В рамках воркшопа, посвященного аналитике трафика, команда ZM поделилась, как перейти от рандомных заливов к предсказуемой, управляемой системе, приносящей прибыль. В стриме приняли участие:
- Владимир, Chief Analytics Officer ZM;
- Ярослав, Chief Commercial Officer ZM;
- Владислав, руководитель DV media buying team by ZM.
Они разобрали основные ошибки байеров, показали реальные данные, обсудили, как внедрять аналитику в команды и зачем это нужно медиабайерам и рекламодателям.
Как аналитика помогает сделать медиабаинг предсказуемым и прибыльным
Владимир, Chief Analytics Officer ZM, рассказал, как команда выстраивала аналитическую систему и почему это стало стратегически важным шагом. За полгода в ZM удалось сформировать полноценную инфраструктуру для анализа трафика — от сбора данных до прогнозирования. Основная цель — повысить эффективность медиабаинга и отказаться от хаотичных, случайных заливов.
Шаг 1. Собрать максимум данных
Для старта подойдут любые данные: CRM, админки, рекламные кабинеты, Google Analytics, Binom, Excel-файлы. Главное — собирать максимум информации о пользователях, транзакциях, источниках. Уже через год это даст базу для ретроспективного анализа: какие источники приносили деньги, какие связки были перспективными, какие сегменты аудитории окупались лучше других и т. д.
Шаг 2. Централизовать и автоматизировать сбор
Следующий этап — объединить данные в единую систему. Если есть бюджет, можно привлечь Python-разработчика. Даже джуниор поможет наладить выгрузки через API, собрать отчеты и объединить их в единую базу. Главное — хранить данные централизованно. Это основа для сквозной аналитики, где виден весь путь пользователя — от первого клика до повторного депозита или отказа.
Шаг 3. Начать анализ
Дальше — работа с данными. В ZM эта часть аналитики ведется по трем направлениям:
- Глубокий разбор метрик. Помимо CTR и CR анализируется LTV, поведение пользователей, частота депозитов, возвращаемость и т. д.
- Сегментация. Аудитория делится по возрасту, гео, полу, лайфтайму и другим признакам, чтобы понять, какие сегменты приносят прибыль.
- Сравнение связок. Анализируются креативы, офферы, посадочные, источники трафика. Цель — найти наиболее эффективные комбинации и понять, как аудитория реагирует на каждую из них.
Дополнительно внедряются модели прогнозирования на базе машинного обучения. Они помогают заранее оценивать перспективные направления и принимать решения быстрее.
Когда есть исторические данные, сегментация и инструменты анализа, медиабаинг становится управляемым процессом — с понятной воронкой, четким ROI и возможностью масштабирования.
Что аналитика дает командам на практике
Аналитика в ZM — это реальный рабочий инструмент. Данные собираются в единую структуру и превращаются в отчеты, дашборды и BI-инструменты, которыми ежедневно пользуются тимлиды. Чтобы стало понятно, как все это работает в реальности, Владимир показал, с чего начинается обычный рабочий день тимлида медиабаинга.
Рабочий день начинается с проверки дашборда. Первым делом просматривает блок KPI. Главная задача — отследить, есть ли отклонения по важным метрикам, быстро выявить отклонения и сразу среагировать. Дальше внимание на воронку конверсий. Если все в порядке и воронка не просела, можно идти дальше.
На втором экране дашборда — ретроспектива за последние 1,5–2 года. Здесь отслеживают поведение когорт и оценивают аномалии. Даже если новые когорты слабее — это нормально, важно видеть тренды и исключения.
Третий экран — метрики окупаемости. Он может создать иллюзию «падения», если не учитывать старение когорт, поэтому здесь важна грамотная интерпретация.
На последнем экране — сводная таблица. Срез по датам регистрации, рекламодателю, гео, байерам — все нужные данные в одном месте. Таблицу можно выгрузить и детализировать при необходимости.
Просмотр дашборда занимает не больше 10 минут. Этого достаточно, чтобы понять, куда двигаться дальше, где слабые места, а где перспектива.
Свое мнение об использовании инструментов аналитики высказал Владислав, руководитель DV media buying team by ZM. Он считает, что сегодня закупка во многом строится на минимальной цене трафика, из-за чего трудно прогнозировать окупаемость. Аналитические инструменты помогают сбалансировать интересы байера и рекламодателя. Когда обе стороны видят воронки и результаты, появляется основа для честных и взаимовыгодных условий. Поэтому инструменты аналитики трафика — не лишняя нагрузка, а возможность действовать точнее.
Из чего складывается метрика окупаемости в ZM
Метрика окупаемости в ZM — это не просто повторные депозиты или средний чек. Это комплексный показатель, который анализируется в динамике и учитывает множество факторов:
- Суммы депозитов и выводов — первые, повторные, общая сумма транзакций.
- Финансовые метрики — GGR, NGR, скорость прироста NGR.
- Игровое поведение — активность игроков, частота и средний размер ставок.
- Пользовательские пути и временные интервалы — от регистрации до первого депозита, до начала игры, до первого вывода.
- Поведенческие сценарии — анализ действий и цепочек событий.
Дополнительно применяются модели машинного обучения. Они позволяют прогнозировать окупаемость на старте и управлять масштабированием связок, которые реально приносят прибыль.
Как устроена передача данных по API в ZM и почему это важно
Чтобы проводить качественную аналитику, данные должны поступать централизованно и без задержек. В ZM эту задачу решают с помощью API-интеграций с партнерами. Об этом подробнее рассказал Ярослав, Chief Commercial Officer ZM.
Такой подход позволяет автоматически собирать стандартные метрики, доступные в рекламных кабинетах. Хотя API-интеграции привычны в SEO и PPC, в вертикалях с большим объемом трафика и разнообразием метрик это пока редкость. Есть и трудности, связанные с особенностями платформ — некоторые подключаются за пару дней, другие — за недели. Но ни один партнер ZM не отказался от интеграции. Это говорит о высоком уровне доверия и понимании ценности такого подхода.
Что дает автоматизация:
- раннее выявление неэффективного трафика;
- помощь в оптимизации;
- экономия ресурсов на стороне рекламодателя.
- возможность корректировать связки до обратной связи от affiliate-менеджера.
API-интеграции — это не про контроль, а про выстраивание прозрачной, системной работы. Когда обе стороны опираются на одинаковые метрики в режиме реального времени, эффективность возрастает в разы.
Прогнозирование метрик и автоматизация принятия решений
Анализ метрик в ZM выходит за рамки отчетности — он позволяет прогнозировать результаты и автоматизировать принятие решений. Внутри команды уже работают модели прогнозирования, которые опираются на реальные данные и помогают быстро реагировать. Об этом рассказал Владимир, Chief Analytics Officer ZM.
Перед запуском моделей данные проходят очистку и структурирование. Затем подключается машинное обучение — оно усиливает экспертизу команды и помогает выявлять закономерности, неочевидные на первый взгляд.
Что уже прогнозируют в ZM:
- Отток пользователей. Модель определяет поведенческие паттерны, которые предшествуют уходу, позволяя вовремя вмешаться.
- VIP и фрод-аудитория. Точность определения достигает 70–90%. Позволяет заранее идентифицировать ценных и подозрительных игроков.
- Окупаемость трафика. Прогноз строится по первым 2–3 неделям и показывает, окупится ли поток за 6 месяцев. Точность постепенно растет.
Результаты прогнозов планируется выводить в дашборды, а в разработке — система уведомлений. Она позволит реагировать на критичные отклонения автоматически. ZM последовательно строит систему, где основные решения в медиабаинге принимаются быстрее, точнее и на основе данных.
Почему просто собирать данные — недостаточно
К сожалению, наличие данных — не гарантия правильных решений. Без правильной интерпретации цифры могут ввести в заблуждение.
Пример 1. Рост конверсии ≠ рост дохода
Рост количества конверсий может выглядеть позитивно, но в связке с ростом деклайнов, это снижает ROI. Вывод: метрики нельзя анализировать изолированно.
Пример 2. Средние значения маскируют отклонения
Общий ROI по сегментам может быть в пределах нормы. Но только разбивка по параметрам позволяет выявить проблемные зоны и вовремя на них отреагировать.
Пример 3. Недостаточный горизонт анализа
Краткосрочное падение метрик, например, регистраций, кажется тревожным. Но при расширении временного окна видно, что это обычные колебания. Использование сглаживания (скользящего среднего) помогает увидеть реальные тренды.
Пример 4. Ошибки при оценке новых офферов
Оффер может показаться неэффективным в первые дни, если не учитывать задержку в конверсиях. Без этой информации можно преждевременно «убить» перспективную связку.
Вопросы из чата
По окончании выступления Владимир и другие участники воркшопа ответили на вопросы, которые зрители отправляли в бот и чат ZM.
Насколько срочно баинг-командам нужно внедрять такую глубокую аналитику уже сейчас?
Владимир: Бросаться в глубокую аналитику необязательно, но базовый сбор данных — must have. Даже простой Excel-файл с историей за 1–2 года станет опорой для гипотез и ретроспектив.
Какой минимальный период и объем данных нужен для корректного анализа и запуска моделей прогнозирования?
Владимир: Для ML-моделей нужны десятки тысяч наблюдений и разнообразие — офферы, связки, подходы. Мало данных — низкая точность. Но для классического анализа хватит статистической значимости, которую можно посчитать вручную или в калькуляторе.
На каких объемах трафика детальная аналитика становится обязательной? Есть ли ситуации, когда можно обойтись без нее?
Владимир: Аналитика нужна при любом объеме трафика. Даже если вы работаете соло — фиксируйте изменения, тестируйте подходы. Это уже основа для роста.
Что такое депозит ROAS?
Владимир: Метрика, считающая только депозиты, без выводов. Она помогает избежать искажений и точнее оценить эффективность.
Насколько реальны прогнозы в арбитраже, особенно если оффер в любой момент может «умереть»?
Владимир: Модели по когортам пользователей работают, а вот для прогноза «здесь и сейчас» точность пока ограничена из-за частых изменений в алгоритмах. Особенно на Facebook.
Актуальна ли проблема банов приложений сейчас?
Владислав: Современные решения, например, автоматическая замена прилы в ZM apps, позволяют без просадок перенаправлять трафик. Воронка не страдает.
Стоит ли фокусироваться только на хайроллерах?
Владимир: Хайроллеры важны, но это только один сегмент. Сила — в сегментации. Некоторые сегменты дают основную долю выручки. Другие — менее прибыльные, но значимые. Под каждый нужен свой подход — вовлечение, удержание или донастройка креативов. Анализ разных групп помогает управлять трафиком гибко и результативно.
Почему нельзя «настроить» Facebook только на дорогих игроков?
Ярослав: Facebook работает рандомно, но это контролируемый рандом. Можно найти паттерны, повышающие шансы, но не гарантирующие стабильный результат. Аналитика же позволяет быстрее реагировать, понимать, что работает, и перестраиваться по ходу.
Какие недорогие и эффективные инструменты можно использовать на старте внедрения аналитики?
Владимир: Excel, бесплатные BI-системы, базы данных (MySQL, PostgreSQL, ClickHouse). Главное — начать. Позже это легко масштабировать.
Можно ли использовать ChatGPT для аналитики?
Владимир: Только как помощника. Он заменит джуна-аналитика, если ставить точные задачи и контролировать результат. Подходит для простого анализа таблиц и расчета метрик. Но это временное, вспомогательное решение.
Как внедрение аналитики трафика меняет медиабаинг
В ходе воркшопа Ярослав, Chief Commercial Officer ZM, рассказал, как аналитика меняет медиабаинг. Ранее ключевыми показателями были мгновенная окупаемость и маржа, но этого недостаточно для стабильности и роста. Переход к аналитическому подходу смещает внимание с краткосрочной прибыли на понимание поведения трафика, его окупаемости и паттернов пользователей.
Что аналитика дает медиабайеру
Аналитика позволяет понять эффективность трафика, включая маржинальность и возврат инвестиций на стороне оффера. Некоторые потоки, ранее отключавшиеся из-за низкой маржи, теперь можно распознавать и использовать осознанно.
Аналитика помогает:
- декомпозировать поток по сабам;
- выделить ключевые показатели (EPC, CR, поведенческие паттерны);
- определить, какие связки дают стабильную окупаемость.
В идеале байеру даже не нужно дожидаться фидбека от рекламодателя. Ему достаточно собственных данных, чтобы оценить эффективность креативов, подходов и источников.
Аналитика дает медиабайеру предсказуемость. Она позволяет не только выживать на отдельных офферах, но и строить долгосрочные, масштабируемые связки. С помощью аналитики можно выявлять продукты с уникальным EPC, перераспределять трафик и находить недооцененные источники, операционные системы или форматы с высоким качеством пользователей.
Сколько времени занимает внедрение аналитики в медиабаинг
Внедрение аналитики в медиабаинг занимает от одного до двух месяцев. Первый месяц — тестирование стратегий и первичный анализ данных. Второй — масштабирование успешных подходов, тестирование новых гипотез и корректировка баинга. Это позволяет перейти на новый уровень диалога с рекламодателями. Появляется прозрачность, в которой обе стороны лучше понимают воронки друг друга и строят работу на цифрах, а не на интуиции.
Как аналитика помогает медиабайерам говорить с рекламодателями на одном языке
В ходе воркшопа Ярослав, Chief Commercial Officer ZM, рассказал, как рекламодатели сегодня смотрят на social traffic и как аналитика помогает увеличивать прибыль продуктов.
Почему social traffic в топе
Social traffic давно перестал быть лишь источником быстрых кликов и стал важным инструментом развития продукта. Отказ от его использования на 6-12 месяцев приводит к проблемам:
- Снижение органики — социальный трафик подпитывает интерес к продукту, привлекая новую аудиторию, которая возвращается через поиск или рекомендации. Без него органика падает.
- Снижение эффективности других каналов — social traffic влияет на узнаваемость бренда. Его отсутствие снижает конверсию с других источников, ухудшая воронку.
- Потеря конкурентности — social помогает продвигать тренды в реальном времени. Отказ от этого канала лишает гибкости и возможности быстро реагировать на повестку.
Как сегодня считают окупаемость трафика
На рынке все еще считают, что трафик должен окупаться минимум на 50% за первый месяц. Но к social трафику часто применяют те же критерии, что и к поисковым источникам. Такой подход не отражает его реальную ценность.
Один из ярких примеров подхода к аналитике трафика — команда продукта N1. В своей работе они делают акцент на построении предсказуемого Total Value и расчете периодов окупаемости. Эти метрики помогают принять решение о масштабировании закупок трафика. Команда также анализирует средний депозит, количество депозитов на игрока и сумму одного депозита, чтобы избежать искаженной картины рентабельности и накопления дебиторки.
Почему короткий цикл оценки анализа — это ловушка
Сокращение периода анализа трафика до одного месяца — упрощенный подход, который не всегда работает, особенно для social traffic. Этот источник имеет ценность, выходящую за рамки «окупаемости за 30 дней». Он создает узнаваемость, формирует интерес к новым продуктам и привлекает холодную аудиторию, ранее не имеющую контакта с брендом или казино.
SEO, PPC и другие классические каналы эффективны для пользователей, знакомых с продуктом, но не работают с холодной аудиторией, которая еще не сталкивалась с казино.
Social traffic как источник трендов
Сегодня пользователи ищут не бренды, а конкретные игры — отдельные слоты или провайдеров. Названия брендов теряют значимость, а social traffic становится основным инструментом для формирования новых трендов и привлечения аудитории. Этот канал не только влияет на стандартные метрики, например, ROI и CPI, но и помогает запускать тренды, привлекать первичную аудиторию и формировать устойчивый интерес через игры, а не через бренд.
Social трафик — это не просто быстрые охваты. При правильном анализе и распределении он становится основой для устойчивого роста, принося скрытую ценность, которую невозможно измерить одной рекламной кампанией.
Как social-трафик формирует тренды
Эксперимент с игрой Chicken Road подтвердил, что social трафик действительно формирует тренды. В течение трех месяцев после запуска слот вышел в топ, заняв второе место после Plinko, благодаря грамотно выстроенной стратегии работы с социальными каналами.
Первый всплеск произошел, когда стримеры начали запускать игру на YouTube и TikTok, а вирусные ролики привлекли внимание. Появление органического трафика и запросов в Google продолжило рост, прежде чем игра попала на платные каналы.
Этот процесс создавал цепную реакцию, усиливая интерес через социальные сети и вызывая рост не только самого Chicken Road, но и смежных продуктов. Даже другие сервисы аренды подключились, чтобы не упустить волну хайпа. Растущий интерес также способствовал популярности других слотов, например, Chicky Run, из-за ассоциаций с Chicken Road.
Этот кейс показал, что Facebook и другие социальные каналы не только привлекают новых пользователей, но и запускают тренды, которые помогают другим источникам работать. Игроки могут не депнуть сразу, но вернуться через 2-3 месяца. Поэтому оценивать трафик только по окупаемости за месяц — ошибка. Реальные метрики — это когорты за три, шесть, девять месяцев, ретеншн, возврат по ID, delayed conversion. Они более сложные, но дают командам полную картину.
Связка работает только в системе: соцтрафик поджигает интерес, а поисковой — доводит до конверсии. Chicken Road показал, как один слот может вырасти до Plinko, если запустить его в правильное время и в правильной среде. Plinko выстрелил не сразу, а спустя два года. Сегодня у него больше 60 клонов от разных провайдеров. Игроки кликали на все «похожие» слоты — по инерции, названию, визуалу. Это дало масштабный рост.
Кейс Plinko и Chicken Road показывают, как простая, казуальная игра становится входом в казино. Чтобы повторить успех, нужны три элемента:
- охват — органический или искусственный буст через YouTube, TikTok, стримы;
- трафик — массированная поддержка social-рекламой;
- воронка — игрок должен легко найти и запустить игру без путаницы и лишних шагов.
Именно здесь — точка роста. Проблема не в «схемах», а в системах: важно не просто привлечь игрока, а уметь довести его до VIP-сегмента. Не нехватка хайроллеров мешает рынку, а отсутствие процессов, превращающих обычных игроков в ценных.
Как меняется игрок, и что с этим делать продукту
Игроки постепенно меняются, и продуктам важно уметь быстро подстраиваться под аудиторию. Для этого стоит учесть несколько факторов:
- Простой и геймифицированный вход. Большинство пользователей — это не геймеры, а те, кто минуту назад листал Instagram или смотрел стрим. Они не искали казино. просто кликнули. Поэтому вход для них должен быть быстрым, без квестов на верификацию и сложных условий. Один клик — и ты в игре.
- Релевантные бонусы и пользовательский опыт. Бонус должен быть нативным, а путь игрока — простым, понятным и логичным. Объяснять — через действия, а не через PDF-инструкции. Новый игрок должен понимать продукт интуитивно.
- Новый взгляд на VIP-сегментацию. Пора пересмотреть подход к VIP. Для казуальной аудитории €500 — это космос. Нужен промежуточный сегмент — пре-VIP. Те, кто еще не хайроллеры, но уже играют и вовлекаются. Им стоит подсказывать, что популярно, куда смотреть, во что зайти.
Зачем заниматься и делиться аналитикой
Аналитика — это инструмент, который помогает выстраивать долгую игру. Публикуя цифры, команды показывают подход и создают доверие. А главное — дают сигнал, что умеют считать не только клики, но и деньги на выходе.
Медиабаингу нужна не просто эффективность в моменте, а понимание, как трафик отрабатывает в горизонте 6–12 месяцев. Чем больше зарабатывает продукт, тем выше доход у байера. Поэтому важно мыслить как рекламодатель: видеть путь игрока после депозита, считать ретеншн, смотреть на повторные депозиты, net profit, ROAS и OAS.
Чтобы аналитика работала, важна унификация. Для этого потребуется:
- единый нейминг и ID;
- прозрачная передача данных;
- настроенная структура, которую можно масштабировать.
Это убирает зависимость от affiliate-менеджеров и помогает строить честные, прибыльные процессы.
Вопросы из чата
По окончании выступления Ярослава участники воркшопа ответили на вопросы, которые зрители отправляли в бот и чат ZM.
Насколько важна для байера автоматическая передача данных?
Владимир: При большом объеме данных ручной сбор неэффективен. Автоматизация — необходимый шаг для масштабирования, хотя на старте можно обойтись и без нее.
Есть ли рекламодатели, которые пересмотрели подход к Facebook-трафику после кейсов ZM?
Ярослав: Пока метрики и KPI остаются прежними, но в переговорах тема качества Facebook-трафика стала значимой. Внутренняя аналитика помогает показать, как трафик отрабатывает, и договориться о выгодных ставках, капах, запуске новых потоков.
Как решается проблема устаревших retention-механик и бонусов?
Ярослав: Сегодня заметен сдвиг в подходе к ретеншину. Раньше это были прозвоны, пуши и иные попытки вернуть ушедшего игрока. А теперь стало понятно — ретеншин начинается с первого шага пользователя в продукте. Сейчас платформы ориентирована не на «вернуть», а на «удержать с первого касания». Рынок переходит от гонки за объемами, к качественному переосмыслению Сейчас задача стабилизироваться, выстроить процессы и выжать максимум из уже привлеченной аудитории.
Насколько корректно оценивать соцтрафик по первым 14–30 дням?
Владимир: Всплеск активности в начале — не всегда хороший знак. Нужно расширять окно анализа и смотреть глубже.
Как прирост NGR влияет на прогнозирование окупаемости трафика?
Владимир: NGR — важный показатель, но он не единственный. Грамотный подход к оценке окупаемости — это комплексная модель, состоящая из десятков метрик. Наши модели машинного обучения используют их все и помогают выявлять взаимосвязи между метриками для принятия быстрых решений.
Где искать аналитиков для команды баинга?
Владимир: Можно найти аналитиков в гемблинге и беттинге или взять специалиста из IT-сферы. Оптимально искать мидлов, которые могут быстро включиться в работу и самостоятельно решать задачи.
Можно ли построить модель прогнозирования без данных от рекламодателя?
Владимир: Без данных от рекламодателя построить модель сложно, но начинать собирать данные нужно уже сейчас. Постепенно это создаст основу для рабочих моделей.
Чек-лист от редакции
- Аналитика — это не просто цифры, а управление процессами. Без системной работы с данными медиабаинг рискует стать игрой на удачу. ZM показывает, как превратить хаос в предсказуемый, масштабируемый процесс.
- Собирать данные можно на любом этапе. Даже без больших бюджетов, разработчиков и BI-систем, начните с Excel. Помните, исторические данные — это ваш капитал.
- Сквозная аналитика — конкурентное преимущество. Она позволяет принимать решения, опираясь на цифры, а не эмоции, что помогает быстрее масштабироваться, точнее строить гипотезы и отсекать убыточные связки.
- Автоматизация — не роскошь, а необходимость. Нанять Python-разработчика и выстроить базовую ETL-систему сегодня — это не про технологии, а про зрелость команды.
- Использование инструментов аналитики, BI, дашборды, отчеты и т. д., должно стать частью ежедневной рутины тимлида. Только так аналитика превращается из абстрактного понятия в реально работающий инструмент.
Воркшоп ZM показал, что аналитика — это доступный процесс, если делать ее постепенно. Не обязательно сразу строить аналитический центр. Начните с гугл-таблиц, дайте людям доступ к нужным дашбордам и не бойтесь пробовать. Через 3–6 месяцев результаты будут говорить сами за себя.
