Рассчитать ROI рекламных кампаний, особенно когда нет прямой конверсии, можно, используя модель атрибуции, которая учитывает весь путь пользователя до целевого действия. Важно применять сквозную аналитику, отслеживая все точки касания, а также оценивать косвенные показатели, такие как вовлеченность и микроконверсии, которые в итоге приводят к продажам.
Для расчета ROI рекламных кампаний, где прямая конверсия отсутствует или не является единственной метрикой успеха, нужно использовать комплексный подход. Он включает построение многоканальных воронок, применение моделей атрибуции, учитывающих вклад каждого источника на пути к целевому действию, а также тщательный анализ постклик-активности и косвенных показателей. Простое сравнение затрат с прямыми продажами не покажет полной картины. Важно отслеживать все точки касания пользователя с брендом, начиная от первого показа рекламы и заканчивая повторной покупкой.
Классический расчет ROI (Return On Investment) в маркетинге выглядит как (Доход от инвестиций – Затраты на инвестиции) / Затраты на инвестиции * 100%. Эта формула хорошо работает, когда каждый рекламный канал можно напрямую связать с конкретной продажей или лидом. Например, если пользователь перешел по контекстной рекламе и сразу же совершил покупку. Однако, в большинстве случаев путь пользователя гораздо сложнее.
Представим ситуацию: потенциальный клиент увидел баннер, потом кликнул на таргетированную рекламу, изучил сайт, подписался на рассылку, а через неделю вернулся по прямой ссылке из рассылки и сделал заказ. Если использовать модель атрибуции «по последнему клику», вся заслуга уйдет рассылке, а баннер и таргетированная реклама будут недооценены. В итоге, мы можем отключить эффективные каналы, которые на самом деле играли ключевую роль в формировании спроса и знакомстве пользователя с продуктом.
В эпоху многоканального маркетинга оценивать ROI по последнему клику — это как пытаться понять сюжет фильма, посмотрев только финальные титры. Вы упускаете всю предысторию и мотивацию.
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Без понимания всего пути пользователя мы рискуем принимать неверные решения по оптимизации рекламного бюджета. Каналы, формирующие спрос и узнаваемость бренда, такие как медийная или видеореклама, часто не дают мгновенных прямых конверсий. Их эффект проявляется позже, через косвенное влияние на другие каналы. Недооценка этих каналов приведет к потере стратегически важных точек касания с аудиторией.
ROMI (Return On Marketing Investment) — это более точная метрика для оценки маркетинговых усилий, так как она фокусируется исключительно на маркетинговых затратах и генерируемом ими доходе. Формула ROMI аналогична ROI, но акцентирует внимание на маркетинговых инвестициях: (Доход от маркетинга – Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг * 100%.
Ключевым инструментом для корректного расчета ROMI в условиях отсутствия прямой конверсии является сквозная аналитика. Она позволяет связать данные из рекламных кабинетов, CRM-систем, систем веб-аналитики и других источников в единую цепочку. Таким образом, мы можем отследить путь каждого клиента от первого касания с рекламой до финальной покупки и понять, какой вклад внес каждый канал.
Этапы внедрения сквозной аналитики:
Модель атрибуции определяет, как распределяется ценность конверсии между различными точками касания на пути пользователя. Выбор модели сильно влияет на оценку эффективности каналов.
Для проектов, где нет прямой конверсии, Data-Driven модель или модели, учитывающие несколько точек касания (линейная, на основе позиции), будут более предпочтительными. Они дают более справедливое распределение ценности и позволяют увидеть вклад каждого канала.
Когда прямая продажа не происходит сразу, необходимо отслеживать и оценивать косвенные действия пользователя. Это так называемые микроконверсии и постклик-активность, которые сигнализируют о его интересе и продвижении по воронке.
Каждой микроконверсии можно присвоить условную ценность, основанную на ее вкладе в финальную продажу. Например, если 10% пользователей, добавивших товар в корзину, в итоге покупают со средним чеком 10 000 рублей, то ценность добавления в корзину можно оценить в 1 000 рублей (10 000 * 0.1). Это позволяет распределять доход по каналам даже до совершения итоговой покупки.
Представим компанию, которая предоставляет сложные B2B-услуги, например, внедрение ERP-систем. Цикл сделки долгий, прямых продаж с рекламы практически нет. Цель кампании — получить заявки на демонстрацию системы и увеличить количество квалифицированных лидов.
Исходные данные за месяц:
У нас есть 100 заявок. При конверсии 5% это означает, что 5 заявок превратятся в продажи. Общая потенциальная прибыль от этих 100 заявок составит: 5 продаж * 200 000 рублей/продажа = 1 000 000 рублей.
Ценность одной заявки (лида) = Общая потенциальная прибыль / Количество заявок = 1 000 000 / 100 = 10 000 рублей.
Теперь распределим эти заявки по рекламным каналам, используя модель атрибуции «на основе позиции» (40% первому касанию, 20% промежуточным, 40% последнему). Для упрощения примера, допустим, у нас есть данные по следующим сценариям:
Расчет распределенной ценности заявок:
ROMI контекстной рекламы = (640 000 – 100 000) / 100 000 * 100% = 540%.
ROMI таргетированной рекламы = (240 000 – 150 000) / 150 000 * 100% = 60%.
Если бы мы оценивали только по последнему клику, таргетированная реклама получила бы весь доход от 60 заявок (600 000 руб.), а контекстная — от 40 заявок (400 000 руб.). В этом случае ROMI таргета был бы (600 000 – 150 000) / 150 000 * 100% = 300%, а ROMI контекста (400 000 – 100 000) / 100 000 * 100% = 300%. Разница очевидна.
Эта детализация позволяет нам увидеть, что контекстная реклама оказалась более эффективной, как с точки зрения привлечения первых касаний, так и непосредственного приведения части пользователей к заявке. Таргетированная реклама также эффективна, но ее вклад в конверсию менее выражен при использовании многоканальной атрибуции, что может говорить о ее роли в подогреве интереса после первого контакта.
Корректность расчета ROMI зависит от нескольких ключевых аспектов:
Важно обеспечить максимально полный и чистый сбор данных. Это включает в себя:
Не существует универсальной модели атрибуции, подходящей для всех бизнесов. Для разных продуктов, циклов сделок и даже разных этапов воронки продаж могут быть оптимальны разные модели. Рекомендуется:
Для долгосрочной оценки эффективности рекламы недостаточно учитывать только первую покупку. Важно оценивать LTV (Lifetime Value) — пожизненную ценность клиента. Кампания, которая кажется убыточной по первому заказу, может оказаться крайне прибыльной в долгосрочной перспективе, если она привлекает лояльных клиентов с высоким LTV.
Расчет LTV позволяет более точно определить максимальный CPA (Cost Per Acquisition), который можно себе позволить, и оценить истинную окупаемость маркетинговых инвестиций.
Полученные данные расширенного ROMI без прямой конверсии — это не просто отчёты, но и ориентир для принятия управленческих решений. Задача маркетолога — не только посчитать, но и использовать эти цифры для системного улучшения результатов. Здесь мы переходим от пассивного измерения к активной оптимизации, где каждый показатель становится рычагом для настройки кампаний.
Когда мы знаем ценность каждой микроконверсии, можем перераспределить бюджет в пользу тех каналов, которые генерируют наиболее качественные взаимодействия, даже если они не приводят к мгновенной продаже. Например, если канал А показывает низкий прямой ROI, но его пользователи активно скачивают каталоги и регистрируются на вебинары (микроконверсии с высокой прогнозируемой ценностью), стоит рассмотреть увеличение инвестиций в этот канал. Мы же ценим не только факт скачивания, но и то, что эти пользователи с большей вероятностью станут клиентами в будущем.
Для примера возьмем два канала: контекстную рекламу и медийную. Контекстная реклама даёт прямой ROMI 200%, но генерирует мало подписчиков на рассылку. Медийная реклама даёт прямой ROMI всего 50%, но обеспечивает в 5 раз больше регистраций на вебинары. Если ценность одного подписчика на рассылку для нас составляет 1 000 рублей, а ценность регистрации на вебинар — 3 000 рублей (на основе LTV аналогичных лидов), то мы можем увидеть, что медийная реклама в долгосрочной перспективе приносит больше ценности, чем кажется на первый взгляд.
Использование LTV (Lifetime Value) в расчётах ROMI позволяет выстраивать гораздо более агрессивные и одновременно обоснованные стратегии. Если мы знаем, что клиент, привлечённый из определённого канала, в среднем приносит 100 000 рублей дохода за весь период сотрудничества, мы можем позволить себе потратить на его привлечение гораздо больше, чем если бы ориентировались только на первую сделку. Это позволяет увеличить ставки в аукционах, доминировать в высококонкурентных нишах и приобретать клиентов, которые на первый взгляд кажутся «дорогими» по CPA.
Предположим, средний CPA (Cost Per Acquisition) по каналу C составляет 15 000 рублей. Если мы знаем, что средний LTV клиента из этого канала — 75 000 рублей, то наш ROMI с учётом LTV составляет 75 000 / 15 000 = 500%. Это в корне меняет восприятие эффективности канала. Без учёта LTV, возможно, мы бы отказались от канала с CPA в 15 000 рублей, считая его слишком дорогим, если бы средний чек был 20 000 рублей, что давало бы прямой ROMI 33%.
«Маркетинг без учёта полной ценности клиента — это стрельба вслепую. Вы можете промахнуться мимо самых прибыльных сегментов, потому что фокусируетесь только на первой продаже, игнорируя долгосрочный потенциал.»
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Анализ ROMI с учётом микроконверсий позволяет выявить, какие креативы и посадочные страницы не просто привлекают трафик, но и эффективно переводят пользователя на следующий этап воронки. Например, рекламное объявление может иметь высокий CTR, но если пользователи после клика не совершают никаких целевых действий на странице, его ценность для воронки минимальна. И наоборот, креатив с более низким CTR, но высоким коэффициентом конверсии в микроконверсии (например, просмотр демо-видео или заполнение части формы), может быть более эффективным в долгосрочной перспективе.
Когда у нас есть чёткая модель ценности микроконверсий и понимание их влияния на итоговый ROMI, мы можем более точно прогнозировать будущие результаты. Это критически важно для бюджетирования. Вместо того чтобы полагаться на общие предположения или прошлые прямые продажи, мы можем строить бюджеты, исходя из ожидаемого объёма микроконверсий и их прогнозируемой ценности.
Допустим, нам нужно достичь ROMI в 300% за следующий квартал. Мы знаем, что для этого необходимо сгенерировать 1 000 целевых запросов (микроконверсия) со средней ценностью 15 000 рублей каждый. При текущей стоимости запроса в 3 000 рублей (Cost Per Lead), общий бюджет, который мы можем выделить на привлечение, составит 3 000 000 рублей (1 000 * 3 000). Такой подход делает планирование прозрачным и управляемым, связывая каждый потраченный рубль с конкретным, измеримым действием и его долгосрочной ценностью.
Рассмотрим конкретный пример из практики. Компания Х, предоставляющая SaaS-решения для крупного бизнеса, традиционно оценивала эффективность своих рекламных кампаний только по количеству тестовых регистраций (прямая конверсия). ROMI рассчитывался как Доход от тестовых регистраций / Затраты на рекламу. Однако команда заметила, что многие пользователи, которые в итоге становились клиентами, проходили через множество других взаимодействий до тестовой регистрации: скачивание whitepapers, участие в вебинарах, посещение страниц с тарифами.
Изначально ROMI был стабильно в районе 150-180%, что считалось приемлемым. Однако были каналы, которые показывали низкий или даже отрицательный ROMI по прямой конверсии (например, медийная реклама), но при этом давали значительный прирост вовлечённости и трафика. Это приводило к периодическим отключениям таких каналов, что в итоге негативно сказывалось на общей воронке продаж.
Компания внедрила сквозную аналитику, объединив данные рекламных систем, CRM и платформы для вебинаров. Были определены следующие микроконверсии и их ценность (основанные на последующей конверсии в тестовую регистрацию, а затем в платного клиента и LTV):
После внедрения этой модели, компания пересчитала ROMI для каждого канала, учитывая все микроконверсии. Результаты оказались интересными. Например, медийная реклама, которая ранее показывала прямой ROMI 50% (ниже порога окупаемости), при учёте микроконверсий показала ROMI 220%. Причина: она генерировала много просмотров демо-видео и участников вебинаров, которые имели высокую долгосрочную ценность.
Представим данные одного из каналов, который изначально был на грани отключения из-за низкого прямого ROMI:
При учёте микроконверсий:
Общая ценность канала (прямые + микроконверсии): 500 000 + 2 000 000 = 2 500 000 рублей.
Расширенный ROMI: (2 500 000 / 1 000 000) * 100% = 250%.
Оказалось, что медийная реклама, несмотря на отсутствие большого количества прямых тестовых регистраций, играла ключевую роль в формировании спроса и прогреве аудитории. Её исключение привело бы к сокращению общей воронки и потере потенциальных клиентов. На основе нового расчёта компания:
«Ключевая ошибка многих маркетологов — это слишком узкое понимание конверсии. На самом деле, каждый шаг клиента по воронке — это маленькая победа, которую нужно отслеживать и ценить.»
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Этот кейс наглядно демонстрирует, как расчёт ROMI с учётом постклик-активности и микроконверсий позволяет принимать более взвешенные и стратегически верные решения, значительно повышая общую эффективность маркетинга.
Считает маркетинг в деньгах: ROMI, CPA, LTV. Показывает расчёты, а не обещания.
Профиль автора
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!