем пользователь видел рекламу 4 раза, предположим, что ее запомнили 65% от увидевших ее уникальных пользователей. Т.е. получаем 19 500 пользователей, осведомленных о интернет-магазине Аромат.ру. Стоимость каждой тысячи CPAW - cost per aware user

CPAW = (150 000 – 19 500) x 4 $ + CPM = 31$

19 500

(данные рассчитаны приблизительно)

Веб-издатель отрапортовал о 1 300 кликах на баннер, CTR баннера составил 0.87%, получаем, что стоимость тысячи кликов составляет CPC (cost per click)

CPC = (150 000 – 1 300) x CPM + CPM = 461$

1 300

(данные получены от веб-издателя)

По различным причинам не все из кликнувших на баннер попали на сайт Аромат.ру и стали посетителями. Потери составили 16%, т.к. логи сервера зафиксировали только 1100 посещений (сессий на сайте), где реферером явился сайт этого веб-издателя. Стоимость за посетителя составила CPV

(cost per visitor)

CPV = C (стоимость размещения рекламы)

V (зафиксированное число посещений)

CPV = 600 / 1100 = 0.6$

, это на 10% меньше, чем в среднем по всей рекламной кампании.

(данные получены из логов сервера рекламодателя)

Выявлено, что половина из посетителей сайта (600 человек) посетили интегрированный в него Интернет-магазин. Стоимость привлечения пользователей в магазин оказалась равной CPA

CPA = C

A (число действий)

CPA = 600 / 600 = 1$

(данные получены из логов сервера рекламодателя)

Из 600 посетителей магазина 50 зарегистрировались и сформировали в нем заказ. Стоимость заказа составила CPО

CPO = 600 / 50 = 12$

(данные получены из логов сервера рекламодателя)

Отдел продаж парфюмерии выявил, что из 50 размещенных заказов, только 49 были оплачены, поэтому стоимость продажи составила CPS

CPS = 600 / 49 = 12,3$

оборот продаж (фактический) составил 6000 долларов, прибыль 603 долларов, т.е. на 1 вложенный доллар мы получили 1.9 доллара прибыли. Это на 15% лучше, чем в среднем по рекламной кампании. (данные получены внутри компании-рекламодателя)

Посетителям магазина было предложено заполнить небольшую анкету и сообщить, что им понравилось в интернет-магазине, а что нет, высказать свои пожелания и т.д. Было заполнено 100 анкет (т.е. ее заполнял каждый шестой посетитель интернет-магазина). Стоимость заполнения данной анкеты составила CPA = 6$. (данные получены из логов сервера рекламодателя)

Из 100 полученных анкет 10 содержали действительно новые конструктивные предложения. Стоимость их получения составила CPA = 60 долларов, это на 5% дешевле, чем в среднем по рекламной кампании. (данные получены внутри компании рекламодателя)

Несмотря на то, что прямой цели привлечения новых дилеров перед рекламной кампанией не ставилось, данное направление смогло их привлечь. 5% от посетителей сайта (30 человек) ознакомились с содержанием раздела "Как стать нашим дилером". Стоимость этого действия составила CPA = 20$. (данные получены из логов сервера рекламодателя)

Из 30 посетителей этого раздела 5 заполнили заявку "для новых дилеров". Стоимость этого действия составила CPA = 120. (данные получены из логов сервера рекламодателя)

Служба работы с дилерами рапортовала, что из принятых 5 заявок, только 3 были серьезно рассмотрены. И с двумя из трех компаний был подписан дилерский контракт. Стоимость получения нового дилера составила CPA = 300$, это на 5% ниже, чем в среднем по рекламной кампании. (данные получены внутри компании рекламодателя)

Подводя итоги по эффективности данного рекламного направления, можно отметить следующее: рассмотренное рекламное направление показало себя достаточно эффективным:

На вложенные 600 долларов мы получили 603 долларов прибыли (затраченные 600 долларов на рекламу была возмещены и прибыль составила 603 доллара), при этом не учитывается:

- 49 привлеченных клиентов, которые, скорее всего, не ограничатся первым платежом, а останутся клиентами на длительное время, обеспечив дополнительную прибыль;

- часть посетителей сайта не разместили заказ on-line, но через сеть узнали и подробно ознакомились с предложением интернет-магазина и разместили заказ по традиционным каналам;

- анализ эффективности этого направления проводился через неделю после окончания рекламы, отложенный спрос, сформированный этой рекламной акцией, еще не проявил себя.

Было получено 10 конструктивных предложений по модернизации магазина.

Было получено 5 новых дилеров.

Данное направление рекомендовано для использования в следующих рекламных кампаниях, но следует учитывать, что была охвачена практически вся постоянная аудитория данного сайта. Поэтому в следующий раз желательно использовать это направление для продвижения других услуг магазина, либо использовать, но в меньшем объеме (поддерживающая реклама), либо использовать, но через определенный промежуток времени (когда аудитория сайта издателя расширится или изменится).

Источники информации и обработка данных

Данные независимых служб (например, счетчика Рамблера) по каждому внешнему сайту, на котором планируется размещать рекламу, и по сайту рекламодателя. Показания счетчиков не являются исчерпывающими, но позволяют получить представление о посещаемости и аудитории этих сайтов.

Данные Web-сайтов, на которых размещалась реклама (график и тип размещения, показатели CTR). Следует учитывать, что методы подсчета и глубина анализа данных на разных сайтах различны, поэтому сравнивать их показатели между собой надо осторожно, в каждом случае четко представляя алгоритм определения численности аудитории, количества показов рекламы и щелчков на ней.

Статистика сайта рекламодателя (общая посещаемость и все произведенные действия на сайте, а также разбивка показателей по отдельным рекламным направлениям). Обрабатывать статистику можно в базе данных, самостоятельно формируя все необходимые запросы, или с помощью специальных программ-анализаторов.

Дополнительные данные о посетителях (их регистрация, aнкеты, привязка к базе данных по географии и т. д.). Эти показатели можно получить, установив на сайте несколько специальных программ и связав их со специальной базой данных по активности посетителей.

Данные, полученные в офлайновых подразделениях компании-рекламодателя (о звонках, заявках, покупках, контрактах и т. д.). После запуска рекламной кампании в Сети можно выявить, насколько увеличилось количество звонков с запросами. Иногда при размещении конкретной рекламы даже удается сразу увидеть отдачу, особенно если эта реклама была массированной и компактной по времени (например, рассылка от Citycat - более 800 тыс. писем в сутки).

Если заказы формируются на сайте, а платежи осуществляются традиционными способами, то лишь из отчетности соответствующего отдела можно узнать, сколько интернет-заказов были доведены до своего логического конца - оплаты. То же самое относится и к различному роду заявок. Путь от заполнения заявки на включение в список дилеров до фактического заключения дилерского контракта часто бывает долгим. Далеко не все кандидаты превращаются в продуктивно работающих партнеров, поэтому проконтролировать эти процессы интернет-средствами уже нельзя. Здесь остается только одно - анализ офлайновой внутрифирменной отчетности.

Именно сочетание такого анализа с интернет-анализом, позволяющим определить эффективность рекламной привлекательности, выбора сайтов для размещения рекламы, типов и форм размещения, применяемых фокусировок и т. п., поможет наиболее рационально использовать каждый доллар рекламодателя и добиваться с каждой новой рекламной кампанией все более заметных результатов.