В этом посте разберемся, как с помощью сегментации оценить влияние отключения медийной рекламы на продажи и возвращаемость клиентов. 

Описание ситуации: суперзадача многих медийных кампаний — максимальный охват, так что многим рекламодателям трудно посчитать эффективность баннера в других «попугаях». Тем не менее оценивать эффект от размещения через призму бизнес-задачи можно и нужно.

Скажем, рекламодателю в этом кейсе важно узнать, как медийная реклама на самом деле повлияла на конверсии, и увидеть, сколько времени в среднем у пользователей занимает возвращение на сайт.

1.  Выбираем условие «первый источник трафика».

2.  Задаем источник — переходы по медийной рекламе (метка UTM medium = display).

3.  Уточним, что рекламная кампания была именно в мае. Для этого нужно выбрать характеристику «Дата первого визита».

4.  С помощью регулярного выражения исключаем визиты, в которых медийная реклама была последним и последним значимым источником трафика.  

5.  В отчете укажем модель атрибуции «Последний переход» и выберем период с начала мая до текущего дня. Так мы сможем увидеть, по каким источникам трафика возвращались пользователи, которые изначально приходили с медийной рекламы.

6.  В этом кейсе реклама лучше других каналов работает на возвращаемость посетителей — больше всего посещений было из рекламных источников трафика.

7.  Посмотрим, сколько в среднем дней требовалось пользователю, чтобы вернуться. Добавляем метрику «Дней между визитами».

8.  Судя по отчету, в среднем клиентам требуется примерно 10 дней, чтобы вернуться после первого перехода по медийной рекламе. Пользователи возвращаются на сайт, хотя могут делать это и не сразу.

9.  Теперь посмотрим, что с конверсиями. Добавляем метрику «Целевые визиты» и выбираем достижение конкретной цели.

10. На графике по целевым визитам видно, что в течение всего периода люди возвращались и делали конверсии.

Как видите, проанализировать в Метрике эффективность медийной рекламы не так трудно, при этом результат получается очень наглядный.