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

20 апреля / Комментарии

Top Secret Ecommerce: самые интересные обсуждения из группы ИМдиспуты за апрель 2021

Каждый день в нашей группе ИМдиспуты поднимаются актуальные, острые темы и проблемы рынка e-commerce. В этой подборке мы выбрали самые интересные и получившие наибольший отклик у участников группы. Думаем, будет полезно вновь поднять эти темы для тех, кто не успел прочесть.

далее →

20 апреля / Комментарии

Чем отличаются москвичи и петербуржцы по тратам в интернете

Аналитики ЮMoney (входит в экосистему Сбера) сравнили платежи пользователей сервиса из Москвы и Санкт-Петербурга — и выяснили, как отличаются жители двух городов по расходам в интернете. Для этого учитывались данные об оплате из кошельков и картами ЮMoney на разных онлайн-площадках. Период исследования — с октября 2020 по март 2021.

далее →

15 апреля / Комментарии

Data Insight. География продаж детских товаров

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

далее →

9 апреля / Комментарии

Тренды развития мобильных приложений в России и мире

Компания Adjust проанализировала тренды развития приложений в России и мире по трем направлениям: электронная коммерция, игры и развлечения

далее →

6 апреля / Комментарии

Интернет-торговля в России 2020: факты, цифры и прогнозы

Компания Data Insight опубликовала ежегодный отчет "Интернет-торговля в России 2020", который содержит ключевые цифры за 2020 год и данные об интернете, онлайн-покупках, доставке из онлайн-магазинов, покупателях и по потребительскому поведению.

далее →

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