Как построить бюджет интернет-магазина (+excel файл)

В этом небольшом материале мы постараемся очень кратко рассмотреть вопрос построения бюджета интернет-магазина, а именно связи между его маркетинговыми затратами и выручкой. Такого рода  планирование невозможно без построения дерева  KPI, бизнес модели компании и анализа исторических данных. В качестве подсказки и шаблона – вы можете открыть ексель файл с моделью интернет-магазина, которую мы постараемся описать ниже. Надеемся, что использование этого файла в качестве первого шага в бюджетировании будет вам полезно  ;-).

1. Период планирования

Перед тем, как вы  приступите к построению модели своего магазина, необходимо выбрать период (шаг) планирования. Зачастую,  шаг планирования может быть привязан к  календарю –  «Хотим помесячный или поквартальный план» – говорит ваш руководитель или акционер.

Однако наша рекомендация такова: перед тем как выбирать шаг планирования – проведите расчет, который описан в статье про «конверсию во второй заказ» и выберите шаг планирования, который будет максимально близок к шагу сегментации клиентской базы.

Если этого не сделать, то  вам будет очень сложно учесть вклад повторных покупок, совершенных вашими существующими клиентами. Т.е., сам расчет то будет проще, но такая упрощенная модель может оказаться просто неприменима, если вы, например, продаете книги, одежду или другие продукты, которые покупают регулярно.

2. Выручка и средний чек

Попробуем рассмотреть дерево KPI, которые позволяет вам «получить» выручку (Revenue). Выручка будет равна количеству выполненных заказов, умноженной на их средний чек.Revenue=Orders Quantity * Average of the Value.

Средний чек (Average of the Value), в свою очередь будет зависеть от: средней стоимости одного товара и количества товаров в заказе. Сейчас мы не будет углубляться в этом направлении, т.к.  анализ ассортимента – отдельная большая тема.

3. Выполненные и принятые в обработку заказы

Очевидно, Orders Qty – количество выполненных заказов будет равно количеству принятых в обработку заказов, умноженному на процент аннуляции.

OrdersQty=Accepted orders Qty * (100%-Cancellation rate)

Процент аннуляции (cancellation rate) складывается из полной, частичной аннуляции, возвратов, брака и т.п. Если вы в течение месяца приняли в обработку 1000 заказов, а выполнили 800, то cancellation rate =80%.

Этот показатель очень важен для бизнеса – нужно все время следить за его значениями. Подробный анализ того, на каком этапе происходит наибольший процент отказов – даст вам возможность найти болевые точки в своей логистике и существенно улучшить качество сервиса.

Таким образом мы связали воедино такие KPI, как

• средний чек,
• процент аннуляции заказов
• количество принятых в обработку заказов.Средний чек и процент аннуляции – можно спрогнозировать, взяв исторические значения. Скорее всего, вы увидите, что эти показатели «не скачут», и вы сможете их прогнозировать достаточно точно.

4. Прогноз количества принятых в обработку заказов

Вот тут начинается самое интересное. Ведь на количество принятых заказов напрямую влияют  маркетинговый инициативы!

Мы предлагаем разделить общее количество заказов, принятых в обработку на два слагаемых:

1. Количество заказов, сделанных новичками в текущем периоде (оно же будет равняться количеству зарекрутированных в этом периоде новичков)
2. Количество «2+» заказов, т.е. заказов, сделанных  в данном периоде существующими клиентами компании.

AcceptedOrdersQty= New buyers + “2+” orders Qty

5. Количество новичков

New buyers  — количество новых клиентов – будет зависеть от вашей рекламной активности в различных рекламных каналах и конверсии вашего сайта. Так количество новых клиентов будет равняться маркетинговому бюджету, разделенному на стоимость привлечения одного такого новичка.

New Buyers Qty=Marketing budget / Cost of Acquisition

А стоимость новичка (Cost of Acquisition) в свою очередь будет определяться стоимостью покупаемого трафика и конверсией сайта.

CostofAcquisition= CPC/ Siteconversionrate ,

Очевидно, что стоимость за клик (Cost per click — CPC) и конверсия сайта будет зависеть от канала привлечение трафика, и будет существенно отличаться для контекстной рекламы, SEO, партнерки или баннеров. Однако установив на сайт  Google (сайт нарушает закон РФ) analytics или другие современные аналитические системы, вы сможете проанализировать уже проведенные кампании, понять конверсию и CPC для каждого канала и составить план для каждого канала привлечение трафика в отдельности.

6. Повторные «2+» заказы

Итак разобрались с новичками и их вкладом в общую копилку. А что делать с «2+» заказами. Очевидно, что их количество будет зависеть от собственно размера клиентской базы и от того как эффективно вы с ней работаете. Для тех, кто впервые столкнулся с маркетингом клиентских баз данных сейчас будет немного сложно:

«2+» OrdersQty= ClientsQty* “Databasetransformationrate” * “Frequencyrate”, где:

• Clients Qty – количество клиентов на НАЧАЛО анализируемого периода
• Database transformation rate – краеугольный камень директ-маркетинга. Если на начало периода в вашей клиентской БД 100 клиентов и из них 2-е сделало по крайней мере один заказ в течение отчетного периода, то DataBase Transformation rate на этом периоде равна 2%, т.е. Database transformation rate – это отношение количества клиентов, которые совершили по карйней мере одну покупку в течение периода ко всем клиентам которые есть в вашей клиентской базе на начало данного периода.
• Frequency rate. Вот смотрите, пусть на начало периода у вас 100 клиентов. Из них 2 сделало по крайней мере один заказ – т.е. трансформация клиентской базы = 2%. Но теперь допустим, что один их этих двоих сделал 2 заказа. В этом случае Frequency rate будет (2+1)/2=1,5.Другими словами Frequency rate – это среднее количество заказов, которые делают в течение данного периода активные клиенты (т.е. те которые сделали по крайней мере один заказ). Кажется сложно, но на самом деле просто. Помните про шаг сегментации – так вот frequency rate будет связано с шагом сегментации. Практика показывает, что если шаг выбран +- верно, то это очень стабильный показатель – мало от чего зависит, это характеристика поведения людей. Влиять на него трудно. Просто посчитайте исторические цифры и протяните их вперед.

7. Модель бассейна

Во всей этой истории теперь осталось только одно белое пятно – это то, как рассчитать размер клиентской базы на начало календарного периода. Вспомним школьные задачи про бассейн, в который из одной трубы наливается вода, а из другой трубы выливается.  Так и здесь.

Т.е. Количество клиентов на начало периода  «N+1» будет равно количеству клиентов которое было в базе на начало периода «N» плюс количество новичков, которые пришли в ваш интернет-магазин в периоде «N» и минус количество клиентов, которые «перестали быть вашими клиентами»

ClientsQty(N+1) = Clients Qty (N) + New Buyers (N) — Churn (N)

Для того, чтобы рассчитать Churn Rate – надо хотя бы примерно себе представлять методику расчета LTV (LifeTime value клиента). Или поступить проще :)

Берете 6–10 шагов сегментации (предварительно убедившись, что они более менее реалистичны). Смотрите, какие клиенты не делали покупок и не заходили на сайт в течение этого периода и смело записываете их в Churn – т.е. делаете им пометку – что они «померли» (не обязательно физически, могли просто поменять емэйл) и удаляете их из расчета.

Отток сильно влияет на бизнес показатели! Анализируйте поведение клиентов, которые покинули вас, посмотрите что сопутствовало их уходу – может быть они начали реже покупать или возросло количество жалоб от них. Постарайтесь максимально улучшить свой сервис в этих точках. Также можно внедрить специальные реанимационные программы, когда «ушедшим» клиентам и только им даются достаточно большие бонусы и спецпредложения.

Об этом мы поговорим позже :)

А пока поиграйтесь с файлом. На вопросы буду готов ответить в комментах к данной статье!

С уважением, Терехов Антон

Директор по маркетингу eCRM агентства DA! Marketing.