Атрибуционное моделирование: как Mera и «Отисифарм» превратили ТВ в performance-канал

Долгое время телевидение и performance планировались в разной системе координат. Размещение на ТВ планировали с учетом медийных KPI, то есть стоимости контакта, а оптимизация размещения на продажи была возможна только через эконометрическое моделирование на уровне общего медиамикса. За быструю окупаемость и прозрачную систему мониторинга конверсий в продажи отвечал performance. Пересмотреть подход к ТВ заставили снижение телесмотрения и высокая медиаинфляция — в подобной ситуации повышение эффективности выходит на первое место.

Задача

«Отисифарм» выпускает популярные безрецептурные препараты под брендами «Амиксин», «Пенталгин», «Афобазол», «Лактофильтрум», «Коделак» и др. Компания входит в топ-20 рекламодателей России, большая часть ее медиаинвестиций приходится на ТВ.

До 2023 года бренд, который выходил с рекламной кампанией на ТВ, мог рассчитывать на так называемый «лестничный эффект» — когда один флайт драйвил продажи на протяжении года. Вышеперечисленные тенденции нивелировали этот эффект, и в новых условиях клиент задался вопросом: можно ли улучшить результаты РК за счет тактических изменений в размещении? Например, за счет корректировки частоты показа, положения внутри рекламного блока, типа контента.

Решение

Чтобы оценить эффективность рекламных инструментов «Отисифарм», агентство Mera (ex-Carat) предложило следующий план:

• провести атрибуционный аудит размещений крупного бренда из портфеля клиента;
• собрать статистику;
• подготовить рекомендации для планирования будущих ТВ-кампаний.

В основе решения лежит использование многоканальной атрибуции на основе цепей Маркова. Модель Маркова, в отличие от других исследований, учитывает очередность каналов в цепочке действий пользователя. Ценность каждой точки контакта с рекламой измеряется на основе оценки изменения вероятности совершения конверсии без данного канала. Этот подход давно зарекомендовал себя в digital-атрибуции, но только сейчас начал активно внедряться в практику ТВ-планирования.

Для построения атрибуционной модели необходимо анализировать пути пользователей до конверсии. Такие пути (цепочки) строятся на основе склеивания данных о просмотрах рекламы на ТВ с данными совершенных покупок благодаря системе сквозной идентификации. В цепочку попадают все контакты с телерекламой, после которых пользователь совершал покупку в течение атрибуционного окна (периода, когда происходит большинство конверсий). В качестве целевого действия мы рассматривали покупку препарата. Связав полученные данные с ценами, агентство посчитало ROI размещения «Отисифарм».

Реализация

Mera в партнерстве с командой People&Screens (позже объединилось с iProspect под брендом OOM) использовало решение abOne, разработанное data-специалистами Okkam. abOne проанализировал большие данные из нескольких источников. В частности, данные о покупках в аптеках и телесмотрении на IPTV предоставила «Платформа больших данных» — совместное предприятие «Ростелекома» и ВТБ. После этого abOne объединил рекламные показы и продажи сотен тысяч реальных потребителей. На основе анализа больших данных методом атрибуционного моделирования агентство сделало выводы о влиянии рекламы на конверсии.

Реализация проекта заняла пять недель: три недели занял сбор данных, две недели ушло на анализ, подготовку презентации и выводов.

Выводы для дальнейшего планирования

1. Задачу по охвату аудитории на эффективной частоте стоит рассматривать в границах покупательского цикла — среднего времени от первого рекламного контакта до конверсии. Для выбранного препарата цикл покупки составляет 47 дней. Оптимальная длительность флайта для фармбренда определена в 6-7 недель.

2. У телевизионных каналов не бывает «перегрева» — состояния, при котором часть инвестиций в продвижение приносит дополнительные продажи, но не окупает затраченных средств. Однако аудит показал, что по инвестиционной рентабельности крупные каналы уступают небольшим. Даже если в моменте сплит выглядит оптимальным, перераспределение средств в пользу малых каналов способно увеличить ROI.

3. Эффективность коммуникации распределяется согласно закону убывающей полезности. Частота 6+ является оптимальной и позволяет привлечь 80% доступного спроса. Однако исследование показывает, что понятие «эффективная частота» является относительным и зависит от амбиций бренда. Для роста выбранный фармбренд должен превалировать по частоте над конкурентами и строить свое планирование от share of voice.

4. Анализ ROI показывает преимущество размещения на первых позициях в блоке: данная стратегия делает бренд действительно заметным в рекламном эфире и поднимает эффективность РК препарата. Мы рекомендовали клиенту продолжать размещение на первой позиции.

5. Телесериалы — один из основных типов контента на российском телевидении. Без них невозможно достичь охватных показателей кампании, но данный формат имеет весьма средний ROI. Решение: частично перераспределить рекламные показы в пользу ток-шоу и развлекательного контента — и тем самым дополнительно оптимизировать размещение.

6. В ходе аудита выяснилось, что эффект рекламной кампании неравномерно распределяется по дням недели. Самую высокую конверсию приносит размещение в понедельник, тогда как субботние выходы приносят фармбренду наименьшее количество продаж. По итогам исследования клиенту рекомендовали снижать медиавеса в субботу.

7. Ротация креативов не выявила различий в реакции пользователей. У двух роликов, запущенных в ротацию, оказались одинаковые конверсии в продажи. Наша гипотеза заключается в том, что оба ролика охватили одну и ту же аудиторию (высокий уровень аудиторного пересечения). Рекомендовали клиенту последовательно осуществлять смену креативов, так как запуск двух роликов в ротации не дает дополнительного эффекта. Или делать креативы с существенной разницей в сообщениях.

8. Длительность ролика существенно влияет на восприятие фармбренда и долгосрочный тренд продаж, что подтверждается ВHT исследованиями. Однако моментальный ROI выше у коротких креативов. Следовательно, клиенту стоит миксовать копии, а для более длинных роликов — использовать другие креативы.

9. Самыми перспективными с точки зрения конверсии в покупку являются женская молодая аудитория и мужчины 25–34 лет. Клиенту рекомендовано таргетироваться на аудиторию М 25–34 для получения дополнительных конверсий.

Результаты

• Благодаря атрибуционному моделированию удалось получить множество тактических выводов для оптимизации будущих ТВ-кампаний — то есть этот инструмент позволяет математически оценить эффективность рекламных инвестиций на ТВ в детализации, которая ранее была доступна только в digital.
• Подход можно масштабировать от ТВ к ТВ+digital, чтобы брендам с сильным присутствием на ТВ и в digital стала доступна атрибуция 360°.
• Расширение подхода на все продукты «Отисифарм» даст возможность провести портфельную оптимизацию и перераспределить рекламные веса между ТВ-каналами.
• Благодаря атрибуционному моделированию рекламодатель может перейти от планирования медийных KPI (стоимость контакта) к чисто бизнесовым (ROI). В ROI «защита» и стоимость контакта, и конверсия, и эффективность конкретного канала.
• С помощью атрибуционного моделирования можно увеличить общую конверсию из рекламного показа в продажу на 15–30%.

Скачать презентацию Mera «Оптимизация ТВ с помощью атрибуционного моделирования».