Оценка эффективности продвижения интернет-магазина

2246
23

Чаще всего владельцы интернет-магазинов рассчитывают на то, что смогут заработать на новых покупателях больше, чем они потратят на рекламу. И не смотря на то, что электронная коммерция богата метриками, и многое можно измерить, часто приходится слышать примерно следующие диалоги:

— Фух, мы открутили вам столько замечательного контекста, продлевать будете?
— Вы же меня по миру пустите, мы столько не зарабатываем!
— Да вы только посмотрите на позиции, останавливаться ни в коем случае нельзя!
— Ой, не знаю… а это точно стоит того?..

Для кого эта статья

В первую очередь данная статья будет полезна руководителям и маркетологам интернет-магазинов, которые хотят больше зарабатывать и меньше тратить. Кроме того, она может поспособствовать тому, чтобы специалисты в продвижении интернет-магазинов одинаково с их владельцами оценивали результаты работы. Статья призвана помочь найти ответ на часто задаваемый вопрос «Стоит ли оно того?».

Что будем измерять

Итак, приступим. Эффективность рекламных каналов мы будем оценивать на основании окупаемости затрат (ROI). В идеале наша задача — вычислить и сравнить две величины: «потратили» и «заработали».

Меряем расходы

Расход обычно мы знаем — эти деньги мы не раз пересчитывали, отдавать-то их жалко. Основная возможная на этом этапе ошибка — засчитать оплату в полном объеме месяцем, в котором она была осуществлена.

Например, если в ноябре мы заплатили Hotline 1000$, то в расход должна пойти общая стоимость кликов за ноябрь месяц, а вовсе не 1000$. Оплаченная сумма могла расходоваться дольше, чем в течение месяца или напротив — быстрее. На SEO обычно выделяется фиксированная сумма в месяц. Эффект от этих усилий отложенный, и соотнести их с затратами конкретного месяца можно только условно.

Меряем доходы

Начну с основной ошибки. Судить о заработке с определенного источника трафика на основе данных из Google Analytics некорректно, потому что:

  • GA ничего не знает о марже на товары (в отличии от Webtrends и Omniture);
  • GA ничего не знает о заказах, сделанных по телефону;
  • GA ничего не знает о дальнейшей судьбе заказа (выполнен ли он, и какая сумма получена в итоге);
  • cookie не вечные (по умолчанию 6 месяцев), и устройство не одно (1,2 в среднем на пользователя).

Чтобы делать максимально объективные выводы нам нужна следующая информация:

  • источник (откуда пришел пользователь);
  • заработок на заказе (полученные за заказ деньги — стоимость товаров — расходы на обработку заказа);
  • клиент.

Собираться данные должны в системе, в которой ведется учет всех заказов. Это может быть как база интернет-магазина (если операторы call-центра вносят в нее заказы), так и учетная система (например, 1С).

В итоге данные должны собираться в таблице примерно следующего вида:

Отдельно остановлюсь на некоторых полях:

  • Статус заказа нужно учитывать, так как аудитория с различных источников трафика имеет разную склонность к созданию заказов в нескольких интернет-магазинах. У пользователей, пришедших по PPC рекламе с маркетов, она выше, у пользователей с органической выдачи поисковых систем — ниже.
  • Расходы на доставку могут заметно отличаться, если в определенном канале будет преобладать региональный трафик. Часто интернет-магазин компенсирует часть расходов на доставку в регион с маржи на заказе, и это необходимо учитывать.
  • Важно склеивать заказы от одного клиента одним “id клиента”. Дальше я покажу, как эта информация будет использована.

Три основных вывода, которые надо сделать на этом этапе:

  • Каждый заказ надо связывать с источником трафика и конкретным клиентом.
  • Учет нужно вести в системе, которая знает маржу на товарах.
  • Нужно учитывать все заказы (как сделанные по телефону, так и оформленные на сайте).

Техническое отступление

Определять источник заказа, созданного на сайте, надежнее всего по cookie _utmz, который устанавливает Google Analytics. Вообще говоря, стоит сохранять слепок всех cookie для пост-анализа.

Для определения источника заказа, созданного по телефону, есть много способов. Мы рекомендуем показывать разный код товара в зависимости от источника трафика. Например, если покупатель называет оператору код товара 02-12345, он автоматически соотносится с источником 2. Этот способ не требует поддержания “-надцати” телефонных номеров и позволяет использовать единый номер (в том числе 0-800) для приема звонков.

Подведение итогов

Сгруппировав эту информацию по месяцам и дополнив ее информацией о расходах, вы получите следующую таблицу, где расход = стоимость товаров — себестоимость товаров — расходы на обработку заказа.

Теперь начинается самое интересное — на эту таблицу нужно смотреть, думать и делать выводы 🙂

  1. Основной вывод делаем на основании ROI. Если он меньше 100%, это означает, что мы на рекламу потратили больше, чем заработали. (Но не спешите отключать этот источник трафика).
  2. Обратите внимание, что стоимость привлеченного клиента и нового отличаются. Низкая доля новых клиентов означает, что вы платите за привлечение пользователей, которые уже есть в вашей базе клиентов (хороший повод задуматься о директ-маркетинге).
  3. Выводы о качестве нового источника трафика нельзя делать сразу после завершения отчетного периода. Чем выше стоимость товара, тем больше отложенных покупок. Поэтому последний месяц может быть хуже предыдущих и будет “догоняться” со временем.
  4. Стоимость привлеченного клиента и количество привлекаемых заказов находятся в нелинейной зависимости. Это значит, что если у вас есть хороший, выгодный источник трафика, то рассчитывать, что, увеличив на него расходы в два раза, вы получите в два раза больше клиентов, нельзя. Обычно стоимость клиента при этом вырастает. В то же время, в SEO часто наоборот — при небольших вложениях позиции не удается поднять для заметного увеличения трафика. А при большем и правильно использованном бюджете трафик вырастает в разы, непропорционально больше вложений.
  5. В очень многих сегментах, особенно на Западе, первая продажа делается в минус. Это значит, что ROI будет меньше 100%. Заработок происходит на повторных заказах, которые сделает новый покупатель. Такой подход может позволить себе бизнес, который:

Кстати, я полагаю, что рано или поздно мы придем к тому, что бизнес, который не умеет создавать повторные продажи и проводить RFM-анализ, будет работать преимущественно по CPA/CPL, как на Западе (eBay, Allgero), т.к. не сможет себе позволить даже первую транзакцию в минус.

Именно для качественного RFM-анализа и расчета LTV, обязательно нужно бороться с дублями клиентов и склеивать разные источники трафика.

Кроме того, кейс «выбрал на работе, заказал дома», когда выбор товара и заказ делаются с разных рабочих мест, встречается очень часто. Поэтому нужно всячески бороться за рост доли авторизированных пользователей на сайте (перманентная авторизация, социальные аккаунты).

Есть и другие причины рекламироваться в минусAmazon потратил в 2010 году на Google AdWords $200 млн, а это почти 20% его прибыли. Важный мотив — не дать купить этот трафик (и, соответственно, заработать) конкурентам.

Есть также национальные особенности подсчета ROI: иногда вендоры предлагают такие рефанды за определенный объем продаж, что и рекламу можно давать в минус, лишь бы план выполнить.

В реальности, один пользователь попадает на сайт через разные источники. Например, известно, что с медийной рекламой контекст работает лучше и, кроме того, повышает узнаваемость бренда и конверсию на сайте. Хотя сама по себе медийная реклама может рассматриваться только как брендовая, и от нее не стоит ожидать высокого ROI. Лучше разобраться во взаимном влиянии источников трафика может помочь Multi-Channel Funnels от Google Analytics.

И самое главное. Если определенный источник трафика работает у вас “в минус”, не спешите его отключать: почти наверняка есть способы увеличить его эффективность. Надеюсь, что для вашего проекта это сделает специализированная компания, а вы сможете сосредоточить свои усилия на счастливых клиентах, поставщиках и контенте.

Да прибудет с вами ROI!

Оставить комментарий

Комментарии | 23

  • Все классно описано, спасибо за статью)

  • и ничего не сказано про то что в GA можно настраивать(причем довольно просто) Goals, в которые можно спокойно вписать все необходимые доходы/маржу и не плодить с 10 метрик…

  • хорошая статья, жаль, что для многих владельцев интернет магазинов это статья еще долго будет просто статьей…. просто теорией 🙁 

  • Мне кажется, что если бизнес не стал eBay или Allgero в своей сфере, и не научился создавать повторные продажи — он обречен. Или, как минимум, очень сильно ограничен.

  • Влад, есть идея для новой футболки: Fuck Analytics, Give Me ROI

  • CRM очень может помочь в сборе этих данных (о источниках, стоимостях и т.д.) и сведении их в одну таблицу.

    • День добрый, Павел. Интересно, какую CRM вы можете рекомендовать для ecommerce? Насколько мне известно, готовые решения заточены для банков, телекомов, в лучшем случае для ритейла. А онлайн-бизнесу приходится разрабатывать свое. Тем более на постсоветском пространстве.

  • Статья интересная — сразу заметен практический опыт. Идея с кодами товара проста и вполне работоспособна. 
    Было бы здорово в следующий раз более подробно осветить «отложенные» покупки и влиние конкретных каналов и их совместный эффект.  

  • Правильная статья! Спасибо Влад.
    Только не могу не отметить выпад в сторону iStat.com.ua — «этот способ не требует поддержания “-надцати телефонных номеров». Предложенный тобой способ увеличивает количество гемороя для клиента — смотреть код и отвечать на вопрос. При автоматизации всего и вся (чем Owox и хорошь)- оставлять на работника call-центра ручной труд + напрягать клиента, как минимум неразумно 😉

    • В магазинах с большим ассортиментом схожих товаров (например, электронике) покупателю в любом случае надо называть код товара — отличия в пару букв в part number ноутбука значительно влияют на конфигурацию. Расходы на двойную логистику и негатив клиента никому не нужны.
      Кроме того, чтобы правильно посчитать LTV, прийдется указывать специфичный для источника трафика номер телефона не только на сайте, но и в письмах клиенту, в SMS, бланке доставки и гарантийном талоне. «Удовольствие» то еще.

      • Не нужно путать привлечение клиента  и стоимость его привлечения в зависимости от «рекламной площадки» и его удержание. Привлекли — маркер ему прилепили и передали «на удержание»…
        А заморочиться расчетом LTV в разрезе рекламных площадок за всю его LT и качества трафика с площадок похвальная задача, но уж больно масштабная, в описанном подходе 😉 или я тогда чего-то недопонимаю про телефон везде?

    • Мне кажется нужно отходить от «заказов по телефону». Консультации да, продажи — только через веб. Если это стимулировать «копейкой», и юзабилити позволяет оформить заказ домохозяйке — вполне реально. (не по теме, но тот же больной вопрос из логистической части: «оплата товара наложенным платежом». Работает — да, воспитывает что то хорошее в потребителях — отнюдь.)

  • нет воды, спасибо.
    В свое время пересчитали стоимость привлечения клиента и отказались от всех площадок, но нашли золотую середину, свой уникальный путь и выиграли.
    «бороться с дублями клиентов и склеивать разные источники трафика» — а как склеивать разные источники трафика?! Очень интересно.

  • все красиво, но у нас, например, дорогие товары, которые заказывают через телефон, который указан у нас в инет-магазине, потому что все задают еще уточняющие вопросы (даже те, ответы на которые есть в описании и т.д.). Да, теоретически можно на все виды рекламы давать разные телефоны, но у наших товаров есть сезонность, к которой мы максимально используем все каналы рекламы. Нереально завести столько номеров телефонов. Потому что диспетчеров мало.

    • делаете 2 цены, и аргументируетет заказатьонлайн — так скидка N-%
      Даже если позвоняти по телдефону и вы проконсультируете, то потом скажите — сэкономтьте 30 у.е на 1000 у.е и закажите онлайн, уверен что большщинстов закажет.
      + стимулируйте регитсрироватся клиентов.

      • Отправляя телефонного клиента обратно на сайт вы создаете ему очередную преграду, коих и так очень много в онлайне. В заказчиках останутся только те, кому «по зарез нужно» купить здесь и сейчас, а на скидку никто внимания не обратит.
        Регистрация — одна из самых больших преград для покупателя. С одной стороны, перманентная авторизация и социальные аккаунты (как варианты) — хорошо, что об этом думают, но двигаться нужно в направлении упрощения на пути к заказу.
        Считать ROI по источникам трафика очень важно, но методы учета нужно искать такие, которые не будут хоть как-то напрягать потенциальных покупателей.

  • Во второй таблице стоимость привлеченного клиента рассчитывается как отношение расходов по данному источнику траффика к количеству полученных заказов. А доход с источника — » стоимость товаров – себестоимость товаров – расходы на обработку заказа.», верно? 

  • Готовое RFM решение — написано на 1С 8, но данные может получать откуда угодно — даже напрямую из базы данных MySQL или Oracle. http://www.1c-marketing.ru

  • я бы добавил что проблема 90 % интернет магазинов — сервис который начинается с момента звонка в офис. Вот где надо в первую очередь прводить оптимизацию

  • По AdWords — подскажите, пожалуйста, как Вы расчитываете максимальную ставку за клик!?

    У меня вот в чем проблема:
    Продаю навигаторы, средняя прибыль с одного устройства — 542 российских рубля.Бюджет на рекламу — 20% от прибыли или 108.5 руб. с одного устройстваКонверсия в этом сегменте — 1.5%, при 100 кликах — имеем 1.5 клиента, 67 кликов = 1 клиент
    Воспользовавшись оценщиком трафика получил среднюю стоимость за клик — 14.06 руб. (при макс. ставке — 30 руб.), позиции — 1-3, но вопрос в том что стоимость клиента в этом случае получается равна 937.33 т.е. идет мне в глубокий минус, исходя из цифр моего бюджета, макс. ставку за клик в данном случае я могу установить как 1.63 руб., правда в этом случае позиция — 5-9…На сколько правильно я делаю расчеты и стоит таким образом рассчитывать макс. стоимость за клик?

    Спасибо!

Поиск