Цпл корректировки что это

Что такое CPL и как его рассчитать

Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI

Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI

Чтобы оценить эффективность рекламных кампаний, маркетологи используют множество различных метрик. Одни из них ориентированы исключительно на расходы, другие на прибыль, третьи показывают рентабельность маркетинговых инвестиций, то есть отношение дохода к расходам.

В этой статье мы рассмотрим CPL — один из самых полезных и интересных показателей эффективности, а также рекламную модель на его основе. Разберем как считать стоимость привлеченного лида и каким бизнесам стоит это делать в первую очередь.

бонус для читателей

Полезные дашборды для маркетологов от OWOX BI

Содержание

Что такое CPL

CPL расшифровывается как Cost Per Lead, что в переводе с английского языка означает «цена за лид». Это метрика, которая используют для оценки эффективности онлайн-маркетинга. Она показывает, сколько рекламодатель платит рекламному каналу за привлечение одного лида.

Лидом считается пользователь, который предоставил контактную информацию. К примеру, указал свой телефон, email или профиль в соцсетях, когда регистрировался, заполнял форму на сайте, заказывал обратный звонок, скачивал полезные материалы и т. д. Эти данные можно использовать, чтобы связаться с пользователем по указанным контактам и продать свои товар или услугу.

Читайте также: подборка главных показателей эффективности, которые подойдут большинству компаний, и без которых digital-маркетинга и веб-аналитика теряют свой смысл.

Как рассчитать CPL

CPL показывает отношение расходов на конкретный канал к общему количеству лидов, которые принес этот канал за определенный период.

Формула для расчета стоимости лида выглядит так:

Зная CPL, вы можете оценить эффективность кампании и вовремя внести корректировки: увеличить бюджет, если она прибыльная, или отключить показы, если кампания убыточная.

Чтобы рассчитать стоимость лида, вам нужно:

Чтобы упростить и автоматизировать расчет CPL, вы можете использовать OWOX BI. Сервис объединит информацию с вашего сайта, из Google Analytics, рекламных сервисов, систем колл-трекинга, email-рассылок и CRM. Вам не придется искать коннекторы, заниматься очисткой и обработкой данных. Вы получите уже готовые наборы данных в максимально понятной и удобной для работы структуре.

Что такое CPL модель

CPL — это модель партнерского маркетинга, когда рекламодатель платит за контактную информацию человека. В отличие от CPA модели, в данном случае бизнес получает пользователя, который не просто совершил целевое действие в том, а потенциально заинтересован в покупке.

CPL-реклама бывает двух видов: SOI и DOI.

SOI (single opt-in)

Здесь все просто: лидом считается каждый пользователь, который просто оставил свои контакты, то есть совершил одно действие.

Основные характеристики SOI-модели:

DOI (double opt-in)

Эта модель отличается от SOI тем, что пользователь должен совершить уже два действия: оставить свой контакт и подтвердить его, например, перейдя по ссылке в письме, подтвердив заказ по телефону или открыв мобильное приложение.

Основные характеристики DOI-модели:

Кому подходит CPL-модель

CPL-модель чаще всего используется B2B проектами, компаниями с длинным циклом продаж и дорогими товарами (недвижимость, авто, крупная электронная и бытовая техника и т. д.), а также компаниями, работающими в сфере услуг. То есть модель актуальна для всех бизнесов, где важно получить контактную информацию для дальнейшей работы с потенциальным клиентом и завершения сделки.

Для каких вертикалей используют CPL-модель

Вертикаль в арбитражном трафике подразумевает категории товаров, а также источники трафика, рекламные креативы, методы и подходы, которые используются для продвижения товаров и услуг.

CPL модель особенно актуальна для следующих вертикалей:

Выводы

Какой CPL считать оптимальным? Сама по себе эта цифра вам ничего не скажет. Ее нужно рассматривать в связке с другими показателями: CTR объявлений, CPC, средним чеком, показателем конверсии, LTV (жизненная ценность клиента) и т. д.

Кроме того, рекламные кампании с большим количеством лидов и низким CPL могут не приносить желаемого результата, если у вас проблемы на сайте: некачественный контент на сайте, неработающие формы для заполнения и всевозможные ошибки. Поэтому перед запуском CPL-рекламы обязательно протестируйте свои лендинги, проверьте заголовки, тексты, иллюстрации, кнопки, формы и убедитесь, что все работает корректно.

P. S. Если вам нужна помощь со сбором данных и расчетом CPL или подготовкой любого другого маркетингового отчета, запишитесь на демо. Наш сотрудник расскажет и покажет на конкретных примерах, как продукты OWOX BI могут помочь вашему бизнесу расти быстрее.

Наши клиенты
растут на

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Источник

Корректировки ставок в Директе: как настраивать и рассчитывать коэффициенты

Корректировки ставок можно использовать как один из инструментов оптимизации рекламных кампаний. Однако у этого инструмента есть немало подводных камней. Я расскажу о нашем опыте работы с корректировками ставок в Директе и дам несколько советов по их использованию.

Что такое корректировки ставок и как они работают

В Директе можно устанавливать корректировки ставок, которые будут применяться к определенным сегментам пользователей. Корректировки можно устанавливать по следующим сегментам:

Важно знать о корректировках:

Определите цели рекламных кампаний

Если вы этого еще не сделали, то определите KPI вашей кампании. Это может быть ограничение по CPC, CPA, ROI или другая метрика. Например, вы хотите, чтобы стоимость привлечения клиента ( CPA) составляла не более 1000 рублей.

Далее я буду говорить в основном в терминах конверсии и CPA. Но если у вас не настроено отслеживание конверсий или вам важно укладываться в определенную стоимость клика, смело можете переводить те же рассуждения на язык CTR и CPC.

Убедитесь, что вы собрали достаточно статистики

Перед тем, как заниматься любой оптимизацией, необходимо убедиться, что вы собрали достаточно статистики. Чтобы это узнать, можно воспользоваться калькуляторами А/Б тестирования, например, этим.

Допустим, вы заметили в отчетах или предполагаете, что конверсия в покупку у женщин больше, чем у мужчин. Введите собранную статистику по кликам и конверсиям для этих сегментов в калькулятор.

Если калькулятор показывает, что результат не статистически значим, значит не стоит торопиться с выводами и стоит подождать еще некоторое время. Или если статистики недостаточно, то попробуйте агрегировать статистику по нескольким кампаниям или используйте данные с органики.

Установите такие ставки, чтобы базовый сегмент укладывался в требуемый KPI

Определите сегмент, который будет для вас базовым ( на который вы не будете устанавливать корректировки).

Если вы собираетесь устанавливать корректировки по полу ( возрасту), то базовым можно выбрать тот сегмент, на который корректировки нельзя установить технически ( люди, чей возраст не определен).

Если хотите установить корректировки по устройствам, просуммируйте статистику по десктопам и планшетам и выберите этот сегмент в качестве базового. Логика такая же, в Директе корректировку можно настроить только на мобильные устройства.

Для этих сегментов получить целевые значения KPI можно только с помощью изменения самих ставок на ключевые слова.

Будьте осторожны с одновременной установкой корректировок по разным срезам. Если вы хотите установить корректировки одновременно на устройства и на пол/возраст, помните, что корректировки будут перемножаться. И в этом случае будет необходимо смотреть на статистику именно по пересечениям этих срезов ( например, мужчины с мобильных, мужчины с планшетов, женщины с мобильных, женщины с планшетов и т. д. ). И подбирать корректировки так, чтобы их произведения по пересечениям сегментов удовлетворяли вашим требованиям по KPI.

Вручную это делать очень трудоемко. Кроме того, данных по таким пересечениям, как правило, очень мало, чтобы они были статистически значимыми. Поэтому я бы советовал выбрать один срез, в необходимости корректировок для которого вы уверены.

Как рассчитать коэффициент корректировки

Предположим, ваш целевой CPA составляет 1000 рублей, и конверсия по сегменту «мужчины» составляет 3%. Нетрудно посчитать, что приемлемой является цена клика в 30 руб. Пусть сейчас цена клика по этому сегменту в вашей кампании равна 40 руб. Напрашивается вывод: установить корректировку на мужчин —25%.

Но так делать не стоит. Почему, расскажу на примере из жизни.

Мы проводили А/Б-тестирование. Для кампаний, А мы рассчитали корректировки исходя из конверсии по сегментам, в кампаниях Б корректировки не устанавливали. Ставки на одинаковые ключевые слова в кампаниях, А и Б были одинаковы.

Результаты сначала нас удивили. Сегменты, на которые мы устанавливали отрицательные корректировки ( с целью снизить по ним стоимость конверсии), в результате принесли нам более дорогие клики и конверсии ( чем такие же сегменты в кампаниях без корректировок). Обратный эффект мы наблюдали на сегментах с положительными корректировками — стоимость клика в них выросла.

Такой эффект произошел не по всем сегментам, были и предсказуемые результаты.

Почему так произошло? Вспомним, что корректировка применяется к ставкам по всем ключевым словам рекламной кампании. При этом цена клика не пропорциональна ставке ( вспомните, как устроен VCG аукцион) даже в рамках одного ключевого слова.

Таким образом, при работе отрицательной корректировки какие-то ключевые слова могли выпасть из спецразмещения ( для выбранного сегмента «мужчины»), какие-то из гарантии. Некоторые ключевые слова при этом ( возможно, более дорогие) остались в спецразмещении. В результате показы по сегменту будут перераспределены в сторону более дорогих фраз, и средняя стоимость клика вырастет. Вот пример, иллюстрирующий эту ситуацию на примере двух фраз.

Отсюда две рекомендации:

Итого

При работе с корректировками ставок в Яндекс. Директе рекомендую совершать три шага:

Вполне возможно, что в ваших кампаниях и в вашей тематике корректировки будут отрабатывать иначе. Поэтому тестируйте, не бойтесь экспериментировать, но отслеживайте результаты.

Источник

Точная корректировка ставок контекстной рекламы в зависимости от времени показа [+ шаблон]

Как обычно корректируют ставки: прикинули, что на выходных трафика/конверсий меньше раза в два, и снизили ставку вдвое — ну так, на глаз. А потом мало показов, конверсий или с бюджетом что-то не то.

Для ценителей точности предлагаем готовое решение: шаблон для корректировки ставок в Яндекс.Директе и Google Ads. Выгружаете данные о распределении трафика/конверсий по времени из Google Analytics, вставляете в шаблон и получаете корректировки. Все просто и главное — без прикидок «на коленке».

К слову, нашему специалисту по трафику шаблон ну очень нравится.

Логика корректировки ставок в зависимости от времени показа

Ставки корректируют на основе трафика или конверсий.

Корректировка на основе трафика подходит в двух случаях:

За счет чего достигается экономия? В пиковые дни/часы из-за повышенной активности конкурентов аукционы перегреваются, и для получения хороших позиций нужно выставлять более высокие ставки. Чем ниже активность аудитории, тем меньше денег нужно платить для получения единицы трафика.

В каждой сфере деятельности колебания активности уникальны. Например, при продаже товаров для новорожденных горячее время — в обед и вечером (когда дети спят, а мамочки «залипают» в смартфонах). А для производителей запорной арматуры пик приходится на предобеденное время в рабочие дни.

Корректировка на основе конверсий позволяет показывать рекламу на более выгодных позициях в те часы и дни недели, когда пользователи чаще покупают/заказывают услуги/регистрируются и т. п.

Для бизнеса такой вариант корректировок приоритетен, но и связан с проблемами:

Далее мы покажем, откуда брать данные для корректировки ставок и как получить готовые корректировки с помощью шаблона.

Откуда брать данные о трафике/конверсиях

Трафик

Определить колебания трафика позволяет Google Analytics. Открываем «Аудитория» / «Обзор», задаем почасовой показ данных, устанавливаем диапазон дат и экспортируем данные в XLSX.

По поводу диапазона дат: задаем их так, чтобы выгрузить данные за 4 последние полные недели. Например, если сегодня 12 августа (понедельник), то текущую неделю уже не выгружаем, а выгружаем предыдущие четыре — с понедельника по воскресенье (с 15 по 11 августа включительно). Это важно для корректного отображения данных в шаблоне.

Почему именно 4 недели, если корректировки задаются в разрезе одной недели? Тут все просто: мы рассчитываем среднее арифметическое посещаемости, чтобы сгладить возможные месячные колебания спроса.

После экспорта открываем отчет и переходим на лист «Набор данных1». Если все сделано верно, то последнее значение в столбце «Индекс часа» будет 000671.

Данные о колебаниях трафика есть и в Яндекс.Метрике. Переходим в «Отчеты» / «Стандартные отчеты» / «Посещаемость», задаем период (определяем так же, как и для Google Analytics) и детализацию по часам. Выгружаем данные графика в формате XLSX.

В отчете должно быть 672 строки с данными (заполнены строки 7-678).

Какие данные использовать — из Яндекс.Метрики или Google Analytics — решать вам.

Конверсии

Если вы решили корректировать ставки на основе конверсий, то данные выгружаются из той системы, в которой настроены цели или электронная торговля (смотря какой показатель вы берете за основу).

Например, если у вас настроены цели в Google Analytics, перейдите в раздел «Конверсии» / «Обзор», задайте детализацию по дням, диапазон дат (тоже 4 полные недели) и выберите интересующую цель.

Экспортируйте данные — они будут точно в таком же формате, как и при экспорте данных о трафике.

Если же у вас, например, настроены цели в Яндекс.Метрике, откройте отчет «Конверсии» и кликните по интересующей цели. Откроется отчет по целевым визитам. Установите детализацию по дням, задайте период 4 полные недели и выгрузите данные в формате XLSX.

Три проблемы при сборе данных

Проблема 1. Не установлены счетчики или не настроены цели.

Решение: установить счетчик, настроить цели и собрать данные. Если сроки горят, то хотя бы за одну полную неделю. А если время есть, соберите данные за месяц.

Проблема 2. Выраженная сезонность.

Для товаров вроде солнцезащитных очков или зимних шин анализировать предыдущий месяц нет смысла, если это несезон.

Решение: соберите данные за прошлый год (выберите пиковый период и выгрузите статистику). Ну и понятное дело, если вы только-только поставили счетчики (см. проблему 1), придется выждать, когда определятся пиковые периоды.

Проблема 3. Мало трафика/конверсий

Хорошо, если ваш сайт посещаемый, и вы можете собрать достаточно данных. А если трафика/конверсий нет? Тут система аналитики не поможет — ей нечего будет собирать.

Эта проблема самая неприятная.

Какой способ выбрать, смотрите по ситуации. Но если говорить о точности, то лучше все-таки собрать данные. До этого или вовсе не корректируйте ставки, или минимально корректируйте в периоды очевидной просадки.

Корректировка ставок с помощью шаблона

Скопируйте для себя шаблон корректировки ставок. На листе «Исходные данные» в желтую область вставьте данные о трафике (или конверсиях) из Яндекс.Метрики или Google Analytics. Данные упорядочивать не нужно — просто скопируйте их.

Перейдите на лист «Корректировка ставок». В синей области — готовые корректировки для каждого часа в разрезе недели (в % от максимальной ставки).

Разберем, как все это работает.

В разделе таблицы «Исходные данные» рассчитывается среднее арифметическое посещаемости в конкретный день и час (за 4 недели).

Полученные данные по посещаемости делятся на 4 группы с помощью квартиля:

Вы можете изменить проценты корректировок — в желтой области на листе «Корректировка ставок». Рекламные системы позволяют уменьшать ставки вплоть до 90%, но мы не рекомендуем этого делать, поскольку трафика будет мало. На практике не стоит применять корректировку ниже 40-50%.

Важно! Корректировка на основе квартилей — это лишь один из возможных вариантов. Вы можете изменить шаблон и корректировать ставки на основе медианы (будет два типа ставок — максимальная и уменьшенная), квантиля (будет максимальная и 4 скорректированных ставки) или любого другого способа деления выборки на группы.

Настройка расписания показа рекламы

Итак, проценты корректировок у вас есть. Остается их внести в рекламные системы.

Яндекс.Директ

Временной таргетинг задается на уровне кампании. Откройте настройки кампании и в блоке «Расписание показа» нажмите «Изменить». В открывшемся окне включите режим управления ставками и перенесите корректировки. На листе «Результат (для Директа/PromoPult)» данные адаптированы для удобства переноса в Директ.

Обратите внимание, что в Директе можно задать корректировку выше максимальной ставки. С помощью шаблона вы без проблем проведете повышающую корректировку (например, вместо максимальной ставки на уровне 100% задайте 120%).

Google Ads

Здесь временной таргетинг настраивается тоже на уровне кампании. Для этого откройте интересующую кампанию, перейдите в раздел «Расписание показа рекламы» и задайте расписание показа.

Проблема в том, что в Google Ads нет такого удобного визуального графика, как в Директе. Сложное расписание задать вручную здесь непросто.

Если вы умеете пользоваться скриптами, то вам поможет решение Sophie Newton. Заполните специальный шаблон с корректировками для Google (данные берите из нашего шаблона) и подключите скрипт.

Если же скрипты — не для вас, используйте вспомогательные сервисы. Например, при запуске контекста с помощью платформы PromoPult временной таргетинг настраивается в режиме визуального редактора — и для Директа, и для Google Ads (одновременно в двух системах).

Achtung: временной таргетинг!

Настройка расписания показа — штука хорошая. Если делать ее правильно. О чем нужно помнить:

Источник

20 метрик, которые покажут эффективность контекстной рекламы

Что обозначают аббревиатуры LTV, CR, ROAS и другие. Как вычислить эти показатели.

Запускаете контекстную рекламу — нужно обязательно отслеживать ее эффективность и оперативно вносить корректировки, если результаты неудовлетворительны. Но на какие показатели опираться?

Собрали 20 важных метрик, которые помогут проанализировать эффективность рекламной кампании и выявить узкие места, требующие доработки.

Чем метрики отличаются от KPI

По сути, метрики и KPI — это определенные показатели эффективности. Разница между ними следующая:

Проще говоря, метрика — это фактический показатель, а KPI — определенное значение показателя, которое может быть целевым для бизнеса. Далее мы будем рассматривать основные метрики, которые важно отслеживать в контекстной рекламе. Каждую из рассмотренных метрик можно использовать для постановки KPI.

1. Клики

Один из базовых показателей в онлайн-рекламе. Метрика позволяет узнать, сколько раз по вашим рекламным объявлениям кликами потенциальные клиенты.

Клики важны в качестве самостоятельной метрики, а также используются при расчете других показателей (например, цена за клик и кликабельность).

Где смотреть клики

Данные по количеству кликов доступны практически в любом отчете систем контекстной рекламы.

В отчете по ключевым словам в интерфейсе Google Ads это выглядит так:

При анализе этой метрики важно понимать, что она отображает именно количество кликов по объявлению, но не подходит для точного подсчета количества уникальных посетителей. По одному и тому же объявлению одни и те же люди могут кликать несколько раз (в разное время). Как правило, количество кликов в большинстве случаев будет больше, чем количество уникальных пользователей.
Для того чтобы узнать, сколько уникальных посетителей было на сайте, пригодится следующая метрика.

2. Уникальные посетители

Этот показатель позволяет узнать количество уникальных пользователей, которые заходили на ваш сайт в течение определенного периода.

Для идентификации каждого пользователя системы аналитики используют определенный набор параметров:

Если эти параметры будут изменены (например, пользователь удалит все cookies и переустановит браузер), при повторном заходе на сайт система аналитики засчитает посещение нового уникального пользователя.

Поэтому в метрике могут быть погрешности.

Где смотреть статистику по уникальным пользователям

Данные по этой метрике доступны в отчетах систем аналитики:

Статистика по уникальным посетителям — в столбце «Посетители».

3. Показы

Базовая метрика, отображает количество раз, когда ваше объявление было показано пользователям (в поисковой выдаче, в КМС/РСЯ или других местах размещений).

У метрики несколько практических применений:

Данные по количеству показов можно посмотреть в любом отчете рекламной системы (Google Ads или Яндекс.Директ):

4. Вовлечение

При анализе поведения пользователей на сайте важно понимать уровень вовлечения — заинтересованность пользователя в контенте и/или функционале сайта. Для оценки вовлеченности в основном используются две метрики:

Где посмотреть данные о вовлечении

Данные по метрикам вовлеченности доступны в отчетах систем аналитики. В Google Аналитике это отчет «Поведение» → «Вовлечение».

Нужные нам показатели здесь — «Длительность сеанса» и «Глубина просмотра».

В Яндекс.Метрике для этих двух метрик есть отдельные отчеты. Найти их можно в разделе «Стандартные отчеты» → «Аудитория»:

Так, к примеру, выглядит отчет «Время на сайте»:

При анализе объема трафика (клики и посетители) важно параллельно анализировать, как этот трафик ведет себя на сайте. Если пользователи сразу покидают сайт и никогда не посматривают больше одной страницы, следует проанализировать возможные причины этого. В частности, важно обратить внимание на качество и скорость загрузки целевых страниц, релевантность объявлений.

Простая настройка и понятная аналитика рекламных кампаний — в модуле PPC PromoPult. Один интерфейс для Яндекс.Директа и Google Ads, автогенерация объявлений, отраслевые решения, набор профессиональных инструментов для работы с семантикой и анализа конкурентов.

5. Кликабельность (CTR)

CTR (click-through rate) — показатель кликабельности объявлений. Для расчета кликабельности используются данные из двух других метрик — клики и показы. Вот формула CTR:

количество кликов / количество показов * 100% = CTR

К примеру, объявление было показано 880 раз и получило 15 кликов. Подставим эти значения в формулу и рассчитаем CTR:

CTR является одной из самых важных метрик в контекстной рекламе. С его помощью можно быстро понять, эффективна рекламная кампания или нет. Если CTR низкий — скорее всего, объявление не соответствует потребностям целевой аудитории или показывается по нерелевантным запросам. Если кликабельность высокая, это свидетельствует о том, что объявление релевантно для тех, кому оно показывается и люди активно переходят по нему.

Также CTR важен по следующим причинам:

Коэффициент кликабельности может существенно отличаться в зависимости от ниши, сезона, объявления и т. д.

Хорошими можно считать следующие показатели:

Где посмотреть CTR

Данные по кликабельности доступны в отчетах рекламных систем (на уровне кампаний, групп объявлений, объявлений и ключевых слов).

Как повысить CTR:

6. Коэффициент конверсии (CR)

Коэффициент конверсии — метрика, которая позволяет определить процент пользователей, совершивших целевое действие на сайте. Например, процент пользователей, которые оформили заказ после перехода по объявлению.

Формула для расчета коэффициента конверсии:

CR = Количество конверсий / Количество кликов * 100%

Допустим, мы получили 500 кликов по объявлению и 9 заказов на сайте. Подставим эти значения в формулу и рассчитаем коэффициент конверсии:

Для e-commerce нормальным считается показатель конверсии от 1 до 2%. В зависимости от ниши или других факторов этот показатель может отличаться как в меньшую, так и в большую сторону.

Для отслеживания коэффициента конверсий необходимо:

Где посмотреть данные о CR

Данные по коэффициенту конверсии можно посмотреть в отчетах рекламных систем, а также в системах аналитики. В Google Аналитике это отчет «Конверсии» → «Цели» → «Обзор».

В Метрике отчет по конверсиям находится в разделе стандартных отчетов:

Так выглядит отчет в Яндекс.Метрике:

Если клиенты часто оформляют заказы по телефону, конверсию можно отслеживать в системах колл-трекинга.

Внутренние факторы, которые могут снижать конверсию

Также на конверсию влияют внешние факторы:

7. Цена за клик (CPC)

CPC (cost-per-click) — цена за клик. Определяет среднюю стоимость клика по объявлению. Стоимость каждого клика формируется индивидуально, во время аукциона. В отчетах рекламных систем можно посмотреть данные по среднему CPC за выбранный период.

В рекламных системах есть ограничение на минимальную стоимость клика:

Верхней границы стоимости кликов нет. На нее влияет специфика отрасли (общая конкуренция и спрос), уровень конкуренции между рекламодателями в момент конкретного аукциона, качество объявлений и другие факторы.

Где смотреть

Данные по стоимости клика доступны во всех отчетах Google Ads и Яндекс.Директа. В отчетах отображается средняя цена клика за выбранный период.

В кампаниях с ручным управлением ставками вы можете регулировать цену за клик и влиять на уровень трафика. К примеру, если задать слишком низкую цену за клик, объявления будут проигрывать большинство аукционов и трафика может быть мало. В этом случае лучше постепенно повышать цену и отслеживать, как повышение влияет на количество показов и кликов.

8. Стоимость целевого действия (CPA)

CPA (Cost per Action) — метрика, которая отображает стоимость целевого действия. Рассчитывается по формуле:

Расходы на рекламу / количество целевых действий = СРА

Как правило, целевым действием является конверсия (оформление заказа, заполнение формы заявки, звонок).

CPA — это не только показатель. Аббревиатура также используется в названии модели оплаты за рекламу. CPA-модель — когда рекламодатель оплачивает не клики и показы, а только целевые действия и может назначать приемлемую цену за конверсию.

Такая модель преимущественно используется в CPA-сетях, идеально подходит бизнесам, в которых есть стабильный спрос, простая и понятная воронка с конкретным действием-конверсией на последнем этапе (например, транзакция в интернет-магазине).

Также относительно недавно запуск рекламы с оплатой за конверсии стал доступен в Google Ads и Яндекс.Директе.

CPA для кампаний в Google Ads

При настройке кампании Google Ads нужно выбрать автоматическую стратегию «Целевая цена за конверсию» и задать цену, которая вас устраивает. При включенной стратегии алгоритмы Google автоматически управляют ставками на аукционе, анализируя множество факторов, стараясь достичь заданной цены за конверсию.

Для подключения стратегии «Целевая цена за конверсию» необходимо:

Обратите внимание! Нельзя задавать слишком низкую целевую цену. Это сильно ограничит алгоритмы Google, и вы просто не получите показов (так как система не сможет найти аукционы, на которых совсем нет конкуренции и ставок других рекламодателей). Оптимально ориентироваться на среднюю стоимость конверсии за предыдущие периоды.

Если вы переключаете на эту стратегию активную кампанию, у которой есть статистика по конверсиям, система сама предложит установить целевую цену на основе имеющихся данных.

Как получить данные о CPA из Google Analytics

Это можно сделать с помощью вычисляемых показателей. Для этого перейдите в настройки представления и откройте раздел «Вычисляемые показатели».

Создайте новый показатель и задайте следующую формулу:

Цель — название существующей цели, которая добавлена в Google Аналитику.

CPA для кампаний в Яндекс.Директе

Чтобы получать конверсии по заданной цене в Яндекс.Директе, в настройках кампании необходимо выбрать автоматическую стратегию «Оптимизация конверсий».

Для подключения стратегии с целевой ценой за конверсию в Директе, необходимо:

9. Стоимость привлечения лида (CPL)

CPL (Cost per Lead) — цена за лид, разновидность метрики CPA. Используется для анализа стоимости привлечения лида. В основном применяется в случах, когда целевым действием является получение контактных данных потенциального клиента — заполнение формы на сайте, заявка на обратный звонок и т. д.

CPL рассчитывается по формуле:

Расходы на рекламу / Количество лидов = CPL

Эта метрика актуальна для бизнесов с многоэтапной воронкой продаж и длинным циклом сделки. Как правило, это сложные продукты (например, финансовые или юридические услуги). Здесь при первом контакте с важно получить контактные данные пользователя, чтобы в дальнейшем с ним можно было работать и постепенно продать услугу.

Как и метрику CPA, данные по цене за лид можно посмотреть в системах аналитики:

10. Стоимость заказа (CPO)

CPO (Cost per Order) — цена за заказ. Актуальная метрика для e-commerce, где главная цель рекламных кампаний — получение новых заказов.

Формула для расчета показателя:

Расходы на рекламу / Количество заказов = CPO

Данная метрика фактически является частным случаем CPA (так как заказ — это также целевое действие). Если основное целевое действие кампании — оформленный заказ, в таком случае CPA и CPO будут обозначать один и тот же показатель.

11. Стоимость привлечения клиента (CAC)

CAC (Customer Acquisition Cost) — показатель стоимости привлечения новых клиентов. Эта метрика позволяет оценить, во сколько вам обходится каждый новый клиент (тот, кто ранее не покупал у вас).

Рассчитывается по формуле:

Общие затраты на рекламный канал / Количество новых клиентов = CAC

Для расчета этой метрики необходимо собрать и корректно обработать большое количество данных:

Чтобы корректно посчитать САС для рекламного канала, нужно собрать данные по расходам из разных источников (рекламные системы, CRM, другие системы учета) и данные по количеству новых клиентов за определенный период.

Важно! Чтобы корректно оценить, выгодна ли для компании цена привлечения клиента, необходимо сравнить показатель CAC с LTV (об этой метрике поговорим дальше). В некоторых бизнесах на привлечение клиента целесообразно тратить больше, чем приносит клиент компании во время первого заказа — это выгодно, если клиент становится постоянным и за весь срок сотрудничества с компанией многократно окупит вложения в привлечение.

12. Жизненная ценность клиента (LTV)

LTV (Lifetime Value) — жизненная ценность клиента, общий доход, который получает компания с одного клиента за весь период сотрудничества.

Упрощенно, формула расчета LTV выглядит так:

Доход от клиента за все время — Расходы на привлечение и удержание клиента = LTV

В формулу можно подставить метрику, которую мы рассматривали в предыдущем пункте. Получится следующая формула:

Доход от клиента за все время — CAC (стоимость привлечения клиента) = LTV

Рассмотрим на примере. В среднем, клиент взаимодействует с интернет-магазином на протяжении трех лет и оформляет один заказ в два месяца. Средний чек заказа: 6000 рублей. Итого за три года клиент оставляет 18 заказов на общую сумму 108 000 рублей.

Стоимость первичного привлечения клиента (САС) — 3000 рублей. С учетом прочих расходов, общие расходы на привлечение и удержание клиента — 6000 рублей.

Итоговая LTV клиента: 108 000 — 6000 = 102 000 рублей.

Важно считать LTV во всех бизнесах, где есть повторные покупки. Понимая, сколько клиент приносит компании за все время сотрудничества, можно определить, какую сумму целесообразно тратить на его привлечение. Если у клиента высокий LTV, на его привлечение можно потратить больше денег, чем принесет компании его первый заказ. При первом заказе компания сработает в небольшой минус, но в дальнейшем этот клиент окупит все затраты на привлечение и принесет хорошую прибыль.

Как посмотреть LTV в Google Analytics

LTV в разрезе источников трафика можно посмотреть в отчете «Источники трафика» → «Весь трафик» → «Каналы».
Здесь нам нужны два показателя: «Пользователи» и «Доход». Чтобы рассчитать средний LTV по каждому каналу трафика, необходимо разделить доход на количество пользователей.

Конечно, здесь не учитываются расходы на рекламу и прочие затраты (их нужно будет свести отдельно). Но для понимания, сколько компании приносит каждый клиент, этот отчет пригодится.

Обратите внимание! По умолчанию в этом отчете отображаются данные по всем пользователям (в том числе тем, кто просто заходил на ваш сайт, но ничего не покупал). Корректно расcчитать LTV в этом случае не получится.

Поэтому нужно создать сегмент, в котором содержатся данные только по тем сеансам, в которых были транзакции:

Как посмотреть LTV в Яндекс.Метрике

В Метрике LTV смотреть более удобно. Для этого необходимо перейти в раздел «Посетители». Здесь по каждому посетителю можно посмотреть количество покупок и их общую сумму:

Сравнение LTV и CAC

Чтобы получить полную картину по эффективности маркетингового канала, необходимо сравнить показатели жизненной ценности клиента и стоимости привлечения. Для этого используется соотношение LTV:CAC.

Вот как интерпретировать значения:

13. Коэффициент брошенных корзин (CAR)

CAR (Cart Abandonment Rate) — коэффициент брошенных корзин, еще одна важная метрика для интернет-магазинов. Отображает процент пользователей, которые добавили товар в корзину, но не завершили оформление заказа.

Формула для расчета:

(Количество пользователей, бросивших корзину / Количество пользователей, которые добавили товар в корзину) * 100% = CAR

Основные причины, по которым пользователи не завершают покупку и бросают товар в корзине (по данным исследований):

Как узнать долю брошенных корзин в системах аналитики

Отдельной метрики для брошенных корзин в Google Аналитике нет, но можно посмотреть общее количество сеансов с добавлениями товара в корзину и вычесть из него количество сеансов, в которых были оформлены заказы. Затем полученное число разделить на общее количество добавлений в корзину и получим CAR.

Статистика по добавлениям в корзину доступна в разделе «Конверсии» → «Электронная торговля» → «Поведение покупателей».

В Яндекс.Метрике аналогичным образом можно посмотреть статистику по добавлениям в корзину (в отчете «Электронная коммерция» → «Товары в корзине»):

14. Окупаемость инвестиций (ROI)

ROI (Return on Investment) — возврат инвестиций, «классическая» метрика для оценки эффективности вложений в маркетинг. Рассчитывается по такой формуле:

(Прибыль — Вложения в рекламу) * 100% / Вложения в рекламу = ROI

ROI часто применяется для анализа окупаемости вложений в рекламные каналы (контекстная и таргетированная реклама, а также другие каналы привлечения трафика).

ROI может быть нулевым, положительным или отрицательным. Значения больше нуля свидетельствуют о том, что вложения в рекламу окупились и кампания работает «в плюс». Меньше нуля — кампания работает в минус и реклама не окупается. Нулевое значение ROI — точка безубыточности. Доходы покрывают расходы на рекламу, но прибыли еще нет.

Как посчитать ROI для кампаний в Google Ads

Если у вас подключена электронная коммерция, в Google Аналитике можно отслеживать транзакции и доход с заказов на сайте. Чтобы проанализировать результаты рекламных кампаний, перейдите в отчет «Источники трафика» → «Google Реклама» → «Кампании».

В этом отчете доступны данные по доходу с рекламных кампаний, а также затраты на рекламу. Подставив эти данные в формулу расчета ROI, вы сможете рассчитать показатель окупаемости.

Сделаем это, используя данные со скриншота:

У нас получился отрицательный ROI — это значит, что кампания работает в небольшой минус.

Обратите внимание! Здесь для расчета ROI мы использовали данные, которые зафиксировала Google Аналитика — по заказам, оформленным через сайт. Эта статистика может быть неполной. Например, часть пользователей после перехода по рекламе не оформили заказ через корзину, а сделали это по телефону. Такие заказы не учитываются в отчете, поэтому, чтобы рассчитать ROI корректно, нужно использовать данные по всем заказам из CRM.

Как задать целевую рентабельность в кампаниях Яндекс.Директа

При настройке кампании Яндекс.Директа можно выбрать автоматическую стратегию «Оптимизация рентабельности». Здесь задается целевой ROI и система будет оптимизировать показ рекламы, чтобы достичь заданного показателя.

15. Рентабельность затрат на рекламу (ROAS)

ROAS (Return on Ad Spend) — возврат на рекламные расходы. Рассчитывается как соотношение дохода с рекламы к затратам на показ объявлений. Формула ROAS:

(Доход с рекламы / Расходы на рекламу) * 100% = ROAS

К примеру, кампания за неделю израсходовала 10 000 рублей бюджета. За этот период получено заказов на сумму 35 000 рублей. ROAS будет равен:

(35 000 / 10 000) * 100% = 350%.

Важно понимать, что сам по себе показатель не дает понимания, действительно ли окупается реклама. Для этого не хватает данных о маржинальности рекламируемых продуктов. К примеру, для товара с маржинальностью 50% ROAS в 350% — очень хороший показатель, при котором чистая прибыль с товара превышает затраты на рекламу. А для товара с маржинальностью 15% даже при ROAS 600% вы все еще будете в небольшом минусе.

Полезно рассчитать bROAS (break-even ROAS) — возврат на рекламные расходы, при котором реклама находится в точке безубыточности (чистая прибыль равна расходам). Это можно сделать с помощью простой формулы:

(1 / маржинальность товара) * 100%

К примеру, у нас есть товар с маржинальностью 40%. Его bROAS будет равен:

Этот показатель можно использовать как ориентир, и быстро оценивать рентабельность в рекламной кампании. Если показатель ROAS больше значения 250% — значит реклама полностью окупается и вы получаете прибыль.

Как посчитать ROAS в кампании Google Ads

Для этого в интерфейсе Google Ads уже есть готовая метрика. Чтобы добавить ее, необходимо изменить набор стандартных столбцов в таблице любого отчета:

И добавить метрику «Ценность конверсий / стоимость»:

В отчете отобразится столбец, в котором вы сможете отслеживать соотношение выручки к рекламным расходам:

16. Регулярный месячный доход (MRR)

MRR (Monthly Recurring Revenue) — метрика, показывающая, какой доход ежемесячно получает компания с платящих клиентов. Этот показатель актуален для бизнесов, работающих с рекуррентными платежами (например, онлайн-сервисы с ежемесячной платной подпиской).

Формула расчета метрики:

Количество клиентов * Средний доход с клиента за период (ARPU) = MRR

На базе этой метрики также рассчитывается годовой доход (ARR — Annual Recurring Revenue) — MRR * 12.

Источником данных для расчета MRR могут быть:

17. Показатель оттока клиентов (Churn Rate)

Churn Rate — коэффициент оттока клиентов. Показывает, какая доля пользователей перестала быть вашими клиентами (прекратила покупать у вас или пользоваться вашими услугами).

Метрика рассчитывается по формуле:

((Количество клиентов в начале периода — Количество клиентов в конце периода)/Количество клиентов в начале периода) * 100%

У каждого бизнеса показатель Churn Rate будет отличаться. Он зависит от многих факторов: от особенностей конкретной ниши, до качества сервиса и отлаженности бизнес-процессов в компании. Но в среднем по рынку можно определить такие показатели, на которые можно ориентироваться:

Также прослеживается корреляция между возрастом компании и Churn Rate:

Churn Rate — важная метрика для SaaS-компаний, работающих по модели ежемесячной подписки. Для такой бизнес-модели важно максимально долго удерживать платящих пользователей, поэтому необходимо регулярно следить за метрикой и работать над уменьшением показателя.

Проанализировать отток пользователей можно с помощью когортного анализа в Google Аналитике:

18. Показатель оттока дохода (Revenue Churn)

Revenue Churn (MRR Churn Rate) — связанный с предыдущей метрикой показатель. Он отображает, какой объем выручки недополучает компания из-за оттока клиентов.

Рассчитывается по формуле:

(Доход, потерянный за период/Доход в начале периода) * 100% = Revenue Churn

19. Коэффициент удержания клиентов (CRR)

CRR (customer retention rate) — еще одна метрика, связанная с удержанием и оттоком клиентов. CRR показывает, какой процент клиентов за рассматриваемый период является постоянными.

Формула для расчета:

((Количество клиентов в конце периода — Новые клиенты за период)/Количество клиентов за период) * 100%

К примеру, в конце месяца общее количество клиентов у компании — 750. Из них новых — 60. Подставим эти данные в формулу и рассчитаем retention:

20. MQL, SQL, PQL

Последние метрики в нашей подборке — своего рода индикаторы, которые используются для оценки квалификации лидов (степени готовности пользователей к покупке вашего товара или подписке на сервис).

Рассмотрим эти метрики подробнее.

MQL (Marketing Qualified Leads) — маркетинговые лиды, собранные с помощью рекламных материалов, лид-магнитов, подписок на email-рассылку. Сюда относятся пользователи, которые оставили свои контактные данные онлайн или офлайн (например, во время выставки или конференции).

Эти лиды пока находятся на верхних этапах воронки и, чтобы конвертировать их в клиентов, необходимо продолжать работу с ними.

SQL (Sales Qualified Leads) — лиды, готовые к продаже и переданные в отдел продаж. Сюда относятся потенциальные клиенты, которые проявили интерес к товару и намерение покупки, но пока не завершили заказ.

С такими лидами работает отдел продаж — анализируя данные и формируя под клиентов индивидуальные предложения.

PQL (Product-Qualified Leads) — пользователи, которые уже пользовались вашими продуктами или частью функционала (если вы продвигаете сервис) и с высокой вероятностью готовы сконвертироваться в платящих клиентов. Примером таких лидов могут быть пользователи бесплатного тарифного плана онлайн-сервиса.

Отслеживайте основные показатели эффективности при помощи виджета в PromoPult

В PromoPult есть возможность быстро оценить результативность каждого рекламного канала. Для этого в списке проектов есть виджет эффективности. В нем по каждому источнику трафика (SEO, контекстная и таргетированная реклама) представлены данные по самым важным показателям в динамике:

Эффективность контекстной рекламы в системе можно оценить по таким показателям:

Для проектов, которые подключили к системе счетчики веб-аналитики (Яндекс.Метрику или Google Аналитику), есть возможность отслеживать показатели конверсий по любым наборам целей. Можно выбрать несколько равнозначных с точки зрения продаж целевых действий (например, регистрация на вебинар и запись на видеокурс).

Основная задача нового виджета — помочь пользователям PromoPult оценить эффективность каждого рекламного канала и понять, что нужно изменить или улучшить в рекламных кампаниях.

Используйте измеримые показатели для отслеживания эффективности контекстной рекламы, вовремя оптимизируйте кампании и получайте больше конверсий.

Источник