Олег Тиньков - Бизнес без MBA

ROMI складывается из десятков параметров — начиная от внутренней экономики бизнеса, заканчивая погодой, сезоном и степенью активности ботов в рекламных сетях. Изменение одного параметра где-то во внутренностях этого расчета может изменить ROMI на сотни процентов. Никакой среднерыночный ROMI даже не даст представления о том, как реклама будет работать у вас. И когда продавцы рекламы говорят о высоком ROMI — это просто их технология продаж.

Единственный способ что-то понять — посчитать ROMI по своим данным.

Попробуем на примере. Задача этого анализа — найти рекламные кампании с самой высокой рентабельностью и понять, почему рентабельность такая высокая.

Важно анализировать именно кампании, а не отдельные каналы. Дело в том, что канал — это просто площадка, некая техническая сущность: соцсеть, сайт, Интернет. В одной соцсети могут быть совершенно разные люди, которых можно привлечь разными кампаниями, и эти кампании будут иметь разную эффективность. Канал тут играет второстепенное значение.

Разберем пример. У нас есть два канала: некая соцсеть и некий мессенджер. Сделаем два объявления: условно назовем их красным и зеленым. В каждое объявление на каждой площадке вложим какую-то свою сумму денег, итого — 100 тысяч рублей:

Мы открутили эту рекламу и получили число кликов и число купивших. Из этого мы можем узнать CAC (округляем до 10 рублей). Так мы узнали, что красное объявление в мессенджере дало нам самого дешевого клиента и в целом красное работает лучше.

Но это не вся история. Мы подождали два-три месяца, собрали статистику по этим клиентам и теперь предсказываем их LTV и можем посчитать ROMI:

Теперь видно, что красное однозначно везде выигрывает, но в наибольшей степени оно выиграло в соцсети. Если наш прогноз по LTV верен, то самая рентабельная кампания у нас была именно в соцсети. Нужно будет изучить, какие звезды там сошлись, что дало нам такую выгодную аудиторию.

Из этой таблицы можно сделать и другие выводы:

Люди, пришедшие по «зеленым» кампаниям, более лояльны и больше покупают.

Клиенты из мессенджера получились дешевле.

В целом мессенджер оказался ровнее по ROMI, чем соцсеть.

Самая провальная кампания по всем показателям — это «зеленое» в соцсети. И эта же кампания в мессенджере дала нам самый большой LTV при небольшом числе покупок. Эта кампания явно бьет по узкому сегменту, но закрепляет нам клиентов надолго. Нужно направлять эту кампанию на профильные сообщества.

В этом анализе полезно, что мы отвязаны от потраченного бюджета. Не так важно, потратили мы на канал 10 тысяч, 100 тысяч или миллион — ROMI в любом случае будет в процентах. И особенно круто это работает, когда кампаний не четыре, а четыреста; а каналов не два, а двадцать. Тогда просто сортируете кампании по LTV и ROMI и делаете выводы.

Как еще пользоваться этими данными, каждый решает сам. Можно изучить провалы кампаний или проанализировать успехи. Можно включить этот расчет в воронку продаж или в финмодель и таким образом спрогнозировать рост продаж за счет увеличения маркетинговых бюджетов. Можно срастить эту таблицу со сценариями развития бизнеса и покрутить изменение конверсий. Главное — считать раздельно и пересчитывать всё на одного условного покупателя.

Есть с этим анализом одна проблема: часто в комплексном маркетинге на одного человека одновременно сваливается много рекламных инструментов. Например, он видел рекламу в телевизоре, за ним гоняется ретаргетинг, и в итоге клиент кликает по баннеру на каком-то сайте, но только потому, что уже раз десять видел этот же ретаргетинг в других местах.

В системе статистики будет казаться, что человек пришел именно с сайта. А на самом деле он пришел, потому что мы ему запомнились по результатам многих недель рекламной обработки. Не было бы телевизора и ретаргетинга, ничего бы не произошло. Смотря на конечную статистику, понять это крайне сложно.

Для решения этой проблемы уже разработаны комплексные системы аналитики, но если вы малый бизнес и всё только начинается, думать об этом пока рано.