Как правильно считать доходность в CRM-маркетинге

2024-01-24 12:25:11 Время чтения 13 мин 170

Стоит ли тратить бюджет на CRM-маркетинг? Сколько денег нужно вложить в кампанию, чтобы она окупилась и принесла прибыль? Ответить на эти вопросы поможет инкрементальность.

Рассказываем, почему инкрементальный метод — наиболее точный способ оценить эффективность кампаний и как рассчитать дополнительный доход от CRM-маркетинга. В конце статьи расскажем, почему инкрементальность — не панацея и кому не подойдёт этот метод.

Что такое инкрементальность в CRM-маркетинге

Инкрементальность в CRM-маркетинге — это истинная ценность маркетингового воздействия. Благодаря инкрементальному методу маркетолог понимает, сколько денег приносит кампания и можно ли заработать столько же и без неё.

Инкрементальная выручка — это дополнительные деньги, которые заработал бизнес за счёт отдельной CRM-кампании.

Благодаря инкрементальному методу можно не только оценить уже запущенную кампанию, но и спрогнозировать эффект от будущей.

Какие задачи решает инкрементальный подход в CRM-маркетинге

Зная инкрементальность, маркетолог может:

  1. Узнать истинную ценность канала или кампании. Маркетолог увидит, есть ли причинно-следственная связь между маркетинговым воздействием и действием пользователя. Инкрементальность показывает, какие конверсии случились благодаря кампании, а какие случились бы и без неё.
  2. Установить реалистичные KPI. Например, измерять не только общую конверсию, но и инкрементальную, то есть ту часть конверсий, которая является дополнительной благодаря каждой кампании или каналу.
  3. Узнать реальный ROI маркетинговых кампаний. Чтобы узнать, окупаются ли вложения бизнеса, чаще всего оценивают Return On Investment, а для расчёта используют прибыль или выручку.Для расчёта ROI конкретной кампании важно использовать именно инкрементальную выручку, так как она учитывает только ту часть дохода, которая является прямым результатом этой кампании — таким образом, мы получим наиболее точный показатель ROI.
  4. Понять, почему уменьшается прибыль.Если общая выручка бизнеса увеличивается, а прибыль уменьшается, инкремент поможет найти причину.Например, если кампания А принесла 50 000 рублей при затратах 10 000 рублей, а кампания Б принесла 100 000 рублей при затратах 80 000 рублей, то кампания А окажется более выгодной: хотя она принесла меньшую выручку, с учётом расходов её прибыль оказалась большей.

Инкрементальный метод помогает выявить такие случаи и запускать наиболее выгодные кампании.

  1. 5. Перестать покупать органические конверсии. Некоторые продажи произошли бы и без дополнительного воздействия на пользователя. Инкрементальность помогает выявить такие случаи и избежать расходов на кампании, которые не приносят дополнительной выгоды.
  2. 6. Сделать прогноз. Зная инкрементальную выручку, аналитики и маркетологи могут оценить потенциал кампании и узнать, стоит ли инвестировать в маркетинг или продажи придут органически.

Какие данные нужны для расчёта инкрементальной выручки 

Чтобы узнать, какую дополнительную выручку принесло маркетинговое воздействие, понадобятся следующие данные:

  1. Охват пользователей — например, сколько пользователей получили рассылку.
  2. Конверсия — например, процент пользователей, которые перешли по ссылке в письме и сделали заказ.
  3. Количество заказов этих пользователей.
  4. Затраты на 1 заказ — то есть, затраты на маркетинговое воздействие, инкрементальность которого нам нужно узнать.
  5. Общие затраты — это произведение количества заказов и затрат на один заказ.
  6. Размер среднего чека покупателей.
  7. Сумма заказов. Если использовали промокоды, считаем отдельно суммы заказов с учётом и без учёта скидки.

Все эти данные можно найти в CRM-платформе. Некоторые компании хранят данные разрозненно: например, данные по охватам рассылки — в одной системе, а по заказам — в другой.

Пример: как узнать эффективность промокодов с помощью инкрементального метода

Задача: узнать, сколько дополнительной выручки получит бизнес после введения промокодов в коммуникациях и определить оптимальный размер скидки.

Решение: провести тест, рассчитать инкрементальную выручку и ROI от каждого промокода.

Проводим A/B/C-тест 

В рамках A/B- или A/B/C-теста аудитория делится на две или три группы — количество их зависит от задачи. Важно, чтобы аудитория там была полностью идентичной: так мы снижаем вероятность погрешности.

Для нашей задачи нужно разделить аудиторию на три группы: группа A получит письмо с промокодом на скидку 10%, B — на скидку 15%, а C станет контрольной и получит письмо без промокода.

Тестирование не единственный способ узнать инкрементальность CRM-кампании. Иногда маркетологи предлагают просто отключить маркетинговые воздействия для части пользователей и сравнить результаты с оставшейся группой.

Мы не рекомендуем этот метод. Если отключить рассылку для части подписчиков, маркетолог не сможет понять, к какому каналу отнести покупку: невозможно отключить все остальные маркетинговые воздействия в омниканальном пути клиента. Поэтому только тестирование показывает достоверный результат.

Отправляем сообщения и собираем результаты 

Готовим коммуникации для трёх групп, отправляем и ждём результата. Период оценки зависит от сферы бизнеса и частоты отправки коммуникаций: например, если компания отправляет рассылки с промокодом каждый месяц, оцениваем эффективность промокода в течение месяца.

Собираем показатели, о которых говорили ранее: охват, конверсию, количество заказов, затраты и средний чек.

Считаем выручку и инкрементальность

Для расчёта инкрементальности нужно очистить выручку от затрат на промокод. Считаем такую выручку отдельно для каждой исследуемой группы — то есть, групп А и Б.

Выручка считается отдельно для групп А и Б

Далее рассчитываем инкрементальную выручку от каждой кампании с промокодами: для этого вычитаем выручку контрольной группы C из выручки групп A и B.

Например, если чистая выручка группы А — 90 000 рублей, группы B — 170 000 рублей, а контрольной группы C — 50 000 рублей, то инкрементальная выручка группы A составит 40 000 рублей, а группы B — 120 000 рублей.

Узнаём Return on Investment

Иногда инкрементальной выручки может быть недостаточно, чтобы сравнить эффективность кампаний — например, если расходы и суммы заказов в исследуемых группах отличаются. В этом случае мы сначала считаем инкрементальную выручку каждой группы, узнаём, какую прибыль приносят кампании, а затем считаем ROI этих кампаний — и здесь нам тоже пригодится инкрементальный метод.

Иногда инкрементальной выручки может быть недостаточно, чтобы сравнить эффективность кампаний — например, если расходы и суммы заказов в исследуемых группах отличаются. В этом случае мы сначала считаем инкрементальную выручку каждой группы, узнаём, какую прибыль приносят кампании, а затем считаем ROI этих кампаний — и здесь нам тоже пригодится инкрементальный метод.

Так как в нашем примере в группах А и Б суммы заказов и расходы отличались, нам важно узнать прибыль и ROI для оценки эффективности.

Чтобы узнать прибыль в группах А и Б, используем инкрементальную выручку, которую мы вычислили на прошлом этапе, а также сумму затрат на производство товаров или оказание услуг.

Теперь, когда мы вычислили прибыль с помощью инкрементального метода, можно определить ROI в группах А и Б.

В нашем примере у группы Б инкрементальная выручка и прибыль выше, чем у группы А. Однако ROI оказался выше в группе А — значит, возврат инвестиций у первой группы выше, чем у второй. Вывод: вариант А является более эффективным.

И мы не только определяем выручку от маркетингового воздействия, но и узнаём прибыль и возврат инвестиций в конкретной кампании.

Об альтернативах и о том, почему инкрементальный метод наиболее точный

Конечно, это не единственный способ оценить эффективность CRM-маркетинга. Сравним его с популярными альтернативами: оценкой метрик и атрибуцией.

Почему измерить метрики недостаточно для оценки результатов 

Чтобы оценить эффект от коммуникаций и рекламы, маркетологи чаще всего отслеживают метрики: клики, конверсии в заказ, средний чек и так далее.

Эти показатели подходят для обзора CRM-маркетинга, но не отвечают на ключевой вопрос: были ли эти результаты достигнуты благодаря маркетинговому воздействию, или они были бы достигнуты и без него?

Метрики не дают понимания, какое именно воздействие в омниканальном пути клиента стало решающим.

К примеру, если пользователи открыли письмо, перешли по ссылке и купили, мы не можем утверждать, что это: прямое влияние коммуникации или просто совпадение.

Здесь нам на помощь приходит инкрементальный подход: он требует большего объёма данных и сложной методологии, но и даёт более точные ответы на вопросы маркетолога.

Атрибуция: альтернативный метод для оценки результатов кампании 

Инкрементальный метод часто сравнивают с атрибуцией. В рамках атрибуции маркетолог анализирует, какие кампании привели к целевому действию с помощью набора правил или моделей. Наиболее известная модель атрибуции в сквозной аналитике — Last Significant Click: это когда конверсию присваивают той активности или каналу, с которым у пользователя был последний контакт перед покупкой.

Этот метод не исключает инкрементальный подход, так что их можно использовать вместе. Но атрибуция всё же уступает ему в точности: она не учитывает влияние бренда, рекламы офлайн и других факторов — а значит, не может со 100% вероятностью атрибутировать покупку какому-либо воздействию.

Только тесты дают результат, максимально очищенный от влияния других факторов, поэтому инкремент — это всегда результат A/B- или A/B/C-тестирования.

Когда не стоит считать инкрементальность

Инкрементальность помогает маркетологу понять, насколько прибыльна та или иная кампания, и оптимизировать расходы бизнеса на CRM-маркетинг. В отличие от обычных метрик и метода атрибуции, инкрементальность показывает эффективность конкретного воздействия с минимальной погрешностью.

Но и этот метод не идеален. Скорее всего он вам не подходит, если у вас:

  1. Продукт или услуга с длинным циклом сделки — например, продажа квартир. В этом случае инкрементальные изменения слишком трудно отследить, и вероятность погрешности увеличивается.
  2. Небольшой трафик. Чтобы рассчитать инкрементальность, требуется большой объём данных, а при низком трафике он может оказаться слишком маленьким для статистически значимых выводов.
  3. Нет ресурса на сложные расчёты, тестирование и сбор данных. Для каждого воздействия, которое нужно оценить, придётся внедрять сложные процессы: выделять контрольную группу, оценивать разницу между группами и считать, насколько эта разница значима.

Для остальных компаний инкрементальный метод — это must-have.