Askona. Вес таргетированной рекламы в социальных сетях в совершении офлайн-конверсий

Гипотеза:

Реклама в социальных сетях влияет на продажи в офлайне

Challenge:

Отсутствие прямого решения для оценки влияния рекламы в социальных сетях на офлайн-конверсии

Задача:

Разработка системы оценки рекламы, позволяющей выявить факт участия канала социальных сетей в цепочке до совершения покупки в офлайне

Идея:

В рекламных системах социальных сетей хранятся списки пользователей, которым показывалась кампания, а также информация об их взаимодействии с рекламой. В CRM системе хранятся данные пользователей, совершивших покупки.
Если загрузить CRM-базу в рекламные кабинеты, произойдет сопоставление данных. При этом на пересечении окажутся пользователи, которые совершили покупку, в том числе вследствие перехода на сайт по рекламе в социальных сетях.

Реализация:

1. Для корректности расчётов было принято решение разбить CRM на онлайн и офлайн и подгружать эти две базы в рекламные кабинеты по отдельности для возможности сравнения работы онлайн- и офлайн-каналов.

Корректировка мэтчинга:
В myTarget один хэш учитывается несколько раз за счет показа рекламы одному пользователю из разных рекламных кампаний

Проблема: некоторые транзакции дублируются, и площадка считает участие в конверсии, а не уникальную транзакцию

Решение:
• Исключение всех конверсий вследствие показов
• Исключение всех дубликатов. Учет только уникальных пользователей, т.е. 1 пользователь – 1 транзакция

2. Мэтчить данные по офлайн-продажам с онлайн- размещениями позволяют рекламные системы Facebook и myTarget. Обе системы по-разному ведут учет конверсий, поэтому было необходимо приблизить модели сбора их статистики друг к другу.

Единое окно атрибуции:
Окно атрибуции в myTarget – 30 дней
Проблема: В Facebook окна кратны неделям
Решение: Смена модели атрибуции в Facebook до 28 дней, чтобы уровнять с периодом в myTarget

Новый подход позволяет выявить факт участия канала социальных сетей в цепочке до совершения покупки в офлайне. Остается только оценить этот факт участия с точки зрения бизнес-показателей.

Оценка вклада социальных сетей в офлайн-продажи:
На основе полученных данных мы можем посчитать прибыль, которую приносит канал в офлайне. Для этого нужно совершить расчет дохода.

KPI по доходу:
Проблема: В myTarget отсутствует возможность загрузки данных по доходу
Решение: Расчёт офлайн-дохода в myTarget производится с помощью среднего чека Facebook в разрезе по году, месяцу и типу кампании после процесса мэтчинга с данными CRM


Ключевые выводы:
• Изначально оценка эффективности работы канала социальных сетей измерялись по прямому доходу, без учета участия этого рекламного канала на офлайн-продажи
• Новый подход к оценке данных позволил выявить влияние социальных сетей в процессе принятия решения о покупке на итоговую конвертацию пользователя в офлайне
• Для бренда это сигнал к тому, что, увеличивая инвестиции в рекламу в социальных сетях, можно корректно оценить результативность их работы как в онлайне, так и в офлайне


Адам Машитлов, руководитель отдела конверсионного маркетинга Аskona:
«В условиях постоянно растущей конкуренции на рынке (особенно в онлайне), Аskona всегда находится в поисках новых каналов продаж. При этом у нас есть четкие ограничения по ДРР*, за рамки которых мы не можем выходить. Была гипотеза, что реклама в онлайне влияет на продажи в офлайне, но оценить этот эффект и атрибутировать его к интернет-рекламе мы не могли. Благодаря данному исследованию мы получили ценные инсайты, которые позволили нам пересмотреть наши инвестиции в рекламу в социальных сетях и тем самым увеличить доход в рамках приемлемых показателей ДРР».

*ДРР — это доля рекламных расходов, которая показывает соотношение затрат и реальных денег, которые получил рекламодатель