Читать книгу "Бизнес без MBA. Под редакцией Максима Ильяхова - Олег Тиньков"

Конверсию надо повышать. Чем это делается:

Повышением качества самой страницы: лучше иллюстрации, текст, дизайн.

Поиск релевантной аудитории: если из рекламы люди приходят уже настроенные на покупку, конверсия будет выше.

Скидки, промоакции. Особенно хорошо работают промоакции, ограниченные временем.

Предложить не сразу купить дорогой продукт, а сначала сделать что-то дешевое или бесплатное — например, оставить свой телефон для обратного звонка.

Старый пиратский прием: радикальное сокращение длины страницы. Вместо того чтобы рассказывать о продукте, нам дают маленький кусочек информации и создают интригу. Чтобы получить больше информации, нужно кликать или регистрироваться. Конверсия в регистрацию будет высокой, а в продажи — зависит от мастерства продавцов.

Цена клиента, или CAC, customer acquisition cost. Это мы делим бюджет, вложенный в рекламный канал, на число купивших. Например, мы вложили в Фейсбук 100 тысяч рублей, а купили у нас из этой рекламы 100 человек. CAC = 1000 рублей.

CAC — один из ключевых показателей при анализе рентабельности канала: грубо говоря, мы «покупаем» клиентов по этой цене. Однако это еще не конечное число, ради которого мы всё это считаем.

Повторные продажи и валовая ценность (LTV, lifetime value). Считаем, сколько человек совершит у нас продаж за всё время, пока он будет нашим клиентом. Например, мы знаем, что клиент в среднем покупает у нас что-то в течение года. Если мы будем напоминать о себе, он совершит у нас 3–5 покупок по 3000 рублей каждая. Усредненно выручка с этого клиента за год — 12 тысяч рублей. При маржинальной прибыли 33 % можно сказать, что валовая прибыль этого клиента — 4 тысячи рублей.

Возврат на вложенное, рентабельность рекламного канала (ROMI, return on marketing investment). Берем валовую ценность клиента и сопоставляем ее с ценой, которую мы заплатили за его привлечение.

Например, мы привлекли клиента из Фейсбука за 1000 рублей (это CAC), а заработали на нем 4000 рублей (это LTV). За вычетом расходов на привлечение мы видим ROMI = 300 %. То есть на каждый рубль, вложенный в рекламу Фейсбука, мы предположительно заработаем 3 рубля прибыли.

Цифры ROMI усредненные и примерные, то есть не факт, что какой-то конкретный клиент принесет конкретную выручку. Эти усредненные цифры имеют смысл только в сравнении каналов: например, мы видим, что Гугл дает нам усредненный ROMI 50 %, Фейсбук — 100 %, а ВКонтакте — 250 %. Очевидно, из какого канала пора деньги доставать, а в какой — вкладывать.

Нет никакого среднерыночного ROMI

Гоните в шею того, кто скажет вам, будто у какого-то рекламного канала есть какой-то среднерыночный ROMI. Вернее, среднерыночный ROMI посчитать, конечно, можно — взять много данных и перемножить-поделить. Но вам это число не будет ни о чем говорить, это будет «среднее по больнице», которое к вашей ситуации не будет иметь никакого отношения.

ROMI складывается из десятков параметров — начиная от внутренней экономики бизнеса, заканчивая погодой, сезоном и степенью активности ботов в рекламных сетях. Изменение одного параметра где-то во внутренностях этого расчета может изменить ROMI на сотни процентов. Никакой среднерыночный ROMI даже не даст представления о том, как реклама будет работать у вас. И когда продавцы рекламы говорят о высоком ROMI — это просто их технология продаж.

Единственный способ что-то понять — посчитать ROMI по своим данным.

Как сравнивать

Попробуем на примере. Задача этого анализа — найти рекламные кампании с самой высокой рентабельностью и понять, почему рентабельность такая высокая.

Важно анализировать именно кампании, а не отдельные каналы. Дело в том, что канал — это просто площадка, некая техническая сущность: соцсеть, сайт, Интернет. В одной соцсети могут быть совершенно разные люди, которых можно привлечь разными кампаниями, и эти кампании будут иметь разную эффективность. Канал тут играет второстепенное значение.

Разберем пример. У нас есть два канала: некая соцсеть и некий мессенджер. Сделаем два объявления: условно назовем их красным и зеленым. В каждое объявление на каждой площадке вложим какую-то свою сумму денег, итого — 100 тысяч рублей:

Мы открутили эту рекламу и получили число кликов и число купивших. Из этого мы можем узнать CAC (округляем до 10 рублей). Так мы узнали, что красное объявление в мессенджере дало нам самого дешевого клиента и в целом красное работает лучше.

Но это не вся история. Мы подождали два-три месяца, собрали статистику по этим клиентам и теперь предсказываем их LTV и можем посчитать ROMI:

Теперь видно, что красное однозначно везде выигрывает, но в наибольшей степени оно выиграло в соцсети. Если наш прогноз по LTV верен, то самая рентабельная кампания у нас была именно в соцсети. Нужно будет изучить, какие звезды там сошлись, что дало нам такую выгодную аудиторию.

Из этой таблицы можно сделать и другие выводы:

Люди, пришедшие по «зеленым» кампаниям, более лояльны и больше покупают.

Клиенты из мессенджера получились дешевле.

В целом мессенджер оказался ровнее по ROMI, чем соцсеть.

Самая провальная кампания по всем показателям — это «зеленое» в соцсети. И эта же кампания в мессенджере дала нам самый большой LTV при небольшом числе покупок. Эта кампания явно бьет по узкому сегменту, но закрепляет нам клиентов надолго. Нужно направлять эту кампанию на профильные сообщества.

В этом анализе полезно, что мы отвязаны от потраченного бюджета. Не так важно, потратили мы на канал 10 тысяч, 100 тысяч или миллион — ROMI в любом случае будет в процентах. И особенно круто это работает, когда кампаний не четыре, а четыреста; а каналов не два, а двадцать. Тогда просто сортируете кампании по LTV и ROMI и делаете выводы.

Как еще пользоваться этими данными, каждый решает сам. Можно изучить провалы кампаний или проанализировать успехи. Можно включить этот расчет в воронку продаж или в финмодель и таким образом спрогнозировать рост продаж за счет увеличения маркетинговых бюджетов. Можно срастить эту таблицу со сценариями развития бизнеса и покрутить изменение конверсий. Главное — считать раздельно и пересчитывать всё на одного условного покупателя.