CC BY
110
МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНТЕРНЕТ-РЕКЛАМЫ КАК ИНСТРУМЕНТА ПРОДВИЖЕНИЯ В ЭЛЕКТРОННОЙ
КОММЕРЦИИ
Д.Ш. Тактарова, студент
Донской государственный технический университет (Россия, г. Ростов-на-Дону)
DOI:10.24412/2411-0450-2021-10-2-119-126
Аннотация. В статье проведен анализ теоретико-методических подходов и прикладных аспектов оценки эффективности рекламной деятельности в сети, Интернет-рекламы. Предложено авторское определение Интернет-рекламы. Доказано, что при осуществлении процедуры оценки эффективности Интернет-рекламы целесообразно использовать комплексный методический подход, позволяющий оценивать коммуникативные и экономические показатели в рамках модели AIDA. На основе проведенных исследований систематизированы основные KPI Интернет-рекламы и определены источники информации для их расчета. Разработан методический подход к оценке эффективности Интернет-рекламы как инструмента продвижения в электронной коммерции.
Ключевые слова: интернет-реклама, маркетинг, электронная коммерция, рекламная деятельность, KPI, клиент, покупатель, объем продаж, продвижение.
Введение. Реалии активных рыночных преобразований и поддержка компаниями своих конкурентных позиций приводят к применению в своей деятельности новейших маркетинговых инструментов, таких как электронный мерчандайзинг, SMS-маркетинг, интернет-реклама. Поэтому компании сферы торговли должны разрабатывать стратегические планы с включением в них маркетинговых мероприятий по внедрению новейших рекламных технологий в Интернете и контролировать ход их выполнения. Это доказывает важность и актуальность изучения теоретико-методических и прикладных основ интернет-рекламы, ее возможностей и перспектив развития. Еще одним важным вопросом является оценка эффективности Интернет-рекламы. Стоит отметить, что по сравнению с другими рекламными каналами, оценка эффективности Интернет-рекламы является наиболее прозрачной, однако, вопрос определения соотношения вложенных в Интернет-рекламу средств и рост объемов сбыта или других показателей деятельности компании остается актуальным.
Результаты исследования. Исследованию проблем Интернет-рекламы, ее содержания, возможностей и эффективности
посвящали свои труды такие ученые как: Б. Айзенберг, Дж. Айзенберг, Ю. Аронсон и других. Вопросам исследования эффективности интерактивных рекламных инструментов посвящены работы Пола Пав-лоу и Дэвида Стюарта, комплексный метод оценки эффективности Интернет-рекламы, изложенный в трудах Дейнеки-на Т.В. [1-18]. Однако, в настоящее время не выработано единых подходов и мнений по оценке эффективности Интернет-рекламы, в частности, при использовании системы KPI (Key Performance Indicator) -ключевых показателей эффективности деятельности, которые позволяют измерять как количественные, так и качественные параметры. Это свидетельствует о важности и неоднозначности задач по оценке эффективности рекламной деятельности компаний в Интернете.
Целью статьи является анализ теоретико-методических подходов и прикладных аспектов оценки эффективности рекламной деятельности в Интернет и разработка методического подхода к оценке эффективности интернет-рекламы как инструмента продвижения в электронной коммерции.
История развития и формирования Интернет-рекламы сравнительно недолгая в
Journal of Economy and Business, vol 10-2 (80), 2021
настоящее время. Сам Интернет только в течение последних двух десятилетий перестал быть исключительно средством передачи информации и стал средой ведения бизнеса. Практически в то же время Интернет-реклама стала одним из инструментов в маркетинговой деятельности компаний.
На основе проанализированных научных и научно-методических источников [1-18] систематизированы общие сведения об интернет-рекламе как составляющей рекламного менеджмента. Было установлено, что интернет-реклама - это новое, гибкое, высокотехнологичное и интеллектуальное коммуникационное средство электронного маркетинга, которое позволяет эффективно решать широкий спектр задач для любого бизнеса: стимулирование продаж, поддержка имиджа предприятия, развитие бренда и т.д.
Р. Зефф и Б. Аронсон определяют Интернет-рекламу как конвергенцию традиционной рекламы и маркетинга прямого отклика и конвергенцию брендинга, распространения информации и продаж [6].
Следует отметить, что интернет-реклама, как и любой вид рекламы, имеет свои преимущества и недостатки. Преимуществами интернет-рекламы являются: низкие затраты на создание и размещение рекламных сообщений, высокая оперативность передачи информации, мультиме-дийность интернет-рекламы, большой объем рекламной информации о товаре, интерактивность, диалог и визуализация контакта клиента с рекламодателем предоставляют возможность выбора вида рекламы в Интернете: баннерная, контекстная, медийная, через поисковую автоматизацию сайта, пресс-релиз, социальные сети, блоги, возможность передачи и получения информации круглосуточно в удобном месте, условия быстрого распространения информации и экономия времени через автоматизацию, отсутствие географических границ, таргетинг.
Оценку эффективности деятельности компании в сфере Интернет-рекламы следует осуществлять на основе теоретических и практических наработок, поскольку данная проблемная сфера требует разно-
стороннего изучения. Большинство ученых и практиков предлагают выделять две группы эффектов от ведения рекламной деятельности в Интернет: коммуникативные (или информационные) и экономические. Часть ученых считает необходимым выделение также коммерческой составляющей эффективности.
По нашему мнению, коммерческая составляющая эффективности является необходимым при исследованиях, однако, она является одной из составляющих экономической эффективности Интернет-рекламы, поскольку в итоге повлияет на улучшение или ухудшение экономических показателей деятельности предприятия. Коммуникативная эффективность позволяет определить качественные и количественные параметры передачи целевой аудитории информации для формирования желаемой для рекламодателя позиции. Экономическую эффективность в общем можно определить как соотношение между полученным финансовым результатам и расходами на рекламную деятельность в Интернет.
Для оценки обеих составляющих эффективности рекламной деятельности в Интернет используются различные показатели из системы KPI (Key Performance Indicator). Важным в данном вопросе является роль практиков в сфере Интернет-маркетинга, и каждый из них предлагает собственные наработки. Часть из них предлагают использование ограниченного, оптимального, по их мнению, количества KPI, а некоторые предлагают максимальный перечень, например, Марк Хэйес предлагает список из 67 KPI, которые могут быть полезными при оценке эффективности деятельности на онлайн-рынке [7]. Мы предлагаем осуществлять рассмотрение показателей KPI в рамках модели AIDA (Attention - внимание, Interest - интерес, Desire - желание, Action -действие), которая адаптирована к онлайн сред распространения ведения рекламной деятельности. Так, Дейнекин [1], Шуман и Торсон [8], Д. Дроссос [9] предлагали собственные подходы адаптации модели AIDA к виртуальной среде. Среди преимуществ подходов ученых являются учет
Journal of Economy and Business, vol. 1Q-2 (8Q), 2Q21
и коммуникативных и экономических показателей эффективности Интернет-рекламы. В то же время, в данных исследованиях на разных этапах взаимодействия с пользователем используются различные KPI (Key Performance Indicator).
Поэтому, предлагаем собственный методический подход к адаптации модели AIDA в онлайн-среде, предусматривающий выделение KPI на каждом этапе взаимодействия (от показа рекламного сообщения до завершения покупки и преобразования нового покупателя в постоянного клиента и определение источников информации для их расчета. Использование модели AIDA или его модификаций позволит также оценить отток и определить причины оттока через показатели эффективности на каждом из этапов модели и выбрать пути снижения оттока посетителей, а соответственно и повышение популярности ресурса (коммуникативная эффективность) и потенциально экономической эффективности. Промежуточное отслеживания результатов позволит вовремя определять проблемы ведения рекламной кампании в Интернет и принимать действия для устранения проблем, в частности, выбрать новые рекламные площадки, изменить слоган, корректировать текст рекламного сообщения, его визуальное восприятие. В рамках модели AIDA происхо-
дит процесс покупки, начиная от возникновения потребности, которая стимулируется показом рекламного сообщения и до реализации повторных покупок.
Таким образом, следует определить и оценить различные KPI на каждом из этапов модели AIDA, что позволит в итоге определить один (ROI (Return Of Investments) - возврат инвестиций) или несколько показателей экономической эффективности в общем. Однако, определение только итоговых показателей недостаточно, поскольку, различные KPI влияют на весь спектр экономических показателей и их расчет позволит идентифицировать узкие места потерь потенциального дохода. Стоит отметить, что в практике большинство компаний используют от 3 до 10 KPI. Их выбор зависит от характера бизнеса и целей. Основные цели могут предусматривать рост трафика, увеличение объема продаж, увеличение базы данных клиентов в определенном регионе, улучшение мобильного опыта для клиентов, и, в итоге, рост ROI. С целью более эффективного избрания показателей KPI на каждом этапе модели AIDA, по нашему мнению, целесообразно их систематизировать по различным типам эффективности (коммуникативная или экономическое), а также по источникам данных для расчета (таблица 1).
Journal of Economy and Business, vol 10-2 (80), 2021
Таблица . Показатели эффективности рекламной деятельности в Интернет
Этап Тип эффективности KPI Источник данных
Демонстрация рекламного сообщения Коммуникативная Количество демонстраций (хитов) количество уникальных демонстраций (хостов) Статистика сайта (GA, Serpstat, SimilarWeb, Интернет-счетчики
Экономическая стоимость размещения рекламы Данные хозяйственной деятельности компании, статистика Google AdWords, Facebook Ads
CPM GA, данные хозяйственной деятельности компании
eCPM GA
CPUI GA, данные хозяйственной деятельности компании
CPAW Опросы, данные хозяйственной деятельности
Переход на сайт Коммуникативная Поведенческие метрики (с VI и других), количество кликов количество уникальных кликов, объем трафика на сайт количество новых пользователей частота посещения, глубина просмотра, продолжительность просмотра, RVR, BR, CTR GA
GA
Экономическая CPC або EPC CPUC, CPUU, CPV, CTI
Выбор (выбор товара, формирование заказа) Экономическая количество заказов частота заказов GA, данные хозяйственной деятельности, сайт
CR GA
CPA CPL CPO, CTB или CPCr коэффициент конверсии GA
SCAR показатель отказов от корзины GA, сайт
Покупка (оплата товара) Экономическая количество продаж, объем продаж LCR, CPS, средний чек AOV, CTO Cost peí order, APRV GA, данные хозяйственной деятельности компании, сайт
Часть показателей можно получить через различные инструменты системы веб-аналитики Google analyticsl (GA), которая является наиболее удобной и используемой в настоящее время. Остальные показатели рассчитывается на основе данных хозяйственной деятельности компании, счетчиков Интернет-статистики, данных GA, а также других сервисов для анализа и аудита сайта.
Количество демонстраций-показов (хитов) и количество уникальных показов (хостов) можно детализировать (расширить) за счет использования показателей AD Impression (для хитов) и AD Reach (для хостов), которые позволяют учесть количество показов нескольких рекламных модулей на одной странице, которые были загружены в браузер потенциального кли-
ента. Другим базовым показателем является стоимость размещения рекламы.
Показатель CPM определяет стоимость показа рекламного сообщения тысячи потенциальных клиентов. Он позволяет сравнивать эффективность различных рекламных каналов по ценовому параметру. Показатель CPUI (cost per unique impression) позволяет определить стоимость показа не всех, а только уникальных показов. eCPM позволяет оценить доход рекламодателя от 1000 показов рекламных сообщений. Показатель CPAW (cost per aware u ser) характеризует отношение затрат на рекламу к количеству пользователей, которые запомнили рекламное сообщение. Данный показатель позволит оценить эффективность различных каналов распространения рекламы и конкретных
Journal of Economy and Business, vol. 1Q-2 (8Q), 2Q21
рекламных сообщений по их визуальной «видимости» и запоминаемости в дальнейшем. Поведенческие метрики используются для анализа взаимодействия пользователей с сайтом. Среди поведенческих метрик стоит отметить общее количество кликов, количество уникальных кликов, объем трафика на сайт, количество новых посетителей, частота посещения, продолжительность просмотра и глубина просмотра. Показатель возвратов RVR (return visitor ratio) отражает уровень интереса к сайту рекламодателя. Показатель отказов BR (bounce rate) отражает количество пользователей, зашедших на интернет-ресурс и покинувших его, просмотрев только первую страницу. Важно учесть не только уровень удержания клиентов, но и уровень их оттока и выяснять причины такого оттока. Показатель CTR (click-through rate) расширяет возможности анализа кли-кабельности рекламного сообщения и позволяет определить соотношение количества кликов на него в количестве показов. Показатель CPC (œst per click) позволяет определить отношение затрат на рекламную кампанию в количестве кликов. CPC показывает рекламные расходы на каждый клик.
Показатель CTI (click to interest) является одним из неявных параметров, которые позволяют определить эффективность рекламной кампании в Интернете. Заинтересованными считают посетителей, которые просмотрели несколько страниц Интернет-ресурса, повторно зашли на него, оформили подписку на рассылку, добавили его адрес в закладки и т.д.
Одним из важнейших понятий при анализе эффективности Интернет-рекламы является понятие конверсии, то есть действия, не только подтверждаюшие интерес, но и движущие посетителя вниз по модели AIDA, например, регистрация, звонок, запрос на мессенджере, e-mail, формирования корзины покупателя и т.д. Коэффициент конверсии CR (conversion rate) показывает, сколько посетителей осуществили целевые действия. CR позволяет определить насколько эффективно работает тот или иной выбранный рекламный канал. Стоит отметить, что данный
показатель уменьшается при движении вниз по модели AIDA.
Показатель CPA (cost per action) позволяет определить затраты на одно конверсионное действие на сайте рекламодателя. CPL (cost per lead) позволяет определить затраты на одного потенциального клиента, который имел контакт с рекламодателем. Показатель CPO (cost per order) позволяет определить цену заказа, то есть затраты на привлечение одного клиента. Показатель CPCr (cost per customer) характеризует среднюю стоимость привлечения одного клиента. Показатель SCAR (shopping cart abandonment rate) показывает уровень отказов от уже сложившейся корзины покупателя. Показатель SCAR расширяет возможности использования показателя отказов BR, поскольку позволяет определять причины отказов от корзины заказов, которыми могут быть: неудобство форм оплаты, отсутствие скидок, негибкость их системы, проблемы или трудности с доставкой.
На завершающем этапе модели AIDA (или ее модификаций) оцениваются следующие показатели - количество продаж и их объем, LCR, CPS, размер среднего чека (AOV), а также размер средней выручки на одного посетителя (APRV). Кроме основных количественных показателей - количество продаж и их объем, важны следующие показатели. Показатель LCR (lead-close rate или lead conversion rate) позволяет определить процент закрытых сделок. Он позволяет определить, каков процент доведенных до оплаты сделок, то есть каков результат маркетинговых усилий. Показатель CPS (cost per sale) характеризует стоимость закрытых сделок. Показатель AOV (average order value) позволяет анализировать объем среднего чека. Показатель APRV (Average Revenue Per Visit) позволяет определить среднюю выручку на посетителя.
Для комплексного анализа эффективности Интернет-рекламы также следует использовать показатели, которые учитывают и то, что часть пользователей становится постоянными покупателями, которые осуществляют повторные покупки, например, это показатели CAC, CARS, LTV
Journal of Economy and Business, vol 10-2 (80), 2021
(CLV), CRR, ROI, ROMI, как метрики оптимизации нескольких показателей.
Главный итоговый показатель - это показатель окупаемости инвестиций ROI рассчитывается как отношение дохода компании к инвестициям. Показатель возврата маркетинговых инвестиций ROMI (return Of Marketing Investments) — это главный KPI Интернет-маркетинга, отражающий его эффективность в виде отношения дохода к маркетинговым инвестициям. Показатель доли рекламных расходов CRR (cost Revenue Ratio) определяет эффективность рекламных затрат и рассчитывается как отношение затрат на рекламу к доходам по рекламе. Показатель пожизненной ценности клиента LTV (lifetime Value) (или CLV (customer lifetime value)) показывает прибыль, получаемую за все время сотрудничества с клиентом, является разницей между доходом от клиента и затратами на его привлечение и удержание. Показатели CAC (customer Acquisition Cost) и CARS (customer Acquisition and Retention Cost) характеризуют стоимость привлечения новых клиентов (CAC) и тех из них, кто осуществляет постоянные покупки (CARC). Показатель CAC тесно связан с показателем LTV и должен составлять не более чем его треть. Завершающим этапом оценки эффектив-
занных итоговых показателей, которые важны как с теоретической, так и с практической стороны.
Заключение. Результаты исследования оценки эффективности рекламной деятельности в Интернет показали, что мировой рынок Интернет-рекламы развивается очень динамично. Наиболее эффективными являются поисковая и SMM реклама, а наиболее популярным инструментом ее просмотра потребителями являются смартфоны. При проведении оценки эффективности Интернет-рекламы следует использовать комплексный подход, который позволит оценивать как коммуникативные, так и экономические показатели на всех этапах модели AIDA. Промежуточное отслеживания результатов позволит вовремя определять проблемы ведения рекламной кампании в Интернет, причины оттока посетителей и принимать действия для устранения проблем. В данном контексте систематизированы основные KPI Интернет-рекламы и определены источники информации для их расчета. Для улучшения мероприятий по оценке эффективности Интернет-рекламы следует проводить оценку различных каналов ее распространения, определить предельные границы определенных показателей или разработать шкалу данных показателей.
ности является расчет и анализ вышеука-
Библиографический список
1. Дейнекин T.B. Комплексный метод оценки эффективности Интернет-рекламы в коммерческих организациях / Т.В. Дейнекин // Маркетинг в России и за рубежом. - 2003. - №2. - С. 102-115.
2. Бегишева, А. Н. Интернет-реклама в российском законодательстве / А. Н. Бегишева // Наукосфера. - 2021. - № 4-1. - С. 260-263.
3. Ворожбит, О. Ю. Синергетический подход в управлении маркетинговой деятельностью предприятий / О. Ю. Ворожбит, Н. В. Шашло // Азимут научных исследований: экономика и управление. - 2016. - Т. 5. - № 2(15). - С. 49-52.
4. Бабаева, С. Ш. Интернет-реклама и искусственный интеллект: правовые проблемы / С. Ш. Бабаева // Право и бизнес: правовое пространство для развития бизнеса в России: Коллективная монография. В 4-х томах / Отв. редактор С.Д. Могилевский [и др.]. -Москва: Общество с ограниченной ответственностью "Проспект", 2020. - С. 264-271.
5. Vorozhbit, O. Y. Integration Processes and a Common Agricultural Market under the Conditions of the Eurasian Economic Union / O. Y. Vorozhbit, N. V. Shashlo // International Business Management. - 2016. - Vol. 10. - No 19. - P. 4635-4643.
6. Zeff, R. And Aronson, B. (2001) Advertising on the Internet, 3rd edn. New York: John Wiley.
Journal of Economy and Business, vol. 1Q-2 (8Q), 2Q21
7. Hayes M. 67 Key Performance Indicators (KPIs) for Ecommerce [Електронний ресурс].
- Режим доступу: https://www.shopify.com/blog/7365564-32-key-performance-indicators-kpis-for-ecommerce
8. David, W. Schumann and Esther Thorson (2006). Schumann Internet Advertising: Theory and Practice. Mahwah, N.J.: Lawrence Erlbaum Associates, pp. 516.
9. Drossos, D.A. et al. (2010). Advertising on the Internet: Perceptions of Advertising Agencies and Marketing Managers. International Journal of Internet Marketing and Advertising, 6(3): 244-264.
10. Kuzubov, A. A. Implementation of monitoring subsystem in the regulation system of agro-food sector on regional level / A. A. Kuzubov, N. V. Shashlo // Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. - 2017. - No 2(62). - P. 33-41. - DOI 10.18551/rjoas.2017-02.05.
11. Кирьянова, Н. В. Особенности рынка интернет-рекламы и перспективы его развития в России / Н. В. Кирьянова // Информация-Коммуникация-Общество. - 2019. - Т. 1. -С. 132-137.
12. Рахманкулова, А. Р. Интернет-реклама как мощный инструмент для эффективных продаж / А. Р. Рахманкулова // Управление организационно-экономическими системами: Сборник трудов научного семинара студентов и аспирантов института экономики и управления: в 2-х частях / Под общей редакцией О.В. Павлова: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2019. - С. 146-150.
13. Татаринов, К. А. Роль интернет-рекламы в современном продвижении товаров и услуг / К. А. Татаринов, В. Ю. Капустян // Global and Regional Research. - 2019. - Т. 1. -№ 3. - С. 53-59.
14. SMM как современный инструмент интернет-рекламы / Д. Г. Сотсков, В. А. Сар-мандеева, Т. Р. Мелконян, В. С. Козменко // Научный вестник Гуманитарно-социального института. - 2019. - № 9. - С. 8.
15. Аганина, Р. Н. Интернет-реклама в эпоху цифровизации / Р. Н. Аганина, Т. А. Андронова // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина (МГЮА). - 2020. - № 7(71). - С. 4452. - DOI 10.17803/2311-5998.2020.71.7.044-052.
16. Королева, И. Г. Эффективность использования интернет-рекламы в условиях современной экономики / И. Г. Королева, С. В. Воробьев // Modern Science. - 2020. - № 11-3.
- С. 115-120.
17. Алмагсуси, М. Интернет-реклама и ее влияние на потребителя / М. Алмагсуси // Globus: Гуманитарные науки. - 2019. - № 3(29). - С. 10-12.
18. Элиханов, В. Г. Виды интернет-рекламы и её особенности / В. Г. Элиханов, М. М. Матыгов // Тенденции развития науки и образования. - 2020. - № 68-1. - С. 164-166. -DOI 10.18411/lj-12-2020-49.
Journal of Economy and Business, vol 10-2 (80), 2021
METHODOLOGICAL APPROACH TO ASSESSMENT OF THE EFFICIENCY
OF INTERNET ADVERTISING AS A TOOL OF PROMOTION IN ELECTRONIC
COMMERCE
D.Sh. Taktarova, Student Don State Technical University (Russia, Rostov-on-Don)
Abstract. The article analyzes the theoretical and methodological approaches and applied aspects of evaluating the effectiveness of online advertising, Internet advertising. The author's definition of Internet advertising is proposed. It has been proved that when carrying out the procedure for assessing the effectiveness of Internet advertising, it is advisable to use an integrated methodological approach that allows evaluating communicative and economic indicators within the framework of the AIDA model. On the basis of the research carried out, the main KPI of Internet advertising have been systematized and the sources of information for their calculation have been identified. A methodological approach to assessing the effectiveness of Internet advertising as a promotion tool in e-commerce has been developed.
Keywords: online advertising, marketing, e-commerce, advertising activities, KPI, customer, buyer, sales volume, promotion.
Journal of Economy and Business, vol. 10-2 (80), 2021
