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.
1.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:
Эти показатели легко посчитать и удобно сравнивать. Но это пока мало что значит для прибыли компании. Углубимся дальше.
2. Пользователи перешли на ваш сайт, изучают товары и услуги, оформляют заказы. По каким KPI мы можем оценивать рекламу на этом этапе?
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.
3. 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:
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?
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.
Была ли эта статья полезна для вас? Расчёт и оценка каких KPI вызывали у вас наибольшие трудности?