Exiterra
02 марта 2016, 12:15
8357
0

Сокращаем расходы на рекламу в бизнесе с длинным циклом продаж

Как оптимизировать рекламу, если вы продаете не пиццу и сделки могут закрываться по несколько месяцев.

Сокращаем расходы на рекламу в бизнесе с длинным циклом продаж

Чтобы получить измеряемый в деньгах результат и максимум продаж, нужно использовать принципы performance-based маркетинга: настроить сквозную аналитику и оптимизировать рекламные каналы на основании достоверных данных о продажах.

Но как сократить время на принятие решений при длительных сделках и при крупных и непоточных продажах, когда данные поступают с большой задержкой? Мы практикуем гибкую аналитику, и на примере хотим рассказать, зачем, имея данные о продажах, нужно анализировать другие показатели, и как это помогает сократить неэффективные расходы.

Идея performance-based маркетинга проста и эффективна: определяем пороговый возврат инвестиций и ставим задачу в терминах продаж: «Нужно привлечь продажи на 10 млн с ROI (показатель возврата инвестиций) не менее 500%».

Далее настраиваем аналитику, чтобы учитывать все продажи, их источники, а также расходы в одном месте. Запускаем рекламу в разных системах, накапливаем данные и принимаем верные решения: в примере выше рекламные инструменты, которые дают меньше 5000 рублей прибыли на каждые вложенные 1000 рублей в рекламу — отключаем, все инструменты и кампании, которые дают больше продаж, cчитаем эффективными и продолжаем размещение в них, а наиболее эффективные кампании масштабируем, то есть вкладываем в них больше, приводим больше потенциальных покупателей и получаем больше продаж.

cossa-icons-6.png

Весь интернет-маркетинг за 19 недель!

Cossa рекомендует: онлайн-курс по интернет-маркетингу от Ingate — digital-агентства с 17-летним опытом.

  • 17 учебных блоков по ключевым вопросам интернет-маркетинга
  • Поддержка менторов
  • Диплом
  • Cтажировка в топовых агентствах России
  • Помощь в трудоустройстве
Узнать больше >>

Реклама

И это отличный план — теперь вы вкладываете только в то, что приносит деньги. Но что если вы продаете совсем не пиццу и длительность принятия решений и закрытия сделок составляет недели или даже месяцы?

Оценка каждой кампании займет 2-3 месяца. Такая ситуация характерная для B2B, оптовых продаж и продаж через дилеров, для крупных B2С-сделок, например, услуг по строительству домов, покупке авто и прочих.

Для успешного маркетинга важно тестировать разные инструменты, площадки и таргетинги. У бизнесов с крупными продажами еще и очень узкая аудитория, и для охвата этих штучных клиентов важно тестировать и использовать все доступные инструменты: рекламу в поиске и в контекстно-медийных сетях, в социальных сетях, в мобильных приложениях, на YouTube — везде, где могут быть ваши клиенты. При этом данные о продажах и эффективности инструмента у вас появятся не раньше чем через 2 месяца после запуска рекламы, когда пройдет существенная часть сделок с клиентами.

Вы сможете оплачивать рекламу во всех системах 2-3 месяца, пока не увидите закрытые сделки? И только тогда отключить те системы, что работают в минус?

Или откажетесь от тестирования всех перспективных инструментов и таргетингов, в эффективности которых вы или ваш маркетолог заранее не уверены полностью?

Скорее всего, часть таких инструментов даст вам клиентов с низкой стоимостью привлечения, и, отказавшись от них, вы сократите объем продаж и вынуждены будете привлекать клиентов из более очевидных каналов с более высокой стоимостью.

Цикл тестирования инструментов на основе данных о продажах выглядит так:

  • Тестовый запуск инструментов с относительно небольшим бюджетом;
  • Оценка эффективности каждого расхода c таким периодом сбора данных, чтобы учесть существенную долю сделок по заявкам;
  • Отключение неэффективных инструментов или таргетингов, оптимизация остальных и масштабирование вложений в инструменты, показавшие наибольшую эффективность.

Далее повторяем такие циклы запуск-оценка-корректировка.

Но нужно адаптировать схему под длинные циклы продаж, чтобы сократить расходы на неэффективные кампании, т.е. сократить период работы вслепую, пока накапливаются данные о продажах.

Именно поэтому при оптмизации кампаний для бизнесов с длительными и крупными сделками мы применяем поэтапный анализ и параллельно со сбором данных о продажах проводим анализ и оптимизацию на основании менее достоверных, но более оперативных данных.

Это могут быть данные о качестве трафика (показателей отказов, глубины просмотров), процент конверсии в обращения и звонки (еще не продажи), стоимость таких конверсий, стоимость пользователя зашедшего на страницу «Контактная информация» или страницу «Условия сотрудничества» и прочие маркеры интереса клиентов к сотрудничеству.

Это недостоверные данные: конверсия из интереса и заявок в продажи в разных таргетингах может быть очень разной, и мы еще не знаем, какой точно будет возврат инвестиций, и какая кампания пройдет по заданным в начале показателям, а какая — нет. Поэтому важно понимать, что категоричность решений должна зависеть от уровня достоверности данных.

Важно постоянно использовать все доступные индикаторы интереса к покупке и определять их еще до запуска кампании, настраивая средства аналитики для их отслеживания.

Пример гибкого поэтапного анализа

К нам обратился клиент c задачей увеличить оптовые продажи одежды. Компания — производитель одежды. После обсуждения с клиентом мы поняли, что целью кампании должно быть привлечение организаторов совместных покупок (СП), поскольку этот сегмент продаж увеличить с помощью рекламы легче всего.

Проанализировав данные клиента, мы выяснили, что СП в одежде в среднем длятся 3 недели. Это значит, что анализ эффективности кампаний можно провести только через полтора-два месяца после запуска. Поэтому мы сразу запланировали разбить анализ на несколько этапов.

Все заказы принимаются только онлайн — это политика компании: при большой номенклатуре самостоятельный заказ в личном кабинете позволяет снизить количество ошибок при формировании заказов. Поэтому все показатели мы контролируем в веб-аналитике, без использования колл-трекинга. В нем нет необходимости.

Мониторинг показателей качества трафика и сравнительный анализ кампаний по данным о регистрациях оптовых покупателей проводился ежедневно после запуска, это позволило быстро выявить и отключить неэффективные запросы и сегменты аудитории внутри инструментов. Глубокий анализ проводился в 2 этапа.

Первый этап: на основе данных о цене регистрации готового покупателя

Если бы заказы поступали и по телефону, то имело бы смысл включить анализ обращений по телефону. Но их нет, поэтому самым репрезентативным «быстрым» показателем мы выбрали регистрации оптовиков.

Через 2 недели у нас уже было достаточно данных:


Канал Цена регистрации оптового клиента
«Яндекс.Директ» 322
Рекламная сеть «Яндекса» 150
GoogleAdwords 287
Google КМС баннеры 765
Google КМС текстовый 357
Реклама ВК 527
Таргетированная реклама Mytarget 405

Мы видим существенную разницу в цене привлечения оптового покупателя из разных инструметов. Но мы не можем отключить худшие инструменты полностью только на основании стоимости регистрации, чтобы не потерять покупателей, которые в будущем могут дать более крупные продажи либо покупать более регулярно.

Тем не менее уже сейчас мы можем сравнить кампании, принимая во внимание особенности таргетингов и трафика, который мы привлекаем в каждом из них. Мы можем сегментировать трафик и расходы внутри инструментов и найти достаточно схожие аудитории, которые дают худший показатель первичного интереса.

На основании этих данных мы провели детальный анализ баннерной рекламы в Google КМС и увидели, что часть регионов дает посетителей, которые практически не конвертируются в запросы прайса. Провели аналогичный анализ для остальных инструментов и после консультаций с клиентом отключили рекламу в некоторых регионах. В части регионов снизили расходы, в остальных — ждали решения получения полных данных о продажах. Часть сокращенных бюджетов мы направили на инструмент, показывающий наилучшие показатели — рекламную сеть «Яндекса».

Также в первые 2 недели мы мониторили данные о фактических запросах и качестве трафика по ним (показатели отказа, времени на сайте). Подробно доработали минус-слова, чтобы исключить переходы по нецелевым запросам.

Второй этап анализа. После 14 недель мы получили такие показатели о возврате инвестиций


Канал Цена регистрации оптового клиента (2 недели) ROI
«Яндекс.Директ» 322 600%
Рекламная сеть «Яндекса» 150 410%
GoogleAdwords 287 200%
Google КМС баннеры 765 800%
Google КМС текстовый 357 120%
Реклама ВК 527 160%
Таргетированная реклама Mytarget 405 0

Критерий успешности инструмента в данном случае был ROI>300%

В результате к моменту появления данных о продажах, оптимизированная баннерная кампания в Google имела отличные показатели возврата инвестиций. А перенаправление на ранней стадии бюджета на сеть «Яндекс», которая давала наиболее дешевые регистрации оптовых клиентов, помогло привлечь больше клиентов из этой сети и раньше оптимизировать расходы с помощью решений с высокой вероятностью.

Вывод

В борьбе за клиента в digital-маркетинге выиграет тот, кто не только знает, сколько продаж ему дает каждый вложенный рубль, но и умеет максимально быстро принимать решения о корректировке стратегии, тот, кто научится в рамках performance-подхода использовать метод Fail Fast и сможет тестировать больше инструментов привлечения клиентов.


Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Если у вас есть, что дополнить — будем рады вашим комментариям. Если вы хотите написать статью с вашей точкой зрения — прочитайте правила публикации на Cossa.

Комментарии:

Ответить?

Чем живёт digital.
Главное — в рассылке:




Вход на cossa.ru

Уже есть аккаунт?
Выбирай любой вариант входа:
Facebook Twitter Vkontakte

Используйте свой аккаунт в социальной сети Facebook или Twitter, чтобы пользоваться сайтом

Не забудьте написать email на странице своего профиля для управления рассылкой