Расчет ROI непрямых конверсий позволяет оценить истинную эффективность рекламных кампаний, учитывая отложенный эффект и косвенное влияние на продажи. Это помогает увидеть полную картину вклада маркетинга и скорректировать CPA, поскольку многие покупки происходят после нескольких контактов с брендом, а не сразу после первого клика.
В перформанс-маркетинге часто сталкиваемся с ситуацией, когда прямые конверсии не отражают всей картины эффективности рекламных кампаний. Пользователи редко совершают покупку после первого же взаимодействия с объявлением. Они могут увидеть рекламу в одной соцсети, затем перейти на сайт по поисковому запросу, прочитать статью в блоге и только через несколько дней вернуться по прямой ссылке, чтобы оформить заказ. В таких случаях мы наблюдаем отложенный эффект и косвенное влияние рекламы. Игнорировать это значит недооценивать вклад определённых каналов и принимать неоптимальные решения по распределению бюджета. Именно поэтому расчет ROI непрямых конверсий становится критически важным для точной оценки CPA и окупаемости инвестиций.
Традиционный ROI обычно фокусируется на прямых, last-click конверсиях. Это подход, при котором вся заслуга за продажу отдается последнему источнику трафика, с которого пользователь перешел и совершил целевое действие. Если пользователь увидел баннер на стороннем сайте, потом зашел на сайт по брендовому запросу в поиске, а купил, перейдя по прямой ссылке, то прямой ROI отнесет эту продажу к прямому трафику, полностью игнорируя первое касание с баннером и второй контакт через поиск. Такая модель атрибуции искажает реальную картину, особенно для продуктов с долгим циклом принятия решения или сложной воронкой продаж. Когда цикл сделки растягивается на недели или месяцы, влияние первого касания или промежуточных контактов может быть намного значительнее, чем финальный клик.
Игнорирование непрямых конверсий приводит к нескольким серьезным проблемам. Во-первых, вы можете ошибочно сократить бюджет на верхнеуровневые или медийные кампании, которые формируют первичный спрос и узнаваемость. Эти каналы редко дают моментальные покупки, но они критически важны для подведения пользователя к воронке. Во-вторых, оценка CPA по прямым конверсиям будет завышена, поскольку стоимость привлечения клиента кажется выше, если не учитывать все точки касания, которые способствовали его решению. В результате, вы можете считать канал неэффективным, в то время как он генерирует значительную часть отложенных продаж.
«В современном маркетинге нет места для 'слепого' доверия прямым показателям. Важно видеть весь путь клиента, чтобы правильно оценить вклад каждого канала. Иначе вы рискуете 'отключить' то, что на самом деле питает ваши продажи на ранних этапах воронки.»
— Александр Смирнов, руководитель отдела аналитики в крупном ритейлере
Непрямые конверсии — это целевые действия, которые произошли не сразу после клика по конкретной рекламе, а через некоторое время и/или после взаимодействия с несколькими другими маркетинговыми каналами. Например, пользователь увидел вашу рекламу в VK Рекламе, не кликнул, но запомнил бренд. Через несколько дней он зашел на сайт напрямую или через поиск, а затем, после еще нескольких визитов, совершил покупку. Отложенный эффект — это, по сути, проявление непрямых конверсий, когда решение о покупке принимается не моментально, а спустя определённый промежуток времени после первого или последующих контактов с рекламным сообщением.
К косвенному влиянию рекламы относятся не только отложенные покупки, но и рост брендовых запросов в поиске, увеличение прямого трафика на сайт, рост вовлеченности в соцсетях. Эти метрики напрямую не конвертируются в продажи, но показывают, что реклама формирует интерес и узнаваемость, что в итоге приводит к более конверсионным взаимодействиям. Например, медийная реклама может не принести ни одной прямой конверсии, но существенно увеличить число брендовых запросов в Яндексе, что, в свою очередь, приведет к продажам через контекстную рекламу. Без учета этого эффекта, медийная реклама будет признана неэффективной.
Для корректной оценки непрямых конверсий используются различные модели атрибуции, которые распределяют ценность конверсии между всеми точками касания на пути клиента. Выбор модели зависит от специфики бизнеса, длины цикла сделки и целей кампании.
Эта модель равномерно распределяет ценность конверсии между всеми точками касания. Если пользователь взаимодействовал с тремя каналами (например, VK Реклама, SEO, прямые заходы) перед покупкой, каждый из них получит 33.3% ценности. Линейная модель полезна, когда каждый этап важен и нельзя выделить один доминирующий. Она позволяет избежать недооценки каналов, которые участвуют в середине воронки.
Эта модель присваивает большую ценность первому и последнему взаимодействию, а оставшуюся часть равномерно распределяет между промежуточными. Например, 40% первому, 40% последнему и 20% остальным. У-образная модель хорошо подходит для бизнесов, где важно как привлечь внимание (первое касание), так и "дожать" клиента до покупки (последнее касание).
Ценность конверсии увеличивается для тех точек касания, которые ближе к моменту совершения конверсии. Чем ближе взаимодействие к покупке, тем больше его вес. Эта модель актуальна для продуктов с коротким циклом принятия решения или когда акцент делается на "горячий" спрос. Например, если пользователь сначала увидел рекламу три недели назад, а потом кликнул на ретаргетинг вчера и купил сегодня, то ретаргетинг получит больший вес.
Это наиболее продвинутая модель, которая использует алгоритмы машинного обучения для определения реального вклада каждого канала. Она анализирует исторические данные о пути клиентов, выявляя, какие комбинации каналов и в какой последовательности приводят к конверсиям. Google Analytics 4 и Яндекс.Метрика предлагают такие модели, которые автоматически рассчитывают вес каждого касания. Для этой модели требуется большой объем данных, но она дает наиболее точную картину.
Чтобы рассчитать ROI непрямых конверсий, необходимо выполнить несколько шагов, которые позволят агрегировать данные из разных источников и применить выбранную модель атрибуции.
Прежде всего, нужна надежная система аналитики. Убедитесь, что все рекламные кампании размечены UTM-метками. Используйте Google Analytics 4 (GA4) или Яндекс.Метрику для отслеживания пути пользователя. Настройте отслеживание всех микроконверсий (просмотр карточки товара, добавление в корзину, скачивание файла) — они помогут в оценке промежуточных этапов воронки.
В GA4 или Яндекс.Метрике вы можете выбрать одну из доступных моделей атрибуции. Для начала можно использовать модели Time Decay или Position-Based, чтобы увидеть распределение ценности. В GA4 модель атрибуции по умолчанию Data-Driven, что очень удобно для оценки непрямых конверсий.
Системы аналитики автоматически пересчитывают ценность конверсий в соответствии с выбранной моделью атрибуции. Ваша задача — экспортировать эти данные.
Например, если у вас было 100 продаж с общей выручкой 1 000 000 рублей, и по модели "Последний клик" канал "Яндекс.Директ" получил 80% ценности, а по модели "Time Decay" — 60%, то его вклад изменится с 800 000 рублей до 600 000 рублей, а оставшиеся 200 000 рублей распределятся между другими каналами. Это ключевой момент для переоценки ROI и CPA.
Теперь, когда у вас есть скорректированная ценность конверсий для каждого канала, можно пересчитать ROMI (Return On Marketing Investment). Формула ROMI остаётся той же, но показатель "Доход" будет включать распределенную ценность непрямых конверсий.
Формула ROMI: ROMI = (Доход от маркетинга – Расходы на маркетинг) / Расходы на маркетинг × 100%.
Пример. Допустим, по "Последнему клику" у канала А был доход 100 000 рублей при расходах 50 000 рублей. ROMI = (100 000 - 50 000) / 50 000 * 100% = 100%. Но по модели "Data-Driven" тот же канал А, который в основном занимается формированием спроса, получил бы 150 000 рублей дохода (благодаря своему участию в длинных цепочках). Тогда его ROMI = (150 000 - 50 000) / 50 000 * 100% = 200%. Это кардинально меняет представление об эффективности канала и его месте в бюджете.
CPA (Cost Per Action) — стоимость целевого действия. Если мы учитываем непрямые конверсии, то "количество конверсий" увеличивается или их ценность распределяется. Соответственно, CPA для каналов, участвующих в длинных цепочках, будет ниже.
Формула CPA: CPA = Расходы на маркетинг / Количество конверсий (или Общие расходы / Количество конверсий).
Продолжим пример. Если по "Последнему клику" у канала А было 100 конверсий, то CPA = 50 000 / 100 = 500 рублей. Но если по "Data-Driven" он участвовал в 150 конверсиях (частично), то эффективное количество конверсий для канала увеличивается до 150 (или их эквивалент по ценности). Тогда CPA = 50 000 / 150 = 333,33 рубля. Это означает, что канал А на самом деле дешевле привлекает клиентов, чем кажется при прямом расчете.
Представим компанию, которая продает сложное B2B-программное обеспечение. Цикл сделки составляет от 2 до 6 месяцев. Компания запустила медийную кампанию на тематических площадках для повышения узнаваемости и привлекла экспертов к созданию контента в своем блоге. В то же время работала стандартная контекстная реклама и SEO.
Исходя из этих данных, менеджмент мог бы принять решение о сокращении бюджета на медийную рекламу и увеличении на контекст, так как она кажется наиболее эффективной.
После пересчета ценности конверсий по Data-Driven модели, с учетом отложенного эффекта и косвенных взаимодействий, мы получаем следующую картину:
Что мы видим? Медийная реклама, которая по "Последнему клику" казалась абсолютно бесполезной, на самом деле внесла значительный вклад в формирование спроса, что привело к 50 конверсиям и миллиону рублей выручки. Ее CPA оказался равен CPA SEO, что делает ее вполне эффективным каналом для верхней части воронки, особенно учитывая специфику B2B. Контекстная реклама также показала изменения, ее CPA возрос, что указывает на то, что часть "её" конверсий на самом деле была инициирована другими каналами. Этот анализ позволяет принимать гораздо более взвешенные решения о распределении бюджета.
«Недоучет непрямых конверсий — одна из главных причин "слепых зон" в маркетинговом бюджете. Каналы, формирующие спрос, часто страдают первыми, хотя их вклад в общие продажи может быть колоссальным.»
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Понимание и расчет ROI непрямых конверсий — это не просто аналитическая задача, это фундамент для принятия стратегических решений. Вот несколько практических шагов, которые помогут вам эффективно использовать этот подход.
Стандартное окно атрибуции часто составляет 30 дней. Для продуктов с длинным циклом сделки это может быть недостаточно. Рассмотрите возможность увеличения окна до 60, 90 или даже 180 дней, чтобы захватить все точки касания. Это особенно актуально для B2B-продуктов, недвижимости или дорогих товаров.
Не останавливайтесь на одной модели. Сравнивайте результаты нескольких моделей (линейная, Time Decay, Position-Based) с Data-Driven. Это поможет вам лучше понять, как по-разному распределяется ценность конверсий, и выявить самые значимые точки контакта на пути клиента.
После переоценки ROI и CPA вы увидите, что медийная и контентная реклама могут быть гораздо эффективнее, чем казалось. Не бойтесь инвестировать в каналы, которые формируют спрос, даже если они не приносят мгновенных продаж. Они создают фундамент для будущих конверсий. Помните, что увеличение брендового трафика и числа "первичных касаний" — это инвестиция в узнаваемость, которая окупается впоследствии.
Микроконверсии (например, подписки на рассылку, просмотры страниц "О нас", заполнение форм обратной связи) играют важную роль в длинных воронках. Отслеживайте их и присваивайте им ценность. Это позволит увидеть вклад каналов, которые не приводят к финальной продаже напрямую, но активно участвуют в прогреве пользователя.
Используйте данные о ROMI и CPA, скорректированные с учетом непрямых конверсий, для более точного распределения рекламного бюджета. Не принимайте решения только на основе "last-click" данных. Если вы видите, что канал, который изначально казался дорогим, по факту имеет приемлемый CPA при "Data-Driven" атрибуции, значит, он заслуживает своей доли бюджета. Например, если медийная кампания увеличивает узнаваемость и сокращает CPA в контексте на 20%, то ее реальный ROMI выше, чем кажется на первый взгляд.
Расчет ROI непрямых конверсий и оценка отложенного эффекта — это неотъемлемая часть современного перформанс-маркетинга. Игнорирование многоканального пути пользователя и косвенного влияния рекламы приводит к искажению реальной картины эффективности и, как следствие, к неоптимальному распределению бюджета. Инвестируя время и ресурсы в настройку корректной атрибуции, вы получаете значительно более точные данные для принятия решений, можете увидеть истинный вклад каждого канала и, в конечном итоге, повысить общую эффективность маркетинга. Переход от "last-click" к более продвинутым моделям атрибуции — это шаг к зрелому, основанному на данных маркетингу, который способен максимизировать ROMI и снизить CPA в долгосрочной перспективе.
Расчет ROI непрямых конверсий, как я вижу по практике, кажется панацеей, но скрывает свои нюансы. Не всегда это прямая дорога к идеальной оптимизации. Прежде чем масштабировать подход, критически оцените возможные ошибки и ограничения. На что стоит обратить внимание, чтобы не получить искаженную картину и не принять неверные решения по бюджету?
Первая и ключевая сложность — это чистота данных. Отсутствие кросс-девайс трекинга, проблемы с Cookie Consent, блокировщики рекламы и банальные ошибки в разметке меток приводят к тому, что часть касаний просто теряется. В результате вы видите неполную воронку, и любая модель атрибуции будет работать на неполных данных. Это как пытаться оценить эффективность футбольной команды, не видя часть игроков на поле. Данные будут, но выводы из них сделать корректные почти невозможно. Например, если 15% взаимодействий не учитываются из-за блокировщиков, то ценность верхних этапов воронки будет занижена, а ROMI по ним — недооценен.
Выбор модели атрибуции — это не просто галочка в системе аналитики. Каждая модель имеет свои допущения. Линейная модель равномерно распределяет ценность, что хорошо для понимания, но может не отражать реальную значимость первого или последнего касания. Модель Data-Driven, хоть и считается самой продвинутой, требует большого объема данных для обучения и может быть непрозрачной в своих алгоритмах. Часто я сталкиваюсь с ситуацией, когда аналитики выбирают Data-Driven, но не понимают, почему именно так распределилась ценность. Если для вашего бизнеса характерны длинные циклы сделок и множество касаний, например, в B2B, где клиент может взаимодействовать с контентом полгода, а затем совершить покупку через звонок, то неправильный выбор модели приведет к некорректной оценке вклада каналов. Неправильно подобранная модель может как переоценить, так и недооценить конкретный канал. Например, если использовать Last Click для B2B-рынка с долгим циклом сделки, то медийная реклама (баннеры, видео) всегда будет недооценена, потому что она редко приводит к прямому конверсионному клику, но формирует спрос и узнаваемость.
Любой расчет ROI, особенно с учетом отложенного эффекта, должен принимать во внимание внешние факторы, которые влияют на продажи, но не являются прямым результатом вашей рекламы. Сезонность, акции конкурентов, изменения в законодательстве, даже мировые события — все это может исказить картину. Допустим, вы запустили кампанию в преддверии Нового года, и продажи выросли. Модель атрибуции может показать рост ROMI для всех каналов, но без учета сезонного фактора будет сложно определить, насколько этот рост обусловлен именно вашей рекламной активностью, а не общим рыночным подъемом. Чтобы избежать этого, я всегда рекомендую проводить A/B-тестирование, где это возможно, или сравнивать результаты с контрольными группами, а также учитывать исторические данные по сезонности.
После внедрения методологии расчета ROI непрямых конверсий возникает закономерный вопрос: как понять, что выбранный подход действительно работает и приводит к улучшению результатов, а не просто дает красивые цифры? Есть несколько ключевых критериев.
Если вы правильно распределили ценность между касаниями, вы увидите, что каналы, традиционно считавшиеся имиджевыми (медийная реклама, контент-маркетинг), начинают показывать более высокий ROMI. Это не значит, что они стали продавать напрямую, это значит, что их вклад в общую цепочку конверсии стал адекватно оцениваться. Например, раньше ROMI медийной рекламы был 0,1 из-за отсутствия прямых продаж, теперь, после перерасчета, он стал 0,8. Это сигнал, что вы начали учитывать отложенный эффект. Если этот показатель растет или стабилизируется на приемлемом уровне при увеличении инвестиций в эти каналы, значит, вы движетесь в верном направлении. Это позволяет перераспределить бюджет в пользу тех каналов, которые генерируют спрос, а не только закрывают сделку. Например, если вы ранее инвестировали 80% бюджета в перформанс-каналы и 20% в медийные, то новый расчет может показать, что оптимальное соотношение 60/40, что в конечном итоге повысит общую эффективность.
«Маркетинг — это не спринт, а марафон. Игнорировать промежуточные финиши — значит не понимать, как работает вся дистанция.»
— Денис Орлов
Считает маркетинг в деньгах: ROMI, CPA, LTV. Показывает расчёты, а не обещания.
Профиль автора
Elite
Полина Ершова·19 мин0 
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!