Cергей Волчков, Елена Науменко - Эффективные подходы к анализу контекстного размещения - chkd.docx

50 %
50 %
Information about Cергей Волчков, Елена Науменко - Эффективные подходы к анализу...
Marketing

Published on September 20, 2014

Author: Osennya_sessia

Source: slideshare.net

Description

Эволюция рынка контекстных размещений Последовательность процессов анализа размещения Пристальный взгляд на данные Оценка данных. Выход есть всегда Больше данных, больше возможностей Правильная структура - доступ к данным Оценка размещения Основные инструменты SEA

Эволюция рынка контекстных размещений 2

Последовательность процессов анализа размещения Исследование ключевых слов = исследование рынка Анализ ключевых слов = анализ большого объема данных Исследуй Группируй Анализируй Оценивай Применяй 3

Дистрибуция показов и кликов по объему ключевых слов Начиная исследование, всегда ли мы верно расставляем приоритеты? Long tail, Impressions vs Visits 0% 4% 8% 12% 15% 19% 23% 27% 31% 35% 38% 42% 46% 50% 54% 57% 61% 65% 69% 73% 76% 80% 84% 88% 92% 95% 99% Share Traffic Линейная (Share) Линейная (Traffic) 5% ключевых слов генерирует 62% показов 160,0% 140,0% 120,0% 100,0% 80,0% 60,0% 40,0% 20,0% 0,0% и около 37% кликов, а 10% - 67% показов 43% кликов 4 View slide

Дистрибуция дохода по количеству ключевых слов Начиная оптимизацию, всегда ли мы верно распределяем трудозатраты? Keywords vs Revenue distribution Keywords vs Revenue distribution 9% ключевых слов генерирует 60% дохода 42% генерируют 91% дохода 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 4% 8% 11% 15% 19% 23% 27% 30% 34% 38% 42% 46% 49% 53% 57% 61% 65% 69% 72% 76% 80% 84% 88% 91% 95% 99% 5 View slide

Оценка данных. Выход есть всегда. Невозможно оценить большую часть ключевых слов. Недостаточно данных для оценки. Выход из ситуации: - Дополнительная сегментация - Введение дополнительных метрик/промежуточных целей 6

Больше данных, больше возможностей Критерии и стратегия сегментации Сегментация представляет собой метод для нахождения частей и определения объектов, на которые стоит направить основную маркетинговую деятельность. Сегментация – основа для выбора правильного сочетания элементов комплекса маркетинга, она проводится с целью максимального удовлетворения запросов покупателей (CTR, CR), а также рационализации затрат (CPO, CRR, CLV). Основная маркетинговая активность Группа объектов Критерии: - Емкость сегмента - Достаточность сегмента - Стабильность сегмента - Эффективность сегмента - Важность/Влиятельность сегмента 7

Больше данных, больше возможностей Виды сегментаций и зачем это нужно? 8

Правильная структура - доступ к данным Общие требования к структуре Для получения верных данных важно, чтобы: - структура была оптимальной и дискретной - трафик верно распределялся между типами соответствия - трафик верно распределялся между long tail и generic ключевыми словами Иначе: Ошибочное суждение >>>> Неверное решение Success Failure 9

Пул ключевых слов рекламодателя: Пользовательский запрос и ключевое слово триггер: Купить обувь интернет магазин [Купить обувь интернет магазин] Правильная структура - доступ к данным Пример распределения трафика 10 Обувь Купить обувь Интернет магазин обувь Купить обувь интернет магазин +Обувь +Купить +обувь +Интернет +магазин +обувь +Купить +обувь +интернет +магазин [обувь] [Купить обувь] [Интернет магазин обувь] [Купить обувь интернет магазин] “Обувь” “Купить обувь” “Интернет магазин обувь” “Купить обувь интернет магазин”

Оценка размещения Дистрибуция показов по типу соответствия Высокий процент показа объявлений по точному и фразовому типу соответствия свидетельствует о: - Достаточном количестве структур в точном и фразовом соответствии - Корректном распределении траффика Зависит от: - Целей размещения - Этапа размещения 11

Оценка размещения Дистрибуция показов по типу соответствия 12 46% Impressions share vs Match type 30% 32% 54% 70% 68% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% Segment 1 Segment 2 Segment 3

Правильная структура - доступ к данным Достаточность сегментов. Уровень агрегации данных Кампании (Данные на уровне типа товаров и услуг) Группы объявлений (Данные на основе групп товаров и модификаторов) Объявления (Данные по креативам и структуре объявления) Ключевые слова (данные по типам соответствия и др. сегментам) 13

Правильная структура - доступ к данным Степень доверия данным. Сегментация вширь. Ключевое слово Группа объявлений Кластер групп объявлений Кампания Кластер кампаний Аккаунт Насколько данные могут быть значимы? Достаточно ли данных на самом дискретном уровне? 14

Оценка эффективности размещения Оценка степени доверия данным. Как оценить? 15

Оценка эффективности размещения Оценка степени доверия данным. Как подсчитать? Вычислить необходимое количество промежуточных действий для реализации одного целевого. Объемное размещение: Количество показов для одного клика Impressions/Clicks CPA/CPL размещение: Количество кликов|сессий для одного целевого действия Clicks or Sessions/Actions Clicks/Orders= min.clicks.value Click VS. min.click.value Введение промежуточных целей: BR, глубина просмотра, время на сайте 16

Оценка эффективности размещения Оценка степени доверия данным. Диаграмма процессов Ключевое слово Достаточно Анализ Оптимизация данных? Группа объявлений Кластер групп объявлений Аккаунт ДА НЕТ НЕТ НЕТ НЕТ ДА ДА ДА 17

Оценка эффективности размещения Уровень ключевого слова 18 0,39% ROI DISTRIBUTION, KW LEVEL 0,33% 0,86% 98,42% 19,19% 31,10% 18,81% 30,90% 36,28% 25,40% 4,87% 33,44% G R E A T G OOD P OOR N O D A T A Keyword Cost Revenue(CT)

Оценка эффективности размещения Уровень группы объявления 19 0,57% ROI DISTRIBUTION, ADGROUP LEVEL 0,49% 1,15% 97,79% 19,99% 36,11% 18,29% 25,61% 37,63% 29,38% 4,94% 28,04% G R E A T G OOD P OOR N O D A T A Ad Group Cost true Revenue(CT)

Оценка эффективности размещения Уровень кампаний 20 14,57% ROI DISTRIBUTION,CAMPAIGN LEVEL 17,51% 19,49% 48,43% 27,83% 56,19% 14,92% 1,06% 45,85% 47,06% 5,73% 1,36% G R E A T G OOD P OOR N O D A T A Campaign Cost true Revenue(CT)

Оценка эффективности размещения Уровень кластеров групп объявлений 12,26% ROI DISTRIBUTION, ADGROUP CLUSTERS 87,40% LEVEL 0,33% 0,01% 17,84% 82,01% 0,15% 0,00% G R E A T G OOD P OOR N O D A T A Cost true Revenue(CT) 21

Оценка эффективности размещения Цепочка оценок. Анализ результатов 22 No data No data Good Good Poor Poor Poor Good Poor Good No data No data

Оценка эффективности размещения Универсальная метрика или на чем остановить выбор? ROI ИЛИ ДРУГАЯ УНИВЕРСАЛЬНАЯ МЕТРИКА? 23 ROI, ROMI, ROAS CLICKS, REVENUE, SPENDS, CRR, ROAS, MARGIN, LTV, CLV, AOV, CTR, CPC, CPV, CAC, MARK UP, RPO, DR, NET SALES, PROFIT……

Оценка эффективности размещения Пример оценки эффективности размещения Шаги: 1. Оценивается необходимое количество данных на уровне кампаний (полнота данных) 2. Кампании сегментируются по количественному показателю (важность данных) 3. Индивидуальный анализ каждой группы кампаний В качестве входных данных можно взять основные метрики и их производные, и уменьшить их количество в процессе анализа, выделив основные группы. 4. С помощью метода k-средних кампании кластеризуются внутри сегментов (на четыре кластера, как в примере). 5. Рассчитывается средняя компонента для каждого кластера. Кластер 1: Высокая средняя корзина, количество товаров в заказе, без скидки, число повторных покупателей выше среднего Кластер 2: Скидка выше среднего и высокий показатель повторной покупки Кластер 3: Ниже среднего по всем показателям, маленькая доля повторных заказов Кластер 4: Высокий уровень скидки нивелирует высокую среднюю корзину 24 Кластер Кол-во кампаний Средняя корзина SKU в заказе Скидка Повторная покупка 1 65 0,4 0,7 -1,0 0,3 2 22 -0,1 -0,2 0,6 0,9 3 5 -0,3 -0,3 -0,1 -0,9 4 2 1,3 1,3 1,0 -1,0

Оценка эффективности размещения Рассчитываем показатель эффективности Используем любимую весовую функцию для расчета взвешенного показателя: Кластер Кол-во кампаний Средняя корзина SKU в заказе Скидка Повторная покупка Оценка Нормированная оценка 1 65 0,4 0,7 -1,0 0,3 3,4 2,38 2 22 -0,1 -0,2 0,6 0,9 1,7 0,40 3 5 -0,3 -0,3 -0,1 -0,9 -3,5 -0,18 4 2 1,3 1,3 1,0 -1,0 -0,2 -0,00 Итого: 94 2,59 25 Показатель качества размещения 22,,5599 0 5

Оценка эффективности размещения Каким образом можно обрабатывать данные? Самый сложный способ - научиться пользоваться специализированными статистическими программами. Таковых существует два сорта: 1. Программы с интерфейсом меню и кнопок (SPSS, STATISTICA, MiniTab, StatGraphics) 2. Программы, общающиеся с пользователем в режиме команд (SAS, S-PLUS и R). 26

Основные инструменты SEA 27 SEA External Tools Internal Tools Bidding Suggestions InSight analytics report SPSS STATISTICA MATLAB MINITAB STATGRAPHICS SAS S-PLUS R Regular reporting AdWords Scripts Yandex API Scripts Рекомендации по управлению ставками Определение перспективных KW Нахождение неэффективных элементов Аналитика по внутренним метрикам Мультиканальные аналитические отчеты Шаблоны отчетов Регулярная отчетность – день, неделя, месяц Различная сегментация и срезы Приоритеты и планы

Add a comment

Related presentations

Brands are more invested today than ever before on curating and distributing paid,...

Marketers need to be creating and publishing original content across many differen...

As content marketing continues to increase in popularity in every industry, more m...

Il Direct Email Marketing (DEM) è una tipologia di marketing diretto che usa la po...

This presentation contains all 120 rules from Part 1 of the 2nd edition of "Email ...

Olá, somos o Paulo Bernardes e o Pedro Silvestre, temos uma ambição em comum de me...

Related pages

Сергей Волчков и Елена Науменко ...

"Эффективные подходы к анализу контекстного размещения. Не тратьте время на ...
Read more

Осенняя Сессия по контекстной ...

Сергей Волчков и Елена Науменко ... подходы к анализу контекстного размещения.
Read more

Все доклады с "Осенней Сессии ...

Эффективные подходы к анализу контекстного размещения. ... Елена Науменко, ...
Read more