4 способа посчитать конверсию отдела продаж и сделать неверные выводы в онлайн-маркетинге

by Илья Красинский, Kseniya Maksimova

В этой статье расскажем, как онлайн-маркетологу можно ошибиться в выводах, если неосторожно работать с конверсиями отдела продаж.

К чему приводят такие ошибки:

  • маркетолог неверно считает ROI и отключает прибыльные кампании
  • команда неверно определяет, где на самом деле просадка: в каналах и лендинге, или в процессе продаж

В одном из примеров объясним, почему в отчетах Google Analytics часто неправильно отображается «Доход».

Разберем ситуацию, когда маркетолог использует средние конверсии из отдела продаж. Почему из-за этого способа можно неверно посчитать ROI?

Рассмотрим случай, когда для оценки кампаний маркетолог руками собирает в таблицу данные из разных источников. Например, из Google Analytics и CRM.

Для расчета ROI (ROMI, ДРР) маркетолог берет средние конверсии из отдела продаж, поскольку Google Analytics и CRM не связаны, или данные не совпадают и нужно дополнительно сверяться.

Обычно такие таблицы состоят из большого количества строк и столбцов, а показатели считаются по разным моделям атрибуции. В нашем примере мы упростим отчет, чтобы объяснить, в чем заключается ошибка подхода.

Посчитаем ROI по кампаниям:

  1. из Google Analytics возьмем расходы и доход по заказам
  2. из отдела продаж получим среднюю конверсию в продажу 70% (конверсия «заказ → оплата»)
  3. для расчета ROI возьмем «среднюю маржу по оплатам» 50%, которую можно получить от генерального директора, финансового или категорийного менеджера

Получим такую таблицу:

Поясним, зачем мы запрашиваем у отдела продаж среднюю конверсию из заказа в оплаты. Не весь доход, который отражается в отчетах Google Analytics, может конвертироваться в реальные оплаты. Например, человек откажется от покупки на этапе подтверждения заказа. Поэтому для расчета ROI нам нужно дополнительно учитывать конверсию «доход по заказам → оплата».

Это специфика Google Analytics — он отображает доход, даже если деньги фактически не пришли компании на счет. Поэтому ROI по доходам из Google Analytics может быть часто завышен.

О других нюансах Google Analytics мы рассказывали на митапе «Практики интернет-маркетинга» и Матемаркетинге.

Дальше рассчитываем ROI по каждой кампании (на примере кампании rsya_shoes_msk). Сначала посчитаем маржу в рублях:

Наконец, мы можем посчитать ROI:

Получаем отчет с ROI по всем кампаниям:

Смотрим на наш отчет и делаем выводы, какие кампании оставить, а какие отключить:

  • кампании search_jeans_ru и kms_shirts надо усиливать (они прибыльные)
  • кампанию rsya_shoes_msk нужно отключить или переделать, т.к. ROI меньше 100%

Напомним, что мы брали средние конверсии из отдела продаж 70%. Однако конверсии в оплату у каждой кампании, как правило, не одинаковые. У одной кампании может быть больше 70%, у другой — меньше 70%.

Давайте посмотрим, что будет с нашим отчетом, если по каждой кампании учесть реальную конверсию в оплаты (это можно сделать, если настроить сквозную аналитику и связать данные по кампаниям из Google Analytics с CRM):

Теперь наши выводы об эффективности кампаний меняются:

  • оказывается, кампания rsya_shoes_msk прибыльная и ее нельзя отключать
  • кампания search_jeans_ru продолжает сходиться, но с меньшим ROI (эта кампания будет приносить нам меньше прибыли, чем ожидалось)
  • а вот kms_shirts теперь не сходится, усиливать ее нельзя — надо дорабатывать или отключать

Мы сильно упростили пример. В реальности маркетологи смотрят много разных срезов по онлайн-кампаниям: объявления, ключевые слова, лендинги, девайсы, города, когорты и пр. Кроме срезов есть еще разные метрики: CPO, CPL, конверсии, ARPPU, ROI и т.д. Чем больше метрик и срезов, тем больше неверных решений принимается из-за усреднений и ручных подсчетов.

Какие еще способы подсчета конверсий отдела продаж приводят к неверным выводам

Ниже покажем еще три способа посчитать конверсию в продажи, из-за которых можно не увидеть, где в воронке просадка и на чем нужно фокусироваться.

1. Отдел продаж считает конверсию в продажи как количество проданных продуктов, поделенное на целевые лиды:

Это был реальный кейс компании. Когда менеджеры посчитали конверсию по статусам лида в воронке, реальная конверсия оказалась 7%. До пересчета отдел продаж говорил, что конверсия в продажу равна 40%.

В чем минус подхода. Роль конверсии — понять, сколько людей не купило на каждом шаге, и где самая сильная просадка. Это дает понять, что нужно «чинить»: маркетинг или продажи. Поэтому конверсии считаются из лида в лида, или из пользователя в лида, если мы говорим о лендинге. Например, если нужно понять, сколько из людей, которые попали в CRM, купило продукт, то конверсия считается так:

2. «Заказы» принимаются за «лиды».

Часто менеджеры отдела продаж считают «заказ» как «лида». На деле один человек может купить ваш продукт несколько раз. Это значит, что на 1 лида может приходиться 3 или 5 заказов. Если считать конверсию из нового лида в заказы, то конверсия отдела продаж снова завышается. За этим подходом могут скрываться серьёзные проблемы:

  • Отдел продаж хорошо умеет работать со старыми клиентами и продавать им разные продукты. Но он может не уметь работать с новыми холодными клиентами. Мы это не увидим, т.к. будем думать, что купивших лидов в 5 раз больше, чем есть на самом деле, и всё хорошо.
  • Как и в предыдущем примере, мы не сможем оценить, где самая большая просадка в воронке и где компания теряет больше потенциальных денег.

3. Маркетолог или собственник не разобрались, что значат статусы лида в CRM. Например, одна компания написала скрипт для CRM, который через 2 дня автоматически отправлял лидов в статус «нецелевые лиды», если отдел продаж не успевал их обработать. Для маркетинга это означало, что маркетинг привлекает нецелевые лиды. Хотя на самом деле эти лиды никто не прозванивал.

Помимо того, что здесь тратились деньги на привлечение лидов, компания попала в слепую зону — топ-менеджеры не видели, что есть проблема с емкостью отдела продаж и это мешало бизнесу зарабатывать.

Как исправить ситуацию с неправильными конверсиями в продажи

1. Сходите в отдел продаж и разберитесь, как считаются метрики и статусы в CRM. Если со статусами в CRM что-то не так, метрики по кампаниям будут посчитаны неправильно, и бизнес может оказаться в «слепой зоне».

2. Если до сих пор не связаны данные между Google Analytics и CRM — настраивайте сквозную аналитику. Это позволит видеть реальные конверсии онлайн-кампаний и считать реальный ROI, CPL, и другие показатели, учитывая много срезов. И еще это сэкономит время на ручной сбор отчетов в excel.

3. Если отчеты вам делают подрядчики или штатный аналитик — разберитесь, как они считают конверсии отдела продаж. Возможно, вы не видите в этих отчетах много инсайтов.

Если думаете внедрить сквозную аналитику, но не знаете, с чего начать и как всё правильно сделать — поможем разобраться и настроить метрики правильно.

О чем будем рассказывать в следующей статье

В следующей статье будем рассказывать, как понять, отключать кампанию или нет, используя две модели атрибуции.

Отдельное спасибо всем, кто дал обратную связь и благодаря кому этот материал стал лучше:
· Мария Кожухова CMO, Frisbuy
· Константин Циолковский маркетолог, «Служба добрых дел»
· Олег Малий директор по маркетингу и развитию, «Атоминвест»
· Игорь Дидух performance marketer, Orocon
· Мария Карагодина руководитель отдела маркетинга, ФРОО
· Ксения Спицына маркетолог «Акселератора ФРИИ»
· Михаил Меркурьев продуктовый аналитик, ManyChat

Обновлено: 19 декабря 2019