Здравствуйте!
В декабре Яндекс.Директ презентовал функционал, который вывел на новый уровень аналитику рекламных кампаний для интернет-магазинов. Речь идет об учете в рекламном кабинете конверсий, совершенных офлайн (например, по телефону или в магазинах лично).
Раньше сервис считал только те покупки, которые были оплачены на сайте. Как следствие, у бизнеса не было актуальной статистики обо всех продажах. Чтобы ее собрать, приходилось узнавать информацию по всем торговым точкам с помощью внутреннего электронного документооборота компании, а затем сводить в единый файл. Или настраивать дорогостоящую сквозную аналитику, объединяющую данные из всех систем учета. Однако такие возможности доступны крупным компаниям с собственным штатом аналитиков и большими бюджетами. Средние и малые бизнесы не могут себе этого позволить.
Все это делает нововведение Директа очень интересным и потенциально полезным для рекламодателей. В статье мы расскажем о том, что новинка может дать бизнесу и как настроить передачу офлайн-данных о клиентах в рекламный кабинет.
Зачем учитывать конверсии в офлайне
Давайте рассмотрим пример. Допустим, вы ведете рекламу для магазина бытовой техники «Икс». И у вашего магазина есть потенциальный клиент – Петр Иванович, 55 лет. У него сломалась стиральная машина, которая служила ему верой и правдой 12 лет. Он ввел в поисковую строку Яндекса запрос про стиральную машину, кликнул по рекламе магазина «Икс» в выдаче и нашел в нем подходящий агрегат.
Но Петр Иванович – человек старой закалки. Он не привык оформлять заказы в интернете, поэтому пошел в ближайший к дому магазин «Икс». Дальнейшие события могут развиваться по двум сценариям:
1. Без отслеживания офлайн-конверсий. Яндекс.Метрика, установленная на сайте, не засчитает покупателя ни в один из каналов. Для нее это просто визит, в процессе которого не было совершено целевых действий. Но фактически продажу обеспечила контекстная реклама. Некорректные данные могут привести к тому, что распределение бюджетов между рекламными кампаниями в будущем станет неправильным. Машинное обучение рекламной системы в свою очередь также не учтет конверсию и начнет пессимизировать ставки по аудитории, похожей на Петра Ивановича, то есть будет меньше показывать объявления подобным пользователям;
2. С отслеживанием офлайн-конверсий. Функционал учета таких покупок позволяет отнести конверсию к каналу платной рекламы. Событие попадет в статистику, позволяя скорректировать рекламную кампанию при необходимости. Важно, что алгоритмы ML Яндекса видят это событие и учитывают при дальнейшем обучении, что приводит к более качественной работе автостратегий в аккаунте.
Аудитория, совершающая покупки офлайн, перестает считаться условно некачественной. В нашем примере объявления о стиральных машинах продолжают таргетироваться на такую аудиторию, принося офлайн-продажи.
Что дает бизнесу учет офлайн-конверсий
Точные данные о стоимости всех конверсий из Директа. Сведения о затраченных на кампанию средствах всегда будут актуальны: компания сможет получить максимально точные данные об окупаемости инвестиций в рекламу, что поможет в будущем точнее планировать бюджеты.
Сведения об эффективности настроек таргетинга. Это преимущество позволяет показывать товар более широкой аудитории, учитывая ее особенности. К примеру, объявления про те же стиральные машины будут показаны не только молодым людям, но и аудитории в возрасте, которая ищет замену сломанному агрегату и не доверяет интернет-магазинам, предпочитая покупать все офлайн.
Актуальная информация о количестве продаж. Директ учтет все реализованные единицы, и в результате компания сможет спрогнозировать необходимость закупки данного товара в нужном количестве на будущее.
Какие офлайн-конверсии теперь может учитывать Директ:
- Покупка в офлайн-точке. Пользователь зашел на сайт, отыскал нужный ему товар, изучил характеристики, а затем отправился в офлайн-магазин этой же сети и купил товар там. Такое часто бывает, если человек хочет лично убедиться в качестве товара, пообщаться с консультантом либо если он не хочет или не умеет оформлять заказы онлайн. Это случай Петра Ивановича, о котором мы говорили в начале статьи.
- Выкупленные транзакции. Пользователь нашел товар на сайте и оформил заказ с самовывозом и оплатой из магазина. Получается, что транзакция прошла офлайн, несмотря на использование корзины на сайте.
- Оформление заказа через звонок. Пользователь по-прежнему интересовался товаром, размещенным на сайте, но заказ решил оформить по телефону. Возможно, он не нашел форму заказа или просто предпочитает общаться устно. Преимуществом для компании в данном случае будет подключенный колл-трекинг, способный отследить звонки по различным каналам.
Как можно передавать данные
Передавать данные в Яндекс.Директ об офлайн-конверсиях можно несколькими способами.
Напрямую через менеджера – для получения тестового отчета. В этом случае рекламодатель должен составить файл с заданными колонками данных и передать его клиентскому менеджеру Директа. В ответ он получит презентацию с тестовым отчетом, по которому можно сделать вывод о ценности новой функции для компании. Таким способом можно передавать даже конверсии, не размеченные идентификаторами пользователей ClientID/UserID/yclid.
Вручную через Метрику – для получения тестового отчета. До передачи данных нужно настроить идентификаторы ClientID/UserID/yclid и сохранить их в системе CRM. Далее необходимо подготовить CSV-файл с конверсиями по специальным требованиям, перейти в Метрику и загрузить файл на странице «Настройка» в блоке «Загрузка офлайн-конверсий».
Через сервер (sftp или https) – для покупки по телефону.Необходимо, чтобы был подключен колл-трекинг и чтобы все конверсии были размечены yclid. Готовится CSV-файл по примеру, а затем настраивается его передача по инструкции.
С помощью API Метрики – для покупок по телефону с выкупом товара. В этом случае в Метрике должен быть включен учет офлайн-конверсий, а сами конверсии должны быть размечены ClientID/UserID/yclid. Следует подготовить CSV-файл по примеру, а затем настроить передачу данных через API по инструкции.
Из CRM по API – для онлайн-заказов с сайта. Для более точного учета лучше передавать ID, однако можно работать и с неразмеченными данными, хотя точность склейки при этом будет ниже. В Метрике следует включить учет офлайн-конверсий, а затем настроить передачу данных через API по инструкции.
Все данные о конверсиях следует передавать ежедневно за последние 3 дня, так как данная схема позволяет получить максимум информации, а также учесть поведение пользователей на сайте. Если цель загрузки информации – формирование разового отчета, то такого длительного отслеживания обычно не требуется.
Другие сервисы, отслеживающие офлайн-конверсии
Возможность Яндекс.Директа интересна, однако не нова на рынке. Она уже есть в Google Ads: можно импортировать данные о покупках по телефону, лично в магазине, а также учитывать повторные покупки того же клиента и покупки, не завершившиеся возвратом товара. Фактически это мини-версия сквозной аналитики в рекламном кабинете.
Учет офлайн-конверсий можно реализовать сегодня и через ряд других сервисов.
Яндекс.Метрика. Этого мы уже касались выше. Функционал позволяет не только повышать точность анализа эффективности рекламы, но и оптимизировать рекламу в реальном времени:
- формировать на основе загруженных данных сегменты аудитории для таргетинга look-alike;
- задавать такие события, как создание заказа или его оплата, в качестве целей РК.
MyTarget. В рекламный кабинет сервиса можно подгружать данные о покупках из CRM. Подробную инструкцию по настройке вы найдете здесь.
Facebook*. Если вы ведете много кампаний в Instagram* и Facebook*, вам точно пригодится эта возможность. Как настроить интеграцию, вы можете прочитать тут. Загружать данные можно через API или через несколько партнерских сервисов (Index, Lightspeed и др.).
Сервисы сквозной аналитики. На российском рынке довольно много сервисов имеют возможность учитывать офлайн-покупки: Callibri, Calltouch, Alytics и др. Последний тянет данные из сервисов Google, поэтому настройку учета конверсий необходимо выполнить сначала там. Крупные компании часто собирают данные из разных систем статистики с помощью Microsoft Power BI. Одно из его важнейших преимуществ – очень разнообразная визуализация данных.
