Как рассчитать стоимость привлечения лида?

Смотрите в каталоге
АВ и мультивариантное тестирование

Расчет CPL (стоимости привлечения лида) является начальной метрикой при анализе и планировании рекламных кампаний.

Согласно исследованию Google, только 50% аккаунтов, зарегистрированных в Google Analytics, настраивают цели. Это говорит о том, что если вы до сих пор не рассчитываете стоимость привлечения клиента, то теряете большое конкурентное преимущество.

Несмотря на все попытки обучить рынок подсчитывать эффективность рекламных бюджетов, делать это научились только крупные бренды.

В данной статье мы рассмотрим:

  • Простой способ расчета CPL в Excel-е.
  • И разберем несколько советов по оптимизации CPL.

Я довольно скептически отношусь к любым прогнозам стоимости привлечения входящих заявок, так как достоверно спрогнозировать результаты для новых рекламных кампаний достаточно трудно.

Но для того, чтобы ограничить стоимость за конверсию, обычно принимается «грязная маржа».

Грязная маржа – это прибыль от продажи товара/услуги без вычета операционных расходов. Таким образом, мы получаем граничную стоимость лида. Из этого следует, что если CPL выше грязной маржи, рекламные кампании обходятся в минус.

Простой способ расчета CPL в Excel-е:

В качестве примера используется расчет CPL для контекстной рекламы.

Как рассчитать стоимость привлечения лида?

Скачать шаблон.

Для построения отчета необходимо собрать следующие данные:

  1. Количество кликов
  2. Стоимость одного перехода
  3. Количество конверсий (лидов)

Как работает шаблон?

В Excel уже настроены формулы, поэтому все расчеты будут производиться автоматически.

Кроме непосредственно расчета стоимости привлечения лида, отчет, для удобства, строится по CR (коэффициенту конверсии) и общему рекламному бюджету за заданный период, например, месяц.

Основная задача отчета – это заставить маркетолога принимать хладнокровные и взвешенные решения, ориентируясь при этом на финансовую результативность, а не на второстепенные метрики.

Так как сухие цифры ни о чем не говорят, все данные сводятся во второй лист, где происходит сравнение результатов с предыдущим периодом.

Как рассчитать стоимость привлечения лида?

Это позволяет понять, что произошло за рассматриваемый период, а также указывает на слабые места рекламной кампании.

P.S: Подсчет всех данных на втором листе происходит автоматически на основе первого листа.

Несколько советов по оптимизации CPL

  • CPL ≠ CAC (стоимость привлечения одного клиента). Не все входящие заявки превращаются в клиентов – об этом следует помнить при расчете максимальной стоимости CPL.
  • Фокусируйтесь на CPL. При оптимизации рекламных кампаний важны все метрики, так как они способны оптимизировать цену за лид. Поэтому не стоит бояться «нагретых» аукционов или гнаться за высоким показателем конверсии в ущерб охвату.
  • Пример: Как рассчитать стоимость привлечения лида?

Главное преимущество CPL заключается в том, что он позволяет оптимизировать рекламные кампании при минимальной обратной cвязи со стороны клиента, так как фактически нам нужно знать только маржу.

Но если клиент готов показывать финансовую отчетность, тогда можно переходить на оценку рекламных кампаний по показателю возврата инвестиций (ROI). Кстати, к этому и нужно стремиться.  

Источник: http://convert.ua/blog/analytics/cost-per-lead/

Компании и сервисы: Convert
Автор: igor-nazarov

Подписаться на новости

Читайте также

16 октября / Комментарии

Retail Live: подборка лучших эфиров Бориса Преображенского: Анастасия Чирченко, Владимир Кротов, Сергей Абдульманов, Мария Зайцева, Сергей Зернов

В этом материале мы предлагаем вам посмотреть лучшие эфиры за прошедшую неделю. В выпуске — Анастасия Чирченко, Владимир Кротов, Сергей Абдульманов, Мария Зайцева, Сергей Зернов.

далее →

13 октября / Комментарии

Онлайн-аптеки в карантинном Рунете. Исследование про digital: SEO и контекстная реклама

Команда digital-агентства i-Media подготовили мини-исследование про онлайн-аптеки в карантинный период. Рассмотрели с точки зрения SEO и контекстной рекламы.

далее →

9 октября / Комментарии

Retail Live: подборка лучших эфиров Бориса Преображенского: Илья Слепов, Кирилл Остапенко, Сергей Шитов, Ольга Еремеева, Алексей Карев

В этом материале мы предлагаем вам посмотреть лучшие эфиры за прошедшую неделю. В выпуске  — Илья Слепов, Кирилл Остапенко, Сергей Шитов, Ольга Еремеева, Алексей Карев.

далее →

8 октября / Комментарии

Data Insight и PickPoint подготовили отчёт «География продажи косметики»

Data Insight и PickPoint, при поддержке Pim Solutions выпускают отчет "География продажи косметики" об особенностях онлайн-заказов и интернет-доставки косметики на территории Российской Федерации. 

далее →

8 октября / Комментарии

Экосистема маркетплейсов 2020 года

Data Insight при поддержке генерального партнера RTB House и партнеров исследования компаний Кактус и NLO опубликовала сайт экосистем маркетплейсов.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook