Бывает непросто понять причины роста и падения интереса клиентов к компании и продукту. Неожиданные скачки могут быть связаны с сезонностью, запущенными кампаниями, действиями конкурентов, мировыми или местными новостями и с массой других факторов. Нужно выяснять причины любых аномалий в статистике, чтобы минимизировать падение или увеличивать рост.
Одной из точек роста может быть медийный эффект баннерной рекламы. Его сложно измерить, ведь объявления в РСЯ и КМС влияют и на тех, кто не кликал по рекламе. Но мы разработали методологию, которая позволила оценить вклад баннерки в рост продаж.
Входные данные проекта:
Сегмент: B2CКлиент, с которым мы проводили эксперимент — B2C-компания, которая оказывает услуги в строительной сфере в Центральном федеральном округе России.
Заказчик уже занимает одну из лидирующих позиций на рынке региона, поэтому в поиске используется стратегия «максимальное количество трафика». Нашей задачей было исследовать влияние РСЯ на показатели поисковых кампаний: возможно ли влиять на увеличение объема поискового спроса.
Первые шесть недель работали только поисковые кампании, затем еще шесть недель поиск и РСЯ параллельно. В результате конверсия в лид выросла на 14%, количество лидов на 23%, стоимость обращения снизилась на 10%
Для измерения сезонности нужно выбрать три «маркерных» запроса – широкие поисковые фразы, характерные для вашего направления. Пример таких запросов для производителя заборов: «купить забор», «купить ограждение», «купить ограду».
Сравним по ним суммарную частотность по Wordstat в периоде «А» и «Б». Разница около 15% – это и будет сезонным коэффициентом.
Оценить изменения брендового трафика
В оценке брендового трафика мы ориентировались на рекламную статистику по ключевым фразам с вхождением названий нашего бренда. Такой способ считаем самым точным, так как можно увидеть количество показов, даже если переходов на сайт не было.
Если в рекламных кампаниях вы не используете брендовые запросы, обратите внимание на органический и реферальный трафик.
Пользователи чаще стали искать именно наш бренд, поэтому выросло количество показов и кликов по брендовым запросам. Остальные показатели изменились незначительно. Рост количества трафика, при этом, составил 58% и заметно превысил сезонный рост. Количество лидов и продаж выросло на 40-45%.
Отследить динамику небрендового трафика
Чтобы оценить изменения небрендового трафика, проверьте показатели всех поисковых рекламных кампаний, исключив из отчетов брендовые запросы.
В небрендовом трафике на 74% вырос коэффициент конверсиии в заявку, в остальных показателях изменения незначительны. Рост конверсии мы связываем с медийным эффектом РСЯ кампаний – пользователи приходящие с поиска были лояльны к бренду, так как ранее видели наши объявления в РСЯ.
Оценить совокупное изменение показателей
За счет прироста брендового трафика и увеличения коэффициента конверсии, количество лидов и продажи выросли на 70%, а стоимость заявки (CPL) и стоимость заказа (CPO) снизились на 25%.
Применить сезонную корректировку
Рост продаж на 70% – звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой. Все верно, эти данные пока не учитывают, что на рост повлияла и сезонность. Выше мы посчитали, что сезонный рост составил примерно 15%. Чтобы исключить влияние сезонности, искусственно занизим количество показов на 15%. Мы знаем, что в высокий сезон конверсия в лид тоже растет, поэтому занизим и эту цифру на 15%.
Даже после сезонной корректировки положительные изменения сохранились: рост лидов и продаж составил 20-25%, а CPL и CPO уменьшились на 10%.
Расчеты получились примерными, но даже с учетом сезонной корректировки изменение показателей очень существенное.
Для подтверждения гипотезы о том, что влияет на показатели именно РСЯ мы рассчитали от количества показов в сетях зависят показатели поисковых кампаний: CTR, количество кликов, лидов и продаж, коэффициенты конверсии в лид и продажу.
Взаимосвязь показателей в статистике называют «корреляцией».
В Excel и Google-таблицах для рассчета есть специальная функция «CORREL». Полученный коэффициент определяет характер связи:
Величина коэффициента корреляции | Характер связи |
До +/- 0,3 | Практически отсутствует |
+/-0,3 - +/-0.5 | Слабая |
+/-0,5 - +/-0.7 | Умеренная |
+/-0,7 - +/-1 | Сильная |
Для каждого показателя рассчитан коэффициент корреляции с количеством показов в РСЯ:
Коэффициенты корреляции подтверждают сделанные ранее выводы: по брендовым запросам увеличилось количество кликов, по небрендовым – конверсия в лид. Коэффициент корреляции 0,3 означает, что связь слабая, но присутствует.