Как посчитать ROMI и оптимизировать бюджет, если сквозная аналитика не работает?
Вот, потратили вы 1000 рублей на рекламу, а продажи, которые в результате случились, принесли вам 5000 руб. То есть возврат ваших инвестиций в маркетинг (ROMI) = (5000 - 1000)/1000 = 400%, вы молодец.
Но это в теории :) на практике же понять, что именно эта 1000 рублей принесла вам именно эти 5000 рублей довольно сложно.
- Во-первых, вы можете использовать несколько каналов продвижения, как понять, какой(ие) из них сработали?
- Во-вторых, есть отложенный эффект от рекламы и эффект накопления: человек сегодня увидел ваш рекламный баннер, но купит только спустя полгода и несколько дополнительных точек контакта.
- В-третьих, эффект накопления носит характер снижающейся эффективности - ролик на ТВ, увиденный в 101й раз, добавляет, конечно, желания купить, но гораздо меньше, чем увиденный в 3й раз.
- Наконец, отследить результативность рекламы трудно чисто с технической точки зрения: как понять, что именно эта реклама, увиденная человеком, повлияла на его решение о покупке, и как отследить весь его путь от поиска в интернете - до оплаты корзины на сайте, иными словами, существует проблема сквозной аналитики.
При этом с онлайн-каналами все еще обстоит не так плохо: есть utm-метки и различные сервисы вроде Roistat или CallTouch, которые свяжут просмотр вашей интернет-рекламы с каждой конкретной покупкой и аттрибутируют конверсию тому или иному каналу. Но с офлайн-каналами (листовки, реклама в лифте, радио, ТВ) единственный доступный способ оценить очищенный эффект - спросить у покупателя напрямую “как вы о нас узнали?” или придумать уникальные промо-коды//идентификаторы для отдельных каналов - подход трудоемкий и не всегда показательный, особенно, если эта точка касания не сразу привела к покупке.
Часто для измерения конверсии в каналах и оценке эффективности рекламы мы так и делаем, придумываем изощренные способы определить, какой именно из каналов сконвертировал этого покупателя. Это подход “снизу-вверх”: когда на каждом отдельном покупателе мы пытаемся понять, как работают разные каналы, а потом “просуммировать” этот эффект и оценить канал в целом.
Но для проектов покрупнее у нас появляется возможность использовать совершенно другой подход - “сверху вниз”: где все, что нужно - знать, исторические данные о маркетинговых расходах на каналы и объем продаж за те же периоды. Все! 2 показателя, а на выходе мы имеем: конверсию в каждом канале, оценку эффективности вложений, модель оптимального распределения бюджета по каналам. Магия? - спросите вы. - Немного… - ответим мы, - а еще немного математики. Этот подход называется МММ (не в смысле финансовая пирамида, а marketing mix modeling :). Cразу стоит оговориться, что метод пойдет не всем, а только тем, чей минимальный бюджет в квартал составляет 1 млн рублей. Подробнее, как мы это делаем, расскажем в следующем посте.
Согласен с трудностями описания идентификации канала, который "принес" заявку.
Есть еще один момент, который затрудняет расчет ROMI.
Цитата.
"Вот, потратили вы 1000 рублей на рекламу, а продажи, которые в результате случились, принесли вам 5000 руб."
В данном случае очень важно понимать следующий момент.
В продажах принимал участие менеджер, который работал с заявкой или это была покупка без участия продавца?
То есть увидел, выбрал, оплатил, получил
В зависимости от варианта покупки будет разный расчет ROMI.
согласны, тут, кажется, никак без сравнения конверсий в заявку/в покупку
Александр, момент, который вы подсветили, разве не относится к плоскости аналитики ROI, где мы в расходы уже закладываем административные и проч. расходы. Или в ROMI обычно включают затраты на отдел продаж или менеджера в частности?