Маркетологи, которые подключают новый рекламный канал, должны понимать, какой результат ожидать от рекламы, так как от этого зависит выполнение его КПИ. Когда перед глазами аргументированный прогноз по планируемому бюджету и ожидаемой цене заказа - принять взвешенное решение о подключении рекламного канала проще. Основатель digital-агентства Hope Group Шухрат Мамасадыков показывают, как спрогнозировать результативность рекламы в социальных сетях, если вести ее на товарные карточки маркетплейса.
В нашей практике мы не раз сталкивались с проблемой, что клиент отказывается подключать рекламный канал из-за сложностей прогнозирования результатов. Этот метод можно применить к прогнозу трафика из социальных сетей не только на маркетплейсы, но и на любую другую посадочную страницу на которой мы можем проанализировать статистику по трафику.
Метрика прогноза
Прогноз делается на основе данных с открытых источников, которые предоставляет сервис seller.ozon.ru. Мы можем посмотреть статистику по любой товарной карточке. Самые важные показатели - это количество продаж и сессий за последние 28 дней ( органический трафик Ozon ). Имея эти данные мы можем посчитать, какая конверсия из визита товарной карточки в покупку. Кол-во сессий/кол-во продаж = CV в покупку.
Также, мы можем сделать прогноз по предполагаемой цене клика трафика из социальных сетей, это может быть: телеграмм, инстаграм*, вконтакте, ютуб или любая другая социальная сеть. В данном случае рассмотрим самые популярные - это инстаграм* и телеграм.
Имея опыт размещения рекламы в социальных сетях - можно сделать прогноз по цене клика. Зная планируемый бюджет на рекламу мы можем предположить, сколько будет переходов в товарную карточку. В данном примере показан план на 3 месяца по количеству трафика из социальных сетей. Наша команда проанализировала нишу и на основе своего опыта предположила какая может быть стоимость клика. Каждый месяцем цена клика снижается на 20-30% - это происходит во многом за счет подбора более релевантных креативов, повторных размещений и эффекта снежного кома ( частые упоминания бренда увеличивают его популярность и как следствие доверие ).
Понимая какое количество трафика мы приведем с рекламы и конверсию в покупку по товарной карточке, мы можем сделать прогноз по цене заказа с приводимого трафика.
Логика прогноза
Статистика которую мы видим на Ozon - это во многом органический трафик, у такого трафика как правила CV в покупку выше чем у рекламного. CV органического трафика в покупку зависит от спроса и времени, с момента размещения карточки. Если товар на маркетплейсе представлен уже давно, то вероятнее всего, в этой статистике мы видим и повторных покупателей.
Рентабельность запуска рекламы зависит во многом от маржинальности продукта. В нашей практике, часто происходит так, что к нам обращаются бренды с продукцией на маркетплейсах, в которых средний чек от 500 - 1 000 р, это часто бренды с продукции из категории косметика, дом и сад и тд, где обычно невысокий средний чек. Делая прогноз ( кол-во холодного трафика умножаем на % конверсии ) цена заказа выходит дороже, чем сам продукт. Можно сделать вывод, что такой способ продвижения будет не выгоден. Но нужно брать во внимание такой показатель как LTV ( LTV = Lifetime × AOV × RPR, где: Lifetime – время активности покупателя. AOV – средний чек. RPR – частота повторных покупок ) и алгоритмы маркетплейса.
LTV ( или цикл клиента ) - это количество повторных покупок совершенных одним клиентом. То есть если мы на на привлечение клиента потратили, допустим, 2000 р то когда он совершит повторную покупку, то стоимость заказа с этого клиента уже будет 1000 р, и если товар качественный, вероятнее всего, клиент продолжит пользоваться продуктом, тем самым повышая показатель LTV. Также, когда мы ведем большое количество трафика на товарную карточку, алгоритмы маркетплейса лучше ее ранжируют, те в поисковой выдаче товарная карточка будет выше, так как алгоритмы маркетплейса посчитают ее популярной.
Если мы ведем холодный трафик то, вероятнее всего, % конверсии (CV ) в покупку упадет пропорционально доли холодного трафика. То есть, если количество органического трафика 2000 визитов и CV в покупку 10%, то приведя еще 2000 визитов мы можем предположить что CV в покупку снизится до 5%.
В прогнозе выше можно заметить, что цена заказа каждый месяцем снижается, и к 3-ему месяцу цена заказа уже в целевых значениях ( ДРР около 30 % ), при которых реклама уже начинается окупаться.
В прогнозе выше, по товару номер 2, в первый месяц мы прогнозировали, что количество трафика увеличится в два раза ( разделили бюджет на стоимость клика и сложили с органическим трафиком ). Можно предположить, что CV в покупку снижается пропорционально в 2 раза с 12 до 6%. Но при этом, общее количество заявок растет. Зная средний чек, мы можем предположить, какой получим оборот по товарной карточке. В данном примере мы видим, как в течение 3 месяцев оборот по товарной карточке вырос на 60%.
В первый месяц, вероятнее всего, реклама не будет окупаться, так как на привлечение одного клиента может уходить много средств. Это во многом зависит от конкуренции, так как реклама у блогера или размещение в тематическом канале пользуется спросом, и в цене постоянно растет. Но надо брать во внимание показатель LTV и алгоритмы самого маркетплейса. Так как в перспективе это может дать эффект снежного кома и результат от рекламы будет постепенно увеличиваться.
Подводя итог
В данной статье показали наш подход к прогнозированию эффективности рекламы товарных карточек на Ozon ( или любой другой маркетплейс ), такой прогноз позволяет принять аргументированное решение о подключение дополнительного рекламного трафика. Имея на руках такой прогноз у вас появляется возможность:
-
Понимать достигаете ли вы намеченной изначально цели или нет;
-
Выставить измеримый КПИ для подключаемого рекламного канала и скорректировать рекламу;
-
Принять решения об отключении рекламного канала, если погрешность в прогнозе большая.