Контекстная реклама в b2b-тематике не часто становится объектом детального разбора. Как правило, рекламные бюджеты в b2b по сравнению с b2c невелики, а поведение аудитории не такое предсказуемое и понятное, чтобы выявить статистические закономерности и построить красивые графики. Готовя этот кейс, мы в Мako старались представить нашу работу в правильном и логичном ключе, долго упирались, чтобы выставить себя в лучшем свете... Но из этого ничего не вышло. В итоге бросили это дело и решили рассказать всё как есть.
Начало работы: определяем критерий эффективности рекламы Работа с контекстной рекламой начинается с выбора метрики, по которой будет оцениваться ее результативность. Digital-агентства чаще всего работают по лидам: либо поставляют определенное число лидов в рамках бюджета, либо стараются привлечь как можно больше лидов в пределах оговоренной средней стоимости (CPL).
Так же работаем и мы: согласовываем с заказчиком прогрессивную шкалу KPI по объему и стоимости лидов и фиксируем ее в договоре. Размер нашего вознаграждения зависит от того, какой из показателей мы выполним. Выполнили стандартный план по лидам — получили стандартную оплату. Перевыполнили план — получили бонус. Не выполнили план — считайте, что работы были за наш счет.
Но в этом проекте заказчик — b2b-компания, поставщик кабельной продукции — до работы с нами оценивал эффективность рекламы по обороту. Чем больше принесла реклама денег в кассу за месяц, тем лучше. Поэтому мы решили отойти от своих стандартов и предложили заказчику другой критерий эффективности — ДРР (доля рекламных расходов). Показатель в процентах отражает отношение расходов на рекламу к доходам от нее. Считается по формуле:
ДРР = расходы на рекламу / доход с рекламы * 100
Чем ниже этот показатель, тем рекламная кампания эффективнее.
Оценивать рекламу только по обороту нельзя. Чем большую долю занимают расходы на рекламу в обороте, тем ниже прибыль. И может возникнуть ситуация, когда оборот растет, а прибыль падает. Поэтому важно отслеживать не только рост оборота, но и динамику ДРР.
Но с оценкой эффективности по обороту и ДРР были проблемы:
- Компания заказчика известна на рынке, и львиная доля заказов с рекламы приходилась на постоянных клиентов. Они приходили на сайт по брендовым запросам, по которым тоже давалась реклама, и совершали 80% заказов. В итоге оборот по новым клиентам смешивался с продажами постоянным клиентам, и это не позволяло увидеть истинную эффективность рекламы.
- Продажи по рекламе отображались в отчетах электронной торговли в Google Analytics. Каждая транзакция на сайте передавалась в систему аналитики, и мы видели, на какую сумму заказали пользователи из рекламы и какие товары они купили. Но в b2b-тематике много заказов совершается не только на сайте, но и по телефону и просто онлайн-заявкам, а данные по ним не передаются в Analytics. Но если их не учитывать, наблюдаемый ДРР не будет показывать верные результаты. Именно так и обстояло дело у нашего клиента. Внедрение сквозной аналитики, которая могла бы решить проблему, планировалось, но все время откладывалось.
Чтобы решить проблему с покупками по брендовому трафику, мы предложили считать оборот и ДРР только по новым клиентам. А все заказы, совершенные по брендовой рекламе, выносить за скобки. Решить вторую проблему мы не могли, поэтому увеличили целевой ДРР до 60% в расчете на то, что еще будут заказы со звонков и заявок, которые мы не увидим в статистике.
Целевой ДРР 60% выглядит высоким, но для b2b он приемлем: с одной стороны, новые клиенты совершают повторные заказы, а с другой — иногда заказывают на очень большие суммы, которые могут окупить разом всю рекламу за несколько месяцев. Кроме того, часть новых пользователей после взаимодействия с рекламой оформляет покупку с брендовой кампании, заказы с которой мы не учитываем в расчетах.
Вот так выглядела схема нашего премирования по обороту и ДРР в этом проекте: