Как отследить Post-view конверсии и узнать эффективность видеорекламы — кейс 1+1 Digital

Материалы для скачивания
978.32 Kb

Если вы используете видеорекламу, то благодаря информации от паблишера наверняка знаете, сколько было переходов на ваш сайт по клику. Но привели ли эти переходы к конверсиям — неизвестно. Также остается «невидимой» огромная часть аудитории, которая посмотрела ролик, ничего не нажимала, но спустя время посетила сайт и совершила покупку. Решение, описанное в нашем совместном кейсе с 1+1 Digital, поможет вам восстановить эти пробелы.

О компании

Команда 1+1 Digital отвечает за продажу спецпроектов и медийной рекламы на веб-ресурсах 1+1 Медиа, одного из самых крупных медиахолдингов Украины. Кроме 6 собственных телеканалов, 1+1 Медиа имеет права на эксклюзивную дистрибуцию еще 12 зарубежных каналов и 5 украинских. Также в медиагруппу входят 11 популярных веб-ресурсов и информационно-новостные площадки. Клиенты 1+1 Digital могут размещать рекламный контент на 3 000 сайтов-партнеров 1+1 Медиа.

Интернет-ресурсы медиагруппы посещают 10,5 млн пользователей в месяц (по данным GemiusAudience), а ежемесячный охват украинской интернет-аудитории составляет 42%.

Узнайте, какие кампании приносят прибыль, а какие не окупаются

Автоматически импортируйте расходы из рекламных сервисов в Google Analytics. Сравнивайте затраты, CPC и ROAS разных кампаний в одном отчете.

Задача

У OWOX BI и 1+1 Digital есть общий клиент — один из крупнейших мультиканальных ритейлеров бытовой техники и электроники в Украине, который активно использует для продвижения медийную рекламу, в частности видеоролики.

Чтобы оценить эффективность этих роликов и узнать, как они влияют на микро- и макроконверсии, клиенту нужно было:

  • Узнать, какая часть пользователей после просмотра рекламы идет на сайт или в офлайн-магазин и совершает покупки.
  • Узнать, сколько компания платит за каждое целевое действие пользователей (покупка, регистрация), которые перешли на сайт, кликнув по рекламе или не кликая. То есть рассчитать CPA (цена за действие) для Post-view и Post-click конверсий.
  • Рассчитать доход, который приносят клиенты, посмотревшие видеоролики, с учетом данных из внутренней ERP-системы (выкупленные заказы, офлайн-покупки).
  • Выяснить, какой канал был наиболее эффективным для возврата пользователей на сайт после просмотра видеорекламы.
  • Создать единый дашборд для удобного анализа медийной рекламы.

С технической точки зрения задача клиента заключалась в том, чтобы связать все действия пользователей, совершенные по трем сценариям:

  1. Просмотр видеоролика без клика по нему → Посещение сайта → Покупка на сайте.
  2. Просмотр видеоролика без клика по нему → Посещение сайта → Покупка в физическом магазине.
  3. Посещение сайта → Просмотр видеоролика без клика по нему → Покупка в физическом магазине.

Проблема

До этого кейса для оценки видеороликов маркетологи интернет-магазина использовали отчет-аудит от паблишера рекламы 1+1 Digital, который содержал данные об охвате, количестве показов и переходов на сайт, а также CTR (число кликов / число показов). Однако такой отчет без привязки к сайту, конверсиям и реальным продажам не давал полной картины.

Ранее аналитики клиента совместно с коллегами из OWOX BI проделали очень важную часть работы — объединили данные из онлайна и офлайна, настроили сквозную аналитику и ROPO-отчеты. Оставалось дополнить данные клиента, уже собранные в Google BigQuery, информацией о видеорекламе.

Проблема заключалась в том, что GDPR (новый регламент по защите данных в Европе) запрещает получать идентификатор пользователя из систем Google для паблишеров. А без этого идентификатора невозможно связать просмотры роликов конкретным человеком с его переходом на сайт или покупкой, если пользователь не кликнул по рекламе.

Запись вебинара
Как оценить влияние медийной рекламы на онлайн и офлайн конверсии. Опыт отслеживания post-view

Решение

Для решения описанной выше задачи аналитики OWOX BI предложили коллегам из интернет-магазина использовать специальный анонимизированный идентификатор пользователя OWOX User ID, который позволяет отслеживать пересечение аудиторий на разных сайтах. C помощью этого идентификатора данные о просмотрах роликов были объединены с действиями пользователя на сайте и покупками в физических магазинах.

Схема объединения данных все выглядит так:

Схема объединения данных

Рассмотрим детальнее каждый шаг.

Шаг 1. Настроить сбор данных о показах видеорекламы

Чтобы отследить просмотры рекламы, специалисты OWOX BI создали специальные теги (фрагменты кода) для каждого видеоролика и передали их паблишеру клиента — компании 1+1 Digital. Паблишер разместил эти теги через свою систему публикации рекламы.

Когда пользователь просматривает ролик, тег практически в реальном времени отправляет данные о событии в Google BigQuery проект клиента. Эти данные записываются в отдельную таблицу и содержат такие параметры:

  • Название ролика, который просмотрел пользователь.
  • Регион пользователя.
  • Устройство пользователя.
  • Сайт, на котором пользователь смотрел рекламу.
  • Время просмотра ролика.
  • Уникальный идентификатор OWOX User ID, который автоматически присваивает каждому пользователю.

Шаг 2. Связать все данные между собой

Клиент собирает данных о действиях пользователей на сайте в Google BigQuery с помощью OWOX BI. Также разработчики интернет-магазина самостоятельно настроили ежедневную автоматическую выгрузку данных об офлайн-продажах из ERP (Axapta) в Google BigQuery.

Эти данные, а также информация о видеороликах собираются в три разных таблицы. Чтобы построить отчеты, аналитики с помощью SQL-запроса объединили все данные в одну таблицу. В качестве ключа использовались User ID (уникальный идентификатор пользователя из ERP-системы клиента) и анонимизированный идентификатор OWOX User ID.

Компания начала использовать OWOX User ID еще в апреле 2018 года. Поэтому после объединения всех данных удалось выяснить, что 14,8% людей, просмотревших рекламу, ранее уже бывали на сайте клиента. А количество пользователей, которые перешли на сайт в течение 9 дней после просмотра ролика, составило 5,8%.

Шаг 3. Построить отчеты

После объединения всех данных аналитики OWOX BI создали для клиента дашборд в Google Data Studio. Для расчета всех метрик использовали конверсионное окно в 9 дней. Конверсионное окно — это время, необходимое пользователю, чтобы пройти воронку и совершить целевое действие. В нашем случае — это время от просмотра видеорекламы до покупки в онлайне или офлайне.

Отчет о Post-view конверсиях
В целях конфиденциальности на скриншоте приведены произвольные цифры

На первой странице дашборда маркетологи онлайн-магазина могут посмотреть:

  • Сколько уникальных пользователей видели ролики, общее количество просмотров и общие затраты на видеорекламу.
  • Как пользователи взаимодействовали с сайтом после просмотра роликов — сколько сессий, онлайн-заказов и дохода они сгенерировали.
  • Сколько денег компания потратила на контекстную рекламу, в случаях, когда пользователи после просмотра ролика заходили на сайт через платный канал.
  • Как видеореклама повлияла на офлайн-покупки — сколько офлайн-заказов и какой доход принесли пользователи, видевшие рекламный ролик.
  • Статистику по видеорекламе в разрезе площадок, на которых она транслировалась — сколько было показов на каждом сайте и какова их стоимость, сколько пользователей посмотрели видеорекламу на определенной площадке.
  • Как каждый ролик в отдельности повлиял на онлайн-покупки — сколько пользователей, сессий, заказов и дохода принес определенный ролик и сколько компания заплатила за его ротацию.
  • Пути пользователей, в которых просмотр видео был первой точкой касания.
В целях конфиденциальности на скриншоте приведены произвольные цифры

На второй странице дашборда маркетологи интернет-магазина могут увидеть качественные KPI видеорекламы в общем и в разрезе площадок:

  • CPA с учетом затрат на видеоролики и на контекстную рекламу, которая участвовала в воронке продаж.
  • ROAS c учетом онлайн- и офлайн-продаж.
  • USERS % — уникальные пользователи, которые до просмотра видеоролика уже посещали сайт.

Выводы

Раньше маркетологам интернет-магазина было проблематично в полной мере оценить эффективность видеорекламы. Благодаря решению от OWOX BI и 1+1 Digital, клиент смог связать просмотры видеорекламы с продажами в онлайне и офлайне, что помогло точнее рассчитать стоимость привлечения пользователей (CPA) и окупаемость (ROAS) медийной рекламы.

Теперь маркетологи компании легко могут узнать, какой именно ролик или какая площадка приносят больше или меньше всего конверсий в онлайне и офлайне. На какие из них стоит выделить больше бюджета, а от каких отказаться. 

Кроме того, используя OWOX User ID, компания может узнать количество просмотров видеорекламы пользователями, которые ранее уже бывали на сайте, и проанализировать дальнейшие поведение этих когорт: Retention Rate, конверсии и т. д.

P. S. Если вас вдохновил этот кейс и вы так же хотите отслеживать Post-view конверсии, чтобы знать, какой доход в онлайне и офлайне приносит ваша видеореклама, пишите нам на mail@owox. com — с радостью поможем.

Использованные инструменты