Игорь Скокан, Facebook: Маркетинговые измерения с научной точностью
Долгое время маркетологи принимали решения об использовании рекламных форматов, опираясь на знание о причинно-следственных связях, по сути – на догадки, хоть и основанные на реальном опыте. Точного понимания о том, какой формат вызывает какую реакцию и почему, не было ни у кого. С появлением подходов к измерениям, основанных на точных данных о пользовательской активности (people-based metrics), ситуация неизбежно меняется
Любой бизнес, инвестируя в маркетинговые кампании, хочет знать, к каким результатам они приведут. Измерить успех маркетинговой кампании не всегда было просто, так как непросто установить абсолютную причинно-следственную связь между применением определенного формата и его эффектом на аудиторию. Сегодня люди получают информацию сразу из нескольких каналов, а для выхода в онлайн используют не только стационарные компьютеры, но несколько разных мобильных устройств. С этим и связаны особенные трудности в измерении эффективности рекламных кампаний сегодня, ведь старые методы измерений, основанные на cookies, для мобильных кампаний уже не работают. В таких условиях установить связь между форматом кампании и ее влиянием на бизнес-результаты и понять, с толком ли вложены средства в маркетинг, становится все сложнее.
На помощь приходит наука
Проблема измерения успеха маркетинговых кампаний может решаться с помощью проверенных научных методов. Сегодня Facebook активно применяет так называемую методологию Lift – именно она основана на научном подходе для определения результативности рекламной кампании и ее влияния на показатели бизнеса. В чем ее особенности?
Наиболее яркой иллюстрацией того, как работает подобная методология, является использование ее принципов в области медицины. Чтобы определить, насколько эффективно то или иное лекарство, работники здравоохранения набирают определенное число добровольцев, из которых затем в случайном порядке формируются две группы. Одна из них принимает лекарственный препарат, другая — плацебо. По итогам эксперимента специалисты определяют, произошли ли ожидаемые изменения и улучшилось ли состояние пациентов, принимавших новый препарат.
На научном языке такой подход называется рандомизированным контролируемым испытанием (РКИ). В мире научного маркетинга РКИ — это исследование, в ходе которого отдельные пользователи в произвольном порядке распределяются в тестовую и контрольную группы. Членам тестовой группы демонстрируют определенную рекламу на их устройствах, при этом членам контрольной группы данная реклама не показывается. RКИ считаются «золотым стандартом» измерений, так как при условии, что состав контрольной и тестовой групп схожи, аналитики могут определить степень причинно-следственного влияния демонстрации рекламы на аудиторию.
Методология Lift, используемая для определения эффективности рекламы, основывается на подобных принципах. До начала кампании некая аудитория Facebook распределяется в случайном порядке по двум группам — тестовой и контрольной, схожим по всем своим параметрам. После запуска кампании тестовая группа начинает получать соответствующие рекламные сообщения, а контрольная — нет. Активность участников отслеживается и измеряется в каждой из групп, происходит наблюдение за постепенными изменениями в объеме продаж онлайн и офлайн (выручке, покупках и прочих транзакциях), изменениями в узнаваемости бренда, покупательских намерениях. Метод основан на измерении данных, исходящих непосредственно от конкретных людей, а не на анализе абстрактных лайков и кликов. Это дает возможность четко понять, какое реальное влияние оказывает медиакампания на действия пользователей и бизнес-результаты компании.
При таком подходе, тем не менее, важно понимать, что для определения причинно-следственных связей нужно учитывать статистическую значимость. В РКИ это, как правило, разница между наблюдаемыми откликами тестовой и контрольной групп, и именно от их размера в основном (но не исключительно) зависит то, являются ли результаты статистически значимыми. При проведении любых исследований всегда следует ставить вопрос о том, каков размер групп – сегодня существует множество передовых исследований, но, к сожалению, многие публикуемые данные и результаты измерений никак нельзя назвать безупречными. Поэтому всем маркетологам и представителям рекламного сообщества необходимо задаваться вопросом о том, насколько научно достоверны проводимые для их брендов измерения, и во всех ли случаях анализировались исключительно статистически значимые результаты.
На практике
Как выглядят результаты измерений по методу Lift для рекламодателей? Рассмотрим один из примеров на Facebook. С апреля по июнь 2016 года бренд безалкогольного пива Hoegaarden 0.0 проводил на платформе рекламную кампанию с целью представить новый продукт на российском рынке и повысить узнаваемость бренда. По результатам кампании было выявлено, что запоминаемость рекламы (ad recall) выросла на 21 пункт, ассоциация с брендом (message association) поднялась на 4 пункта, а признание и привязанность к бренду (brand affinity) - на 6 пунктов. Все данные были получены путем измерения по методу Lift и означают, что статистически значимые изменения показателей в тестовой группе по сравнению с контрольной возросли.
Механизмы измерения Lift запускаются в Facebook, как только рекламодатель начинает свою кампанию. Платформа создает рандомизированную тестовые и контрольные группы, в рекламодатель в безопасном режиме передает Facebook данные о конверсии кампании, как правило, получаемые с помощью пикселей Facebook или c точек продаж (POS-терминалов). Все результаты анализа результативности рекламной кампании по методологии Lift доступны рекламодателю в его Ads Manager аккаунте.
Маркетологам следует помнить, что критическая оценка всех используемых и новых решений в области измерений абсолютно необходима для формирования верной маркетинговой стратегии. Методология имеет значение, и правильно подобранный метод значительным образом повлияет на ваше знание о том, какие маркетинговые кампании действительно приносят пользу вашему бизнесу и стоят ваших усилий. Важно отметить, что маркетинговым специалистам не стоит отказываться и от тех методов измерений, которые применялись ими ранее, будь то эконометрические или атрибутивные модели измерений - сочетание различных методов покажет разницу в результатах исследований по сравнению с «золотым стандартом».