ROMI — это показатель возврата инвестиций в маркетинговые активности. Проще говоря, он демонстрирует, как окупаются расходы на продвижение, и являются ли запущенные активности по-настоящему эффективными.
В сети можно легко найти стандартные формулы, по которым рассчитывается ROMI:
Либо:
Маржа, упомянутая во второй формуле — это разница между ценой продукта и его себестоимостью.
Что не так в стандартном подходе
Рассмотрим это на примере. Допустим, в сентябре бизнес заработал 650 тыс. условных денежных единиц, а в октябре вы запустили маркетинговую кампанию, и общий показатель выручки составил 900 тыс.. Может показаться, что это целиком заслуга маркетинга, но ведь он существует не в вакууме. На продажи также могла повлиять сезонность, затишье у конкурентов, рост спроса на товар, который вы продаете и прочее.
Далее представим, что предельная выручка с наших маркетинговых активностей — 250 тыс.. Стандартная цена — 3 тыс. за один товар, а себестоимость составляет 2 250. В этом случае маржа равна 30%. Маркетинговые затраты за октябрь составили 40 000 ден. ед. Применяем формулу:
Согласно полученной цифре, наши инвестиции в продвижение приносят прибыль. Каждый условный рубль, который мы потратили, принес нам дополнительно 56 коп.
Казалось бы, все хорошо, но есть нюанс. Где доказательство, что полученная прибыль — это именно заслуга маркетинга? Вы этого не сможете сказать наверняка, если не будете владеть информацией по каждой рекламной кампании отдельно.
Если все активности запущены онлайн, то вам поможет Google Analytics и Яндекс.Метрика. В случае, если нужна более детальная информация о каждом пользователе, подойдут системы person-based (event-based) аналитики типа Kissmetrics. Если же часть пользователей предпочитает звонить, то необходимо подключить call tracking. О том, зачем это нужно применимо к ROMI, мы отдельно поговорим ниже.
Учитываем каждую кампанию отдельно
Чтобы корректно оценивать эффективность маркетинга, нужно сузить область расчета ROMI — до отдельного источника и кампании. Также желательно «спуститься» до уровня ключевиков.
Как вариант, есть возможность ничего не считать руками, а использовать готовое решение, которое сделает все за вас. Именно для этого используются системы сквозной аналитики. Принцип работы подобных инструментов можно упрощенно описать так:
- из рекламных кабинетов подтягиваются данные о расходах на кампании;
- из CRM — о доходах;
- из коллтрекинга — о количестве звонков и их рекламных источниках.
После продажи система сквозной аналитики выводит отчет об окупаемости рекламных кампаний, которые сделали свой вклад в продажу. Пример отчета:
ROMI рассчитывается в сквозной аналитике автоматически. В Ringostat такой же отчет можно посмотреть для ключевиков.
Кластеризуем запросы
Часто специалисты объединяют информацию по нескольким ключевым запросам, так они получают кластер, который оценивается отдельно. Главное — запросы, которые вы группируете, должны иметь общие признаками.
Например, чаще всего сводят воедино поисковые запросы, имеющие отношение к одной кампании. Вычисляя показатель окупаемости для подобных кластеров, можно понять, окупаются ли инвестиции и сколько прибыли приносит каждая копейка, вложенная в продвижение.
Например, по Google Analytics мы видим много конверсий по конкретному кластеру. Анализируя транзакции в CRM и расходы на него, вы поймете действительно ли эти конверсии заканчиваются продажами и размер среднего чека по ним. Поэтому один только Google Analytics не даст вам полную картину эффективности рекламы. На этом мы подробней остановимся ниже.
Приведем еще несколько примеров объединения данных в кластеры. В сети можно найти другие и остановиться на тех, которые подходят для вашей компании больше всего.
- Семантика. Например, площадка, продающая бытовую технику может сгруппировать все поисковые запросы, содержащие «блендер». Например «купить блендер», «блендер Bosch» или «погружной блендер». Так можно просчитать ROMI для всех сегментов продукции в отдельности, имеющейся в ассортименте.
- Тип. Запросы из разряда «купить блендер» — коммерческие. Т. е. пользователь, который вводит подобное словосочетание, заинтересован в покупке. А вот запрос «блендер Samsung отзывы» или «как выбрать блендер» — информационные. Если же запрос короткий «блендер Bosch», то сложно понять, чего хочет посетитель, пришедший по нему на сайт. Но такие запросы тоже можно проанализировать отдельно.
- Смысл. Например, «груминг», «стрижка животных». Т. е. тут мы объединяем синонимы. По такому же принципу можно объединять слова с одинаковым смыслом из профессиональной лексики и разговорной.
Почему нельзя считать ROMI, ограничиваясь данными Google Analytics
Допустим, 50 посетителей площадки захотели заказать товар, заполнив онлайн-заявку. Данные об этих конверсиях попали в Google Analytics, но партия оказалась бракованной, и 25 человек оформили возврат. Прибыль стала меньше, но система аналитики это не способна зафиксировать. Поэтому, опираясь только на Google Analytics, специалист получит неверный расчет ROMI.
В этом случае нужно обращать внимание на данные CRM — ведь возвраты в ней зафиксируются. Аналогично, если вы используете сквозную аналитику, потому что она подтягивает данные о прибыли именно из CRM. В результате вы получите корректный показатель ROMI и сможете принимать правильные решения.
Есть и еще один нюанс. Во многих компаниях клиенты предпочитают не столько делать заказ на сайте, сколько звонить. Это особенно касается сферы услуг, недвижимости, образования, автотематики, промышленных товаров и т. д. Словом там, где человек сначала обязательно позвонит, чтобы узнать подробности, а уже потом сделает заказ.
Если у вашей компании много офлайн-конверсий, а вы их не учитываете, то данные будут неполными, а оценка эффективности маркетинга неточной. Поэтому для фиксации таких конверсий понадобится коллтрекинг — с его помощью вы увидите рекламные источники звонков.
Пример отчета коллтрекинга
К тому же те покупатели, которые предпочитают обращаться по телефону, и те, которые не звонят — это две группы с разными поведенческими характеристиками. Поэтому к ним лучше применять разные подходы в продвижении. Кластеризацию можно применять и тут. Она позволит определить успешность продвижения среди аудитории, которая обычно обращается по телефону и сегмента, избегающего этого. Кластеризовать пользователей по каналу связи можно с помощью CRM. Они обычно позволяют сегментировать клиентов по способу обращения и источникам, которые их принесли.
Как получить полные данные для корректного расчета ROMI
- При обращении клиента по телефону звонок автоматически фиксирует сервис коллтрекинга.
- Далее коллтрекинг сопоставляет телефон пользователя с Client ID — уникальным идентификатором клиента, который присваивает ему Google Analytics. Если речь о динамическом отслеживании звонков, то это позволяет выяснить источник, канал, кампанию и ключевое слово, по которому пришел пользователь.
- Благодаря интеграции, в CRM передаются автоматически передаются данные о звонящем клиенте. И прикрепляются к карточке сделки.
- Если подключена система сквозной аналитики, то данные далее передаются в нее. Туда же попадает информация об онлайн-конверсиях из систем веб-аналитики. Это позволяет вместе анализировать и их, и офлайн-конверсии — звонки. При этом в сквозную аналитику подтягиваются данные о тратах на рекламу, благодаря чему можно автоматически посчитать ROMI. Так маркетолог получает полную картину эффективности рекламы в разбивке на каналы и даже ключевые слова.
- При желании данные из CRM и коллтрекинга можно также передавать в Kissmetrics или другие системы person-based аналитики.
Выводы
- Стандартные формулы расчета ROMI учитывают только прибыль, которую сгенерировала маркетинговая активность в целом. При этом игнорируется, что какой-то канал мог отработать лучше, а другой — не привел клиентов вообще. Ориентируясь на такие обобщенные данные, бизнес инвестирует в часть рекламы, которая неэффективна. Чтобы этого избежать, нужно рассчитывать ROMI для каждого канала в отдельности.
- Кластеризуйте поисковые запросы и анализируйте их по-отдельности. Это поможет вам понять, какие из них приводят больше всего потенциальных клиентов. В сети описано много способов кластеризации, и вы можете выбрать оптимальный под ваш бизнес.
- Расчет ROMI только на основе данных систем веб-аналитики будет некорректным. Во-первых, они не учитывают возвраты — такая ситуация будет считаться продажей, хотя по факту компания прибыли не получила. Во-вторых, Google Analytics и Яндекс.Метрика не учитывают офлайн-конверсии — звонки. При том, что посетители довольно часто звонят и могут оформить покупку по телефону.
- Есть способ получения ROMI без дополнительных расчетов — в этом поможет сквозная аналитика. Для этого нужно подключить систему сквозной аналитики. В нее будут передаваться данные о расходах на кампании из рекламных кабинетов и доходы из CRM. После продажи система сквозной аналитика автоматически просчитает показатель эффективности рекламы в разбивке на рекламные каналы.
Понравилась статья? Подписывайся на канал или заходи на наш сайт👉 https://clck.ru/NY7V7
