Koronawirus i co dalej? Skuteczny kontratak za pomocą atrybucji i optymalizacji

Koronawirus i co dalej? Skuteczny kontratak za pomocą atrybucji i optymalizacji

Zarządzanie kanałami reklamowymi bywa trudne, szczególnie gdy poza planowaniem, spoczywa na nas ustalanie budżetu. Blueattribution, stworzony przez Bluerank, rozwiązuje ten problem. Wprowadza algorytm, który na podstawie budżetów i wyników dostosowuje wydatki na kanały, uwzględniając ich rentowność.

Pewnie zgodzicie się ze stwierdzeniem, że zarządzanie kanałami reklamowymi to niełatwa sprawa – w szczególności, gdy jest ich kilkanaście, a na naszych barkach – poza planowaniem działań – spoczywa również ustalanie budżetu.

Zadania nie ułatwia koronawirus, który wywraca do góry nogami całą przyjętą wcześniej strategię. Liczba świecących na czerwono metryk i danych, którymi atakuje nas Google Ads, Google Analytics oraz inne narzędzia jest ogromna, a każde z nich reklamuje się jako dodatkowa wiedza mająca wspomóc zarządzanie kampaniami. O ile wartości merytorycznej nie można im ująć, to często jest ich po prostu tak dużo, że żonglując narzędziami, możemy trafić na sprzeczne informacje. Dodatkowo, obecna sytuacja sprawia, że zdecydowana większość założeń, które przyjęliśmy wcześniej jest do odrzucenia lub potężnej modyfikacji. Gdy powrócimy do „normalności”, rozsądnym wydaje się rozwiązanie, w którym powoli przywracamy i wdrażamy poprzednie, już sprawdzone założenia, mozolnie odbudowując naszą strategię. Czy musimy jednak robić to w ślimaczym tempie, badając skuteczny podział budżetowy, testując kolejne kwoty i powoli je zwiększając? A może skuteczniejsze będzie szybkie zwiększenie środków przeznaczonych na każdy kanał, podchodząc do problemu z drugiej strony?

Blueattribution – narzędzie służące do optymalizacji mediów, stworzone przez Bluerank – rozwiązuje ten problem. Wprowadza jedno źródło wiedzy – algorytm, który na podstawie budżetów i wyników dostosowuje wydatki na poszczególne kanały względem ich rentowności. Przedstawimy to na przykładzie Rainbow, z którym pracujemy i wspólnie osiągamy spektakularne sukcesy już od ponad 12 lat, a który jako jeden z największych graczy na polskim rynku turystycznym odczuł epidemię koronawirusa bardzo boleśnie.

O co chodzi?

Optymalizacja polega na zasileniu odpowiedniego algorytmu danymi dotyczącymi atrybucji powiązanymi z danymi budżetowymi. Innymi słowy, przeprowadzamy atrybucję (o tym, co to jest atrybucja i jak działa przeczytacie tu) i do odpowiedniego okresu dostawiamy wydany budżet na konkretny kanał reklamowy. Czym jest „odpowiedni okres”? Większość algorytmów i metod matematycznych jest zdefiniowana jednoznacznie, a to jak dobrze działają zależy od tego, jak „dobre” dane do niego wprowadzimy. W tym przypadku, idealnym połączeniem okazuje się atrybucja „co tydzień” z ostatniego roku. W ten sposób otrzymujemy wystarczającą liczbę danych, żeby zasilić algorytm, jednocześnie nie biorąc danych nieadekwatnych do obecnie prowadzonych działań.

Ale co z tego, skoro mamy wirusa?

Odpowiednio opracowując dane, na których opieramy algorytm, jesteśmy w stanie dostać bardziej dopasowane do odpowiedniej sytuacji wyniki. Epidemia koronawirusa jest z punktu widzenia danych zdarzeniem losowym, którego nie można było przewidzieć (przynajmniej w kontekście badania danych marketingowych). Ponieważ zakładamy, że w przyszłości sytuacja się unormuje, obecny okres jest idealny na przygotowanie strategii, według której będziemy działać po zakończeniu epidemii.

A jak to działa?

Po „nauczeniu” algorytmu otrzymujemy kilka informacji – dopasowaną krzywą zysku, informację o tym, w jakim procencie to, jak kanał prosperuje jest uzależnione od przeznaczonych na niego pieniędzy oraz optymalny budżet. Ostatnią informację rozumiemy jako odpowiedź na pytanie –„Zarobiliśmy X, wydając Y, ale gdybyśmy wydali więcej i/lub rozdzielili pieniądze między kanałami inaczej, zarobilibyśmy dużo więcej”.

Algorytm sam zwraca informacje o pożądanym budżecie wraz z najlepszym podziałem wśród kanałów, ale możemy również wprowadzić własną kwotę (i ewentualne ograniczenia, jeżeli uznamy, że nie wydamy mniej lub więcej na dany kanał).


Źródło: attribution.bluerank.com

Jakie mamy efekty?

Dzięki ścisłej współpracy z Rainbow, dla którego prowadzimy działania reklamowe w szerokim zakresie, mogliśmy poddać algorytm optymalizacji próbie na bardzo trudnym przypadku. Zrównoważenie budżetów 15 kanałów przy danym limicie, w którym występują kanały bardzo od siebie różne wymaga cierpliwości, wiedzy, doświadczenia, a i tak potrafi zajmować osobom odpowiedzialnym bardzo dużo czasu. Dzięki współpracy z Rainbow, udało nam się przenieść dużą część ciężaru na algorytm, który poradził sobie bardzo dobrze.

Głównym odbiorcą wyników optymalizacji mediów, ze względu na różnorodność oraz możliwość porównania rok do roku, jest grupa kanałów składających się z płatnych wyników wyszukiwania.


Wykres przedstawiający zaatrybuowane wartości przychodu dla wszystkich kanałów grupy płatnych wyników wyszukiwania.

Kolorem zaznaczono okresy sezonu letniego dla 2018 i 2019 roku, gdy popularność biur podróży w oczywisty sposób wzrasta – dla 2019 roku jest to jednocześni okres optymalizowania kanałów reklamowych. Porównując sezon do sezonu widzimy znaczny i bardziej gwałtowny wzrost.


Wykres przedstawiający koszt konwersji.

Widzimy też znaczny spadek kosztu konwersji. Nie tylko osiąga malejący trend w całym okresie wakacyjnym, ale również stabilizuje się. Jest to pożądany efekt pozwalający z większą pewnością przewidywać zachowania metryk.


Wykres przedstawiający ROAS.

Odnotowujemy zdecydowany wzrost w przypadku zwrotu wydatków na reklamę. Tak jak w przypadku kosztu konwersji, ROAS zmniejsza swoją wariancję, starając się ustabilizować na wysokim poziomie zachowując trend wzrostowy.

Wejdźmy w szczegóły!

Warto zwrócić uwagę, że w grupie kanałów płatnego wyszukiwania znajdują się również kanały pomijane w optymalizacji. Ponieważ bazujemy na kliknięciach użytkownika, nie chcemy porównywać jabłek do gruszek, sztucznie obniżając budżety kanałów odpowiedzialnych za np. budowanie świadomości marki. Dlatego też warto zwrócić uwagę na działanie optymalizacji dla wyszczególnionego przypadku, czyli dla konkretnej grupy reklam.

Jedną z zalet optymalizacji bazującej na wynikach atrybucji data-driven jest możliwość wykrywania rentownych kanałów. Jeżeli dany kanał był pomijany w rozdziale budżetu, a dla naszego algorytmu wygląda „obiecująco”, z pewnością zostanie odpowiednio wynagrodzony w podziale budżetu. Taki kanał występował w przypadku płatnych wyników wyszukiwania.


Wykres przedstawiający atrybucję przychodu dla wyszczególnionego kanału.

Starając się nie zwiększać sumarycznego budżetu, przesunęliśmy część pieniędzy z kanałów nierentownych na kanały obiecujące. Wyniki były więcej niż bardzo zadowalające! Kanał idealnie odpowiedział na zwiększony budżet, natychmiast wybijając się w wynikach atrybucji.


Wykres przedstawiający ROAS dla wyszczególnionego kanału.

Również w tym przypadku osiągamy zamierzony cel, znacznie zwiększając ROAS dla konkretnej grupy reklam w zadanych okresach. Metryka charakteryzuje się silnym trendem rosnącym w sezonie oraz zwiększoną stabilnością.


Wykres przedstawiający koszt konwersji dla wybranego kanału.

W tym przypadku ponownie osiągamy pożądaną stabilizację oraz trend spadkowy.

Co dalej?

Posiadając historyczne informacje o tym, jak odpowiednie kanały i kampanie są „uzależnione” od budżetu, po unormowaniu się sytuacji, będziemy posiadać informacje o tych najskuteczniejszych i najbardziej rentownych. Wszystko po to, aby móc możliwie najskuteczniej odbudować straty wyrządzone przez koronawirusa.

– Rozbudowa modelu atrybucji konwersji i wykorzystanie tych wyników do optymalizacji budżetów kampanii reklamowych okazało się decyzją, która przełożyła się w zdecydowany sposób na wzrost efektywności działań reklamowych Rainbow w internecie w 2019 roku. Dzięki tak precyzyjnym danym możemy skuteczniej zarządzać poszczególnymi kanałami reklamowymi i inwestować w te, które są najbardziej rentowne. Zamierzamy dalej rozwijać obszar Data Science we współpracy z Bluerank – mówi Michał Jaworski, dyrektor ds. e-commerce i strategii omnichanel, Rainbow.

Podsumujmy!

Atrybucja data-driven ma wiele zalet. Jedną z nich jest możliwość śledzenia rzeczywistych wyników kanałów reklamowych, a odpowiednie modele „szyte na miarę” pozwalają robić to jeszcze lepiej i dokładniej. Jednak na samej atrybucji nie powinniśmy poprzestawać. Zbierając historyczne wyniki atrybucji, jesteśmy w stanie automatyzować procesy podziału budżetu zaopatrując ekspertów w odpowiednie wyniki. Posiadając taką wiedzę, nie jesteśmy zmuszeni do ponownego układania i wdrażania całej strategii od nowa, co w kontekście koronawirusa może być ogromną pomocą dla specjalistów oraz znaczącą przewagą nad konkurencją.

  • Chcesz osiągać stabilne wzrosty zasięgu kampanii bez obniżenia opłacalności działań?
  • Chcesz osiągnąć wzrost rentowności działań reklamowych?
  • Chcesz osiągnąć stabilizację i przewidywalność wyników, umożliwiające skuteczniejsze planowanie przyszłych działań?

Bluerank od 15 lat świadczy usługi marketingu internetowego. Wykorzystując szerokie portfolio, strategiczne podejście i własne innowacyjne narzędzia, wspiera marki w realizacji ich celów biznesowych.

Zapraszamy do kontaktu!


Maciej Antczak
Head of New Business
[email protected]
tel. 882 509 252

www.bluerank.pl
[email protected]

 

Autor:

Maciej Franas, Marketing Data Scientist w Bluerank

Komentarze

Polecane

Dzięki, link został przesłany

Zamknij

Serdeńko!
Lubisz już nasz fanpage?

Wystarczy kliknąć:

zobacz nasz fanpage >> Zamknij

Niech zapisze się
do newslettera!

Zostaw e-mail
i powolutku strzałeczka na guziczek!

Zamknij