Безусловное преимущество интернет-рекламы над оффлайн-маркетингом — это возможность практически абсолютного контроля и анализа каждого канала привлечения клиентов. Сегодня мы имеем просто избыточное количество моделей и инструментов для оценки своей эффективности. Какие же метрики нужно отслеживать, чтобы понимать, какие результаты приносит реклама?
Чтобы в этом разобраться, посмотрим на путь, который проходит пользователь с момента первой встречи с рекламой и до превращения в лояльного покупателя, приносящего прибыль на регулярной основе.
- Первое звено в цепочке взаимодействий кампании и клиента — контакт пользователя с рекламным сообщением. Уже на этом этапе мы получаем множество различных показателей: клики, показы, охват, расходы и т.д.
Но что это значит для бизнеса?
Только то, как пользователи взаимодействуют с рекламой.
На какие показатели обратить внимание:
- CPC (cost per click) — цена, которую платит рекламодатель за каждый переход на сайт.
- CTR (click-through rate) — отношение кликов к показам. Отражает, насколько точно объявление попадает в потребности целевой аудитории, привлекательно ли оно выглядит и удачно ли подобрано место его размещения. Значение CTR может сильно отличаться в разных нишах и на разных аудиториях, но оно наглядно демонстрирует, какие объявления работают хорошо, а какие не очень.
- eCPM — эффективная цена за 1000 показов. Особенно актуально для медийной рекламы и рекламы в соцсетях. Смысл в том, что независимо от модели оплаты: за клики или за показы, «золотым стандартом» практически для всех рекламных систем является именно цена за показы, за которую площадка готова будет выделить вашему объявлению рекламное место. Суждение о том, что оплата за клики по умолчанию более выгодна, так как предполагает оплату только за совершенное действие, ошибочно. Рассчитать очень просто: eCPM = расходы/показы * 1000. Если eCPM объявления выше, чем CPM, предлагаемый рекламной системой — нужно менять модель оплаты на оплату за показы.
Эти показатели легко посчитать и удобно сравнивать. Но это пока мало что значит для прибыли компании. Углубимся дальше.
- Пользователи перешли на ваш сайт, изучают товары и услуги, оформляют заказы. По каким KPI мы можем оценивать рекламу на этом этапе?
- Поведенческие факторы: время просмотра, глубина просмотра, доля повторных визитов, отказы и т.д. Характеризуют общую картину взаимодействия пользователей с сайтом: соответствует ли сайт их ожиданиям, качественный ли трафик привлекается.
- Конверсии — целевые действия, которые совершают пользователи. Это заполненные формы обратной связи, переходы на определённые страницы сайта, подписки на сообщество, оформленные заказы или другие ценные действия. Конверсии могут совершаться и не на сайте, а, например, посредством телефонного звонка. В этом случае, чтобы не упустить из вида количество привлечённых лидов с различных каналов, стоит подключить отслеживание звонков по источникам трафика.
- Коэффициент конверсии (CR) — отношение конверсий к числу посетителей сайта. Важнейший показатель, отражающий эффективность сайта как инструмента продаж. Точно знать значение и постоянно работать над улучшением — священный долг каждого вебмастера. Даже безупречно настроенная рекламная кампания может работать в минус, если сайт не конвертирует посетителей.
- CPA (cost per action) — стоимость конверсии. Рассчитывается как отношение расходов на рекламу к количеству совершенных целевых действий. В зависимости от целей рекламной кампании, показатель CPA может быть представлен в других видах, например, CPO (cost per order) — стоимость подтверждённого заказа, CPL (cost per lead) — стоимость лида.
Учёт этих KPI позволяет делать уже более весомые выводы об эффективности рекламы, ведь они ясно показывают, какой вклад реклама привносит в достижение действительно значимых для бизнеса целей. Иногда уже их будет достаточно, чтобы знать, выполняет ли реклама возложенные на неё задачи. Однако часто проблема возникает в том, что одни и те же цели не всегда равны между собой в значении итоговой прибыли.
- Эффективность рекламы, выраженная в прибыли. Сквозная аналитика. Мы можем четко рассчитать цену привлечения покупателя с рекламы, но когда один покупатель делает заказ на 2 000 рублей, а другой — на 50 000 рублей за раз — это сбивает с толку. Связующим звеном между конверсиями на сайте и реальными продажами является интеграция веб-аналитики, CRM-системы и рекламных каналов. Существует несколько специальных сервисов, которые упрощают сбор и анализ данных об источниках трафика и результатах их работы, например, Roistat, Google Universal Analytics и другие. Наладив сквозную аналитику, вы получите прозрачную, выраженную в радующих своей однозначностью числовых значениях взаимосвязь между каждым рекламным каналом и каждой продажей. Это позволяет рассчитать следующие показатели эффективности:
- ROI (return on investment) = (доход c рекламы — расходы на рекламу)/расходы на рекламу * 100%. Отражает, насколько окупились средства, вложенные в рекламу.
- ДРР (доля рекламных расходов) = расходы на рекламу/прибыль с рекламы * 100%. Отражает, какой процент дохода расходуется на размещение рекламы.
Данные метрики схожи между собой и являются реальными показателями, на которые и работает бизнес. Иногда бывают частные случаи, когда сбор статистики затруднён, или целью рекламной кампании является, например, повышение лояльности к бренду. В таких случаях посчитать точную прибыль от рекламы может быть непросто. Однако теперь вы знаете, что есть и другие KPI, понимание которых позволит всегда держать руку на пульсе и с умом распоряжаться своими деньгами.
P. S. Взгляд в будущее. Предиктивная аналитика
Но правильно ли оценивать и оптимизировать рекламную кампанию, опираясь только на краткосрочную прибыль, полученную от клиента после перехода по рекламе? Может быть, нам стоит копнуть ещё глубже?
LTV (lifetime value) — общая прибыль, полученная от клиента за всё время сотрудничества. Существуют различные сложные методы расчета и прогнозирования LTV, с функциями, интегралами и финансовой математикой. Но чтобы получить примерное значение этого показателя для своей компании, вы можете воспользоваться базовой формулой:
LTV = средняя прибыль с продажи * среднее число продаж в месяц * среднее время удержания клиента в месяцах
Попробуйте оценить, какую прибыль приносит клиент за за год или два. Сколько взаимодействий с ним требуется, чтобы получить эту прибыль. Какая доля прибыли получена от самостоятельных повторных покупок, а какая — с помощью ретаргетинга. Какие наиболее ранние признаки того, что клиент принесёт большую прибыль в итоге? Существует ли, например, взаимосвязь между размером первой покупки и размерами последующих? Возможно, взаимосвязи между данными, которые сегодня кажутся разрозненными или даже ничего не значащими, завтра сложатся в одну картину.
Оптимизировать рекламу на основе прогнозируемого LTV — настоящая задача уровня «хард». Однако современные технологии больших данных и машинного обучения вполне могут сделать это реальным. А компании, начинающие сейчас осваивать такой подход, получат не только плюс к своей экспертности в маркетинге, но и уникальную систему аналитики, которую почти невозможно скопировать.
