Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 2 (78), 2021
ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ В СФЕРЕ УСЛУГ
Благих И. А.
ординарный доцент факультета технологического менеджмента и инноваций
Национального исследовательского университета ИТМО (г. Санкт-Петербург),
доктор экономических наук

Аркадьев В. А.
магистрант кафедры управления рисками и страхования экономического факультета
Санкт-Петербургского государственного университета

Рябухина А. А.
генеральный директор БК-консалтинг (г. Санкт-Петербург)

Совершенствование рекламной кампании страховщика
Авторами проанализированы инновационные методы, применяемые страховыми кампаниями по повышению эффективности рекламы в Интернете. Установлено, что для повышения эффективности рекламы в сети Интернет, необходимо совершенствование реализуемой рекламной стратегии с целью увеличения числа клиентов компании при наименьших финансовых затратах. В результате анализа рекламной деятельности страховых компаний было выяснено, что рекламная кампания в сети Интернет является без применения методов сквозной аналитики недостаточно эффективной. По итогам проведенного анализа авторами предложен комплекс мероприятий, нацеленных на повышение эффективности рекламной кампании в сети Интернет с целью улучшения контекстной рекламы, путем добавления в семантическое ядро как можно больше низкочастотных запросов по теме страхования, разработка мультилендинга под таргетированную рекламу, разработка мультилендинга под контекстную рекламу. Предложен также один из видов мультилендинга, основной задачей которого является информирование клиентов о страховом продукте, с ориентацией на конкретные запросы и потенциальных страхователей
Ключевые слова: страхование, страховой продукт, рекламная кампания, интернет, мультилендинг
УДК 368.013   Стр: 156 - 162

Актуальность темы определяется тем неоспоримым фактом, что реклама продуктов и услуг в сети Интернет является одной из самых эффективных инвестиций в информацию о деятельности компаний. Реклама в Интернете — мощный двигатель продвижения страховых услуг. При этом следует отметить, что страховой продукт — товар продаваемый, но нематериальный. При покупке страхового полиса, потребитель приобретает финансовую поддержку в будущем, услугу, а не какую — то реальную вещь. Следовательно, главной задачей рекламной кампании страховой организации является убеждение потенциального страхователя в том, что ему эта финансовая поддержка необходима. Не прибегая к страхованию, он может понести в будущем неприемлемые убытки.
Каждая страховая компания самостоятельно проводит анализ рынка и выбирает среди множества видов рекламы наиболее приемлемый для себя ее вид. Рост конкуренции заставляет страховой бизнес искать новые, более эффективные решения для рекламы в Интернете. В то же время рост рекламы, ее давление на целевую аудиторию приводит к обратному эффекту — у пользователей вырабатывается на нее своеобразный иммунитет. Стандартные методы продвижения продуктов и услуг перестают работать. Поиску новых решений способствует систематический анализ функционирующих в Интернете рекламных продуктов. Основным преимуществом рекламы в Интернете является возможность отслеживания ее эффективности и своевременного реагирования на изменение этого показателя. Наиболее эффективным вариантом анализа является сквозная аналитика и построение на ее основе интегрированной модели обработки данных, получаемых на каждом этапе ведения сделки.Исследованию и популяризации указанных методов посвящена данная статья.
По мнению С. Белозёрова, Н. Кузнецовой, Ж.Писаренко, сквозной аналитикой можно считать процесс изучения эффективности рекламных кампаний на основе информации, полученной о движении клиента по «воронке продаж» [1]. «Воронка продаж» — это демонстрация стадий, которые проходит клиент, начиная от первого контакта и заканчивая покупкой страхового продукта. Сам термин «воронка продаж» наглядно отображает процесс страхования в виде двух треугольников (воронок). В широкой воронке отображены первые контакты с клиентами. Далее в процессе реализации страховых контактов часть потенциальных клиентов постепенно теряется, соответственно сужается и воронка. Узкая часть воронки — это клиенты, которые уже стали реальными (рис. 1). С помощью «воронки продаж» удобно осуществлять сквозную аналитику эффективности рекламного продукта.
Рис.1. Схематическое изображение аналитических исследований «воронки продаж» рекламного продукта
Воронка продаж каждой конкретной компании отличается, так как процесс продаж у всех организован по-разному. Что касается сквозной аналитики, то это понятие нужно расширить, используя перечень минимального количества показателей М. Джеффри (табл. 1), которые нужны для проведения анализа и разработки стратегии интернет-маркетинга [2].

Таблица 1
Минимальное число показателей М. Джеффри для проведения сквозной аналитики
Осведомленность о компанииТест-драйв
Отток клиентовУровень удовлетворенности клиентов
Количество посещенийПрибыль
Чистая приведенная стоимость (NPV)Внутренняя норма доходности (IRR)
ОкупаемостьПожизненная ценность клиента (CLTV)
Цена за кликКонверсия по транзакциям (TCR)
Возврат на инвестиции в рекламу (ROA)Доля отказов
«Сарафанное радио» (WOM) 

Разработано авторами на основе материалов из «Обзора мирового и российского рынка SaaS-решении в B2B-сегменте» [Электронный ресурс]. — http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/ obzor-mirovogo-i-rossiyskogo-rynka-saas-resheniy-v-segmente-v2v-20150527020041 (дата обращения: 12.02.2020)
Суть этого метода сквозной аналитики заключается в совместной интеграции друг с другом CRM-системы, коллтрекинг-сервиса, непосредственно аналитики и сайта. При использовании данного метода процесс анализа рекламных компаний и сбора статистики по ним в гораздо большей степени усложняется, что наглядно представлено на рис. 2 и рис.3.
Рис.2. Классическая модель аналитики сайта
Рис. 3. Модель сквозной аналитики
Стрелки указывают направление, по которому продвигается информация. Нужно отметить, что на рисунке представлены только основные элементы, информация для анализа и перечень этапов будет варьироваться в зависимости от того, какие практические или теоретические задачи были поставлены. При решении практических задач на данные, указанные в рисунке, будет оказывать влияние специфика самой страховой фирмы, ее размер, основное направление деятельности, способ организации бизнеса, степень автоматизации бизнес-процессов и многое другое.
Определение экономической эффективности рекламы традиционным способом, т.е. путем прямого соотнесения доходов и расходов применительно к компании в целом, необходимо осуществлять на основании сквозного анализа: с его помощью определяется корреляция различных влияющих факторов и сбыта страховых услуг, из общего фона выделяется воздействие рекламы, а далее эффект от нее соотносится с ее ценой. Но такой алгоритм является весьма сложным. В связи с этим весьма актуальной является задача косвенного определения эффективности страховой рекламы. Одной из возможностей для преодоления этого препятствия является соотнесение результатов страховщика с показателями компаний, имеющих сходный страховой портфель, но не проводивших рекламной кампании. Создание такой «контрольной группы» позволяет выделить составляющую роста продаж, относящуюся на рекламные усилия, а затем соотнести ее с их стоимостью. Другой возможностью для прямого определения торговой эффективности рекламы является выделение группы регионов, где рекламная кампания не проводится вовсе или проводится с определенным опозданием. В этом случае сравнение результатов, полученных по разным территориям, позволяет оценить эффективность рекламы.
В группу немонетарных показателей входят показатели, рассчитываемые по единым принципам для различных страховых продуктов:
– степень осведомленности о бренде;
– динамика количества контактов по продукту (в колл-центре, в отделениях розничных продаж (ОРП), через интернет-сайт);
– динамика количества отрытых договоров.
Группа монетарных показателей состоит из следующих показателей:
– соотношение затрат на рекламу с операционным доходом по продукту;
– темп прироста по продукту с учетом и без учета рекламных затрат;
– затраты на привлечение одного клиента (Cost Acquisition).
Для расчета монетарных показателей используются данные оперативной отчетности страховой компании [3]. Оценка эффективности рекламной компании производится за период действия эффекта от РК. Каждый показатель имеет в системе определенный вес (максимальный балл). По каждому показателю эффективность рекламной кампании может быть отнесена к одной из четырех категорий: «высокая эффективность», «средняя эффективность», «низкая эффективность», «неэффективная». В зависимости от категории эффективности РК присваивается определенный балл.
Однако, как уже было сказано, более эффективным является метод сквозной аналитики. Агрегируя данные, получаемые из сквозной аналитики, можно получить наиболее точную статистику взаимодействия пользователей с рекламными объявлениями анализируемой рекламной компании. Информация, полученная таким методом, позволяет производить расчет таких показателей, как: CPA (costperaction — цена за действие), CR (conversionrate — показатель конверсии), ROI (return of investments — показатель возврата инвестиций). Использование данных показателей дает возможности: оценивать эффективность и прибыльности рекламных объявлений, определять факторы, оказывающие наибольшее влияние на рекламную компанию, выбирать общий курс развития компании и т.д.
Получение статистики по эффективности рекламных объявлений из сквозной аналитики проводится по гиперссылкам, указанным в рекламных объявлениях, где добавляются так называемые utm-метки. Эти метки автоматически добавляются рекламными площадками к каждому объявлению. Они позволяют однозначно идентифицировать рекламную площадку, рекламную компанию, объявление, по которому был совершен переход.
Эффективность рекламного объявления рассчитывается в виде количества конверсий, используемых в интеграции системы аналитики с CRM-системой. При такой схеме при каждом переходе на сайт содержимое utm-меток клиента, с которыми он пришел, сохраняется в его браузере. В дальнейшем при оформлении заказа на сайте это содержимое utm-меток вместе с информацией о заказе заносится в CRM-систему. По мере ведения заказа клиента в CRM-системе становится известна конечная стоимость заказа. С использованием этого показателя можно рассчитать показатель ROI.
В случае же, если продажа осуществляется не с помощью сайта, а с помощью звонка клиента в организацию, отследить её источник становится более сложной задачей. Для решения этой проблемы можно использовать сервис коллтрекинга [4].
Все, пришедшие на сайт онлайн-заявки автоматически, по мере их поступления, регистрируются в CRM-системе. Аналогичным образом заявки, поступающие в коллтрекинг системы, регистрируются автоматически в CRM. Все это осуществляется с помощью программных интерфейсов, предоставляемых CRM-системой. Прежде всего, для объединения данных из CRM-системы с помощью предоставленного программного интерфейса выбираются осуществленные в день сделки [5].
Как видно из рис.4, информация об этих сделках, включая содержимое utm-меток и полученную с заказа прибыль отправляется в дальнейшем в систему аналитики, которая, на основании полученных данных рассчитывает показатели эффективности рекламы. Система аналитики, в свою очередь, рассчитывает показатель возврата инвестиций на рекламу (ROI) по формуле (1):

(1)
При ROI > 0 — затраты на рекламу окупаются,
при ROI < 0 — затраты на рекламу не окупаются.
Рис. 4. Схема модели автоматизации сбора данных и отчетности
Благодаря различным механизмам, реклама в Интернете предоставляет богатые возможности для анализа её эффективности. Рекламодатели стремятся внедрить наиболее эффективную сквозную аналитику. Внедрение данной технологии требует осуществления автоматизации отчетности в бизнес-процессах компании. Преимуществами подхода является получение наиболее полной статистики по эффективности рекламных объявлений. Эта информация позволяет рекламодателю эффективно вести рекламную компанию, точно знать наиболее прибыльные рекламные объявления и отсеивать убыточные объявления, снижая затраты на рекламу.
Таким образом, мы полагаем, что показатели, указанные в таблице 1, способны представить фактическую картину эффективности рекламы и инвестиций на нее для небольших страховых компаний, имеющих ограниченное количество показателей. Например, регулярный мониторинг поведения потенциальных клиентов, их отношения к товарам или услугам для небольших фирм может быть затруднено, так как они не могут позволить себе тратить деньги и человеческие ресурсы на это. Таким компаниям намного выгоднее использовать шаблонные решения. Например, сервис ROIstat.com, в нем предложено пользователям более 28 инструментов для работы с системами, которые содержит маркетинговую информацию. Это и бухгалтерские программы, и CRM, онлайн чаты и многое другое [6].
Следует отметить, что этот сервис при автоматической системе обработки данных может стать оптимальным решением не только для небольших страховых компаний, но и для средних, которые находятся на начальном этапе внедрения системы и нуждаются в базовых инструментах аналитики.
В некоторых зарубежных странах аналитический метод оценки эффективности инвестиций в рекламную кампанию называют «BigDataAnalytics», а метод разработки эффективной политики на основании собранных данных — «BigData-Drivenmarketing» [7].
Таким образом данные, которые использует система сквозной аналитики, и которые прошли через IT систему или получены в виде статистики из Интернета, представляют собой перемещение информации как внутри компании, так и вне ее.
Рис. 5. Этапы обработки информации об эффективности рекламной компании
Так, из рисунка 5 видно, что трафик неразрывно связан с количеством пользователей, которые попадают в информационную систему (базу) предприятия. То есть клиенты, которые посетили сайт, являются потенциальными и оставляют достаточное количество сведений для того, чтобы фирма обратила на них внимание и предложила свою продукцию. Однако у такой схемы есть существенный недостаток — она не учитывает потенциальных клиентов, которые контактировали с фирмой, не заходя к ней на сайт. Например, они узнали о продукции или услугах из газеты, от других клиентов, из какой-либо социальной сети, рекламного ролика или через любой другой канал. Также они могут сделать покупку или оформить заказ без посещения сайта. Например, посетили офис компании лично или связались с менеджерами по телефону, электронной почте.
В данном случае следует использовать те новые возможности, которые предоставляет цифровизация информации. Поскольку современные цифровые технологии активно развиваются, открываются новые информационные каналы. Например, облачное обслуживание. Такая модель сотрудничества в последнее время становится все популярнее [8].
ВIT сфере все чаще встречается бизнес-модель SaaS (softwareas a service). Собственно, это приложение для бизнеса, которое является облачным. Когда клиент покупает его, он получает доступ к нему через интернет. То есть он не покупает само программное обеспечение, а только платит за доступ, за возможность использования. Плата вносится периодически. Такая схема очень напоминает аренду, разница заключается только в том, что заказчик не получает прямого физического доступа к серверам или ПО [9].
Появление модели SaaS обусловлено тем, что покупка традиционным методом имеет определенные недостатки:
– для покупки программного обеспечения компании приходится изыскивать серьезные ресурсы, что не всегда выгодно, иногда приходится для этих целей брать кредит;
– заказчик покупает программный продукт, оплачивает его полностью, но не всегда использует его функционал полностью.
Многие предприниматели мирятся с этими недостатками, принимают их как должное и платят, так как сегодня без определенных программных продуктов вести эффективно бизнес невозможно. Пользователи понимают, что создать софт с функционалом, который будет идеально подходить для всех, невозможно. Поэтому приходится оплачивать ненужные опции, и уйти от этого невозможно. МодельSaaSстала прекрасной альтернативой. Хотя и у нее есть свои преимущества и недостатки.
Модель SaaS предполагает не полную оплату, а внесение абонентской платы в период использования. Заказчик может оплачивать объем данных или вносить плату ежемесячно. В Абонентский взнос включена не только стоимость пользования самим продуктом, но и его техническая поддержка.
Еще одна особенность данной модели — пользоваться программным продуктом может одновременно несколько пользователей, которые находятся в разных местах, используют разную операционную систему и т.д. Если же заказчик больше не нуждается в программном продукте, он просто перестает оплачивать услугу.
На рынке облачных технологий SaaS продолжает удерживать лидерские позиции. Аналитики прогнозируют, что уже к 2022 году порядка 31% компаний в мире перейдут на использование SaaS, зарабатывая более $50 млрд выручки, что на $22,6 млрдбольше, чем в 2018 году [10]. В России по такой схеме приобретаются бухгалтерские программы, CRM-системы, системы электронной коммерции и многие другие решения B2B. Рост интереса со стороны пользователей к таким решениям логичен, так как SaaS позволяет значительно снизить расходы, переведя их из капитальных в операционные. Еще одна причина роста этого сегмента — доверие к облачным сервисам, которое с каждым днем неуклонно растет.
По состоянию на 2020 год рынок в секторе МСБ в РФ, который использует SaaS, по оценкам достиг 32 млрд рублей и с каждым годом он стремительно растет. При этом динамика роста в России значительно превышает общемировой прирост [11].
Если проанализировать SaaS продукты, то можно заметить — большинство софта рассчитано на бизнес. Работать на рынке B2B услуг сложнее, так как существует множество факторов, которые снижают вероятность приобретения SaaS. Например, это корпоративная культура или система организации бизнеса. Компания, которая не использует автоматизированную систему учета рабочего времени, не будет приобретать соответствующее ПО. Понадобится время, чтобы она пришла к решению перейти на использование этой системы. А уже после она может купить соответствующее решение.
Воронка продаж SaaS выглядит следующим образом:
– ознакомление с сервисом;
– подписка, использование бесплатной (демо) версии;
– активация продукта и начало его использования;
– покупка платной версии.
Первые шаги совершает большинство компаний. Но продвижение дальше по воронке затруднено. После использование бесплатной версии многие не переходят на платную и отказываются от использования сервиса. Платную версию покупают только те компании, которые оценили ценность продукта и то, что его характеристики соответствуют заявленным. Если ценности для своего бизнеса заказчик не видит, он уходит. Но это не значит, что он потерян навсегда. В будущем он может изменить решение, поэтому важно поддерживать обратную связь:
– с теми, кто уже активировал платную версию для того, чтобы узнать, какая ценность продукта для клиента стала определяющей;
– с теми, кто отказался активировать платную версию, чтобы узнать, по какой причине пользователь отказался от сервиса.
Одной из особенностей использования этой модели является то, что покупатель и продавец контактируют через Интернет. Это касается всех этапов продаж, вплоть до оплаты и предоставления доступа к софту [12].
Обратная связь между подобными сервисами и их покупателями осуществляется посредством:
– контекстной рекламы;
– соцсетей;
– поисковой выдачи;
– видеохостингов и других каналов.
Более длинный цикл продаж, специфика покупателей, их ограниченное количество оказывает существенное влияние на маркетинговую политику и коммуникации с клиентом. Очень часто для этого компания использует несколько методов, комбинирует их для повышения продаж. Поэтому появляется объективная необходимость проведения анализа для понимания, какой канал был максимально эффективным.
Исходя из этого, для разработки и ведения продуктивной рекламной кампании необходимо использовать аналитические инструменты, которые позволят улучшить основные показатели полезности интернет-рекламы[13].
Перед тем, как приступить к разработке системы маркетинговой аналитики, необходимо описать ее будущие элементы:
– система веб-аналитики — место, куда будет стекаться информация из всех маркетинговых каналов;
– сервис CallTracking — с его помощью осуществляется отслеживание телефонных звонков;
– CRM-система — служит для принятия и обработки заявок;
– сервис онлайн консультаций.
Работу системы можно представить таким образом: посетители попадают на сайт, на котором размещены сервисы CallTracking и онлайн консультирования. Далее возможно несколько вариантов дальнейшего поведения клиента:
– регистрация на сайте;
– звонок менеджерам;
– использование онлайн чата для связи с оператором;
– пользователь покинул сайт.
После того, как человек зарегистрировался на сайте, он проходит по воронке. В CRM системе это фиксируется, и открывается карточка на нового клиента с его данными, которые были указаны при регистрации.
Если имели место контакты с клиентом, их история также будет загружена автоматически в CRM систему. Такой подход позволяет сохранять данные о контактах и их результатах в одном месте и обеспечить доступ к ним менеджерам по продажам, руководству и другим.
Если клиент прошел по всей воронке и купил платную подписку, в CRM это будет отображено. Появится информация о купленной версии софта, дате, канале платежа и другие сведения. Все это передается в систему аналитики. Сюда же загружаются данные о расходах и осуществляется их связь с данными из CRM посредством уникального идентификатора, присвоенного клиенту при первом посещении сайта.
В системе аналитики будет находиться вся необходимая информация из всех рекламных каналов, которая показывает их эффективность. Также есть возможность создавать сегменты, которые могут применяться для создания дополнительной рекламы для пользователей, отказавшихся от покупки продукта на первом этапе. Те, кто купил платную подписку, получают возможность отказаться от рекламы. Для реализации такой схемы необходимо подключить в настройках счетчика несколько идентификаторов: Client ID и User ID. Первый присваивается устройству, с которого заходил пользователь. Он прописывается в браузере и дает возможность составить из многих посещений сайта клиентом одну общую картину. Использование этого идентификатора открывает возможности для сбора аналитических данных. Но его недостаточно, так как многие пользователи заходят на сайт из нескольких устройств [14].
Поэтому дополнительно необходимо использовать еще идентификатор User ID. Он присваивается пользователям при регистрации в личном кабинете и дает более точную картинку, чем Client ID.
Когда пользователь совершает определенное действие, идентификаторы Client ID и User ID передаются вместе с другими данными в CRM, на основании чего открывается в системе карточка на пользователя. После того, как статус клиента в системе CRM изменится, оба идентификатора передаются в систему аналитики. Эти данные позволяют определить источник трафика, полученный от этого источника доход. Информация о расходах загружается в систему аналитики из других источников — из рекламной системы, на основании этого выполняется расчет ROI, LTV и других показателей. Этот подход дает возможность определить, какой рекламный канал эффективен, какой — нет, и на основании полученной информации разработать взвешенную маркетинговую стратегию, которая позволит более гибко:
– создавать сегменты пользователей, которые стали клиентами сервиса, и отключать для них показ рекламы;
– создавать сегменты пользователей, которые не стали клиентами сервиса, и направлять на них дополнительную рекламу, стимулирующую вернуться и начать пользоваться сервисом.
В результате можно выделить основные элементы аналитики на базе систем обработки информации (табл. 2):

Таблица 2
Основные элементы аналитики на базе систем обработки информации
Этап обработки
информации
для маркетинга
Анализируемые данные
Интернет-маркетингСтоимость одного клика
Цена трафика
Сайт фирмыКонверсия (TCR)
Число посещений
Информационная системаКоличество отказов
«Сарафанное радио» (WOM)
Система учетаСтепень удовлетворенности
Уход клиентов
Приведенная стоимость чистая (NPV)
Норма доходности внутренняя (IRR)
Прибыль
Ценность клиента пожизненная (CLTV)
Возврат вложений (ROA)
Разработано авторами на основе материалов из «Обзора мирового и российского рынка SaaS-решений в B2B-сегменте» [Электронный ресурс]. — http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/ obzor-mirovogo-i- rossiyskogo-rynka-saas-resheniy-v- segmente-v2v-20150527020041 (дата обращения: 12.02.2020)

Интегральная оценка эффективности рекламной кампании определяется путем суммирования баллов, набранных по двум группам показателей — монетарным и немонетарным. На основании полученной суммы баллов рекламная кампания может быть отнесена к одной из четырех категорий: «высокая эффективность», «средняя эффективность», «низкая эффективность» или «рекламная кампания неэффективна».
Объем сбыта компаний сферы услуг в значительной мере определяется уровнем удовлетворенности потребителей. Соответственно, от него существенно зависит объем прибыли и рентабельность компании [15]. И поскольку именно потребители решают, услугами какой компании они воспользуются, чем полнее компания удовлетворяет запросы и предугадывает желания клиентов, тем больший экономический эффект она получит. Без точных оценок степени удовлетворенности потребителей компании не могут принимать эффективных решений о том, что именно требуется улучшать в первую очередь. Чем выше уровень удовлетворенности потребителей услугой, тем выше вероятность ее повторного приобретения теми же клиентами в будущем. Итак, для эффективного рекламного продвижения страхового продукта в системе добровольного медицинского страхования необходимо выполнение следующих условий: учет особенностей страхового продукта; понимание поведения, желаний и предпочтений страховщиков, потребителей, конкурентов и рынков; правильная постановка задач рекламной кампании; умение превратить рекламное сообщение в драматическую продающую идею, которая вторгнется в головы и сердца потребителей; точная оценка эффективности проведенной рекламной кампании.
Мультилендинг — это динамическая веб-страница, которая способна менять свое содержание в зависимости от различных параметров: источника, с которого осуществился переход на мультилендинг; запроса, который пользователь ввел в строку поисковой системы и по которому был осуществлен переход на мультилендинг; географического расположения пользователя; времени посещения сайта. Веб-страница подобного типа может быть разработана под разные виды рекламы [16].
Таким образом, мультилендинг — это несколько вариантов одной страницы с разным текстом заголовка на первом экране или с разным дизайном. Подмена контента на посадочных страницах уже много лет как «ходит» в трендах, но до сих пор в Интернете нет единого подхода к технологии мультилендингов. Обычно всё сводится к выбору технического решения, как их лучше делать — с помощью UTM-меток, самописныхскриптов или онлайн-сервисов. Оптимизация контекстной рекламы путем добавления в семантическое ядро как можно больше низкочастотных запросов по теме страхования (страхователь может вводить запросы в поисковую строку, которые не переводят его на сайт компании, потому, что таких ключевых слов нет в семантическом ядре). Добавления низкочастотных запросов позволит попадать клиенту на сайт при вводе в запрос практически любой комбинации слов[17].
Наиболее эффективным методом реализации данных мероприятий будет создание мультилендинга, поскольку он отвечает индивидуальному подходу к каждому клиенту, что способствует повышению лояльности страхователя. Следующим шагом является разработка макета мультилендинга. Его пример представлен в табл. 3.

Таблица 3
Пример макета мультилендинга
Шапка коммерческого предложенияБлок меняется
Основной блок с описанием главного предложения для отдельной тематики бизнеса. Заголовок и краткая сутьБлок меняется
Описание предложения, услуг и ценБлок меняется
Отзывы клиентовНа первых порах можно не менять, но в перспективе лучше ставить отзыв по теме предложения
Список клиентовНа первых порах можно не менять, но в перспективе лучше ставить клиентов по тематике коммерческого предложения
Об агентстве / брендеБлок не меняется
О подходе агентства, рекомендации, УТП, любая информация, которая вызывает доверие и снимает сомненияБлок не меняется
Что можно уступить клиентуБлок не меняется, либо меняется частично
Форма заявкиБлок может быть универсальным, но лучшеиспользовать индивидуальные формы под каждый проект
Разработано авторами

Логично разделить мультилендинг на несколько блоков, каждый из которых содержит определенную информацию о страховом продукте и может изменяться в соответствии с поисковым запросом посетителя [18]. Шапка мультилендинга состоит из трех блоков, и название каждого из них соответствует порядковому номеру. В блок 1 входит фирменный логотип страховой компании, в блоке 2 будет размещен девиз компании, а в блок 3 вносится контактный номер горячей линии, по которому клиент может совершить звонок в любое время и задать интересующие вопросы. Из этих блоков неизменными остаются 1 и 3. Блок 2 изменяется в зависимости от того, какой вид страхования выбирает через свой запрос клиент. Например, если пользователь ищет информацию по страхованию жизни, то слово «автомобиль» в девизе компаниибудет заменено на жизнь. Шапка мультилендинга, включающая в себя три блока, направлена на поддержку клиентов, на формирование хорошего впечатления об организации, на запоминание и узнавание в дальнейшем фирменного логотипа компании [19].
Следующим разрабатывается блок 4, который представлен в виде слайдера. Изображение слайда должно полностью соответствовать поисковому запросу клиента. Это создает впечатление у пользователя, что он нашел именно то, что искал, и не возникнет желания завершить посещение мультилендинга. На блок 4 накладывается текстовое сообщение. Данное сообщение призывает клиента к покупке страхового продукта» оповещением о том, что многие автовладельцы той же марки автомобиля предпочли застраховаться именно здесь.
В блок 5 вносится информация о самом виде страхования КАСКО, а именно какие случаи относятся к страховым по КАСКО, и что оно из себя представляет. Этот блок мультилендинга так же подстраивается под запрос клиента по любому виду страхования, который тот ищет.
Блок 6 содержит предложение с оформлением заявки на покупку полиса онлайн. Если клиент нажимает на ссылку, то открывается всплывающее окно с небольшой анкетой для оформления заявки.
Блок 7 предназначен для убеждения клиента в том, что компания «Росгосстрах» надежная и ей можно доверять, например: «Почему застраховаться нужно именно у нас? Мы предлагаем своим клиентам не только стабильную защиту машины в рамках КАСКО!».
Блок 8 содержит только изображения.
Блок 9 — это краткое перечисление бонусов от компании клиенту, если он застрахуется по КАСКО в «Росгосстрах», например: гарантия восстановления стекол, фар совершенно бесплатно, либо покрытие расходов, связанных с эвакуацией автомобиля с места аварии.
Блок 10 создан для того, что бы страхователь выбрал любой удобный для себя способ оформления заявки на страхование. Здесь можно указать, что компания принимает клиентов в офисе, обслуживает их по телефону или же предлагает оформить заявку онлайн. Текст будет разделен на три группы, и под каждым будет размещено изображение.
В блоке 11 размещено яркое, привлекающее внимание объявление о проводимой акции. Справа от объявления располагается блок 12, в котором можно более подробно ознакомиться с условиями акции и датами ее проведения.
Блок 13 создается уже не только для того, чтобы познакомить со страхованием КАСКО, со страховой компанией, подчеркнуть индивидуальный подход, но и для того, чтобы разделить этот вид страхования на подвиды и таким образом помочь клиенту определиться с тем, какое именно КАСКО ему хотелось бы приобрести.
Блок 14 снова предлагает страхователю оформить заявку на страхование здесь и сейчас, в режиме онлайн, при этом клиенту нужно только указать свое имя, номер телефона и адрес электронной почты.
В блоке 15 будет расположен калькулятор КАСКО, в котором будут заполнены все поля, уже известные страховщику о какой-либо популярной марке автомобиля, например, BMW X5, а именно: марка автомобиля, модель, тип трансмиссии, тип привода, предлагаемые варианты франшизы (5000, 10000, 15000). Страхователю останется указать только ему известные данные в пустых полях: год выпуска автомобиля, лошадиные силы, средняя стоимость автомобиля, количество водителей, стаж, дата рождения, наличие противоугонной системы.
Таким образом, мультилендинги подробно информируют клиентов о страховом продукте, не предоставляя лишней или общей информации, а ориентируясь на конкретные, точные запросы каждого. Подобного рода реклама всегда подталкивает потенциальных страхователей к покупке услуги, особенно если информацию о ней клиент искал целенаправленно. Безусловно это увеличивает количество клиентов, их лояльность, рекламная кампания начинает приносить больше пользы для финансовой составляющей компании, а для страховой компании, как и для любой коммерческой организации важно увеличение прибыли за счет новых страхователей [20].Потенциальные клиенты по достоинству оценят новшества в виде мультилендинга, обслуживание будет проходить гораздо комфортнее и быстрее за счет того, что всю необходимую информацию пользователь Интернета получает сразу, с первого посещения, и ему не приходится искать дополнительные источники. Поэтому реализация предлагаемых авторами мероприятий полностью соответствует требованиям к результатам деятельности и способствует совершенствованию рекламной кампании страховщика в сети Интернет.


Список использованных источников:
1. Белозёров С.А., Кузнецова Н.П., Писаренко Ж.В. Регулирование страховой деятельности: Учебник и практикум. — М., 2020.
2. Джеффри М. Маркетинг, основанный на данных: 15 ключевых показателей, которые должен знать каждый. — М.: Изд-во МИФ, 2018. — 420 с.
3. Аркадьев В.А., Аверьянова О.В., Благих И.А. Роль аудита в формировании равновесной системы «экология-социальное развитие» Арктической зоны РФ // Проблемы современной экономики №4(72). 2019. С. 198–203.
4. Боровик М. Performance-маркетинг: Заставьте интернет работать на вас / М. Боровик, Г. Загребельный, Т. Меркулович, И. Фролкин. — М.: Альпина Диджитал, 2021.
5. Берёза Н.В. Современные тенденции развития мирового и российского рынка информационных услуг // ИВД. — 2012. — № 2.– https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-tendentsii-razvitiya-mirovogo-i-rossiyskogorynka/informatsionnyh-uslug (дата обращения: 20.03.2020).
6. Белозеров С.А. Цифровая экономика как фактор развития рынка страхования. В сб.: Международный экономический симпозиум — 2018: Материалы международных научных конференций, 2018. — С. 75.
7. Аркадьев В.А., Благих И.А. Особенности «оборота» налога на добавленную стоимость в современной России // Проблемы современной экономики. — 2017. — №3(63). — С. 112–117.
8. Белозеров С.А., Чернова Г.В., Калайда С.А. Современные факторы развития российского страхового рынка // Страховое дело. 2018. № 6(303). С. 31–35.
9. Беляевский И.К. Маркетинговое исследование: учебное пособие, руководство по изучению дисциплины, практикум по курсу, учебная программа. — М., 2019.
10. Благих И.А. Рябухина А.А. Анализ игровых платформ и показателей оценки экономической эффективности игровых механик в геймификации (Россия, Санкт-Петербург) // Проблемы современной экономики. 2021. №1. С. 14–17.
11. Dubyansky А., Blagikh I. The Problem of Justice in debt in Emtring Markets // Proceedings of the Third International Economic Symposium (IES 2018). Сер. «Advances in Economics, Business and Management Research» Editors: Dr. Victor Titov. 2019. С. 9–15.
12. Ермаков, Д.Ю. Особенности маркетинговых коммуникаций на рынке B2B // Молодой ученый. №20. 2020. С. 229–231.
13. Ивашкова Н.И. Методические подходы к оценке эффективности маркетинговой деятельности / Н.И. Ивашкова, А.А. Камша // Маркетинг услуг. №1. 2019. С. 14–25.
14. Благих И.А., Сон Л.Б. К вопросу о взаимосвязи сберегательного и страхового дела в дореволюционной России // Проблемы современной экономики. — 2010. — №1(33). — С. 431–435.
15. Майер-Шенбергер В., Кукьер К. BIG DATA // Больше данных https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie- modeli-saas-v-rossii (дата обращения: 13.04.2020).
16. Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт. DataScience. Инсайдерская информация для новичков, 2019 // Питер, 2019. Интернет-реклама — Википедия [Электронный ресурс]: / Wikimedia Foundation, Inc / URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%- D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B5%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D0%(датаобращения:27.12.2020)
17. Коробков С.А. Интеграция внутренних и внешних информационных систем для повышения результативности интернет-маркетинга (на примере информационно-технологических компаний) /Материалы VIII Международной научно-практической конференции «Современная экономика: концепции и модели инновационного развития». — М., 2016 (https://moluch.ru/archive/206/50414/ (дата обращения: 08.05.2021).
18. Обзор мирового и российского рынка SaaS-решений в B2B-сегменте [Электронный ресурс]. — http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/ obzor-mirovogo-i-rossiyskogo-rynka-saas-resheniy-v- segmente-v2v-20150527020041% (дата обращения: 27.02.2021)
19. Aydarova J., Pashkus N., Blagikh I.Effective strategic positioning of institutions of secondaryprofessional education in the knowledge economy. В сб.: SHS WEB OF CONFERENCES. Collection of Materials of the 19th International scientific conference. University of Zilina. 2020. С. 01002
20. Агентство интернет-маркетинга: омниканальность как основа продвижения [Электронный ресурс]. — Режим доступа: URL: https://texterra.ru/search/?q=сквозная+аналитика/ (23.03.2019) Информационный портал «Иксмедиа» [Электронный ресурс: http://www.iksmedia.ru/ news/5219062-Rost-SaaSreshenij-v-Rossii- operezha.html (дата обращения: 27.04.2021)

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2020
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия