Расчёт предельной ROMI в многоканальных воронках требует учёта не только прямых, но и косвенных конверсий, которые генерируются на разных этапах пути клиента. Это позволяет адекватно оценить вклад каждого канала и оптимизировать инвестиции для максимальной окупаемости маркетинга.
Для расчёта предельной ROMI в многоканальных воронках с учётом косвенных конверсий необходимо агрегировать выручку от всех ассоциированных с конкретным каналом конверсий, включая те, что не являются последним касанием. Это достигается через построение корректной модели атрибуции, которая распределяет ценность конверсии между всеми точками касания клиента. При этом важно учитывать не только зафиксированные продажи, но и микроконверсии, ведущие к ним. Такой подход позволяет получить более точную картину эффективности маркетинговых инвестиций, не переоценивая каналы последнего клика и не недооценивая каналы, формирующие спрос или ведущие к повторным покупкам. Затем, соотнеся эту агрегированную выручку с затратами на канал, можно определить его реальную окупаемость и найти предельное значение ROMI, при котором каждая дополнительная единица вложений ещё приносит прибыль.
ROMI, или Return On Marketing Investment, показывает, насколько окупаются вложения в маркетинг. Формула классической ROMI выглядит так: (Доход от маркетинга – Затраты на маркетинг) / Затраты на маркетинг * 100%. Предельная ROMI — это минимально допустимый показатель окупаемости, при котором каждая дополнительная инвестиция в маркетинг ещё остаётся рентабельной. Если ROMI падает ниже этого порога, каждое новое вложение становится убыточным. Проблема в том, что в многоканальных воронках путь клиента к покупке нелинеен, и каждая точка касания может вносить свой вклад в итоговую конверсию. Классические модели атрибуции, такие как "Last Click", присваивают 100% ценности последнему каналу, что искажает реальную картину.
Представьте ситуацию: пользователь увидел баннер на медийной платформе, через неделю перешёл по объявлению в поиске, затем сравнил цены на маркетплейсе и только потом оформил заказ на сайте. Если мы используем модель "Last Click", всю ценность получит маркетплейс. Но разве медийная реклама и поисковая кампания не сыграли роли в формировании спроса и привлечении внимания? Конечно, сыграли. Игнорирование этих косвенных касаний приводит к недооценке одних каналов и переоценке других. Это ведёт к неэффективному перераспределению бюджета и снижению общей ROMI.
Предельная ROMI здесь становится скользящей величиной, зависящей от правильности распределения ценности между каналами. Если мы не учитываем косвенные конверсии, мы можем ошибочно прекратить инвестиции в каналы, которые фактически запускают воронку и формируют первичный интерес, пусть и не дают прямой конверсии сразу. Например, если канал с "Last Click" ROMI в 50% прекратить, общий поток лидов может значительно сократиться, а каналы, дающие высокую "Last Click" ROMI, вдруг покажут падение из-за отсутствия подогрева.
Модель атрибуции "Last Click" — это самый простой, но и самый неточный способ распределения ценности конверсии. Она игнорирует весь путь пользователя до момента покупки. В большинстве случаев пользователь не принимает решение о покупке после первого взаимодействия с брендом, особенно в B2B или при продаже дорогих товаров. Он может исследовать информацию, читать обзоры, сравнивать предложения, посещать сайт несколько раз, переходить из разных источников. Каждый из этих контактов влияет на итоговое решение.
Представим воронку: пользователь видит рекламу в социальных сетях, затем переходит на сайт из поисковой выдачи, подписывается на рассылку, а через неделю кликает по ссылке из письма и совершает покупку. При "Last Click" атрибуции вся ценность достанется email-маркетингу. Но без первого касания в соцсетях и последующего поиска пользователь, возможно, вообще не узнал бы о продукте. Это упускает потенциал для оптимизации на начальных этапах воронки.
Для более точного расчёта ROMI в многоканальных воронках применяют различные модели атрибуции, которые распределяют ценность конверсии между всеми точками касания. Выбор модели зависит от специфики бизнеса и длительности цикла сделки.
Выбор модели атрибуции — это не просто техническое решение, а стратегический выбор, который напрямую влияет на распределение рекламного бюджета и, как следствие, на ROMI. Например, для нового продукта или рынка модель "First Click" или "Linear" может показать более адекватную картину, так как акцент смещается на охват и знакомство. А для устоявшегося продукта с высоким уровнем узнаваемости, но долгим циклом сделки, "Time Decay" или "Position Based" могут быть эффективнее, поскольку они ценят финальные стадии воронки.
Расчёт предельной ROMI в многоканальной среде – процесс, требующий системного подхода. Он включает несколько ключевых шагов, которые позволяют получить максимально точные данные для принятия решений.
Игнорирование косвенных конверсий в многоканальном маркетинге – это как попытка выиграть шахматную партию, видя только короля и пешек. Вы не сможете предвидеть ходы, влияющие на общую стратегию.
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Допустим, компания "МебельСтиль" продаёт диваны стоимостью 50 000 рублей. Маржинальность продукта составляет 40%. Для одной продажи (конверсии) у нас есть следующая цепочка касаний:
Общая выручка от одной продажи: 50 000 рублей. Общие маркетинговые затраты: 100 + 500 + 50 = 650 рублей.
1. Модель "Last Click":
ROMI email-маркетинга: (50 000 – 50) / 50 * 100% = 99 900%. Это невероятно высокий, но нереалистичный показатель.
2. Модель "Linear":
В цепочке 5 касаний. Каждое получает 1/5 от 50 000 рублей = 10 000 рублей.
Это уже более реалистичная картина, показывающая вклад каждого канала.
3. Модель "Position Based" (40-20-40):
Как видите, разные модели дают разные ROMI. Именно этот анализ позволяет принять обоснованные решения о распределении бюджета. Предельная ROMI для каждого канала будет определяться точкой, где дополнительные инвестиции, например, в Яндекс.Директ, перестанут приносить 566%, а снизятся, скажем, до 50% или даже 20%, что для бизнеса с 40% маржинальностью уже может быть невыгодно.
Для построения действительно эффективной многоканальной воронки и адекватного расчёта предельной ROMI, недостаточно фокусироваться только на финальной конверсии – продаже. Не менее важно учитывать микроконверсии, то есть промежуточные целевые действия, которые пользователь совершает на пути к покупке. Это могут быть просмотры каталога, добавление товара в корзину, заполнение формы обратной связи, скачивание прайс-листа или регистрация на вебинар.
Каждая микроконверсия имеет свою ценность, поскольку она приближает пользователя к основной цели. Например, если 10% пользователей, добавивших товар в корзину, в итоге совершают покупку, а средний чек составляет 10 000 рублей, то ценность добавления в корзину для данного этапа составит 10% от 10 000 рублей, то есть 1 000 рублей. Эта ценность затем распределяется между каналами, которые привели пользователя к этой микроконверсии.
Учёт микроконверсий позволяет точнее оценить вклад каналов, работающих на верхних и средних этапах воронки, которые редко являются последним касанием перед покупкой, но играют критическую роль в формировании спроса и прогреве лида. Без этого мы рискуем недоинвестировать в "фундаментальные" каналы и получить обвальное снижение лидов на поздних этапах.
Предположим, у нас есть интернет-магазин электроники со средней стоимостью заказа 30 000 рублей и маржинальностью 25%. Воронка выглядит так:
Если мы знаем, что 50% добавлений в корзину в итоге приводят к покупке, то ценность одного добавления в корзину (как микроконверсии) для нас составляет 50% от среднего чека, т.е. 0.5 * 30 000 рублей = 15 000 рублей. Эту сумму мы распределяем по каналам, которые привели к добавлению в корзину, используя выбранную модель атрибуции.
Представим, что для достижения одного добавления в корзину канал "Таргетированная реклама" потратил 40 рублей, а канал "Контекстная реклама" – 60 рублей. Используя модель атрибуции "Linear", каждый канал получает 7500 рублей ценности от этой микроконверсии. Таким образом, ROMI для таргетированной рекламы составит: (7500 - 40) / 40 * 100% = 18650%, а для контекстной рекламы: (7500 - 60) / 60 * 100% = 12400%.
Это значительно отличается от расчёта, если бы мы учитывали только финальную покупку. Если бы таргетированная реклама не являлась последним касанием, по модели "Last Click" её ROMI была бы 0%, что несправедливо и ведёт к неверным выводам. Учёт ценности микроконверсий позволяет увидеть реальный вклад каждого шага и канала в общую воронку продаж.
Оценка предельной ROMI без учёта косвенных конверсий и микроцелей – это как строительство дома без фундамента. Внешне он может выглядеть крепким, но при первом же шторме рухнет.
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
После расчёта предельной ROMI для каждого канала с учётом косвенных конверсий, следующим шагом является оптимизация маркетингового бюджета. Цель – максимизировать общую ROMI, перераспределяя средства в пользу наиболее эффективных каналов. Это не означает простое отключение "плохих" каналов, а скорее поиск оптимального баланса.
Принцип оптимизации сводится к следующему: если дополнительный рубль, вложенный в канал А, приносит больше прибыли, чем дополнительный рубль, вложенный в канал Б, то следует перенести часть бюджета из канала Б в канал А до тех пор, пока их предельная ROMI не сравняется или не достигнет заданного целевого уровня. Этот процесс называется маржинальным анализом.
Важно учитывать, что эффект от каждого канала нелинеен. Увеличение бюджета сверх определённого порога может привести к снижению эффективности. Например, бесконечное увеличение ставок в контекстной рекламе не всегда ведёт к пропорциональному росту конверсий, а лишь к росту стоимости клика и снижению ROMI.
Компания "Электронный Мир", онлайн-ритейлер бытовой техники, изначально распределяла бюджет, ориентируясь на модель "Last Click". Вот их исходные данные за месяц (условные цифры для примера):
Исходя из этих данных, "Электронный Мир" планировал сократить бюджет на медийную рекламу и увеличить на SEO.
Однако, после внедрения Data-Driven модели атрибуции и учёта косвенных конверсий (просмотры страниц, добавления в избранное, подписки на рассылку) картина изменилась:
Выводы после пересчёта:
На основе этих данных "Электронный Мир" принял решение не сокращать бюджет на медийную рекламу, а, наоборот, увеличить его на 20% (до 60 000 рублей), а также увеличить бюджет на таргетированную рекламу на 15% (до 92 000 рублей), чтобы получить максимальный эффект от этих каналов, которые генерировали спрос и прогревали аудиторию. Спустя месяц общая ROMI компании выросла на 15%, а объём продаж увеличился на 10%, подтверждая эффективность нового подхода.
Несмотря на всю эффективность учёта косвенных конверсий и моделей атрибуции, существуют определённые ограничения и сложности, которые необходимо принимать во внимание:
Все эти факторы не отменяют необходимость использования продвинутых моделей атрибуции, но требуют осторожности, постоянного мониторинга и готовности к корректировкам. Главное — понимать, что это инструмент для улучшения, а не панацея, которая даёт идеальные и неизменные цифры. Всегда остаётся место для экспертной оценки и здравого смысла.
Считает маркетинг в деньгах: ROMI, CPA, LTV. Показывает расчёты, а не обещания.
Профиль автора
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!