Как корректно посчитать ROMI

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. 

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.

1. 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.

2. 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.

3. 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

1. При обращении клиента по телефону звонок автоматически фиксирует сервис коллтрекинга.

2. 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.

3. Благодаря интеграции, в CRM передаются автоматически передаются данные о звонящем клиенте. И прикрепляются к карточке сделки.

4. 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. 

5. При желании данные из CRM и коллтрекинга можно также передавать в Kissmetrics или другие системы person-based аналитики.

Выводы 

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.