Коммерческий директор Ringostat Константин Червяков подробно объясняет, в каких случаях оценка ROMI может привести к неправильным выводам и какие инструменты нужно использовать, чтобы этого не произошло.
Анализ возврата инвестиций в маркетинг или ROMI – это основной показатель, который позволяет оценить эффективность маркетинговой активности бизнеса. Чтобы посчитать этот показатель, необходимо:
Умножить выручку от маркетинга на коэффициент прибыльности.
Отнять расходы на рекламу.
Поделить получившееся число на расходы на рекламу.
Ниже стандартные формулы, которыми пользуются экономисты и маркетологи:
Или, что то же самое,
Маржа – это разница между ценой и себестоимостью товара/услуги, выраженная в процентах.
Как корректно считать выручку от маркетинга?
Эти формулы можно встретить практически в каждой статье о подсчете KPI по маркетингу. Проблема в том, как правильно посчитать выручку и коэффициент прибыльности от маркетинга, чтобы конечные цифры были корректными и на их основе можно было принимать решения?
Рассмотрим пример. Предположим, что ваша выручка за позапрошлый месяц составила 80000 ден. ед. В начале прошлого месяца вы ввели новую маркетинговую кампанию, и показатель общей выручки возрос до 110,000 ден. ед. Предполагаем, что это результат работы маркетинга, но стоит также смотреть на сезонность, изменения в запросах клиентов и т.д.
Для начала упростим и будем считать, что предельная выручка с маркетинга будет равна 30,000 ден. ед. Далее предположим, что вы продаете товары с ценой 350 ден. ед. за единицу. При этом себестоимость данных товаров составляет 245 ден. ед. Имеем маржу равную 30%. В это время ваши маркетинговые затраты за прошлый месяц составили 7000 ден. ед. Теперь мы готовы применить формулу:
Полученная величина показывает, что ваши расходы на маркетинг окупаются, и что каждая вложенная денежная единица приносит дополнительные 29 копеек. Но, на самом деле, вы не можете точно сказать, что вся прибыль, которую вы получили, является результатом работы вашего маркетинга. Для этого нужно владеть более полной информацией по каждой рекламной кампании.
Если для онлайн-кампаний для этого подойдет Google Analytics или Kissmetrics (если вы хотите иметь детализированную информацию про каждого посетителя в отдельности), то для офлайновых кампаний обязательно нужно иметь call tracking и отслеживать звонки. Без этих параметров ваша оценка выручки от маркетинга и ROMI будет неточной.
Считаем ROMI для каждой рекламной кампании отдельно
Необходимо сужать область вычисления показателя возврата инвестиций в маркетинг. Получив значение ROMI каждого рекламного канала в отдельности, вы поймете, как работает каждая шестеренка в ваших бизнес-процессах, связанных с рекламой. Удобно рассчитывать этот показатель для каждой рекламной кампании, или даже на более детальных уровнях: для каждого ключевого слова.
Полученные результаты вы можете представить в виде матрицы, элементами которой будут значения ROMI для каждого из ключевых слов за несколько временных отрезков. Такая визуализация данных позволяет охватить большое количество информации и быстро сравнить различные значения показателя. Для этого можно использовать Kissmetrics, который позволит не только подготовить специальный отчет, но и вывести соответствующую визуализацию для него.
Кластеризация поисковых запросов: что это такое
Опытные маркетологи иногда объединяют данные по нескольким поисковым запросам, и таким образом создают кластеры, которые можно анализировать как отдельную единицу. Объединение стоит совершать по определенным правилам, таким образом, чтобы все запросы, попадающие в один кластер, имели между собой много общего.
Наиболее распространенный способ создания кластеров – это объединение поисковых запросов, которые относятся к одной рекламной кампании. Рассчитывая ROMI для такого рода кластеров, вы будете видеть, окупается ли каждая ваша кампания, и сколько прибыли генерирует каждая денежная единица, вложенная в нее.
Допустим, чтo Google Analytics показывает, что определенный кластер запросов генерирует множество конверсий. После предварительного анализа транзакций из CRM системы и расходов на маркетинг по данному кластеру вы сможете увидеть, насколько эти конверсии действительно превращаются в транзакции и каков средний чек этих покупок. Для этого недостаточно одного Google Analytics, нужен целый ряд данных и вычислений, чтобы сделать соответствующие выводы. Простой подсчет ROMI без них будет ошибкой, которая может стоить дорого для бизнеса.
Как объединить поисковые запросы в кластер
Существует еще много других способов объединения данных по кластерам, и каждый может выбрать способ себе по душе. Вот несколько примеров:
Семантика. Предположим, что вы владелец или маркетолог онлайн-магазина электроники. Вы можете объединить все поисковые запросы, которые содержат слово «чехол». Например, это могут быть [купить чехол для смартфона], [чехлы для Samsung Galaxy S7], или [оранжевый чехол для телефона]. Или, например, объединим все запросы, которые содержат слово «наушники»: [купить наушники], [дешевые наушники], и так далее. Таким образом, вы сможете считать ROMI для каждого типа товаров, представленных в вашем магазине.
Тип запроса. Запросы типа [купить Samsung Galaxy S7] или просто [купить смартфон] являются коммерческими. Это значит, что пользователи, вводящие данные запросы, намерены приобрести искомый товар. В то же время, такие запросы, как [IPhone 6S характеристики] или [Samsung Galaxy S7 видеообзор] являются информационными. Если запрос очень короткий, например [IPhone 6S], то намерение человека, перешедшего на сайт по данному запросу, угадать сложно. Однако такие запросы могут быть исследованы отдельно.
Вы также можете найти большое количество других примеров кластеризации и выбрать тот, который больше всего будет соответствовать вашему типу бизнеса и конкурентной ситуации на рынке.
Почему расчет ROMI только на основании данных из Google Analytics некорректен
Представьте, что 500 пользователей решили купить товар X и разместили заказ на сайте. Данные об этом передались в систему веб-аналитики. Однако товар X оказался далеко не лучшего качества, и 100 покупателей вернули его, получив обратно свои деньги. Прибыль компании уменьшилась, а данные веб-аналитики не изменились. Это значит, что маркетологи получили некорректное значение ROMI.
Избежать таких ситуаций вам поможет CRM система, так как данные об отмененных сделках в ней не только отразятся, но и передадутся в систему веб-аналитики, заместив собой старые, неактуальные цифры. Такой подход к аналитике сделает расчет ROMI (да и множества других похожих показателей) более точным. Но может мы упустили еще что-то?
Заполняем пробелы в аналитике
А что же делать с офлайн-конверсиями? Как вы знаете, заполнение онлайн-форм – это не единственный способ совершить покупку. Множество людей до сих пор предпочитает делать заказы по телефону, ведь это так привычно, быстро и удобно. Если у компании значимый процент офлайн-конверсий, которые она не анализирует, ее аналитические расчеты ненадежны и показывают неточные данные.
Кроме того, те покупатели, которые предпочитают звонить и те, кто не звонят, представляют две различные группы людей с разными поведенческими особенностями, к которым следует применять различные подходы. Вышеупомянутая кластеризация будет полезна и в данном случае, ведь вы сможете анализировать эффективность привлечения звонящей и не звонящей аудитории.
Основная мысль:
- принимайте во внимание не только онлайн-, но и офлайн-конверсии при подсчете ROMI для разных кампаний, объявлений, запросов или их кластеров;
- используйте системы аналитики с расширенным функционалом и более точным отслеживанием данных;
- оценивайте структуру выручки и находите слабые места с помощью анализа по кластерам запросов и сегментации по каналам коммуникации.
Как учитывать офлайн-конверсии с технической точки зрения
С появлением и стремительным развитием сервисов call tracking офлайн-конверсии перестали быть «слепым пятном» для маркетологов. А благодаря возможности их интеграции с различными CRM и системами веб-аналитики, телефонные звонки могут анализироваться вместе с онлайн-заявками.
Вот как это работает:
Как только телефонное обращение регистрируется в системе аналитики звонков, информация о нем передается в CRM и систему веб-аналитики. Происходит это в два этапа:
- Сервис call tracking связывает номер телефона клиента с его Client ID – уникальным идентификатором, который присваивается каждому клиенту CRM системой.
- Затем в CRM передаются данные о звонке.
Кластеризация пользователей по каналу коммуникации
Помимо объединения данных вокруг рекламных кампаний, также будет интересной для анализа кластеризация по каналу коммуникации. Ее можно сделать в CRM системе. Их функционал также позволяет сегментировать данные, основываясь на информации, полученной о звонках и их источниках.
4 вывода, которые нужно запомнить, и правильная формула подсчета ROMI
- Для отслеживания офлайн-конверсий используйте сервисы call tracking.
- Для отслеживания онлайн-конверсий используйте CRM системы, также передавайте в них данные о звонках. Кроме того, кластеризация данных происходит именно в CRM.
- Настройте импорт данных из call tracking и CRM в систему веб-аналитики. В Kissmetrics или в другую систему user-based аналитики. Изменения, произошедшие в CRM, будут оперативно замещать неактуальные данные.
- Таким образом, Kissmetrics или аналоги станет инструментом, в котором собирается проверенная и актуальная информация о результатах маркетинговой деятельности в системе веб-аналитики.
Формула правильного подсчета ROMI для сформированных кластеров:
А как вы считаете эффективность инвестиций в маркетинг? Поделитесь своим опытом в комментариях к этой статье.
