Как понять, что директ-маркетинг недостаточно эффективен. Советы экспертов и практика измерения «Vprok.ru Перекрёстка», Holodilnik.ru, Mybox

Как понять, что директ-маркетинг недостаточно эффективен. Советы экспертов и практика измерения «Vprok.ru Перекрёстка», Holodilnik.ru, Mybox

Не нам учить собственников и топ-менеджеров считать деньги. Но при работе с клиентами (а у нас их 553) мы часто сталкиваемся с двумя проблемами при измерении эффективности директ-маркетинга:
  • не зафиксированы метрики;
  • используются неправильные метрики.
Пример неправильной метрики: если выбрать open rate в качестве KPI, то дело закончится кликбейтными заголовками, но выручка от канала расти не будет.
Если вы раньше не сталкивались с темой измерения эффективности директ-маркетинга, вам будет полезно прочитать наш разбор. Он состоит из теоретической и практической части. Материал позволит понять, на какие метрики стоит смотреть в первую очередь и какие подходы к измерению взять на вооружение.
Своим опытом поделились:
  • директор по маркетингу «Vprok.ru Перекрёсток»,
  • заместитель директора по электронной коммерции Holodilnik.ru,
  • руководитель отдела целевого маркетинга Mybox,
  • управляющий партнер Coffee Analytics,
  • руководитель отдела CRM-маркетинга агентства Profitator (Kokoc Group),
  • head of CRM агентства Out of Cloud,
  • руководитель направления CRM агентства ZV.Digital,
  • ведущие аналитик и менеджер Mindbox.

Теория: как измерять эффективность директ-маркетинга

Для большинства компаний показатель эффективности директ-маркетинга — выручка с прямых коммуникаций, ведь именно на заработанные деньги бизнес обычно ориентируется при распределении бюджета по каналам. Однако бывают исключения.
Так, если компания зарабатывает на обучающих курсах, и письмо отправляется после каждого просмотренного видео с предложением изучить другие материалы уже купленного курса, тогда цель — не деньги, а удобство пользователей, их возвращаемость на платформу и так далее. В этом материале мы не будем говорить о случаях, когда директ-маркетинг выполняет сервисную функцию и сосредоточимся на измерении его эффективности с точки зрения денег.
Одна из распространенных ошибок тут — ориентироваться на второстепенные метрики: долю открытий (open rate), кликов (click rate), отписок, прирост базы. Как рассказывает руководитель отдела CRM-маркетинга агентства Profitator (Kokoc Group) Юлия Сомова-Гольцвирт, примерно один из трех новых клиентов считает критерием успеха высокий open rate, который на самом деле не показывает, выполняет ли директ-маркетинг задачу заработать деньги.
Сами по себе опосредованные метрики полезны, но только на тактическом уровне: позволяют в динамике оценить работу email-маркетолога и выявить неэффективные письма. К сожалению, они ничего не говорят о заработанных деньгах.
И даже более верхнеуровневая метрика — доля канала в общей выручке — может вырасти не из-за усилий email-маркетолога, а из-за снижения бюджета в других каналах.
Ниже расскажем о двух подходах, которые помогают объективно оценить эффективность директ-маркетинга: выручке по модели атрибуции и разнице с контрольной группой. Смотреть на изменения лучше в динамике, чтобы сравнивать метрики год к году.

Выручка по модели атрибуции

Модель атрибуции — это набор правил, присваивающих заслугу в конверсии тому или иному каналу. Позволяет оценить общий доход по каналу и доход с одного отправленного сообщения. Полезно, кстати, смотреть не только на абсолютный показатель выручки, но и на долю канала от общей выручки: вместе эти два показателя дадут более полную картину изменений.
Полученные данные по выручке помогают рассчитать ROI, возврат на инвестиции. Это метрика более высокого уровня, которая позволяет:
  • понять, насколько эффективно работает канал — теряет ли компания на нем деньги или зарабатывает;
  • сравнить разные каналы между собой и перераспределить бюджет в пользу более эффективных.
Last click — cамая распространенная модель атрибуции. Отдает 100% ценности конверсии последнему по времени каналу взаимодействия. Несмотря на популярность last click, у этой модели, помимо достоинств, есть ряд недостатков.
Проблема с чистотой данных не решена во многих компаниях.
Digital-маркетолог Delivio Ольга Гехт как раз относится к тем специалистам, кому удалось правильно настроить отслеживание заказов после оформления.
First click. По нашему опыту, более редкая модель атрибуции. Возможно, потому что бизнесу важнее понимать, какой канал привел к покупке, чем знать, как клиент познакомился с компанией. Эта модель отдает 100% ценности конверсии первому по времени каналу взаимодействия. Проблемы аналогичны тем, что мы описали для last click.
Распределенная атрибуция решает часть проблем last и first click, присваивая веса разным каналам в определенной пропорции. Пример: человек сначала увидел контекстную рекламу, затем зашел в социальные сети и увидел рекламу там, на следующий день кликнул по ссылке в письме и купил товар. Вес можно распределить равномерно на все каналы или в разных пропорциях распределить между первым, последним и промежуточными взаимодействиями. Это более честная атрибуция, но проблема в том, что нет правильного ответа, какой вес присваивать каждому каналу.
Еще один вариант распределенной атрибуции — проставлять веса не вручную, а использовать алгоритмы на машинном обучении. Правда, у рынка пока нет значительного опыта в их применении.
Вторая проблема — весь маркетинг должен перейти на новую модель, иначе каналы нельзя будет сравнивать между собой. Сложность в том, что всем нужно договориться, в то время как каждая команда будет перетягивать вес на ту позицию в цепочке взаимодействий, где более значим ее канал.
Наконец, распределенная атрибуция не решает проблему измерения офлайна: как и last click, и first click она показывает картину только в онлайне.
Руководитель направления CRM агентства ZV.Digital Тамара Машницкая и вовсе считает, что для измерения эффективности директ-маркетинга не нужны сложные модели атрибуции — достаточно last click.
Таким образом, даже распределенная атрибуция и алгоритмы на машинном обучении не позволяют измерять эффективность директ-маркетинга со 100% достоверностью. Повысить точность оценки поможет использование контрольной группы.

Разница с контрольной группой

Суть метода в том, что часть клиентов (обычно 5–10%) исключается из коммуникаций и их поведение сравнивается с основной группой. Если статистически значимая разница есть и она в пользу рассылок, это означает, что рассылки действительно работают. В противном случае можно сделать вывод, что коммуникации никак не влияют на поведение клиентов и они совершили бы покупку и без напоминания.

Влияние частоты покупок на измерение по last click и с контрольной группой

Last click. Если после клика по рассылке клиент успеет совершить несколько покупок за период атрибуции, то все они привяжутся к email-каналу и не будут считаться самостоятельными. Поэтому важно правильно настроить период измерения. Так, если компания продает продукты питания, период атрибуции по last click должен быть коротким, не больше нескольких недель. Противоположный пример — туристические путевки. Тут, наоборот, период измерения растягивается на несколько месяцев, потому что клиент долго принимает решение о покупке.
Контрольная группа. Чем дольше период нахождения в контрольной группе, тем лучше: вы успеете накопить больше данных — измерения будут точнее. Это общее правило вне зависимости от индустрии.
С другой стороны, бизнес заинтересован в получении быстрого результата — важно найти баланс. Хорошая рекомендация: клиент находится в контрольной группе в течение среднего для индустрии времени покупки. Если меньше — есть вероятность, что он успеет выйти из контрольной группы и начать получать рассылки до окончания жизненного цикла. То есть прямые коммуникации все-таки повлияют на принятие решения о покупке и выводы по итогам теста придется делать с учетом этого эффекта.
Соответственно, у компаний с высокой частотой покупок (несколько раз в месяц) результаты накапливаются быстрее — есть возможность сократить пребывание клиентов в контрольной группе.

Что дальше: доход на одно письмо, средний доход от пользователя за период, общая прибыль от клиента

Измерение выручки — только начало пути. Если компания научилась правильно это делать, перед ней открывается множество возможностей для измерения эффективности директ-маркетинга на разном уровне. Ниже приведем несколько примеров.
Доход с одного отправленного сообщения. По словам Юлии Сомовой-Гольцвирт из агентства Profitator, доход с одного отправленного сообщения важен для понимания качества коммуникаций: насколько точно сегментирована база и выбран подходящий посыл.
Идея в том, чтобы отправлять как можно меньше коммуникаций и при этом зарабатывать как можно больше денег. Однако есть нюанс: нужно смотреть на усредненный показатель, а не доходность каждой рассылки. Например, у контентных рассылок может вовсе не быть конверсий в заказ, но они позволяют поддерживать связь с клиентами.
Средний доход от пользователя за период (ARPU). Довольно простая и дешевая в измерении метрика. Как рассказывает head of CRM агентства Out of Cloud Мария Артемьева, для большинства клиентов самый удобный показатель — ARPU на активного подписчика в год. Он считается как количество заказов, атрибутированное к директ-каналам и умноженное на средний чек.
Вклад в ценность клиента. LTV (customer lifetime value) — это общая прибыль, которую компания получит от клиента на всем протяжении взаимодействия с ним. Оценка эффективности директ-маркетинга на основе его вклада в LTV клиента — полезная верхнеуровневая метрика, но рассчитать ее быстро не получится.

Практика: как «Vprok.ru Перекрёсток», Holodilnik.ru и Mybox измеряют эффективность директ-маркетинга

«Vprok.ru Перекрёсток»: доля CRM в выручке и инкрементальный доход (контрольная группа)

KPI нужны «Vprok.ru Перекрёстку» не просто для оценки работы сотрудников, но и для решений об изменении тактики. Так, в 2020 году доля CRM в выручке оставалась стабильной — не росла. Чтобы переломить ситуацию, увеличили частоту коммуникаций и сделали сообщения еще более персонализированными.
Помимо двух основных KPI, во «Vprok.ru Перекрёстке» также считают ROI для платных CRM-каналов. В первую очередь это SMS, где при расчете учитывается стоимость сообщения и затраты на промокод. Если ROI оказывается меньше ожидаемого, команда CRM-маркетинга работает над его повышением: пытается уместить текст SMS в одно сообщение (SMS тарифицируется по знакам) или меняет размер промокода. Причем речь может идти как об уменьшении размера скидки, так и об увеличении — для повышения привлекательности.

Holodilnik.ru: выручка по атрибуции last click и промокоды

Mybox: конверсия, выручка по атрибуции last click и доля в общей выручке

Когда в Mybox только автоматизировали директ-маркетинг, то ориентировались на долю отписок. Важно было понять, как клиенты отреагируют на увеличение количества писем. Сейчас на долю отписок уже не смотрят — используют более верхнеуровневые метрики.

Памятка: 2 способа измерить эффективность директ-маркетинга

Два основных подхода:
1. Выручка по модели атрибуции.
Модель атрибуции — это набор правил, присваивающих заслугу в конверсии тому или иному каналу. Самая распространенная модель — по последнему касанию (last click), но возможна также распределенная. Она сложнее из-за того, что нужно определить вклад каждого этапа взаимодействия, зато дает более честные результаты.
2. Разница с контрольной группой.
Предполагает исключение части клиентов из коммуникаций. Если статистически значимая разница между основной и контрольной группами есть и она в пользу рассылок, значит, рассылки действительно работают.