Инкрементальность в маркетинге: что это и как работает для продвижения приложений
Никому не нравится «сливать» бюджеты на рекламные кампании — вкладываться в продвижение, но не получать нужного результата. Один из способов решения проблемы — анализ инкрементальности. В этом лонгриде расскажем, что это за инструмент и как с ним работать на примере рекламной кампании приложения СберМаркета.
Что такое инкрементальный анализ
Инкрементальный анализ — метод, который помогает выявить, какие конверсии произошли благодаря рекламной кампании, а какие случились органически. Этот инструмент позволяет оценить маркетинговые вложения и выяснить, стоит ли развивать платные каналы или достаточно органических конверсий.
«Главная ценность метода — рационализация бюджетов. Эксперимент помогает найти эффективные рекламные каналы и отказаться от убыточных. Измерения актуальны для любой вертикали — с ними можно анализировать изменения количества целевых действий, которые вызывает именно реклама. Благодаря этим измерениям мы узнаем, как наши вложения в рекламу влияют на ее эффективность. Это и есть суть инкрементальности»,— Ульяна Кирпичева, Head of Mobile, СберМаркетинг.
Практики замера инкрементальности
Замеры инкрементальности — это измерения, которые маркетологи и аналитики проводят на основе внутренних данных компании. Они рассчитывают количество органических продаж, число продаж из платных каналов и долю каннибализации. Самое сложное при этом — найти то самое число инкрементальных конверсий.
Например, СберМаркетинг для инкрементальных замеров использует платформу AppsFlyer. В основе замера лежит A/B-тестирование с выделением контрольной и тестовой групп. Тестовой группе показываются рекламные объявления, а контрольная группа их не видит. Информация о совершаемых в приложении событиях подтягивается в дашборд по инкрементальности — и на основе разницы между реакциями тестовой и контрольной групп вычисляются результаты замера.
Эксперимент: замер инкрементальности
В нашем эксперименте мы замерили инкрементальность при продвижении мобильного приложения и использовали данные, полученные с помощью трекера мобильной атрибуции.
Клиент: СберМаркет, сервис доставки продуктов из супермаркетов за 2 часа.
Цель рекламных активаций: привлечь в приложение новую аудиторию и стимулировать повторные заказы со стороны действующих пользователей. Инкрементальный замер должен помочь оптимально распределить рекламный бюджет.
Гипотеза эксперимента, сегментация аудитории: в качестве рекламной площадки для теста использовали инвентарь Facebook/Instagram — самые объемные каналы в медиасплите. При настройке рекламных кампаний в Facebook мы обычно используем различные аудитории для ретаргетинга. Выбор аудитории зависит от действий пользователя после установки приложения — от широких сегментов (пользователи, просто открывшие приложение) до узких (например, пользователи с атрибуцированными повторными заказами). Для эксперимента мы выбрали аудиторию пользователей, уже совершивших покупку, и измерили чистый прирост повторных заказов.
Техническая часть запуска
1. На первом этапе нужно было создать аудиторию. Мы «собрали» ее из тех, кто уже совершал покупки, и сделали это с помощью данных из отслеживаемых через мобильный трекер действий. Важно, что доступный объем данных об аудитории может быть ограничен временным периодом. Например, в случае с Facebook это март 2021 года и дальше — но не раньше.
2. На следующем этапе происходил переход к сплиту сегмента аудитории на контрольную и тестовую группы. Рекомендация партнера по мобильным измерениям — выделить не менее 15% контрольной группы. Если процент тестовой группы будет меньше, данных для исследования может оказаться недостаточно — в итоге должно быть 100%. В результате мы получили сплит, где сегмент тестовой группы пробрасывался на площадку для показа рекламы, а сегмент контрольной оставался вне демонстрации объявлений.
3. Дальше необходимо было создать связку с площадкой и для этого выбрать нужный рекламный аккаунт.
4. Затем появившуюся на площадке через связку аудиторию нужно было подвязать в качестве таргетинга в рекламную кампанию. На этом этапе мы обратились к инструменту AppsFlyer Incrementality. Мы подключили к дашборду для замера инкрементальности нашу новую рекламную кампанию с проброшенной аудиторией. Дальнейшие действия в основном сводились к наблюдению и ожиданию. Нам не нужно было вносить изменения в настройки аудитории или рекламной кампании — информация по конверсиям автоматически подтягивалась в дашборд с предустановленной в трекере однодневной задержкой. Обновление дашборда происходило раз в день, то есть доступная временная гранулярность данных — день. В качестве результата выводились совокупные данные за этот день.
Результаты теста
Тест продолжался месяц. Наш замер показал увеличение на 11% числа повторных заказов в тестовой группе по сравнению с контрольной группой. Если анализировать разбивку по дням, то тенденция роста в тестовой группе прослеживалась с самого первого дня эксперимента, а в контрольной группе рост был только два дня в течение месяца.
«Рекомендуемый период проведения эксперимента — минимум 3 недели. Этого достаточно для совершения конверсии в целевое событие внутри приложения и/или достижения доходности, ожидаемой от пользователя. При анализе данных обязательно стоит принимать во внимание достижение статистической значимости и процента вероятности повторения результатов этого эксперимента. Мы обозначаем вероятность повторения при достижении этого показателя в процентах. Самый удачный показатель — более 90% — говорит о том, что вероятность получить такой же результат при повторном тесте максимально высока, а значит, можно опираться на полученные результаты»,— Эран Дански, руководитель группы продуктов AppsFlyer.
Приступая к эксперименту, мы задавались вопросом: если человек уже оформил заказ в приложении СберМаркета, продолжит ли он совершать покупки в приложении, необходимо ли напоминать ему о преимуществах сервиса и стимулировать на совершение повторных заказов? Замер выявил рост числа покупок в тестовой группе, то есть подтвердил эффективность рекламной активации. Таким образом мы получили сегмент аудитории, на котором можем обоснованно сконцентрироваться в рекламных стримах.
"На первом этапе запуск ремаркетинга был скорее импульсивным решением: все запускают ремаркетинг кампании, и нам тоже нужно. Но уже первые отчеты показали неплохие результаты в плане CPO. Следующим логичным шагом была оценка инкрементального эффекта от кампаний, направленных на ремаркетинг. Классическое А/B-тестирование показало статистически значимый результат и прирост в 11% между тестовой и контрольной группами, CPO для этого сценария также вырос. Инкрементальный анализ — полезный инструмент, который мы будем использовать и дальше"— Артем Бандык, руководитель отдела цифрового маркетинга в СберМаркете.
Как работать с инкрементальными тестами: чек-лист
- Применяйте целостный подход, сосредоточьтесь на платном и органическом трафике, но помните о сложных отношениях между ними.
- Убедитесь, что ваши данные — чистые. Сократите пересекающиеся аудитории, это поможет убедиться, что эксперимент дает статистически значимые результаты.
- Определите свои KPI перед созданием кампании и убедитесь, что ваша аудитория правильно сегментирована.
- Получите, агрегируйте и сравните данные, чтобы определить дополнительный рост ваших кампаний.
- Оптимизируйте бюджет на основе полученных данных о том, какие каналы обеспечивают самый высокий дополнительный рост, какие когорты более восприимчивы к рекламе и какое время оптимально для повторного привлечения пользователей. Так вы сможете максимизировать рентабельность инвестиций в рекламу.
Если вы хотите сделать свое продвижение в мобильных приложениях более эффективным, привлекать и удерживать пользователей — мы в СберМаркетинге готовы помочь.
==Цель рекламных активаций: ==привлечь в приложение новую аудиторию и стимулировать повторные заказы со стороны действующих пользователей...
...Для эксперимента мы выбрали аудиторию пользователей, уже совершивших покупку, и измерили чистый прирост повторных заказов...
Не совсем понятно, каким образом в эксперименте разруливается вопрос привлечения новых.
И вам не кажется что на вашем трафике и цикле потребления рекомендация в 3-недельном сроке выглядит несколько оторванной от реальности?