Кейс ГК ФСК: как вывести медийную рекламу из серой зоны маркетинга

Во всём виновата медийка

На конференции Yandex Real Estate 2021 мы с группой компаний ФСК представили новый подход к оценке эффективности медийной рекламы. Использование post-view аналитики и атрибуции позволило не только повысить прозрачность данных, но и добиться 80%-ного роста конверсий без увеличения рекламного бюджета.

Ключевую роль в этом сыграла модель атрибуции Шепли. Она позволила объективно оценить вклад каждого рекламного канала, включая медийную рекламу, которая традиционно оставалась в серой зоне маркетинга.

Стандартные метрики не работают

Рынок недвижимости требует долгосрочного стратегического подхода к рекламе. И большинство рекламодателей уже выстроили сквозную аналитику, внедрили call tracking и оптимизировали расходы. Но, как отмечает Артём:

«Остаётся не так много системных точек роста рекламы как таковой… и post-view — это одна из них».

Традиционные performance-метрики не умеют оценивать результативность медийных кампаний, из-за чего бренды сталкиваются с проблемами:

• Не могут понять, какие охватные каналы работают лучше.
• Не знают, сколько инвестировать в медийную рекламу.
• ROI кажется непрозрачным, и медийку списывают в утиль.

Три метода оценки эффективности медийной рекламы

Есть три способа оценки медиа:

1. Эконометрическое моделирование — даёт общий прогноз влияния рекламы, но не позволяет детально разбирать вклад каждого канала.
2. Post-click аналитика — учитывает только клики, упуская влияние медийной рекламы на пользователей, которые конвертируются позже.
3. Post-view аналитика — фиксирует пользователей, которые видели рекламу, но не кликнули, а затем вернулись через другие каналы.

Только post-view аналитика полноценно учитывает вклад медийных каналов, связывая показы с последующими конверсиями.

Как мы внедрили post-view аналитику и атрибуцию Шепли

В ГК ФСК уже была выстроена сквозная аналитика с кол-трекингом и CRM. Мы добавили в систему информацию о показах медийной рекламы, чтобы связать её с конверсиями.

Как это работает:

• Пользователь видит баннер на площадке Яндекса.
• Информация о показе фиксируется в tracking-системе.
• Через несколько дней он сам ищет компанию и переходит на сайт.
• Веб-аналитика фиксирует пользователя и связывает его с ранее увиденной рекламой.
• Если он совершает конверсию (звонок, заявка, покупка) — это фиксируется в CRM.

Почему мы выбрали модель Шепли

Она решает ключевую проблему классической атрибуции: не даёт преимущества каналам с высокой частотой взаимодействия, а учитывает реальный вклад каждого инструмента в конверсию.

Модель атрибуции на основе данных (DDA) действительно проверена годами, миллиардами долларов и самой Google. Вот история о том, как с помощью DDA маркетинговое агентство Walks of Italy совместно с Google Search Ads 360 смогли измерить влияние каждой точки взаимодействия пользователя на общие продажи билетов.

Результаты: что изменилось?

• Рост конверсий на 80,1% без увеличения рекламных затрат.
• Снижение стоимости привлечения на 39,7% благодаря перераспределению бюджета.
• Рост эффективности отдельных каналов в 2-45 раз.

Эти результаты показали, что медийная реклама стала настолько же прозрачной, как и performance-маркетинг.

Выводы: что это значит для рынка?

• Post-view аналитика нужна всем, кто работает с длинным циклом сделки.
• Медийная реклама может быть измеряемой и предсказуемой.
• Технология доступна даже для небольших бюджетов.

Заключение

Старые подходы к медийной рекламе уже не работают. В кейсе ГК ФСК мы не просто увеличили конверсии, а изменили сам принцип работы с медийкой.

Post-view аналитика — это конкретный инструмент для точной настройки маркетинга, который убирает лишние расходы и делает рекламу эффективнее.https://www.youtube.com/embed/HYsrjue_Mvo

В этом видео мы подробно разбираем роль post-view аналитики и модели Шепли в анализе эффективности медийной рекламы. Посмотрите, чтобы понять, как измерять влияние медийки и повышать конверсии без увеличения бюджета.

Узнать больше об успехах наших клиентов можно и в других разборах. Например, вот как благодаря сквозной аналитике BMW смогли оптимизировать рекламный бюджет на 26%.