Co znamená být opravdovým strategickým partnerem v online marketingu? Pro někoho to může znamenat překonávání hranic tradičních systémů a optimalizací. Pro jiné to může být novátorské využívání datových analýz. Pro mnohé to může znamenat dosažení zdánlivě nedosažitelných obchodních výsledků. Pro tým iProspectu to znamená všechno dohromady. Řešení, které popisuje tato Case Study přineslo 5x více smluv za stejný rozpočet, přičemž cena za uzavření smlouvy se snížila o 80,56 % vůči počátečnímu stavu. Vše se stalo během neuvěřitelných tří měsíců. A za mimořádný úspěch to označila také porota iProspect Global Awards, která ocenila tuto spolupráci celosvětovým vítězstvím za rok 2024.
Plnění cílů PPC kampaní nemusí vždy automaticky znamenat obchodní úspěch.
Specialisté v agenturách většinou dostávají od klientů cíle v podobě doručení určitého počtu leadů za daný rozpočet. Pro splnění cíle je potřeba držet se ceny
za lead, která se stává optimalizačním cílem systémů.
Výchozím předpokladem úspěšné výkonnostní kampaně je to, že optimalizace ceny za lead (CPL) a zvýšení objemu leadů vede k lepším obchodním výsledkům.
Od dubna 2024 jsme u jednoho z našich klientů čelili neobvyklé situaci, kdy i přes plnění cílů ve výkonnostních kampaních, nedocházelo k naplnění obchodních cílů,
což zásadně ohrožovalo další financování projektu ze strany klienta.
Prostřednictvím výše popsané situace jsme narazili na to, že výchozí předpoklad u výkonnostních kampaní neplatí plošně, ba naopak. Optimalizace leadů s cílem nárustů jejich objemu může být v určitých případech kontraproduktivní, a dokonce přispívat ke zhoršování obchodních výsledků klienta.
Transformace mediálních cílů ve skutečný obchodní růst
Zašli jsme daleko za hranici tradičních PPC systémů a pokročilým využitím datových analýz se nám podařilo doručit zdánlivě nedoručitelné obchodní výsledky.
A jak se tvoří řešení pro skutečné obchodní problémy? Přečtěte si, jak náš přístup vedl k převratným výsledkům a získal 1.místo v iProspect Global Awards.
Pojďme si na úvod popsat výzvy, se kterými jsme se potýkali od dubna 2024, kdy jsme převzali správu výkonnostních kampaní projektu Enkidoo.
První počáteční výzva: požadavek na výrazné snížení ceny za lead (CPL),
v tomto případě ceny za kontakt. Dlouhodobě dosahovanou cenu za lead je potřeba snížit o 80 % v horizontu následujících měsíců.
Pouštíme se do optimalizace kampaní s cílem dosáhnout kýženého snížení CPL. Struktura leadů:
- Webform submit – lead zanechaný prostřednictvím webového formuláře
- Signing complete – lead zmocňující klienta k zastoupení
- Call from ads – lead v podobě hovorů přicházejících z rozšíření reklam o volání
Postupnou optimalizací se daří dosáhnout snížení ceny za lead až o 60 %.
„Optimalizace leadů může být v určitých případech kontraproduktivní
a nemusí automaticky přispívat ke zlepšování obchodních výsledků klienta.”
Zvýšení objemu doručených leadů se však neprojevuje v podobě očekávaného zvýšení objemu smluv.
Mezi objemy doručených leadů a objemy uzavřených smluv ani mezi cenou za lead a cenou za smlouvu neexistuje korelace. I přesto, že objem leadů roste, objem smluv dokonce mírně klesá. Tento neobvyklý vztah popisuje obrázek níže.
Optimalizace v kampaňových systémech se zdá být občasně až kontraproduktivní, ale ani zde neexistuje pevné pravidlo. Pochopení základních příčin je nutná podmínka pro vyřešení tohoto problému.
Na základě pozorování dat a vztahů mezi nimi začíná vznikat následující hypotéza:
různé typy leadů přispívají k obchodním cílům s různou účinností. Tato hypotéza je postavená na myšlence, že různí uživatelé se dle typu leadu nachází v různé části konverzního funnelu.
Konverzní funnel, ani klasifikace leadů nejsou standardními nástroji pro optimalizaci leadů, ale jak se později ukáže, právě toto je klíč k vyřešení našeho problému.
“Hypotéza: různé typy leadů mají různý konverzní poměr ve vztahu ke smlouvám. Lead typu volání by mohl mít nižší obchodní hodnotu než zbylé dva typy leadů.”
Hypotézu, že leady generované z rozšíření o volání, mají ve srovnání s jinými typy leadů výrazně nižší konverzní poměr vůči obchodním smlouvám, není možné ověřit kvůli chybějícím datům.
Máme k dispozici informace o celkovém počtu smluv, ale chybí nám informace, ze kterých leadů přišly. Není tak možné zjistit konverzní poměry ke smlouvám na úrovni jednotlivých leadů.
Druhá výzva: jak si poradit s chybějícími daty a najít způsob, jak tuto hypotézu ověřit?
Třetí, poslední výzva: hrozící ztráta financování projektu ze strany klienta v důsledku neplnění obchodních cílů. Veškerý čas, který tým Enkidoo na straně klient
a do projektu věnoval, by přišel vniveč.
Přestože zadané kampaňové cíle přeplňujeme a problém přímo nespadá do našich kompetencí, činíme rozhodnutí tuto verzi nepřijmout a hledat způsob, jak obchodní výsledky maximalizovat.
Vize agentury iProspect je být klientům skutečným byznysovým partnerem, nejen plnit nastavené kampaňové cíle.
Je potřeba konat rychle, protože zbývá minimum času i rozpočtu, na kterém bude možné udržitelný pozitivní dopad prokázat.
“Existuje hypotéza, kterou není možné ověřit kvůli chybějícímu doměřování mezi jednotlivými typy leadů a obchodními výsledky.”
Inovativní přístup s využitím korelační analýzy
Problém nedostatečných dat jsme vyřešili inovativním přístupem s využitím korelační analýzy.
Korelační analýza je statistický proces, který měří vztahy mezi dvěma nebo více proměnnými. V praxi může pomoci organizacím lépe pochopit, jak různé aspekty operací ovlivňují konečné výsledky.
V našem případě nám korelační analýza umožnila identifikovat vztahy mezi různými typy leadů a konverzemi smluv, a to i přes neúplná data, kterými jsme disponovali.
Samotný proces použití korelační analýzy je tvořen několika klíčovými fázemi:
Fáze 1: Sběr dat
Sběr dat je prvním a základním krokem v korelační analýze. Tato fáze zahrnuje shromažďování všech relevantních dat, která jsou potřebná pro analýzu.
Fáze 2: Příprava dat
Po shromáždění dat následuje jejich příprava, aby byla data vhodná pro analýzu.
Fáze 3: Čištění dat
Čištění dat je kritickou fází, která zajišťuje, že analýza bude prováděna na přesných a relevantních datech.
Fáze 4: Analýza dat
V této fázi se provádí samotný výpočet korelačních koeficientů mezi proměnnými.
Fáze 5: Doporučení
Poslední fáze zahrnuje vytvoření doporučení založených na výsledcích analýzy.
Výsledky korelační analýzy
„Korelační analýza nejen potvrdila hypotézu, ale i ukázala, že rozdíly v obchodní hodnotě leadů jsou zásadní.”
Jak funguje algoritmus a proč se optimalizace může stát kontraproduktivní
Algoritmy strojového učení jsou efektivní, jakmile pracují pro doručení správného optimalizačního cíle a mají současně kvalitní vstupy v podobě dat a signálů.
Co se však stane, pokud samotný kampaňový cíl tvoří sadu cílů typu lead rozdílného obchodního potenciálu?
Rozhodně je potřeba zabývat se kampaňovými cíli mnohem více, než je obvyklé. Leady je potřeba vybírat a kategorizovat, spíš než optimalizovat na plnění všech leadů. Jinými slovy, je důležité přiřadit leadům jejich skutečnou hodnotu. Definovat tak ty nejhodnotnější, a ty ostatní měřit, ale neoptimalizovat na ně. Díky tomu je možné zvolit optimum co do počtu leadů s prioritizací těch obchodně hodnotnějších.
Co se může stát, přemýšlíme-li nad více typy leadů?
Pokud je mezi nimi některý z leadů, který má větší zastoupení a nižší cenu za lead, systém jej stále více upřednostňuje. Jakmile optimalizujeme cenu za lead, systém začíná doručovat nejlevnější leady. Pokud jsou tyto leady i nejnižší kvality, optimalizace vytváří protichůdný než požadovaný výsledek, a pak nelze mít optimalizaci
pod kontrolou.
Tento případ se následně projeví zápornou korelací, kdy zvyšování jednoho typu leadu je na úkor jiného. Typická situace: dochází ke zvyšování leadu s nižší cenou za lead, ale také s nižší kvalitou. Toto se děje na úkor kvalitnějších leadů, které ale mají zároveň vyšší cenu za lead. Jakmile je kvalitativní rozdíl značný, dostáváme se do záporné korelace.
"Pokročilá práce s 1st party klientskými daty je alfou a omegou optimalizace obchodních výsledků namísto kampaňových KPIs.”
Pokud agentura a klient zůstávají na úrovni plnění kampaňových cílů typu lead, není žádná šance, jak přijít na jejich rozdílnou obchodní hodnotu, či přijít na kontraproduktivitu v optimalizaci.
Sladěním kampaní s poznatky získanými z korelační analýzy jsme snížili náklady na smlouvu o 80,56 % a 5x zvýšili počet smluv, při stejném rozpočtu.
Reakce klienta
“I přes změnu agentury jsem už nevěřil, že se podaří Enkidoo rozhýbat k efektivním výsledkům. Díky Dentsu se povedly dva výsledky najednou. Skutečně se podařilo v krátkém čase zvýšit počet použitelných leadů a zároveň se ukázalo, že dokážeme získat srovnatelný počet smluv za přibližně pětinové náklady.”
Michal Kulig, Ing.
Business Director /Enkidoo/ Yello
“Enkidoo má velmi specifické obchodní cíle, které pro začínající či rostoucí značku jsou velkou výzvou. Vždy se kladl důraz na výkon tedy přínos leadů a tvoření smluv zajištěných pro zákazníky a to s tím, že komunikace brandu byla spíše doplňková. Je to z mého pohledu dost nestandardní způsob nahlížení na novou značku. Od začátku roku 2024 se nedařilo příliš vyhovět požadavkům na plnění leadů a smluv. Avšak po příchodu agentury Dentsu a profesionálního týmu, který nalezl způsob, jak na data a s daty pracovat a tím se dokonce s menším rozpočtem podařilo reklamy natolik optimalizovat, že dosáhly výsledků, které se od začátku roku 2024 očekávaly.”
Veronika Hradecká
Marketing manager / Enkidoo
"Sázka na jiný přístup u naší značky Enkidoo byla spíše poslední možností, nadějí/přáním než důvěrou. Ale data ukazovala, že potřebujeme něco radikálně odlišného. Ale co? Pomalu se náš nový Dentsu tým začal ptát, testovat, hledat nová data a nové typy analýz... zkoumal, jak to udělat lépe, a ne jen aplikovat stejné staré taktiky, které fungují pro všechny ostatní. Výsledek vyžadoval trochu trpělivosti a důvěry, ale vyplatil se. Byli jsme schopni radikálně optimalizovat naši cenu potenciálního zákazníka, najít efektivní a udržitelnou cenu za kontrakt a jako vedlejší efekt nastavit rozumné KPI, které jsme byli schopni datově podložit, nejen předpovědět. Miluju to, pokračujme v dobré práci, to je to, co na marketingu miluju."
Viktor Procházka
Head of strategic marketing/ PRE
