KPI в интернет-маркетинге для малого бизнеса

Чем руководствоваться при оценке работы сотрудников или подрядчиков по продвижению в интернете.

После каждого выступления на бизнес-конференциях и семинарах меня как основателя студии «Ремарка», обязательно кто-то спросит: «Вы, конечно, все хорошо тут рассказываете, но мне это пока рано. А вот как мне понять, что мой интернет-маркетолог не тратит мои деньги зря? Продажи — это его рук дело или моей активности в других областях? По каким ключевым показателям эффективности я могу судить о его работе? Ведь вы говорите, что нельзя судить только по лидам».

По лидам судить о работе интернет-маркетолога можно. Но не всегда, и вот почему.

Исторически работа по рекламе компании в интернете опиралась на горячий спрос. И медийные рекламные кампании с помощью баннеров, и релизы, и контекстная реклама, и даже поисковое продвижение — эффективность трат на них всегда оценивалась по количеству лидов с каждого канала.

Следующим этапом развития стало понимание, что даже горячий спрос может быть обеспечен не теми каналами, которые привели лида. Пришло время мультиканальной или сквозной аналитики. Мало разметить пользователя, надо выстроить с ним всю цепочку касаний и наладить на каждом узле этой цепочки усиление эффективности для максимизации результата.

Появилось много инструментов для настройки сквозной аналитики. И что еще важнее, рынок стал насыщаться теми, кто готов эту настройку для вас выполнить. Но чем дальше, тем отчетливее становятся минусы данной работы.

Это дорого. Действительно настроить полноценную сквозную аналитику стоит не только времени, но и денег. Кроме того, вам не раз и не два придется ее перенастраивать, так как бизнес редко живет статично, меняясь чуть ли не ежедневно под реалии рынка и требования владельцев и менеджмента.

Это дорого, потому что автоматизирующие данную работу системы тоже хотят денег, и малому бизнесу, а 90% компаний относится к малому бизнесу, это будет не то, что недоступно, а неэффективно с точки зрения трат на рекламу.

И это сложно. Читать отчеты по сквозной аналитике правильно, делать корректные выводы на основании горы цифр — отдельное искусство, которому надо учиться.

Например, нужно подобрать подходящую модель атрибуции, которая позволит размазать ценность конверсии по каналам, чтобы вы могли высчитать ценность канала в зависимости от его вклада в работу по продаже.

Фактически, это оценка канала в попугаях, и не факт, что это коррелирует с действительностью.

С действительностью больше коррелирует модель Data Driven Attribution, но это по сути вычисление ценности канала на основе больших данных, когда анализируется каждая конверсия отдельно, а потом на базе накопленных данных делаются выводы о последующей работе канала.

Хотим мы или нет, но если в штате нет места для аналитика, если нет денег на консультации внешнего аналитика, то скорей всего, даже полное внедрение сведется для вас к базовым показателям эффективности: количеству лидов из определенного канала.

Т.е. вы потратите кучу денег на интеграцию сквозной аналитики, а эффективно использовать это не сможете.

Сюрприз? Отнюдь. Это вполне логичная вещь, если исходить из степени загрузки управляющего менеджмента в малом бизнесе.

Что делать бизнесмену в ситуации, если он хочет получать результат от рекламы в интернете, но не понимает, как адекватно оценить вклад того, кому он доверяет проведение рекламных кампаний?

Ответ на самом деле прост.

Если нет возможности внедрять нормальную аналитику, остается путь поиска более простых решений, коррелирующих с реальной картиной.

Говоря простыми словами, мы сознательно упрощаем модель, убирая множество деталей, если результаты расчетов по этой модели показывают существенную корреляцию с реальной картиной дел.

Традиционная для малого бизнеса модель оценки рекламы выглядит так: вложил в один канал, посмотрел на результат; потом в другой и так далее. Основная проблема данной методики — ориентация на горячий спрос в пределах одной когорты.

То есть, даже если каким-то образом проигнорировать то, что на спрос в пределах проведения рекламной кампании могут влиять другие более длительные рекламные кампании; сезонность; события как в отрасли, так и в политике; активность в публичном поле персонажей как самой компании, так и просто лидеров мнений, которые могут невзначай порекомендовать компанию...

Если даже забыть про все это, то такое тестирование канала не дает ответа на длинной дистанции, не дает понимания зависимости результата от объема вложений. Да ничего такая схема не дает кроме ответа на вопрос: «Что будет завтра, если занести денег в канал сегодня?» И то не факт.

Например, в продаже билетов на елку для ивент-агентства. Или если это акционная распродажа какого-то товара. Понятно, что даже в таких активностях может быть существенная доля продаж за счет равномерного длительного нагрева целевой аудитории. Но и эту аудиторию надо активировать из состояния анабиоза за короткий период времени — рассылкой, ремаркетингом и другими техниками работы с горячим спросом.

Лучше всего работают KPI на длинной дистанции.

Горячий спрос очевидно перегрет даже в регионах. Забрать готовых к покупке пользователей с каждым днем становится все дороже и сложнее. В итоге работать все чаще приходится с отложенным спросом через такие методики, как пиар или контент-маркетинг, которые отлично оцениваются ростом лояльной базы. Но и «прогрев» аудитории тем же контекстом, активной работой с органикой, рассылками, работой с социальными сетями тоже можно оценивать через этот рост.

В числе ремаркетинговых пикселей. В числе отданных емейлов и телефонов для рассылки.

Что важно? Важна не количественная оценка базы, а динамика. Если оценивать эффект количественно, возникает опасность накачки базы пустой аудиторией. Динамика же подобную накачку покажет за счет неравномерности прироста или пиков, не коррелирующих с какой-то активностью.

Помимо динамики роста базы, должна быть коррелирующая с ней динамика конверсий. Измерять каждую конверсию отдельно — более точно, но на порядок сложнее. Отследить динамику лидов или договоров гораздо проще. Сделать это можно, например, по отчетам отдела продаж. Если же вы сумеете еще и более-менее четко увязать эту динамику с каналами, то вообще прекрасно.

Динамика числа конверсий не должна противоречить динамике роста базы.

При этом вполне нормально, что с ростом базы качество конверсии будет падать — за счет вовлечения в базу все менее лояльных пользователей. Да и сама база со временем выгорает. Если же разница в динамике базы и конверсий есть и она существенная, то данный критерий для оценки работы не годится.

Большинство идут за этим в колл-трекинг. Хотя опять же большинству не нужна оценка по каждому переходу, а надо просто оценить эффективность канала в целом.

Решение очень простое. Покупаем по номеру на каждый исследуемый канал. Пишем небольшой скрипт на сайте, подменяющий номер в зависимости от UTM-меток или HTTP_REFERER. С номеров делаем переадресацию на основной или АТС. В конце месяца смотрим ведомость по переадресованным звонкам и убираем звонки короче 1 минуты. Это так называемый статичный колл-трекинг. И реализуется он «на коленке» всего за день работы.

Плюсы такого метода — относительная дешевизна, полный контроль за своими номерами в случае отложенного звонка, простота интеграции.

Минусы — это работает только на длинной дистанции. Причина в том, что мотивация на звонок здесь срабатывает по модели last click: кто последний, того и тапки.

Например, вы прорабатываете органику в какой-то нише, требующей отложенного решения, допустим, в недвижимости. Человек пришел из поиска по тематическому запросу, увидел, сравнил, подумал, но звонок совершит с напоминающего канала — контекста или соцсетей. И на этот канал вы запишете конверсию. Правильнее будет привязать колл-трекинг и увязывать звонок с конкретной сессией, чтобы понимать, откуда человек пришел изначально. Поэтому применять данную методику измерения стоит только там, где мотивационная цепочка для вас прозрачна.

Одна из самых простых для подсчета метрик на сегодня. Если ведется рекламная кампания, направленная, в том числе, на рост популярности бренда или торговых марок, оценить эффективность можно по росту частотности бренда в сервисе wordstat.yandex.ru.

Минусы тут тоже очевидны: эта метрика ничего не говорит о работе с категорийными запросами и не подойдет для оценки многофакторного воздействия. Ведь интерес к бренду обычно исходит не только со стороны целевой, но и со стороны широкой аудитории. На фоне интереса широкой аудитории динамики по спросу целевой аудитории вы не увидите. Ну и самый плохой вариант — когда ваш бренд совпадает по написанию с другим.

Общие рекомендации по выбору правильных KPI для интернет-маркетинга малого бизнеса можно сформулировать в нескольких словах. Выбирайте те показатели, которые для вас более прозрачны и понятны, а не те, которые диктует маркетинговая мода. Лучше иметь перед собой реальную картину, нарисованную грубыми мазками, чем абстрактное полотно с множеством филигранных деталей, смысл которых для вас туманен.