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

17 января / Комментарии

Аудитория интернет-пользователей прирастает старшим поколением

К началу 2018 года аудитория Интернет-пользователей в России среди населения 16+ составила 87 миллионов человек, что на 3 миллиона больше, чем год назад. Об этом свидетельствуют данные нового исследования компании GfK.

далее →

28 декабря 2017 / Комментарии

Обсуждение с экспертами ноябрьских новостей в e-commerce

Наши эксперты: Наталия Плетнева, DPD и SPSR Express; Алексей Федоряка, патентно-адвокатское бюро «Гардиум»; Максим Козенко, международный платежный сервис Fondy; Дмитрий Будневский, интернет-магазин vezuvdom.ru; Карина Хачатурян, digital-агентство «Купи слова»; Юлия Сяглова, Институт отраслевого менеджмента (ИОМ) РАНХиГС; Денис Егоров, Holodilnik.ru; Дмитрий Лобанов, Itella; Эльвира Пикалева, «Салатница»; Сергей Сердюков, агрегатор доставки еды «Хочу-поесть»…

далее →

20 декабря 2017 / Комментарии

Онлайн-платежи в российской интернет-торговле по регионам

Группа компаний Assist изучила особенности совершения онлайн-платежей в российских интернет-магазинах в зависимости от региона проживания плательщиков. Была исследована вся совокупность онлайн-платежей, совершенных с января по ноябрь 2017 года на сайтах предприятий электронной коммерции – клиентов Assist (3000+ магазинов и сервисов, более 15 млн транзакций).

далее →

20 декабря 2017 / Комментарии

Анализ поведения покупателей в предновогодний период

RTB House, международная компания, использующая передовые технологии глубокого обучения в ретаргетинге, провела анализ пользовательского поведения в предновогодний период, используя данные с более чем 40 рекламных рынков Европы, Латинской Америки, Азии, стран Тихоокеанского региона, Ближнего Востока и Африки.

далее →

15 декабря 2017 / Комментарии

Чек-лист по оптимизации контекстной рекламы: что проверить в первую очередь

Если вы не обладаете высокими компетенциями в контекстной рекламе или у вас нет времени на детальный анализ кампании, то эта статья для вас. Мы поделимся подробным списком мероприятий, которые нужно провести, чтобы сделать контекст гораздо лучше.  

далее →

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