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

216
4567
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%.

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.

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

Вас также могут заинтересовать