Как рекламные digital-каналы влияют на eСommerce-трафик и покупки: советы от М.Видео

М.Видео вместе с агентством iProspect Russia на основе разработанной с OWOX модели атрибуции оценили вклад различных рекламных каналов в продажи интернет-магазина. Согласно проведенному исследованию, наибольший инкрементальный рост онлайн-ритейлеру обеспечивают небрендовая контекстная реклама, социальные сети, ретаргетинговые площадки и email-рассылки. 

Почему стандартные модели атрибуции не актуальны

Одного пользовательского сеанса часто недостаточно для завершения покупки онлайн: потребитель действует непоследовательно, возвращаясь на сайт из разных источников – рекламы, рассылок, прямого поиска. Классические подходы к атрибуции не дают представления о том, какая связка каналов более эффективная в приведении пользователя к конверсии. 

Так, распространенная в ритейле Last Click модель сфокусирована на конце воронки продаж, то есть на каналах, завершающих покупку. В результате предыдущие этапы, особенно начало воронки, например, знакомство с площадкой или ассортиментом, оказываются упущены. Основываясь на такой модели атрибуции в e-commerce, бренд начинает зависеть только от сиюминутного спроса на продукт, упуская более долгосрочные перспективы. 

«Мы стремимся ловить покупателя во всех каналах, учитывая не только те, которые принесли покупку (гол), но и другие, обеспечивающие пасс: например, пользователь положил в корзину, посмотрел карточку товара и т.д. На продвижение потенциального покупателя по воронке продаж влияет множество факторов. Поэтому нам важно корректно оценивать, какой канал дает максимальную отдачу и в итоге работает на увеличение общего оборота интернет-магазина, чтобы на основе этих данных эффективно управлять рекламными инвестициями в digital», – отмечает руководитель направления по интернет-маркетингу М.Видео Екатерина Курочкина. 

Как работает Funel Based модель атрибуции 

Данная модель атрибуции учитывает сотни различных сегментов пользователей и вероятности прохождения воронок. Например, они отличаются в зависимости от региона или типа покупателя – новый или постоянный. 

Внедрение модели: 

1. Первый шаг заключается в выборе события и построении воронки, которая отвечает структуре бизнеса. Для ритейла типовые шаги – это полезный визит, просмотр карточки товара, добавление товара в корзину, онлайн-заказ и выкуп данного заказа.
2. Второй этап – расчет ценности шагов на основе вероятности их прохождения. Каждый шаг получает количество баллов, равное 1 минус вероятность прохождения этого шага. Чем канал лучше проводит пользователя по воронке, тем большей ценностью он обладает. 

«Эффективность каждой пользовательской сессии равна сумме ценностей шагов, которые были в ней пройдены. Поскольку у сессии только один источник (кампания), то можно получить оценку рекламной активности. При ее сравнении с базовой моделью атрибуции определяется, какие кампании переоценены, а какие недооценены и имеют потенциал роста с точки зрения продаж и ROAS (рентабельность инвестиций в рекламу)», – указывает глава OWOX Russia Илья Чухляев. 

Какие каналы дают наибольшую отдачу в e-commerce 

На базе построенной совместно с OWOX модели атрибуции агентство iProspect и М.Видео определили наиболее эффективные каналы. Сравнив модели Last Click и Funnel Based, эксперты выявили, что наибольший объем продаж приносят такие каналы, как Organic, Direct, контекстная реклама на бренд и СРА. Но они же перетягивают значительную часть оборота от других каналов.

В то же время такие каналы, как SEM Non-Brand и Email гораздо больше участвуют в создании ключевых путей пользователя к покупке, чем при линейной оценке по Last Click. Это говорит об их более высоком потенциале и эффективности.

По итогам исследования iProspect и М.Видео пришли к выводу, что для максимизации общего объема продаж выгоднее инвестировать в каналы, дающие наибольший инкрементальный эффект: небрендовая контекстная реклама, социальные сети, ретаргетинговые площадки и email-рассылки. 

«Чтобы увеличить общий объем продаж любого интернет-магазина, необходимо оценивать каждую, а не только последнюю сессию покупателя. Однако даже полученное и закрепляемое за каждым каналом абсолютное значение оборота по модели Funnel Based не является наилучшей метрикой, если мы принимаем решение о перераспределении рекламных инвестиций между каналами. Поэтому мы решили, что правильнее проанализировать поведение пользователей глубже и понять, какие каналы частично перетягивают на себя продажи, а какие – наоборот, участвуют в важнейших этапах покупки», – объясняет директор по стратегическому развитию направления электронной коммерции iProspect Russia Сергей Абрамов. 

Для увеличения общего объёма продаж интернет-магазина при омниканальном подходе следует тестировать частичное перенесение бюджетов с каналов, которые в меньшей степени участвуют в пути пользователя к покупке, на каналы с большей инкрементальной эффективностью.