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 (сайт нарушает закон РФ), только 50% аккаунтов, зарегистрированных в Google (сайт нарушает закон РФ) 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

Читайте также

Рынок интернет-аптек в 2021 году: аналитика Data Insight

Data Insight при поддержке Master Delivery — Прямиком выпустили исследование «Рынок интернет-аптек» за 2021 год. В исследовании приведены данные по 57 аптекам, входящим в ТОП-1000 российских интернет-магазинов по количеству заказов в 2021 году.

далее →

Отчёт по рейтингу «Топ-100 интернет-магазинов» за 2021 год

Data Insight представила отчёт «Топ-100 интернет-магазинов: рейтинг 2021». В нём собраны результаты рейтинга Ecommerce Index Top-100 за 2021 год и церемонии награждения его победителей.

далее →

29 апреля / Комментарии

Рейтинг крупнейших российских интернет-магазинов за 2021 год

Data Insight публикует рейтинг Top-100 2021. В рейтинг включены сто крупнейших российских магазинов по объему онлайн-продаж за 2021 год. По сравнению с рейтингом за 2020 год, в списке появилось 14 новых проектов, не входивших в аналогичный топ за прошлый год. Порог входа в Топ-100 за год вырос на 610 млн рублей или 22%.

далее →

26 апреля / Комментарии

Сравнение уровня выкупа в интернет-магазинах в феврале и марте 2022 года

Компания PIM Solutions, оператор логистических и финансовых услуг для интернет-магазинов, сравнила уровень выкупа в феврале и марте 2022 года. Для этого была проанализирована информация о 10,5 млн заказов, прошедших через логистические сервисы PIM Solutions за эти два месяца.

далее →

22 апреля / Комментарии

Экспресс-мониторинг сегментов рынка электронной коммерции

Data Insight представляет экспресс-мониторинг нескольких сегментов рынка электронной коммерции. Его задача — оценить и показать объемы, востребованность, доступность ассортимента и изменение цен в магазинах различных товарных сегментов. Сейчас мониторинг охватывает четыре сегмента.

далее →