Современные продажи в интернете невозможно представить без аналитики. Компании систематизируют данные о продажах, оптимизируют работу сотрудников, пользуются услугами рекламных агентств. Последние, в свою очередь, обращаются к сквозной аналитике, чтобы узнать эффективность проводимых кампаний.
Ниже речь пойдет о том, в каких случаях использовать сквозную аналитику имеет смысл, а в каких — нет, а также о более эффективных альтернативах для бизнеса с высоким средним чеком.
Наиболее низкую эффективность сквозная аналитика показывает в сегменте B2B. Здесь цикл сделки зачастую оказывается слишком продолжительным, конверсия зависит от множества факторов, а большая часть заявок поступает благодаря тендерам, email-маркетингу и звонкам. Если вы продаете сложную позицию, например, распространяете и интегрируете мультимедийные технологии, оборудование для проведения мероприятий или продажей недвижимости — потенциальный клиент будет звонить для обсуждения цены, уточнения массы моментов по объекту. Общение в данном случае может растянуться более чем на месяц и прерваться в любой момент, так и не дойдя до продажи.
Роль сквозной аналитики во всем этом процессе — показать эффективность вложений в рекламу. Основной показатели, которые для этого используются, это: ROMI или ROI или ROAS.
ROI (от англ. return on investment) — финансовый коэффициент, иллюстрирующий уровень доходности или убыточности бизнеса, учитывая сумму сделанных в этот бизнес общих инвестиций.
ROMI (от анг. Return On Marketing Investment) — показатель возврата инвестиций маркетинговых каналов. Отличается от ROI тем, что показывает окупаемость только маркетинговых каналов.
ROAS (от англ. return on advertising spend) — в отличие от предыдущих двух пунктов, показывает окупаемость расходов на рекламу.
Для расчета ROMI используется следующая формула:
ROMI = (Валовая прибыль — Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг х 100%
Возвращаясь к примеру, в сегментах, о которых шла речь, обычно проходит месяц или больше с момента первого общения до этапа получения предоплаты/оплаты. Поэтому обычный расчет ROMI там не работает.
Представим ситуацию, когда на рынке появляется предложение о продаже квартир в новом ЖК.
- На первом этапе запускается рекламная кампания с бюджетом 5 млн. руб. - рентабельность в минусе, люди узнали о предложении, но еще раздумывают о покупке.
- Затем бюджет снизили до 2,5 млн. руб. в месяц, пошли продажи, но немного.
- Третий месяц и бюджет в 1 млн. руб. Клиенты, которые восприняли рекламу в первый и второй месяцы наконец активнее стали заключать сделки, самый прибыльный месяц. Рентабельность идет вверх.
Ситуация стандартная, однако зачастую при применении сквозной аналитики начинается ее неправильная трактовка.
- Высшее руководство может не связать расходы на рекламу с продажами (при простом рассмотрении кажется, что чем меньше тратится на рекламу, тем больше продаж с каждым месяцем), если продолжить снижать бюджет на рекламу, то в течение ближайших месяцев, на самом деле, будет спад продаж.
- Маркетолог считает, что была проведена огромная оптимизация рекламных кампаний – найдены целевые группы, отсеяны типы трафика, типы площадок, устройств, геотаргетинг и прочее, что привело к такому триумфу. Главное, это то, что реклама за третий месяц фактически не оказала никакого воздействия на конверсию этого месяца.
- От лица агентства – запредельный рост ROI, полный успех – статистика не врет, сквозная аналитика все показывает. Скорее всего агентство еще дополнительно отключило сегменты (ключевые фразы или что-то еще), которые не дают быстрый результат, но скажутся на следующих месяцах.
- У аналитика нет удобного инструмента для отображения ситуации, но он понимает, то что видим сейчас мы, а именно – все совсем не так как кажется.
Для некоторых сделок клиент принимает решение не один месяц. Рекламу клиент мог увидеть в сентябре, а заключить сделку в январе. Затраты посчитаны в сентябре, прибыль начислена в январе — и хорошо, если вы свяжете сделку с первичным обращением и его источником. ROMI за месяц вы посчитаете, но насколько он отразит реальную картину — вопрос открытый.
Как считать окупаемость верно? Когортный анализ.
Когорта — это группа людей (посетителей), сформированная особым образом по временному признаку: например, месяцу регистрации, месяцу первой транзакции или первого посещения сайта.
Принцип заключается в том, чтобы объединить в одной системе и связать между собой три вида данных:
- Источники трафика, действия пользователей и онлайн-заявки из Google Analytics.
- Фактические сделки и полученный доход из CRM.
- Расходы из различных рекламных сервисов.
Многие аналитики и маркетологи считают, что когортный анализ в первую очередь применим при работе с удержанием уже полученных клиентов, для рекламы приложений, сотрудничестве с блогерами и тд. Но эту технологию можно использовать гораздо шире: как важнейший инструмент оценки рекламы при длинном цикле сделки.
Как работать с когортным анализом в случае длинного цикла сделки?
В случае с маркетинговой кампанией для нового ЖК, когорта, привлеченная в первый месяц (5 млн. руб), внесла значительный вклад в продажи третьего месяца. Группа людей второго месяца (2 млн. руб) внесла небольшой вклад. Когорта третьего месяца (с бюджетом 1 млн. руб.) оказала наименьший эффект на продажи.
Для верного понимания эффективности вложенных в рекламу средств, нужно взять группу людей, которые были привлечены в выбранном периоде, за определённое финансирование и проанализировать их путь не только в заданном периоде, но и в следующих. За временной отрезок можно брать как квартал, так и время проведения какой-либо акции. Когортный анализ сводит на нет проблему анализа длинного цикла сделки – убирает лишнее и показывает главное.
Почему когортный анализ не используется повсеместно?
Для такого анализа требуется нестандартная работа с аналитикой. С когортами позволяют работать Google Analytics, smartanalytics.io. Сегодня формировать когорты – это долго и недешево. Это длительная работа, требующая привлечения высококлассных аналитиков. Довольно долгое время не было возможностей вычислить и представить любые метрики эффективности бизнеса в два счета.
Пример работы с когортами:
Зеленые столбики — это объем продаж людям, пришедшим в марте. Синие столбики — результат рекламы апреля. Ну а розовые — мая. Благодаря такой визуализации, мы получаем реальную картину структуры майских продаж и понимание объема продаж, обусловленного мартовской рекламой.
В когортном анализе есть одна проблема — он непростой для понимания. Если в такую таблицу добавить различных периодов и сторонних показателей, то она будет перегружена.
Теперь, когда есть реальные данные, можно добавить конверсии, цену лида, объемы продаж и прочие показатели. Вместе при переводе в обычный режим будет выглядеть следующим образом:
Вид данных, сделанных "когортно" в некогортном отчете
Теперь в этой таблице можно посмотреть все. Это стало реально, потому что платформы работают с пользователями, именно с теми, кто покупает квартиры или другие помещения. Легко прослеживаются все моменты взаимодействия с клиентом в длительном цикле.
Рекомендуется использовать сквозную аналитику компаниям, специализирующимся на доставке еды и продуктов питания, фармацевтическим интернет-магазинам и предприятиям розничных продаж.
Пример, когда не нужна сквозная аналитика, – это электронная торговля на волне «хайпа», либо если реклама проходит в офлайне. Сайты однодневки, специализирующиеся на продаже селфи-палок, вейпов, спинеров, гироскутеров и электросамокатов не нуждаются в серьезном анализе рекламы. Отслеживать эффективность каналов в данном случае можно с помощью Google Analytics или Яндекс.Метрики, этого будет достаточно.
Сквозная аналитика может быть полезна для самых разных компаний, которые занимаются привлечением клиентов в онлайне. Если вы хотите расширить объемы задач в сторону глубинного исследования данных для последующего улучшения результатов, в таком случае сквозная аналитика позволит систематизировать данные и быстро их обработать.
Формулы расчета эффективности рекламы ROI/ROMI/ROAS — отличный инструмент аналитики, но нужно учитывать разные факторы и хорошо подумать, прежде чем ориентироваться на них при принятии принципиальных решений.
Благодаря этим отчетам для когортного анализа сделок, становится возможным получить реальную конверсию в сделки нужных этапов именно с тех лидов, которые были были анализированы.