Что интересует рекламодателя в первую очередь? Когда его затраты окупятся и начнут приносить новые деньги. Этот показатель называется ROI или ROMI.
ROMI (Return on Marketing Investment) — коэффициент возврата инвестиций, показывающий рентабельность вложений.
Этот коэффициент показывает, насколько эффективно были вложены деньги в рекламу.
ROMI = прибыль ÷ расход на рекламу
Рассмотрим пример расчета ROMI для интернет-магазина маникюрных лаков для канала контекстной рекламы. Допустим что в нашем интернет-магазине три группы товаров: лаки, гель-лаки и закрепители.
Для каждой из групп запущена контекстная поисковая рекламная кампания. Над рекламой в режиме корректировки настроек работает PPC-специалист, и за каждую кампанию он берет 1000 рублей в месяц (для простоты расчетов). Прибавляем затраты на оплату его работы к затратам на маркетинг. Результаты работы кампаний за месяц отображены в таблице ниже:
Рассчитываем ROMI по валовой прибыли для кампании «Лаки»:
умножаем количество продаж на средний заработок с одной продажи — получаем прибыль, делим ее на расход на рекламу и получаем ROMI.
ROMI = (50*300*0,6) / ( 1000+2000) * 100% = (9000/ 3000) * 100% = 300%
Таким образом, кампания «Лаки» полностью окупилась и принесла 200% прибыли.
Распространенным способом расчета ROI является формула, в которой в числителе из прибыли вычитаются расходы на рекламу
ROMI = (прибыль — расходы на маркетинговое мероприятие) / расходы на маркетинговое мероприятие * 100%
Эта формула верна, но в результате вычисления мы получим значение на 100% меньше, чем при расчете в нашем примере. То есть шкала оценки эффективности ROMI сдвигается на 100%. Аналогично считаем для других кампаний.
ROMI «Гель-лаки» = (10*400*0,6) / ( 1000+3000) * 100% = (2400 / 4000) * 100% = 60%
ROMI для кампании «Гель-лаки» составил всего 60%.
ROMI «Закрепители» = (15*230*0,6) / ( 1000+2500) * 100% = (2700/ 3500) * 100% = 77,1%
Кампания «Закрепители» показывает возврат вложений только 77,1%. Кампании «Гель-лаки» и «Закрепители» — убыточны, доходы от продаж даже не покрывают затрат на рекламу и оплату услуг специалиста по контексту.
Для корректности расчетов необходимо включить в затраты для каждой группы зарплату специалиста по контекстной рекламе, вычислив количество часов, которое он тратит на конкретную кампанию. Если кампания настраивается в агентстве, то разделить оплату работы агентства на количество групп и прибавить к расходам полученную сумму.
В примере выше мы считали возврат инвестиций только по первому заказу, но это не совсем верно. Так как в этом магазине часто совершаются повторные покупки, то для вычисления ROMI необходимо учесть последующие заказы.
Чтобы рассчитать, сколько денег в среднем приносит один покупатель, воспользуемся методом когортного анализа.
Когорта — группа лиц, объединенных общим признаком, например, пользователи, которые совершили первый заказ на сайте в июле 2015 года.
Суть анализа заключается в том, чтобы выделить группу (когорту) клиентов, которые совершили первую покупку в определенный месяц. Затем посчитать, сколько заказов и на какую сумму совершили эти клиенты за каждый последующий месяц поданный момент.
Посмотрим насколько активно представители группы «Июль 2015» совершали заказы от месяца к месяцу на примере группы «Гель-лаки».
В первом месяце все клиенты когорты «Июль 2015» совершили 10 заказов на общую сумму 4 000 рублей. В следующем месяце эти же клиенты совершили еще 5 покупок на 2 000 рублей. Обратите внимание, что мы больше не тратим денег на привлечение клиентов — расходы на привлечение остаются фиксированными.
Каждый месяц формируется следующая когорта клиентов: «Август 2015», «Сентябрь 2015» и т.д. Для каждой новой когорты также рассчитываем ROMI.
Как мы выяснили ранее, ROMI для когорты «Июль 2015» после первого месяца привлечения составил 60%. Но уже после третьего месяца повысился до 108%, а после пятого до 138%.
Точки окупаемости обведены на рисунке зеленым. Три когорты «Июль 2015», «Август 2015» и «Сентябрь 2015» получают ROMI больше 100% на третьем месяце. Это дает основания полагать, что и для следующих когорт окупаемость наступит примерно в это время.
Значит не стоит списывать со счетов каналы, у которых в первом месяце возврат вложений меньше 100%, пока не проанализируем изменение ROMI на всем жизненном цикле клиента.
Когортный анализ на практике
Удобство данного метода заключается в том, что все необходимые данные хранятся в CRM интернет-магазина. Необходимая информация: идентификатор клиента, месяц первого заказа клиента, месяц текущего заказа, выручка от заказа. Месяц первого и текущего заказа могут совпадать.
Для примера возьмем период — с июля 2015 по ноябрь 2015. Считаем, что в июле была запущена контекстная реклама, поэтому начинаем учет заказов с «чистого листа».
Укажем в качестве значений ячеек в сводной таблице суммарную выручку, тогда получим доход от когорты в первый и все последующие месяцы.
Например, когорта «Июль 2015» принесла за период июль-ноябрь 9 200 рублей суммарного дохода с заказов.
В таблице ниже значениями ячеек является количество заказов. Первая когорта сформированная в июле, сделала 10 заказов в этом месяце, а в следующем месяце клиенты из этой же группы совершили еще 5 заказов, затем 3 заказа через месяц. В конечном итоге первая когорта за 5 месяцев совершила 23 заказа.
Можно построить график, который наглядно показывает, как повторные заказы постоянных клиентов начинают составлять значительную долю выручки магазина. Со временем покупки каждой когорты сходят на нет, но это компенсируется привлечением новых клиентов ежемесячно.
Расчет жизненного цикла покупателя (LTV)
Lifetime Value (LTV) — суммарная прибыль, которую получает магазин от покупателя завесь жизненный цикл. Выражается в денежных единицах.
Основная цель расчета LTV — оптимизация затрат на маркетинг. Благодаря этому показателю вы сможете понять, какие каналы привлечения клиентов самые перспективные.
Распространённая ошибка расчета LTV состоит в том, что пожизненная ценность рассчитывается как текущая стоимость доходов от клиента, хотя правильнее считать её как прибыль от клиента на протяжении всего времени отношений с ним.
При помощи когортного анализа удобно вычислять пожизненную ценность клиента. Для этого нам нужно получить из CRM такие данные: идентификатор клиента — месяц текущего заказа — выручка текущего заказа.
Построим сводную таблицу, в которой строками будут идентификаторы клиентов, столбцами — месяц текущего заказа, а значениями — выручка текущего заказа (третий лист в таблице).
Из примера выше видим, что клиент с идентификатором «770» принес 1290 рублей дохода с июля 2015 по ноябрь 2015, совершив три заказа: один в июле на сумму 440 рублей, в августе на 450 рублей и еще один в ноябре на сумму 400 рублей.
Обладая достаточным количеством статистики о заказах запрошлый период, можно увидеть, когда жизненный цикл клиента в бизнесе заканчивается, то есть когда клиент перестает систематически совершать повторные заказы.
Анализируя LTV для множества когорт клиентов, привлеченных из одного канала, мы увидим среднее значение жизненной ценности клиента. Это цифра будет для нас ориентиром для будущих периодов.
LTV = заработок от всех заказов клиентов когорты / число клиентов в когорте
Рассчитывайте LTV и ROMI для каждого канала привлечения клиентов отдельно, чтобы определить, как наиболее эффективно расходовать деньги на маркетинг.
