Маркетинговые показатели для онлайн-бизнеса

Какие маркетинговые показатели нужны онлайн-бизнесу

Для каждого бизнеса существуют свои показатели эффективности (KPI). И, как правило, они существенно отличаются друг от друга не только для онлайн и оффлайн, но и для разных диджитал-продуктов, начиная от интернет-магазина, заканчивая SaaS.

Какие показатели мы настраиваем и как их анализировать расскажу в статье.

В сфере интернет-маркетинга мы выделяем три основных типа клиентов, о которых сегодня и поговорим:

  • e-commerce — проекты, которые связаны с продажами товаров, как правило, это интернет-магазины;
  • сайты услуг — проекты, эффективность которых сложно измерять из-за того, что сделки часто закрываются в телефонном режиме, при общении с менеджером или отсрочены в моменте;
  • SaaS (software as a service) — проекты, которые предоставляют какое-то программное обеспечение удаленно и по подписке. Классический пример такой модели — Netflix. Пользователь платит по подписной модели за облачное использование сервисов компании.

Для каждого типа проектов KPI будут отличаться, например, для SaaS важен LTV (Ценность клиента за весь период использования сервиса), а для интернет-магазина разовые оплаты и «возвращаемость» клиента.

Основные метрики, отслеживание которых настраиваем чаще всего:

1. Количество транзакций — максимально понятная метрика, которая в большинстве случаев показывает эффективность интернет-магазина. Но этот показатель малоинформативен без анализа среднего чека и доходов от этих транзакций. Анализируя их все в ретроспективе, мы сможем оценить, приносят ли работы по сайту прибыль.

2. Пользователи. Этот показатель можно поделить на две метрики: 

a. все пользователи;

b. новые пользователи.

Такое разделение необходимо для того, чтобы правильно оценивать прирост новых пользователей, а также понимать, как изменяется общее число, допустим, посетителей интернет-магазина, так как один и тот-же посетитель может несколько раз возвращаться на сайт.

Ecommerce метрики для всех источников трафика

3. Коэффициент удержания клиентов (CRR). Чем выше этот показатель, тем больше ваших клиентов готовы вернуться в магазин за очередной покупкой. Высокий Customer Retention Rate — отличный триггер того, что стратегия по удержанию клиентов работает правильно. Если первые две метрики мы получали из Google Analytics с помощью счётчика, который устанавливаем на сайт, то CRR рассчитывается по формуле.

CRR = (Количество пользователей сайта на конец анализируемого периода — Количество новых клиентов)/Количество клиентов на начало периода.

Количество клиентов мы вычисляем для каждого типа бизнеса по разному, например, для интернет-магазина важны продажи, потому мы будем анализировать достигнутые уникальные продажи. Для сайта услуг — конвертированные посетители в заполненные формы заявок на услуги, а для инфосайта — прирост и удержание читателей.

Отличный способ повысить CRR — работа над лояльностью аудитории, а не очередная «последняя распродажа».

Пример писем с «последней распродажей»

4. Коэффициент конверсии (CR) — одна из ключевых метрик, которые мы отслеживаем для всех типов клиентов. Во время настройки веб-аналитики мы анализируем специфику клиента, его сайт и выделяем конверсионные действия. Конверсии делим на микро и макроконверсии, где макроконверсия — основные целевые действия на сайте, а микроконверсии — вспомогательные, которые косвенно приводят к достижению целей бизнеса.

Например, для сайта услуг макроконверсией будет отправка заявки или клик по номеру, а подписка на рассылку — микроконверсией.

Отправка заявки или клик по кнопке как примеры макроконверсий

Коэффициент конверсии — отношение числа всех посетителей сайта, к тем, которые выполнили целевое действие.

5. ROMI — показатель рентабельности инвестиций в маркетинг. В отличии от ROI, ROMI помогает оценивать вложения во все маркетинговые активности, например, SMM, контекстную рекламу и т.д. Если ROMI больше 100%, значит вложенные инвестиции в маркетинг приносят прибыль, если меньше, стоит оптимизировать расходы или же маркетинговую стратегию.

Как правило, ROMI вычисляется по формуле:

ROMI = (Доходы — Расходы)/Расходы*100%

Показатели интернет-рекламы

Помимо основных маркетинговых показателей, также важно анализировать эффективность рекламных кампаний. Если цена за клик превышает в несколько раз стоимость конечного продукта, то такая рекламная кампания неэффективна и ее необходимо реорганизовать. Для анализа рекламных кампаний мы выделяем такие метрики:

1. Число показов. Ма́ркетинговый показатель, который обозначает число показов рекламного объявления в поиске, то есть, сколько раз ссылки на ваш сайт показывались по заданным запросам в Google.

2. Цена за клик (CPC) — стоимость перехода по рекламной ссылке. Если потенциальный клиент вводит запрос в поисковую строку и ему показывается реклама с вашим сайтом, это еще не повод списывать средства с баланса рекламодателя. Куда важнее, были ли переходы по рекламным ссылкам. Если выбрана соответствующая рекламная стратегия, то в рекламном кабинете рассчитывается средняя стоимость одного клика и после того, как специалист всё настроит, будет списываться соответствующая стоимость за каждый клик по рекламной ссылке в поиске. Эта метрика очень динамична, потому что стоимость постоянно рассчитывается в режиме аукциона (как на финансовых биржах) и актуальна для поисковой рекламы.

Показатели интернет-рекламы

3. Цена за целевое действие. В отличии от цены за клик, этот параметр вычисляется уже постфактум. Он рассчитывается, как соотношение стоимости кликов и числа достигнутых конверсионных действий. Показатель помогает правильно оценить конверсию из кликнувших в поиске по рекламному объявлению в совершивших целевое действие.

Если цена конверсий с рекламы слишком высокая, при хорошей кликабельности по рекламным объявлениям, значит проблемы в самом сайте. Например, мы видим, что в рекламной кампании высокий коэффициент кликабельности, но достигнутых конверсий мало. После этого мы анализируем посадочную страницу (страницу, на которую ведёт рекламное объявление). Вполне может быть, что воронка слишком длинная или целевые действия неочевидные, например, потенциальному клиенту нужно сходу заполнить очень длинный бриф. В такой ситуации, скорее всего он просто закроет страницу и перейдет на сайт конкурента.

4. Коэффициент кликабельности (CTR) — метрика, используемая для оценки эффективности рекламы в поиске. CTR рассчитывается по формуле:

Клики / Показы * 100%.

100% CTR не существует, потому что это бы значило, что все пользователи поисковой сети, которые видели одно и то же рекламное объявление, кликали бы по нему. Потому, чем CTR выше в диапазоне от 0 до 100%, тем более эффективна рекламная кампания.

5. Если мы настраиваем медийную рекламу, то также мы отслеживаем число просмотров. Например, для видео рекламы нам важно, сколько потенциальных клиентов (лидов) просмотрело 30 секунд видео. На основе этих данных мы анализируем эффективность контента в медиа рекламе.

Оценка эффективности видео рекламы

Расширенные маркетинговые метрики

Помимо основных маркетинговых показателей существуют также те, которые неплохо работают и с классическими бизнес-моделями интернет-маркетинга, но лучше всего себя показывают в SaaS.

1. LTV (LifeTime Value) — совокупный доход от средней длительности взаимодействия клиента с вашим бизнесом. Лучше всего работает в подписной модели взаимодействия.

Например, мы настроили рекламу на привлечение лида в STRAVA. Лид оформил подписку и стал клиентом. Попользовался он сервисом пол года и перестал оплачивать подписку. Таким образом LTV будет состоять из прибыли (выручка — затраты на привлечение лида) за всё время использования сервиса. Если у продукта большое количество пользователей, то мы можем вычислить среднюю длительность использования сервиса (LifeTime) и уже прогнозировать прибыль на основе периода. 

Эта модель также работает и для других типов бизнеса, но тогда возможности метрики становятся более скованными, потому что возникает ряд дополнительных вопросов. Например, для интернет-магазина одежды из сегмента Fast Fashion определить среднюю длительность взаимодействия с магазином проще, потому что у такого магазина постоянно обновляется ассортимент, вещи часто теряют товарный вид, их нужно периодически обновлять. А для сайта онлайн-заказа услуг типографии не так очевидно, когда клиент может снова вернуться за услугами и заканчивается ли взаимодействие с клиентом только разовой распечаткой брошюры. Поэтому, чтобы просчитать LTV для неподписочных бизнесов, необходимо настраивать когортный анализ для того чтобы лучше понимать эти аспекты.

LTV для для интернет-магазина одежды

2. В совокупности с LTV необходимо отслеживать и Churn Rate — коэффициент оттока клиентов. У каждого бизнеса есть Churn, но чем он больше, тем выше стоимость привлечения новых лидов. Если не обращать внимание на этот показатель, то в какой-то момент можно дойти до ситуации, когда стоимость привлечения новых лидов (совокупные затраты) будет намного выше дохода, а отток клиентов больше конвертации лидов в клиентов.Таким образом при росте затрат на привлечение будет уменьшаться число новых клиентов.

Лучше всего эта метрика работает в SaaS, так как в этой нише рост дохода напрямую зависит от роста клиентской базы и уменьшения расходов на ее увеличение. Если сервис постоянно работает с ошибками, поддержка грубо общается с клиентами или вообще не отвечает, а клиенты, в результате, получают много негатива, то в такого бизнеса будет низкий LTV и высокий Churn (при условии, что на рынке есть какие-то альтернативы).

LTV и Churn Rate в сфере SaaS

Churn Rate рассчитывается по формуле:

Отток за период / Все пользователи за период.

Показатель «Отток за период» также для каждого бизнеса рассчитывается отдельно. Например, для одного клиента это может быть момент окончания оплаты подписки, а для других — спустя 3 месяца после последней оплаты, потому что пользователя пытаются вернуть менеджеры по работе с клиентами.

Более универсальный вариант измерить отток пользователей за период:

Отток за период = Все пользователи за предыдущий период + Новые пользователи за текущий период — Все пользователи за текущий период

3. Стоимость привлечения клиентов (CAC) — метрика, которая показывает именно данные по клиентам, то есть лидам, которые совершили оплату за использование услуг, товар или сервис. В отличии от стоимости лида или клика по рекламе, мы анализируем все затраты на отдел продаж и маркетинг. Эти данные важны, так как в большинстве случаев лид не приходит чисто с контекстной рекламы или SEO. Для успешной лидогенерации необходимо использовать комплексный подход:

a. настроить аналитику;

b. оптимизировать SMM;

c. запустить контекстную рекламу;

d. запустить SEO;

e. правильно обрабатывать лидов отделом продаж.

При получении всех данных мы настраиваем отслеживание CAC по такой формуле:

CAC = Сумма всех затрат на маркетинг и отдел продаж / Количество привлеченных клиентов.

4. Стоимость привлечения посетителя на сайт . В отличии от предыдущего параметра мы анализируем не только клиентов, а всех посетителей. При сравнении c CAC, всегда будет меньше, так как посетителей всегда больше, чем клиентов. Эта метрика полезна в первую очередь тем, что её можно рассчитывать для каждого отдельного канала, например, для контекстной рекламы или SMM.

5. ARPU или средний доход на пользователя, метрика, которая помогает понимать ценность продукта, сервиса или интернет-магазина для пользователей. Часто ARPU анализируют вместе с ARPPU (средний доход на одного платящего пользователя). Идеальным соотношением считается 1 к 1. ARPU используют для анализа эффективности рекламных кампаний. Если APRU уменьшается, значит трафик с кампаний ухудшается. Также метрика отлично себя показывает при анализе смены сетки цен. Рост ARPU свидетельствует о правильных действиях, но в то же время доход должен увеличиваться за счёт увеличения числа платящих пользователей, а не стоимости товаров.

Рассчитывается по формуле:

ARPU = Общий доход / Количество пользователей за период

6. MRR — регулярный ежемесячный доход бизнеса. Как правило эта метрика ассоциируется и используется в SaaS, так как проще всего её рассчитывать для продуктов, которые работают по предоплате или по подписной модели. Например, если вы работает по подписной модели, у вас 100 клиентов и каждый, в среднем, платит по 50$ в месяц, значит MRR составит 5000$/мес. Мы берем за основу именно средний доход на пользователя (ARPU) именно потому, что пользователи могут переходить с тарифного плана на план, отказываться от подписки и тд. В то же время правильно подсчитанный MRR помогает определиться с расходами на поддержание бизнеса в длительной перспективе, если сервис работает по предоплате.

Например, если пользователь заплатил 500$ за 5 месяцев использования сервиса, то доход от этой транзакции не будет приравниваться к доходу за текущий месяц, а будет распределен на эти 5 месяцев, потому что сервис необходимо поддерживать всё время использования.

Существует множество способов подсчёта MRR, например подсчёт нового MRR (дополнительный доход от новых пользователей) или расширенного MRR (дополнительный доход от существующих пользователей). Но основной формулой подсчета остается:

MRR = ARPU * Число оплативших пользователей за анализируемый период.

Выводы

Для разных задач интернет-бизнесов необходимо отслеживать разные показатели, даже в рамках одной ниши, не говоря уже о типах бизнесов. Но во время настройки аналитики можно вывести универсальный чек-лист, который будет в равной мере хорошо работать и для интернет магазина, и для SaaS, и для сайта услуг.

Чек-лист с основными метриками интернет-маркетинга:

1. Отслеживаем трафик, число всех и новых пользователей, данные анализируем относительно источников.

2. Изучаем конверсионные действия, выделяем микро- и макроконверсии.

3. Фиксируем коэффициент удержания клиентов (CRR).

4. Анализируем показатели по стоимости рекламы:

a. стоимость клика (CPC);

b. стоимость показов (CPM);

c. коэффициент конверсии с показов или кликов в достигнутые конверсии.

5. Изучаем изменения LTV (для SaaS на основе данных о подписках, для других типов бизнесов опираемся на данные с когортного анализа).

6. Анализируем стоимость привлечения клиента (CAC), сопоставляя все данные по всем источникам привлечения и расходам на превращение лида в клиента.

7. Для более точной аналитики отслеживаем стоимость привлечения пользователя (CPA) для каждого канала по отдельности.

А какие метрики отслеживаете вы? Делитесь в комментариях!