1. «СУПЕР»-ВКЛАД
КАЖДОГО ИСТОЧНИКА
Кейс мультиканальной атрибуции в digital-каналах
по продукту «Супер-Вклад» банка ТРАСТ
13 ноября 2014 г.
Андрей Чесноков
Начальник управления интернет продаж и рекламы
Национальный Банк ТРАСТ
2. ПРОБЛЕМАТИКА ПОДСЧЁТА
ЛИНЕЙКИ ПРОДУКТОВ «ВКЛАДЫ»
ОСНОВНОЙ KPI –
КАЧЕСТВЕННЫЙ КЛИК=
cессии – ушедшие (bounce rate)
РАБОТАЕТ, НО ХОЧЕТСЯ БОЛЬШЕГО
4. СТАНДАРТНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ
4
16,000
14,000
12,000
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0
2,500
2,000
1,500
1,000
500
0
Цена и число достижений цели «Отделения и банкоматы», по неделям
Переход к аналитике
страницы /address
Стоимость
посещения
Количество
посещений
21.апр 28.апр 05.май 12.май 19.май 26.май 02.июн 09.июн 16.июн 23.июн 30.июн 07.июл 14.июл 21.июл 28.июл 04.авг 11.авг 18.авг 25.авг 01.сен
число достижений цели «Отделения и банкоматы»
цена достижения цели «Отделения и банкоматы»
Достижения цели «Отделения и банкоматы» Цена цели «Отделения и банкоматы»
5. СТАНДАРТНОЕ МЕДИАПЛАНИРОВАНИЕ
5
ПРОДУКТ ЗАДАЧИ РЕШЕНИЕ
ВКЛАДЫ
АУДИТОРИЯ
ВСЕ ВОЗМОЖНЫЕ КАНАЛЫ НА ВСЕХ УСТРОЙСТВАХ
МАКСИМАЛЬНЫЙ
ОХВАТ
СТОИМОСТЬ
КОНТАКТА/КЛИЕНТА
НО: СКОЛЬКО ТОГДА БУДЕТ СТОИТЬ
КОНТАКТ С ПОТЕНЦИАЛЬНЫМ
КЛИЕНТОМ И КАКОВО ИТОГОВОЕ
ЗНАЧЕНИЕ CPA?
6. 6
АНАЛИТИКИ:
Но отчётность с использованием
атрибуции по модели last click
выявила отсутствие эффективности
digital рекламы по многим
источникам, не только в display
Не те каналы используем
Digital не работает для нашего продукта
Не туда приводим клиентов
Не так с ними работаем
7. ПУТЬ
ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
СОСТОИТ ИЗ
НЕСКОЛЬКИХ
КАНАЛОВ
7
Дорожки последовательностей (TOP-20) по цели «Адреса
отделений» (данные 01.08.2014-04.11.2014)
8. ЧАСТО: ПУТЬ
ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ
НАЧИНАЛСЯ С
БАННЕРНОЙ
РЕКЛАМЫ
8
Дорожки последовательностей (TOP-20) по цели «Адреса
отделений» (данные 01.08.2014-04.11.2014)
9. МУЛЬТИКАНАЛЬНАЯ АТРИБУЦИЯ
9
ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ АТРИБУЦИИ УЧЛИ ПОКАЗЫ
4 ПОКАЗА
=
1 КЛИК
25% конверсий по баннерам
совершены после 2-4 показов
10. ПОНИМАНИЕ ЦЕННОСТИ
БАННЕРНОЙ РЕКЛАМЫ
10
Пользовательское распределение
Дополнительно
в 3
раза больше веса
Дополнительно
в 3
раза больше веса
11. ПОНИМАНИЕ ЦЕННОСТИ
БАННЕРНОЙ РЕКЛАМЫ
Google.AdWords Last Click Linear distribution %, diff.
CPC 6 671 6 011 -9,90%
Display 3 017 21 418 609,92%
НО:
Внезапно увеличилась стоимость посещения с
остальных источников и выросла роль
ретаргетинговых кампаний в первом
взаимодействии
Результаты кампаний 01.09.2014-30.09.2014 11
12. НОВАЯ МОДЕЛЬ АТРИБУЦИИ
5 ПОКАЗОВ = 1 КЛИК
ПЕРВОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ MIDDLE PATHS ПОСЛЕДНЕЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ
50% 20% 30%
Результаты кампаний 20.10.2014-26.10.2014 12
1 показ = 0,2 клика
Выявление только эффективных
каналов, привлекающих аудиторию
Правильная пропорция для
трафиковых источников с большой
долей охвата
КОРРЕКТНАЯ РАЗВЕСОВКА
только для данного сплита
источников трафика
13. ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ ВЕСА DISPLAY
НА ДРУГИЕ КАНАЛЫ
Last Click 1st attribution 2nd attribution %, diff
CPC 2 047,00 1 974,51 2 205,36 11,69%
Display 780,00 3 436,70 2 057,88 -40,12%
Результаты кампаний 20.10.2014-26.10.2014 13
14. ДВИГАЕМСЯ ДАЛЬШЕ – СВЯЗЬ
ОНЛАЙН И ОФФЛАЙН
ИНТЕГРИРУЕМ ОНЛАЙН И
ОФФЛАЙН ЧЕРЕЗ ПРОМО-КОД –
ИСПОЛЬЗУЕМ ДАННЫЕ ПО АКТИВАЦИИ
ПРОМО-КОДОВ ДЛЯ КОРРЕКТИРОВКИ
«ВЕСОВ» В АТРИБУЦИЯХ
Результаты кампаний 20.10.2014-26.10.2014 14
15. Ключевые
выводы
o Обязательный анализ пути
пользователя, учитывая и
оффлайн составляющую
o Всё очень индивидуально -
экспериментируйте с
каналами и источниками
трафика равно как и со
средствами измерения
o Меняйте и чередуйте
подходы к анализу: только
таким образом можно
обнаружить «свою»
атрибуцию
15