Обычно бизнес измеряет эффективность прямого маркетинга по тем метрикам, которые отслеживал и раньше — до внедрения инструментов автоматизации.
20 мая 2022
Метрики для оценки эффективности автоматизированного прямого маркетинга
Обычно бизнес измеряет эффективность по тем метрикам, которые отслеживал и раньше — до внедрения инструментов автоматизации.
Если бизнес раньше не отслеживал маркетинговые метрики, рекомендуем выбрать для начала хотя бы одну метрику, которая ближе и понятнее бизнесу и которую несложно внедрить. Так делали наши клиенты — 12 STOREEZ, «Альпина», Seedspost, «Галамарт», «Ригла», «Бетховен».
Наши клиенты часто используют в работе такие метрики:
Доля выручки прямых каналов в общей выручке
Формула
Польза
Показывает, сколько денег относительно других каналов приносят бизнесу прямые каналы взаимодействия с клиентом — SMS, email, мобильные и вебпуши, мессенджеры.
Например, магазин 12 STOREEZ поставил цель — увеличить долю выручки от прямых коммуникаций. Дело в том, что клиенты стали реже читать рассылки и нужно было вернуть взаимодействие, которое велось через пять каналов: email, мобильные пуши, SMS, вебпуши, пуш-уведомления OSMI Cards. Магазин провел аудит рассылок, стал работать над повышением эффективности каждой из них с помощью AB-тестов и провел опрос неактивных подписчиков.
Результаты: доля выручки от прямых коммуникаций выросла до 30,43%. То есть почти треть выручки принесли клиенты, которые уже были в базе и на их привлечение не нужно было тратить бюджет.
Если у бизнеса только email-канал, считают долю email-канала в общей выручке.
Так, у интернет-магазина «Альпины» была задача увеличить доход email-канала. Для этого подключили Mindbox, настроили триггерные рассылки, регулярные рассылки с акциями и полезными материалами, проводили AB-тесты.
Результаты: за два года доля email-канала в общем доходе интернет-магазина выросла с 11,6% до 18,8%.
Риски при отслеживании метрики
Доля выручки прямых каналов растет, а общая выручка — нет. Такое вероятно, если, например, прямые каналы «съели» выручку других каналов. То есть выручка прямых каналов выросла не потому, что они эффективным, а за счет того, что выручка с других каналов перераспределилась на прямые.
Чтобы точно знать, что послужило причиной роста метрики, рекомендуем отслеживать долю выручки прямых каналов в связке с общей выручкой и использовать тест с контрольной группой.
Тест с контрольной группой на примере брошенной корзины:
Например, интернет-магазин Seedspost вырастил выручку email-канала с помощью автоматизации маркетинга. Чтобы убедиться, что выручка — дополнительная, использовали тест с контрольной группой: 5% целевой аудитории исключили из получателей. Результаты теста показали, что так и есть — рассылки приносят дополнительную выручку.
Конверсия в заказ в сравнении с контрольной группой
Формула
Польза
Показывает, как влияет маркетинг на количество заказов с конкретного канала.
Онлайн-супермаркет Arbuz.kz внедрил персонализацию и автоматизацию маркетинга. Чтобы отслеживать, как это влияет на продажи, измерял конверсию с перехода из письма в заказ, сравнивал показатели email-канала год к году.
Результат: конверсия в заказ с email выросла на 23%. Значит, автоматизация маркетинга улучшила конверсию. Следующий шаг — посчитать, сколько это приносит денег.
Риски при отслеживании метрики
Если не сравнивать с контрольной группой, есть риск сделать неверные выводы. Довольно распространенная ситуация, когда клиент приходит с контекстной рекламы на сайт, регистрируется, получает welcome-рассылку, переходит по ссылке в ней и совершает покупку. Системы аналитики показывают, что клиент совершил покупку, атрибутированную к welcome-письму, потому что это последний значимый канал коммуникации. Выручка с такой покупки будет на доле email-канала.
Если клиент оставил почту на сайте, скорее всего, он заинтересован что-то купить. Нужно выяснить, играет ли решающую роль welcome-письмо и к какому каналу справедливее атрибутировать покупку — к рассылкам или контекстной рекламе. Это можно сделать, только если провести тест с контрольной группой. В рамках теста часть клиентов после регистрации получит welcome-письмо, а другая — нет. Если фон продаж в этих группах отличается, значит, welcome-письмо действительно влияет на решение о покупке. В этом случае логично атрибутировать покупку к рассылке.
Retention rate, или коэффициент удержания клиентов
Формула
Иногда считают не процент, а количество клиентов, которые вернулись за повторными покупками.
Польза
Показывает, удается ли бизнесу удерживать клиентов за счет коммуникаций.
Например, «Галамарт» хотел увеличить продажи интернет-магазина, в том числе — продавать больше участникам программы лояльности. Для этого запустил омниканальную программу лояльности и персонализировал рассылки, отслеживал RR — как показатель того, что цель достигнута.
Результат: рост RR, возврат клиентов — 12%.
Риски при отслеживании метрики
Не увидеть, как рост retention rate влияет на выручку. Может сложиться ситуация, когда RR растет, а выручка — нет. Возможная причина: компания получает меньше выручки от новых клиентов. Чтобы это увидеть, рекомендуем сравнить выручку от новых клиентов и тех, кто покупал ранее.
Поставить неподходящую цель. Цели по этой метрике для разных бизнесов могут значительно отличаться. Например, для мебельного интернет-магазина и магазина товаров для животных: мебель покупают не так часто, как корм для питомцев, значит, доля повторных покупок будет ниже. Важно ставить цель, учитывая специфику отрасли и данные за прошедшие периоды.
Абсолютная выручка канала за период
Формула
Польза
Показывает, сколько денег заработали с помощью конкретного канала.
Например, интернет-магазин электроники и бытовой техники «ОГО!» поставил задачу увеличить выручку. Для этого запустил несколько видов автоматизированных рассылок: стандартные и специфические email, вебпуши.
Результат: выручка рассылок во всех каналах — 8–10 млн рублей в месяц.
Риски при отслеживании метрики
Нет понимания, сколько на самом деле зарабатывает компания благодаря маркетингу. Так может быть, если в аналитику не попадает точное количество заказов. Заказы дублируются, отображаются не в реальном времени, возвраты вообще могут не учитываться.
Чтобы правильно отслеживать реальную выручку, нужна внутренняя аналитика от оформления заказа до выкупа — в нее должны попадать все заказы, без дублей и с учетом возвратов.
Абсолютную выручку одного канала рекомендуем отслеживать в сравнении с другими каналами, так же, как долю выручки email-канала, например.
Средний чек на одного клиента за период
Формула
Польза
Показывает, как меняется сумма среднего чека — тратят ли клиенты больше.
У аптечной сети «Ригла» было несколько задач: снизить расходы на запуск акций, увеличить средний чек и увеличить охват программы лояльности. Для этого компания запустила программу аптек «Живика», заменила процессинг программ «Ригла» и «Будь здоров!», персонализировала акции для участников программ.
Результат: средний чек у участников программ лояльности на 61% выше, чем у неучастников. Значит, условия программы лояльности привлекательны для клиентов.
Риски при отслеживании метрики
Средний чек растет, а общая выручка — нет. Возможная причина — уменьшилось количество покупок. Например, в позапрошлом месяце выручка составила 20 млн рублей. Средний чек — 2000 рублей, потому что было 10 000 покупок. А в прошлом месяце выручка 15 млн при среднем чеке в 2200 рублей.
Чтобы видеть, как средний чек влияет на рост общей выручки, эти метрики рекомендуем отслеживать в связке.
Прирост активной базы клиентов
Формула
Формула похожа на формулу retention rate. Важно определить параметр, по которому бизнес оценивает активность клиентской базы. Например, активным клиентом может считаться тот, кто сделал покупку в прошлом месяце или открыл несколько рассылок.
Польза
Показывает, как CRM-маркетинг влияет на базу — получается ли привлекать и удерживать клиентов с помощью коммуникаций.
Например, «Якитория» измеряла прирост активной базы по применению промокода. Сеть хотела увеличить базу клиентов, которые останутся и продолжат заказывать после первой покупки. Для этого запустила акцию, в которой клиенты оставляли email на сайте, получали промокод и обменивали его на любимое блюдо при заказе доставки или посещении ресторана.
Результат превзошел ожидания — планировали прирастить базу на 7%, а получилось на 14%.
Другой пример — зоомагазин «Бетховен» оценивал активность клиентов по open rate и click rate. Компания решила дать второй шанс неактивной части базы и раз в месяц отправляла рассылку только по невалидным адресам. Часть писем так и не дошла — этих клиентов исключили из активной базы, но большинство писем удалось доставить. Open rate по доставленным письмам был в среднем 66%, click rate — 14%, а по некоторым письмам даже были продажи.
Риски при отслеживании метрики
Активность базы растет, а выручка — нет. Может быть такое, что клиенты активно коммуницируют с компанией: открывают письма, переходят по ссылкам, но на продажи это не влияет. Или интерес вызывают только акции и скидки, что не говорит о лояльности.
Активность базы рекомендуем отслеживать в связке с общей выручкой.
Пять правил работы с метриками, которые покажут эффективность прямого маркетинга
Отслеживать метрики — не так просто и требует ресурсов. Чтобы не потратить ресурсы впустую, рекомендуем измерять только то, что критически важно.
- Одна метрика. Если бизнес не измерял результаты маркетинга, лучше начать с одной метрики. Метрику выбирать сообразно цели: если нужно увеличить доход от email-канала, отслеживать абсолютную выручку канала или долю канала в общей выручке.
- Связь с деньгами. Лучше, если метрика будет измеряться в деньгах, это отражает ее реальную пользу для бизнеса. Например, можно смотреть не только на количество продаж, но и на размер их чеков.
- Регулярность отслеживания. Перечисленные в статье метрики рекомендуем измерять не реже чем раз в месяц, но для каждого бизнеса регулярность индивидуальна.
- Один инструмент для отслеживания. Метрики отслеживаются с помощью разных инструментов: в Google Analytics, «Яндекс Метрике», CDP-платформе или в какой-то внешней системе аналитики. Главное — каждый раз фиксировать результат одним и тем же способом. Если маркетолог смотрит показатели в Google Analytics, а директор по маркетингу — в «Яндекс Метрике», данные могут отличаться.
- Сверка метрик. Определить, как сверять результаты. Например, когда к нам в Mindbox приходит новый клиент, мы сразу договариваемся, какие метрики и как часто будем сверять. Если этого не делать, можно не заметить значительные расхождения в данных.
