Как прогнозировать количество и стоимость лидов с публикаций в сообществах соц.сетей
СТАТЬИ
17.07.2020
Роль социальных сетей в жизни каждого из нас растёт. Новостная лента связывает нас со знакомыми, информирует о событиях, развлекает и учит чему-то новому. Так и поиск работы в мобильном приложении VK стал обычным делом для сотен тысяч и миллионов людей.
SMM-команда Бета Онлайн выстраивает органичные и экономически эффективные коммуникации с соискателями для крупнейших работодателей страны, используя соцсети как один из основных источников трафика в проектах кадровой лидогенерации. При расчете количества и стоимости лидов важна точность прогнозирования, т.к. от грамотного медиаплана зависит эффективность рекламы, а при его отсутствии даже сильный креатив, основанный на опыте и одобрении фокус-групп, окажется бесполезным. Мы поставили перед собой цель оптимизации процессов аналитики и медиапланирования. О них и поговорим сегодня.
Как мы построили и внедрили систему медиапланирования:
Медиаплан для закупки рекламы начинается с анализа сообществ на предмет стоимости размещения, количества подписчиков, качества и охвата аудитории. Но как научиться системно планировать окупаемость инвестиций в масштабе региона, города или района? Давайте разбираться.
Базовые понятия, которые нам понадобятся
SMM-команда Бета Онлайн выстраивает органичные и экономически эффективные коммуникации с соискателями для крупнейших работодателей страны, используя соцсети как один из основных источников трафика в проектах кадровой лидогенерации. При расчете количества и стоимости лидов важна точность прогнозирования, т.к. от грамотного медиаплана зависит эффективность рекламы, а при его отсутствии даже сильный креатив, основанный на опыте и одобрении фокус-групп, окажется бесполезным. Мы поставили перед собой цель оптимизации процессов аналитики и медиапланирования. О них и поговорим сегодня.
Как мы построили и внедрили систему медиапланирования:
- решили задачу прогнозирования трафика на основе охвата, CR, QR, CTR, средних и расчетных значений,
- сократили время расчета медиаплана,
- создали базу аналитики по проектам,
- разработали и сегментировали базу пабликов.
Медиаплан для закупки рекламы начинается с анализа сообществ на предмет стоимости размещения, количества подписчиков, качества и охвата аудитории. Но как научиться системно планировать окупаемость инвестиций в масштабе региона, города или района? Давайте разбираться.
Базовые понятия, которые нам понадобятся
- Базовый лид — все полученные анкеты.
- Релевантный лид — анкеты, отфильтрованные по квалификации (опыт, наличие определенных навыков), соц-дем (пол, возраст, гражданство).
- Конверсия — процентное отношение числа посетителей сайта, выполнивших целевое действие, к общему числу посетителей.
- CR или Conversion Rate — конверсия из сессий (действий, совершенных посетителем на сайте) в базовый лид.
- QR или Quality Rate — конверсия из базового в релевантный лид с учётом гражданства, возраста, опыта, гео и других критериев.
- CPLr — стоимость релевантного лида.
- CPC — Cost Per Click — стоимость / цена за клик на ссылку в рекламной публикации.
- ER — уровень вовлеченности аудитории, измеряемый в процентном соотношении действий к охвату.
- CTR — процентное отношение пользовательских действий к общему рекламному охвату
Для наших расчётов мы разработали базу пабликов и базу аналитики по проектам. Далее расскажем подробно о каждой.
База аналитики по проектам
Чтобы прогноз по лидам был реалистичным, он должен основываться на статистике за предыдущий период, если таковая есть. Мы ведем базу аналитики по проектам, в которой можно оперативно посмотреть:
Месяц / Канал / Бюджет / Посетители / Количество базовых и релевантных лидов
CPC / CR / QR / CPLr / Гео
Из базы аналитики вручную переносим в медиаплан:
База пабликов
В работе мы также используем базу пабликов — это база данных в Google BigQuery, которая предоставляется специалисту в виде Google-таблицы. Здесь есть список сообществ, который можно отфильтровать по нужным параметрам: по региону, городам, цене, количеству подписчиков, ER. Данные получаем через VK API.
База аналитики по проектам
Чтобы прогноз по лидам был реалистичным, он должен основываться на статистике за предыдущий период, если таковая есть. Мы ведем базу аналитики по проектам, в которой можно оперативно посмотреть:
Месяц / Канал / Бюджет / Посетители / Количество базовых и релевантных лидов
CPC / CR / QR / CPLr / Гео
Из базы аналитики вручную переносим в медиаплан:
- CR — исходя из результатов проектов с похожими вакансиями и гео;
- QR — с учётом критериев релевантности: гео, гражданства, возраста, опыта и других.
База пабликов
В работе мы также используем базу пабликов — это база данных в Google BigQuery, которая предоставляется специалисту в виде Google-таблицы. Здесь есть список сообществ, который можно отфильтровать по нужным параметрам: по региону, городам, цене, количеству подписчиков, ER. Данные получаем через VK API.
Новые паблики добавляются в базу вручную, сразу после первого взаимодействия.
На сегодня база содержит 7 264 площадки: группы для поиска работы, городские и районные сообщества, а также группы на профессиональные темы.
Самое интересное кроется в столбце «Средний охват».
Средний охват записей в группе строится на выборке первых 100 постов с изображением, опубликованных за определенный период. Из выборки должны быть исключены выбросы, поскольку они искажают статистику.
Выбросы — это значения, которые резко отличаются от остальных данных в выборке. Примером может быть конкурс репостов, набравший аномальное количество просмотров / лайков / комментариев / репостов.
При выборе необходимой группы в медиаплане данные из базы подтягиваются автоматически..
На сегодня база содержит 7 264 площадки: группы для поиска работы, городские и районные сообщества, а также группы на профессиональные темы.
Самое интересное кроется в столбце «Средний охват».
Средний охват записей в группе строится на выборке первых 100 постов с изображением, опубликованных за определенный период. Из выборки должны быть исключены выбросы, поскольку они искажают статистику.
Выбросы — это значения, которые резко отличаются от остальных данных в выборке. Примером может быть конкурс репостов, набравший аномальное количество просмотров / лайков / комментариев / репостов.
При выборе необходимой группы в медиаплане данные из базы подтягиваются автоматически..
Медиаплан
В нашем случае медиаплан — это файл, сформированный в Google-таблицах, т.к. в режиме онлайн сюда автоматически подтягиваются данные по выбранным площадкам из базы пабликов.
CR и QR переносим в таблицу вручную из базы аналитики. На основе этих данных и количества планируемых публикаций автоматически рассчитывается количество и стоимость базовых и релевантных лидов.
CTR рассчитывается на основе исторических данных, заложенных в базе статистики. База содержит просмотры и переходы по размещенным публикациям. В итоге полученное значение рассматриваем как среднее в расчетах.
Клики считаются по формуле:
средний охват паблика x количество планируемых публикаций x CTR
Таким образом лишь треть медиаплана заполняется вручную. Бóльшая часть формируется автоматически, что экономит главный ресурс — время.
Чтобы убедиться в этом, взглянем на таблицу ниже. Здесь столбцы, которые заполняет специалист, выделены зелёным, а бежевым — столбцы с данными, которые подтягиваются из базы пабликов и считаются по формулам.
Заранее зная стоимость лида с каждой площадки, корректируем медиаплан: убираем дорогостоящие группы, и добавляем те, которые дадут результат в рамках KPI.
В нашем случае медиаплан — это файл, сформированный в Google-таблицах, т.к. в режиме онлайн сюда автоматически подтягиваются данные по выбранным площадкам из базы пабликов.
CR и QR переносим в таблицу вручную из базы аналитики. На основе этих данных и количества планируемых публикаций автоматически рассчитывается количество и стоимость базовых и релевантных лидов.
CTR рассчитывается на основе исторических данных, заложенных в базе статистики. База содержит просмотры и переходы по размещенным публикациям. В итоге полученное значение рассматриваем как среднее в расчетах.
Клики считаются по формуле:
средний охват паблика x количество планируемых публикаций x CTR
Таким образом лишь треть медиаплана заполняется вручную. Бóльшая часть формируется автоматически, что экономит главный ресурс — время.
Чтобы убедиться в этом, взглянем на таблицу ниже. Здесь столбцы, которые заполняет специалист, выделены зелёным, а бежевым — столбцы с данными, которые подтягиваются из базы пабликов и считаются по формулам.
Заранее зная стоимость лида с каждой площадки, корректируем медиаплан: убираем дорогостоящие группы, и добавляем те, которые дадут результат в рамках KPI.
Заключение
Систематизировав процесс анализа площадок, мы научились прогнозировать лиды из соцсетей, вдвое сократили затраты времени, и на треть повысили точность расчетов. Благодаря таким базам пабликов и аналитики по проектам, прогноз формируется почти автоматически, что намного удобнее для специалиста.
Как следствие, мы имеем больше ресурсов для работы над проектами, не расширяя штат сотрудников.
Систематизировав процесс анализа площадок, мы научились прогнозировать лиды из соцсетей, вдвое сократили затраты времени, и на треть повысили точность расчетов. Благодаря таким базам пабликов и аналитики по проектам, прогноз формируется почти автоматически, что намного удобнее для специалиста.
Как следствие, мы имеем больше ресурсов для работы над проектами, не расширяя штат сотрудников.