Как мы считаем продажи блога о здоровье — кейс ОН Клиник

Блог ОН Клиник — это медиа внутри бренда сети медицинских центров в Украине, с собственной редакцией, бюджетом и четкой целью — способствовать продажам услуг. 

С одной стороны, он создает контент за счет компании, с другой — важно понимать, как эти материалы влияют на продажи, чтобы управлять ими как полноценным маркетинговым каналом.

Особенности проекта

В 2024 году для Блога ОН Клиник было создано 5 028 345 знаков без пробелов — это примерно 12 книг о Гарри Поттере. Каждый месяц два редактора выпускают около 34 текстов. Материалы готовятся редакцией совместно с врачами нашей сети и внешними авторами, которых приглашаем для освещения тем о здоровье.

Редактор Зоряна Попович держит в руках примерный объем текстов, опубликованных в 2024 году

Результатом работы редакции стал трафик почти в 2,5 млн сессий в месяц. Благодаря сквозной аналитике от OWOX сайт позволяет не только собирать большой объем данных, но и качественно их анализировать.

Как начать считать влияние контента на продажи

Сначала мы сосредоточились на разработке автоматизированной системы аналитики контента, чтобы маркетинговая команда могла принимать обоснованные решения по распределению ресурсов в контент-стратегии. На основе полученных данных мы стремились:

• определить влияние блога на продажи;
• выяснить, какие темы приносят наибольшую прибыль и конверсии;
• находить неэффективные статьи и улучшать их для усиления воздействия;
• принимать решения в контент-стратегии на основе реальных данных, а не предположений;
• рассматривать контент как самостоятельный маркетинговый инструмент привлечения клиентов.

За основу мы взяли алгоритм Алексея Селезнёва из статьи о разработке аналогичного аналитического инструмента и контентной модели атрибуции для блога Netpeak Journal.

В ОН Клиник работает собственный отдел веб-аналитики, который формирует отчеты под потребности маркетинговой команды.

Совместно с аналитическим отделом мы сформулировали следующие задачи.

1. Атрибутировать влияние статей на конверсии и доход от продажи медицинских услуг:

• понять, какие статьи больше всего способствуют оформлению записей к врачу;
• проанализировать, как пользователи взаимодействуют со статьями на пути к конверсии;
• разработать модель распределения стоимости каждой заявки между просмотренными статьями и присвоить ценность каждой из них (контентная модель атрибуции).

2. Оценить роль блога в решении коммерческих задач:

• определить эффективность контент-маркетинга на примере Блога как отдельного канала;
• сравнить его с другими каналами привлечения трафика и продаж: Google Ads, FB Ads, SEO, SMM, email-маркетинг.

3. Создать визуализированный отчет/дашборд в Looker Studio:

• построить инструмент для отслеживания влияния каждой статьи на запись в медцентр;
• обеспечить гибкую аналитику по категориям контента, авторам, отделениям, редакторам, рейтингу статьи, числу просмотров;
• сделать отчет удобным и понятным для маркетингового департамента и редакции.

После согласования задачи мы обратились к коллегам из OWOX с запросом на создание аналитической системы, которая поможет решить все описанные задачи.

Общая логика процесса атрибуции дохода на просмотры статей

Сначала мы описали текущие условия проекта:

• данные о поведении пользователей на сайте объединяются в формат сессий;
• данные с сайта собираются в хранилище BigQuery с помощью OWOX BI GA4 events-based web streaming;
• события пользователя объединяются в сессии через трансформацию Merge Events into Sessions;
• информация о совершенных транзакциях и доходе передается в BigQuery;
• дополнительные данные о статьях (автор, рецензент, копирайтер, категория) также передаются в BigQuery.

Затем мы проработали алгоритм контентной атрибуции.

1. Отобрать все сессии пользователя за конверсионное окно (в нашем случае — 30 дней) до оформления заявки.

2. Проверить, в каких из этих сессий были просмотры статей.

3. Распределить ценность заявки между сессиями с просмотрами статей. В результате каждая сессия получает определенную долю от 0 до 1 (суммарная распределенная ценность заявки — 1).

4. Ценность, присвоенная сессии на предыдущем шаге, затем распределяется между статьями, просмотренными в этой сессии.

Например, если сессия получила 0,25 ценности и в ней пользователь просмотрел пять статей (по одному просмотру каждой), то:

• каждая статья получит 0,05 ценности от заявки;
• каждая статья также получит 0,05 (или 5%) от дохода.

Или, если сессия получила 0,25 ценности от одной заявки, но пользователь просмотрел три статьи, причем одну — трижды, а две другие — по одному разу, тогда:

• статья с тремя просмотрами получит 0,05 × 3 = 0,15 ценности от заявки;
• две другие статьи получат по 0,05 ценности от заявки.

Суммарная ценность, атрибутированная сессии, останется неизменной.

Техническая реализация контентной модели атрибуции

После того как мы сформировали логику атрибуции и определили, как именно статьи блога влияют на оформление заявок и доход, наступил этап технической реализации этой модели. Чтобы эффективно внедрить предложенный алгоритм и автоматизировать процесс расчётов, мы продолжили использовать существующие инструменты OWOX BI и BigQuery.

На их основе была настроена система регулярного сбора, обработки и анализа больших объемов информации о взаимодействиях пользователей с контентом. Далее подробно опишем последовательность шагов, SQL-запросы и трансформации данных, которые помогли реализовать нашу контентную модель атрибуции.

Алгоритм выполнения запроса №1 «Расчет распределения ценности по атрибуции»

1. Формируем массив транзакций, очищенных от дублей.
2. Отбираем сессии, в которых был хотя бы один из сценариев:

• просмотр статьи;
• конверсия;
• и то, и другое одновременно.

3. Выполняем расчет атрибуции по сессиям пользователя (распределение ценности между сессиями в рамках конверсионного окна, по умолчанию — 30 дней). Расчет проводится только для сессий, где была конверсия и присутствовал просмотр статей.
4. Распределяем ценность между просмотрами статей. Ценность, полученная каждой сессией (определенная на предыдущем этапе), распределяется между всеми просмотрами страниц блога, произошедшими в этих сессиях.

Алгоритм выполнения запроса №2 «Подготовка финального датамарта»

1. Формируем массив данных по атрибуции на основе результатов предыдущего этапа «Расчет распределения ценности по атрибуции».
2. Отбираем данные по сессиям с просмотрами статей в виде массива.
3. Объединяем результаты атрибуции с выбранными сессиями. Создаем фильтр для отбора сессий в зависимости от наличия просмотров статей и конверсий.
4. Преобразуем массив данных в плоскую таблицу для удобства дальнейшей работы.
5. К полученным результатам добавляем данные по статьям из справочной таблицы.

Справочная таблица содержит информацию о каждой статье:

• название;
• ссылка;
• автор;
• рецензент;
• копирайтер;
• категория и др.

6. На последнем шаге к данным добавляются транзакции, чтобы рассчитать показатели по доходу (revenue).
7. Отдельно добавляется показатель «Заявка оформлена с блога» — сколько заявок пользователи оставили через форму на страницах ресурса.

Регулярный запуск SQL-запросов для расчетов и формирования итоговых таблиц реализован в OWOX BI Transformation. Инструмент позволяет:

• настроить регулярный запуск операций;
• задать последовательность выполнения;
• запускать процессы по определенному триггеру;
• настраивать переменные.

Визуализация отчета

Чтобы определить ценность каждой статьи в Looker Studio, на этапе визуализации суммируются все значения, которые статья получила в результате расчета атрибуции.

Аналогично определяется и доход, атрибутированный каждой статье. Для этого ценность от оформленной заявки, которую получила статья, умножается на доход от этой заявки.

Пример расчета: суммарный доход от заявки составляет 1610 грн. До ее оформления у пользователя было три сессии с просмотром статей.
Каждая сессия получает по 0,33 ценности от транзакции. Поскольку в каждой сессии была просмотрена только одна статья, она получает всю ценность сессии — 0,33.

Доход статьи: 0,33 × 1610 грн = 536,67 грн.

В этом конкретном примере пользователь во второй и третьей сессиях просматривал одну и ту же статью. Следовательно, общая ценность этой статьи складывается из ценностей двух сессий:
0,33 + 0,33 = 0,66.

А доход, атрибутированный этой статье, рассчитывается так:
0,66 × 1610 грн = 1073,33 грн.

Таким образом, статья получит 1073,33 грн атрибутированного дохода, а не 536,67 грн, как в предыдущем примере.
В финальном отчете это будет выглядеть следующим образом.

Результаты

После проделанной работы мы получили сводный отчет в Looker Studio, который содержит:

• данные о доходе с блога;
• эффективность отдельных статей, авторов, редакторов, категорий и тегов.

Теперь мы точно понимаем, сколько денег приносит каждая статья, категория контента, каждый автор и редактор, а також другие ключевые показатели.

Благодаря этой аналитике контент-план формируется с учетом тем, которые гарантированно приносят прибыль.

Если раньше мы лишь предполагали, что Блог влияет на доход компании, теперь видим четкие цифры: ежемесячный вклад ресурса в общий доход сайта составляет 10–12%.

Выводы

1. Контент блога в медицинской сфере — эффективный маркетинговый инструмент, способный приносить до 12% дохода сайта компании. Для максимального эффекта важно регулярно анализировать и оптимизировать материалы на основе реальных данных.
2. Чтобы эффективно управлять контент-маркетингом, необходимо систематически оценивать доходность отдельных авторов, редакторов и категорий — это позволяет сосредоточиться на самых результативных темах и форматах.
3. Контентная модель атрибуции дает возможность точно оценить вклад каждой статьи в продажи, однако ее реализация требует значительных ресурсов и экспертизы в веб-аналитике и программировании, что может быть нецелесообразно для малого бизнеса.
4. Альтернатива сложным решениям — базовые инструменты, например, модуль электронной коммерции в Google Analytics 4, который позволяет отслеживать продажи, доход и конверсии даже для не e-commerce проектов.
5. Системная аналитика помогает выявить самые результативные темы, авторов и категории, значительно повышая эффективность стратегии. 
6. Даже упрощенный подход позволяет принимать обоснованные решения и улучшать финансовые показатели. А качественная контентная аналитика превращает блог в полноценный канал продаж, который можно легко сравнивать с другими (SEO, PPC, SMM) и точно оценивать его вклад в прибыль бизнеса.

Мнение автора гостевого поста может не совпадать с позицией редакции и специалистов агентства Netpeak Ukraine.