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: Игорь Назаров

Подписаться на новости

Читайте также

30 ноября / Комментарии

Аналитика «Телфин»: треть пользователей виртуальных АТС — интернет-магазины

Российский телеком-провайдер «Телфин» провел исследование по использованию сервисов виртуальной АТС в различных отраслях экономики. Наибольшую группу пользователей услуг за 2019-2020 годы составили интернет-магазины. Спрос в этом сегменте на сервисы IP-телефонии в 2020 году вырос на 124%.

далее →

19 ноября / Комментарии

Топ-100 омниканальных ритейлеров глазами покупателей

Второй год подряд ИТ-интегратор AWG и Data Insight проводят исследование рынка ритейла. На основании его результатов был сформирован рейтинг омниканальности, показывающий крупнейших розничных ритейлеров с точки зрения важнейших аспектов взаимодействия с потребителями.

далее →

16 ноября / Комментарии

Онлайн-рынок зоотоваров 2020–2021: цифры, факты и тренды

Data Insight при поддержке Почты России выпустили расширенное исследование «Онлайн-рынок зоотоваров» за 2 полугодие 2020 и 1 полугодие 2021 года. В исследовании приведены данные по магазинам товаров для животных, которые входят в ТОП-1000 интернет-ритейлеров по количеству заказов за 2020 год, а также крупнейшие универсальные маркетплейсы.

далее →

16 ноября / Комментарии

География продаж товаров для дома и ремонта

Data Insight и Почта России при поддержке Pim Solutions выпускают отчет «География продаж товаров для дома и ремонта» об особенностях онлайн-заказов и интернет-доставки товаров для дома и ремонта на территории Российской Федерации. Данные охватывают 2020 год.

далее →

11 ноября / Комментарии

«География продаж косметики»: данные по продажам, заказам и доставке

Data Insight и Leomax при поддержке Pim Solutions выпускают отчет «География продаж косметики» об особенностях онлайн-заказов и интернет-доставки косметики на территории Российской Федерации. Данные охватывают вторую половину 2020 - первую половину 2021 года.

далее →

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