Российский рынок широкополосного доступа (ШПД) в Интернет сильно концентрирован, топ-5 провайдеров обслуживают 71% абонентской базы (ТМТ Консалтинг, Q1 2024). Вместе с крайне высокой пенетрацией услуги среди населения это создаёт жёсткие условия конкурентной борьбы за абонентов. Основным источником роста остается переключение от других игроков.

На таком насыщенном рынке точные и эффективные медиаинвестиции становятся ключевым условием успеха — разворачивается настоящая «война бюджетов», где каждый игрок стремится максимизировать эффект от своих рекламных вложений. Бренд Дом.ру обратился с запросом на решение, которое позволит лучше конкурентов планировать рекламные кампании и получать максимальный ROI от каждого маркетингового усилия. Агентство Cube, в активе которого сильная компетенция по моделированию маркетинг-микса и уникальный инструмент прогнозирования — предиктивный калькулятор, приняло вызов.

Ранее клиент использовал сквозную аналитику для оценки эффективности рекламных каналов. Но её оказалось недостаточно — она не позволяет правильно оценить вклад охватных медиа (таких как ТВ, радио, наружная реклама) в продажи, хотя они составляли значимую часть бюджета. Кроме того, важно было учесть влияние PR, SMM-активности и других факторов, которые сложно измерить напрямую. Всё это ограничивает возможности точно и уверенно прогнозировать комплексные рекламные кампании. Когда не знаешь, что сработало лучше в прошлом — как оценишь, что будет работать сейчас?

Предиктивный калькулятор решает эту проблему — автоматически подбирает оптимальный медиамикс:
— под заданный KPI (мне нужно Х количество заявок — распредели бюджет)
— под заданный бюджет (у меня есть Y сумма — сколько максимум заявок я получу, и как это сделать)
Звучит фантастически, но таковы реалии этого года.

Калькулятор работает на моделировании маркетинг-микса, которое учитывает инкрементальный вклад каждого фактора. Поэтому работу начали с построения моделей.

На брифинге обсудили специфику продуктов бренда и сформулировали 2 KPI: продажи ШПД в Интернет и продажи телевидения (ТВ). Потоки клиентов были разделены на входящие запросы и прочие, которые включали личные продажи агентов, дилерские каналы, CVM, продажи инженеров и call-центры.

Получилось 4 KPI для моделирования:

• продажи ШПД (входящие запросы);
• продажи ШПД (прочие каналы);
• продажи ТВ (входящие запросы);
• продажи ТВ (прочие каналы).

Сформулировали план проекта:

• определить факторы, влияющие на KPI;
• собрать и валидировать данные для создания датасета;
• построить и обучить модели с учётом специфики факторов и категории;
• настроить предиктивный калькулятор для прогноза достижения KPI.

На первом этапе сформировали список факторов, влияющих на продажи продуктов бренда. У клиента был достаточно широкий медиамикс, включающий различные медиаканалы: ТВ, радио, OOH, digital с детализацией по типам рекламы (имиджевая и продуктовая). Все эти медиа были посчитаны и учтены. Так же проанализировали PR, SMM-активность и другие размещения: публикации в СМИ, интеграции с блогерами, спонсорства, спецпроекты и BTL.

Для обогащения датасета выгрузили данные по медиаактивности конкурентов, а также учли фактор сезонности спроса. Итоговая база составила от 22 до 27 факторов в зависимости от модели. Данные в датасете были структурированы по месяцам, общий период представленных данных составил 3 года.

Насколько важна реклама

1. Рынок телекоммуникаций очень зависим от рекламы — вклад рекламы в продажи сильно выше, чем в других категориях, вплоть до 83%. Это специфика категории интернет-провайдеров, с которой необходимо работать системно — считать ROI по каждому из медиаканалов, оцифровывать не только digital, но и традиционные медиа.

2. Грамотное управление медиабюджетами становится ещё более важным на фоне значительного негативного эффекта от рекламы конкурентов — до 30%. Отрицательный вклад от активности конкурентов растёт год к году и отнимает всё больше продаж. Но решение есть. Конкурировать с крупными игроками с большим медиадавлением сложно, но удержание паритетной доли голоса (share of voice) в ключевых каналах даёт хороший прирост как в бренд-метрики, так и в продажи продуктов.

Особенности разных медиа

3. Из медиа наибольший вклад в продажи вносит digital performance, что ожидаемо для таких цифровых продуктов, как доступ в Интернет и ТВ. Этот же канал имеет и самые высокие бюджеты, и это вызывало у клиента опасения — а не достигнут ли предел канала? Достаточно высокая стоимость привлечения заявок относительно других медиа усиливала эти сомнения. Тем не менее, модель показала, что потенциал digital performance ещё не исчерпан и далёк от точки насыщения: выгода от продаж компенсирует затраты, и дальнейшие инвестиции в этот канал остаются эффективными.

4. На втором месте по вкладу в продажи — indoor-размещения в местах с высокой частотой контакта: реклама в лифтах и подъездах домов. Этот канал продемонстрировал устойчивую эффективность благодаря точечному воздействию на целевую аудиторию в местах её постоянного присутствия.

Интересно, что по объёму бюджетов, стоимости привлечения и вкладу в продажи indoor-размещения практически сравнялись с ТВ-рекламой. И клиент задался вопросом — на что тратить деньги, indoor-размещения или ТВ? Ответ зависит от задач бренда: если растим знание — то в ТВ, если нужен контакт близко к моменту использования (для повышения конверсии в нижней части воронки) — подойдут indoor-размещения.

5. В чём ТВ-реклама отличалась — так это в долгосрочном пост-эффекте (Рисунок 1). Запущенная ещё в 2022 году имиджевая рекламная кампания обеспечила долгосрочный рост входящих продаж как ШПД, так и ТВ-продуктов. Эффект усилил параллельный запуск в ключевых городах присутствия и высокая доля голоса вплоть до 40% (вы помните, что это важно).

6. Радио и наружная реклама при меньшей доле в сплите имеют больший вклад в продажи как ШПД, так и ТВ. Потенциал прироста этих медиа есть, но важно учитывать их предельную ёмкость — модель определила это значение.

7. Отдельного внимания заслуживает расчёт стоимости привлечения клиента (CAC), который был измерен отдельно для каждого канала (Рисунок 2).

Стоимость привлечения клиентов максимальна в digital performance и ТВ. Но есть нюанс. В digital performance высокий CAC объясняется значительным объёмом медиабюджета, ТВ бюджет примерно в 2 раза ниже (и сопоставим с indoor). Моделирование показало, что если клиент потратит аналогичный с digital performance бюджет на ТВ-размещения — стоимость лида на ТВ вырастет в 1,5 раза, на indoor-размещения — в 1,4 раза.

Все три медиа остаются высокоемкими и обладают потенциалом для масштабирования — даже с увеличением CAC рост продаж окупает повышенную стоимость привлечения.
В других медиаканалах ситуация разнится, но заметно значительное влияние от PR, SMM и других размещений: публикаций в СМИ, спонсорства, работы с блогерами, спецпроектов и мероприятий. Модель подтвердила важность этих каналов, которые должны быть включены в годовую медиастратегию, и на которые необходимо выделять бюджеты.

Клиент получил детализированный отчёт с разбором влияния каждого фактора и подробными выводами, которые используются в работе уже сегодня. Но было важно иметь возможность заглянуть «за горизонт», быстро и эффективно планировать будущие периоды с опорой на эти данные. Предиктивный калькулятор стал решением этой задачи.

Моделирование выявило «недоинвестированные» и «перегретые» каналы по каждой из территорий — базу для оптимизации медиаинвестиций. Дальше в дело вступил предиктивный калькулятор.

С помощью сценарного планирования в автоматическом режиме за минуты были рассчитаны и спрогнозированы тысячи сплитов, чтобы найти идеальный. Детали микса, конечно же, коммерческая тайна клиента, но подсветим несколько деталей:

• существенно увеличили объёмы ранее недоинвестированной наружной рекламы;
• усилили PR и SMM-составляющую;
• увеличили бюджет в digital performance.