Как глубокий анализ данных в Mplays раскрыл истинную эффективность рекламы с блогерами и удвоил ROI на Wildberries
Ниша: Косметика и товары для красоты
География: Россия
Платформа: Wildberries
Инструменты: Mplays (сквозная аналитика с атрибуцией ассоциированных заказов), блогерские интеграции
Ключевые результаты:
· Обнаружено 40% скрытых (ассоциированных) заказов от блогеров
· Реальная стоимость заказа (CPO) снизилась на 35%
· Бюджет на блогеров перераспределён с учётом истинной эффективности
· ROI от инфлюенс-маркетинга вырос в 2,1 раза
---
Введение
Многие продавцы на Wildberries сотрудничают с блогерами, надеясь на быстрые продажи по промокодам и ссылкам. Но реальность такова, что до 70% эффекта от инфлюенсера остаётся за кадром. Пользователь может увидеть обзор, отложить покупку, а через несколько дней зайти на Wildberries напрямую и купить товар, не используя промокод блогера. В стандартной аналитике такой заказ не привязывается к источнику, и блогера считают неэффективным. Бюджеты на работающие каналы сокращаются, а деньги уходят впустую.
В этом кейсе мы разберём, как бренд косметики с помощью Mplays перестал гадать на кофейной гуще и начал видеть полную картину влияния блогеров на продажи. Результат — переоценка целого ряда инфлюенсеров и рост рентабельности инвестиций более чем в два раза.
О клиенте и продукте
Клиент — производитель натуральной косметики и средств по уходу за лицом. Ассортимент включает кремы, сыворотки, маски, средний чек — 2 500 рублей. Продажи идут преимущественно через Wildberries, где у бренда уже были хорошие карточки с отзывами и рейтингом 4,7.
Бренд активно работал с блогерами в Instagram (запрещённая в РФ соцсеть) и Telegram: отправлял бесплатную продукцию для обзоров, договаривался о размещениях с прямыми ссылками и промокодами. Бюджет на инфлюенс-маркетинг составлял около 1 млн рублей в месяц. Однако эффективность оценивалась лишь по переходам по уникальным ссылкам и использованию промокодов. Менеджеры видели, что по ссылкам приходит мало заказов, и начинали сомневаться в целесообразности таких затрат.
Ситуация до внедрения Mplays: потерянная половина эффекта
Основная проблема, с которой столкнулся бренд, — классическая для e-commerce «слепая зона» атрибуции:
1. Прямые заказы по ссылкам составляли лишь малую долю. Пользователи не всегда кликают по ссылке сразу. Многие запоминают название бренда и позже ищут его самостоятельно на Wildberries.
2. Промокоды использовали не все. Часть аудитории ленится вводить промокод или забывает это сделать. Заказ всё равно совершается, но без привязки к блогеру.
3. Влияние блогера на решение о покупке не ограничивается одним касанием. Увидев обзор, человек может обсудить продукт с подругой, почитать отзывы и только через неделю купить. В цепочке касаний участвует множество каналов, и без правильной модели атрибуции вклад блогера теряется.
4. Принимались неверные решения. Блогеров с высоким вовлечением, но низкими прямыми переходами, отключали. Бюджет перераспределяли в пользу тех, кто давал больше сиюминутных кликов, но эти клики могли быть менее качественными.
Ситуацию усугубляло то, что Wildberries не предоставляет детальной информации о том, откуда пришёл покупатель, если он не использовал переход по внешней ссылке. Требовался инструмент, способный связать все точки контакта пользователя с брендом и правильно распределить ценность каждого касания.
Решение: Mplays и атрибуция ассоциированных заказов
Бренд подключил платформу Mplays, которая предлагает не просто сбор данных о переходах, а полноценную многоканальную атрибуцию с возможностью отслеживания ассоциированных заказов.
Что такое ассоциированные заказы в Mplays?
Это заказы, сделанные пользователями, которые ранее видели или взаимодействовали с рекламой у блогера (перешли по ссылке, посмотрели видео, кликнули на стикер), но совершили покупку позже, возможно, через другой канал (прямой вход на Wildberries, поиск, внутренняя реклама). Mplays сохраняет информацию о первом касании и приписывает ценность заказа соответствующему блогеру в рамках выбранной модели атрибуции (например, линейной или с приоритетом первого касания).
Как это работает технически:
· Mplays интегрируется с Wildberries через API и получает данные о всех заказах.
· На стороне блогерских платформ и в рекламных ссылках устанавливаются специальные UTM-метки или используется пиксель Mplays, который записывает факт визита пользователя.
· Когда пользователь позже совершает покупку на Wildberries (даже без повторного клика), Mplays сопоставляет его с сохранённым идентификатором и засчитывает заказ как ассоциированный.
Таким образом, бренд начал видеть полную картину: не только заказы, пришедшие по прямой ссылке в течение нескольких часов, но и те, которые созрели за несколько дней и были оформлены напрямую.
Реализация: этапы работы с Mplays
Этап 1. Аудит текущих блогеров и настройка отслеживания
Специалисты Mplays помогли настроить единую систему UTM-меток для всех блогерских интеграций. Каждому блогеру присваивался уникальный идентификатор источника. Пиксели Mplays были установлены на сайт (лендинг) или использовались прямые ссылки на Wildberries с дополнительными параметрами.
Важно: Mplays позволяет отслеживать ассоциированные заказы даже при переходах без меток, используя алгоритмы вероятностного сопоставления (по IP, user-agent и другим сигналам), что особенно ценно для блогеров, которые не всегда могут разместить правильную ссылку.
Этап 2. Сбор данных в течение месяца
В течение первого месяца бренд продолжил сотрудничество с текущим пулом блогеров (около 100 инфлюенсеров разных размеров), но уже с включённой аналитикой Mplays. Параллельно велась стандартная отчётность по прямым переходам и промокодам для сравнения.
Этап 3. Анализ полученных данных и шок-контент
Когда данные за месяц были собраны, команда маркетологов увидела ошеломляющую картину:
Показатель Значение
Заказов по прямым ссылкам / промокодам 1 200
Дополнительных ассоциированных заказов (ранее невидимых) 800
Общее количество заказов, связанных с блогерами 2 000
Доля ассоциированных заказов 40%
То есть 40% всех заказов, которые реально были инициированы блогерами, ранее не учитывались. Это означало, что фактическая стоимость заказа (CPO) была почти вдвое ниже, чем считалось, а ROI — вдвое выше.
Этап 4. Переоценка эффективности каждого блогера
Далее последовал постатейный разбор. Выяснилось, что для разных типов блогеров доля ассоциированных заказов сильно варьируется:
· Микроблогеры (до 10 тыс. подписчиков) с высоким доверием аудитории давали до 60% ассоциированных заказов. Их рекомендации запоминались, люди возвращались к покупке позже.
· Макроблогеры (100–500 тыс. подписчиков) обеспечивали больше прямых переходов, но доля ассоциированных была ниже (около 30%).
· Инфлюенсеры с развлекательным контентом давали много охвата, но почти все заказы были ассоциированными и с большим лагом (до 7 дней). Без Mplays они были бы признаны полностью неэффективными.
На основе этих данных бренд пересмотрел стратегию:
· Бюджеты на микроблогеров увеличили на 50% — они оказались самыми рентабельными.
· Часть макроблогеров с низким соотношением прямых и ассоциированных заказов отключили или пересмотрели условия.
· Начали тестировать новые форматы (долгосрочные амбассадорства) с теми, кто давал высокий отложенный эффект.
Этап 5. Масштабирование успеха
С новым пониманием эффективности бренд запустил вторую волну кампаний, уже целенаправленно работая с проверенными блогерами. Результат не заставил себя ждать: при сохранении прежнего бюджета количество заказов от блогеров выросло на 70% за счёт того, что перестали сливать деньги на неработающие интеграции.
Результаты в цифрах
Итоги трёх месяцев работы с Mplays:
Метрика До Mplays После Mplays Изменение
Видимые заказы от блогеров (в месяц) 1 200 2 000 +66%
Фактическая стоимость заказа (CPO) 830 ₽ 540 ₽ -35%
ROI инфлюенс-маркетинга 120% 250% +108%
Доля ассоциированных заказов не учитывалась 40% —
Бренд также смог:
· Сократить бюджет на 30% неэффективных блогеров.
· Увеличить частоту сотрудничества с топ-10 микроблогерами, которые давали лучший суммарный результат.
· Построить прогностическую модель: теперь они знают, что от блогеров с высоким вовлечением можно ждать до 60% отложенных продаж.
Почему это важно для любого продавца на Wildberries
Этот кейс наглядно демонстрирует фундаментальную ошибку, которую совершают 90% продавцов: они оценивают эффективность блогеров по последнему клику или по промокодам. В реальности путь покупателя стал сложнее. Люди не доверяют рекламе, они доверяют мнениям, но принимают решения не сразу.
Ассоциированные заказы — это та самая скрытая часть айсберга, которая может перевернуть экономику вашего инфлюенс-маркетинга. Без их учёта вы:
· Неправильно рассчитываете ROI
· Отказываетесь от действительно ценных блогеров
· Теряете до половины эффекта от уже потраченных денег
Mplays позволяет заглянуть под воду и увидеть этот скрытый объём. Платформа не просто собирает данные, а строит корректные модели атрибуции, адаптированные под специфику Wildberries (где нет возможности установить свой пиксель на страницу товара, но есть API заказов).
Выводы и рекомендации
1. Не верьте отчётам по прямым ссылкам. Они показывают лишь вершину айсберга.
2. Внедряйте многоканальную атрибуцию с учётом ассоциированных заказов. Особенно это критично для товаров с длинным циклом принятия решения и для блогеров.
3. Используйте данные для перераспределения бюджетов. Часто микроблогеры оказываются эффективнее макро, если считать правильно.
4. Автоматизируйте процесс с помощью Mplays. Ручной сбор данных невозможен в нужном объёме и качестве.
5. Помните, что реклама у блогеров — это инвестиция в память и доверие. Отдача может прийти не сразу, но инструменты вроде Mplays помогут её измерить.
Этот кейс подтверждает: глубокий анализ данных с Mplays не просто улучшает метрики — он меняет стратегию и позволяет удваивать результаты при тех же затратах. Бренд косметики не только сэкономил миллионы, но и построил устойчивую систему работы с инфлюенсерами, которая приносит предсказуемый рост продаж на Wildberries.
11
Зарегистрироваться
Войти
