Пользуясь рассмотренными выше вспомогательными коэффициентами, можно рассчитать эффективность проведенной в Интернете рекламной кампании и подготовить развернутый отчет согласно схеме «вложения—прибыль».

Представим себе следующую ситуацию. В Интернете появился web-сайт некой петербургской фирмы, имеющей представительство в Москве и специализирующейся на продаже автомобильной аудиотехники, в частности автомагнитол. На сайте данной компании был реализован механизм продажи в режиме онлайн, поставлять товары покупателям планировалось только в пределах петербургского и московского регионов. На проведение рекламной кампании в Интернете был выделен бюджет $2500. Цели и задачи рекламной кампании формулировались следующим образом.

1. Привлечь на сайт по возможности большее количество посетителей из Петербурга и Москвы со среднестатистическим доходом от 3000 р. в месяц на человека.

2. Осуществить как можно больше продаж с корпоративного сайта фирмы.

3. Получить отклик аудитории с рекомендациями по дальнейшему развитию web-caйтa и мнениями о качестве предоставляемых услуг.

Рекламную кампанию решено было проводить в течение пяти рабочих дней. В качестве рекламных площадок было выбрано пять информационных серверов со сходной тематикой, в частности один популярный сервер N. публикующий информацию о новинках автомобильной индустрии и прочие аналитические материалы, ориентированные на владельцев частного автотранспорта. Все серверы позволяли осуществлять тарге-тинг рекламы (фокусировку баннерных показов) по регионам на основе определения 1Р-адреса пользователей, что позволило демонстрировать рекламные изображения только жителям Петербурга и Москвы. Для показов было выбрано дневное время суток, поскольку в этот период подавляющее большинство пользователей имеют доступ в Интернет с рабочего места и, следовательно, располагают стабильным ежемесячным доходом, составляющим сумму более 3500 руб. в месяц (среднестатистический доход по московскому и петербургскому регионам). На информационном сервере N было приобретено 50 000 баннерных показов по цене $ 10 за тысячу. Соответственно, затраты на размещение рекламы на нем составили $500. В качестве носителя рекламы использовался анимированный баннер стандарта Full banner (468x60 пикселов), отображавшийся непосредственно подзаголовком стартовой страницы сайта.

По истечении пяти дней администрация данного сервера предоставила рекламодателю следующую информацию: баннер был продемонстрирован в общей сложности 50 ООО раз, при этом число уникальных посетителей составило 17 500 человек, щелкнуло на баннере 800 человек. Переведем эти данные в привычные для интернет-маркетолога величины:

СРМ=$10; AD lmpression=50 000; AD Reach=17 500; AD Frequency=AD Impression/AD Reach=2,85; CTR=1,6%.

Сначала рассчитаем величину AD Exposure, которая, как уже было упомянуто, составляет 70% от AD Impression и в нашем случае будет равна 35 000. Определив отношение общей суммы, истраченной на рекламу на данном узле, к значению AD Exposure, мы получим фактическую стоимость одного рекламного контакта для данной рекламной площадки, она составит $0,014. Стоимость контакта с уникальным пользователем можно вычислить, разделив затраты на величину AD Reach. Мы получим сумму $0,03 за контакт. Несложно рассчитать и значение СРС: оно определяется как отношение затрат к количеству щелчков на баннере и составляет $0,6 ($500/800).

Однако, несмотря нато, что администрация сервера N доложила о 800 пользователях, щелкнувших на баннере, фактическое количество посетителей рекламируемого сайта согласно счетчику на его стартовой странице составило 804 человека, из которых 793 являются уникальными посетителями, а оставшиеся 11 человек в различное время обращались к серверу повторно. Теперь мы можем определить CPY: один уникальный посетитель обошелся нам в $0,63 ($500/793).

Из 793 человек, посетивших рекламируемый web-сайт с данной рекламной площадки, в течение пяти дней заказ на покупку автомагнитол и прочей автомобильной электроники оформили 34 человека. Таким образом, у нас появляется возможность подсчитать СТВ: СТВ=500/34= =$14,7. Тем не менее фактически покупку совершил лишь 31 человек: двое потенциальных клиентов по различным причинам отменили заказ, а один указал при оформлении покупки неверные данные. В результате стоимость продажи (CPS, Cost per Sale) оказалась равной $16,1 (500/31). Средняя стоимость сделанного пользователями заказа составила $75, следовательно, оборот оказался равным $2325. Исходя из того, что себестоимость каждой реализованной единицы товара в среднем равна $42, можно вычислить прибыль без учета затрат на рекламу: $2325-($42*31)=$ 1023. Чистая прибыль в этом случае составит $1023--$500=$523. Разделив чистую прибыль на стоимость баннерных показов, мы можем установить, что на каждый вложенный в рекламу доллар получена прибыль в размере одного доллара и четырех сотых цента. Помимо величины CPS (Cost Per Sale), определяющей удельную стоимость одной продажи какого-либо товара с web-сайта благодаря проведенной его владельцами рекламной кампании, в интернет-маркетинге часто используется показатель CPA (Cost Per Action), указывающий на «стоимость» какого-либо действия пользователя, совершенного благодаря рекламе. Как правило, CPA используется при расчетах затрат на реализацию всевозможных нематериальных услуг: заполнение форм, регистрацию пользователя на сайте, подписку на рассылку и т. д. В приведенных расчетах не рассматривается такой немаловажный фактор , как отложенный спрос, то есть не учитывается, что часть потенциальных клиентов, не совершив сделку в течение рассматриваемого периода времени, могут вернуться на сайт позднее (например, дождавшись заработной платы) и приобрести товар в режиме online либо обратиться непосредственно в магазин этой фирмы, выяснив его адрес в Интернете. В некоторых случаях возможно формирование определенного круга постоянных клиентов — некоторого числа пользователей, совершающих покупку неоднократно, — или заключение выгодных соглашений об оптовой поставке предлагаемого товара. Положим, на рекламируемом сайте были размещены интерактивная форма, в которой посетителям предлагалось оценить по пятибалльной шкале уровень сервиса, предлагаемого данной фирмой, а также адрес электронной почты для отсылки предложений по улучшению качества обслуживания. Всего формой воспользовалось 47 посетителей из числа тех, кто пришел на сервер с рассматриваемого узла (таким образом, условная цена одного отклика составила $10,6). Средняя оценка, поставленная посетителями web-сайту фирмы-рекламодателя, оказалась равной 4 баллам, то есть качество сервиса было расценено пользователями как «хорошее». Менеджерами фирмы было получено 3 письма (исключая спам) с рациональными рекомендациями по улучшению уровня обслуживания потенциальных клиентов. Рассчитав подобным образом эффективность публикации рекламы на разных узлах, можно провести сравнительный анализ задействованных рекламных площадок, а также вывести процентные соотношения, определяющие эффективность баннерных показов на каждом сервере по отношению к общим результатам проведенной рекламной кампании.


Информационная архитектура



Новости за месяц

  • Август
    2019
  • Пн
  • Вт
  • Ср
  • Чт
  • Пт
  • Сб
  • Вс