Прибыльность дает нам правильный ответ

Прежде чем читать дальше, ответьте на вопрос: что бы вы предпочли увидеть в конце месяца: увеличение выручки или увеличение прибыли? Почти во всех случаях ответ — прибыль.

На протяжении десятилетий Уолл-стрит и финансовая индустрия использовали прибыль в качестве золотого стандарта для показателей, и все же успех маркетинговых кампаний оценивается по показателям доходов. Доход переводится нам через метрику, с которой мы все знакомы, — конверсии. По сути, отслеживание конверсий имеет смысл, поскольку позволяет быстро и точно ответить на вопрос об эффективности маркетинговых усилий. Однако разница между измерением конверсий и дохода и измерением прибыльности заключается в том, что рентабельность приводит нас не только к ответу, но и к правильному ответу.

На приведенной выше диаграмме показано, как Продукт 1 увеличивает конверсию на 100 % по сравнению с предыдущим месяцем (м/м). Выпьем шампанского, перераспределим весь бюджет на Продукт 1, и мы окажемся в выигрыше. Продукт 2, с другой стороны, неизменен и имеет прирост конверсий в месяц на 0%. Уволить любого, кто хоть раз подумал о Продукте 2, удалить Продукт 2 из каталога продуктов, Продукта 2 никогда не существовало. Это несколько опрометчивое решение, а также упрощенный пример, но приведенные здесь данные ясно указывают на то, что наши усилия должны быть скорректированы и направлены на Продукт 1.

В нашем примере компании нашли быструю серию логических шагов и решительный ответ: количество конверсий для Продукта 1 резко возросло, необходимо увеличить усилия по созданию Продукта 1. Что, если мы представим новую информацию? Предположим, что Продукт 1 имеет маржу прибыли в размере 1,00 доллара США, а Продукт 2 имеет маржу прибыли в размере 5,00 долларов США.

Вещи начинают выглядеть по-другому после учета прибыльности. Продукт 2 приносит больше прибыли для нашего бизнеса, чем Продукт 1, хотя конверсия Продукта 1 значительно увеличилась.

Поскольку более здоровая прибыль ведет к более здоровым компаниям, теперь у нас есть новый ответ: мы должны увеличить продажи Продукта 2.

Сила прибыльности сохраняется, поскольку мы изучаем аудиторию и используем еще один показатель, который маркетологи часто стремятся увеличить: средняя стоимость заказа (AoV).

Считайте это еще одной победой команды. AoV Audience 1 увеличился на 100 %, а доходы стремительно растут. Давайте взглянем еще раз, но на этот раз давайте измерим среднюю прибыль от заказа (AoP), а не AoV. В нашем примере мы скажем, что аудитория 1 покупает только варианты продукта, который приносит прибыль в размере 2,50 доллара США и увеличивает количество товаров в заказе с 10 до 20, в то время как аудитория 2 любит продукт, который генерирует Маржа прибыли $9,00, но продолжает покупать только 10 за заказ.

Строго отклоняясь от AoV, нормальный ход мыслей привел бы нас к тому, чтобы приложить больше усилий к Аудитории 1. Мы бы создали похожие аудитории и выполнили ремаркетинг для клиентов, которые попадают в Аудиторию 1 и тратят меньше усилий на Аудиторию 2. Однако АоП показывает, что прямо противоположное. Мы по-прежнему должны быть в восторге от того, что AoP аудитории 1 удвоился, но наше время и усилия должны быть направлены на увеличение продаж для аудитории 2.

Так как же нам начать измерять прибыль? Чтобы получить норму прибыли, данные о стоимости проданных товаров (COGS) по каждому продукту должны быть переданы в аналитическую платформу или любую рекламную, аналитическую или CRM-платформу, которую использует маркетинговая команда. Есть три способа сделать это.

• Динамически через dataLayer
• Статическая загрузка на момент времени на аналитическую платформу
• Статически через таблицы поиска в системе управления тегами (TMS)

Использование слоя данных

DataLayer существует за кулисами веб-сайтов как место для хранения информации, которая может быть получена с помощью тегов, настроенных в системе управления тегами, или других пикселей. Информация отображается в виде пар "ключ-значение" (ProductName: White T-Shirt). Информация, которую обычно можно найти в dataLayer, включает название продукта, номер SKU и цену. Следует отметить, что информация, найденная в dataLayer, может быть общедоступной, но прежде чем возникнут какие-либо опасения по поводу отображения данных о стоимости проданных товаров таким образом, чтобы их могли видеть конкуренты, существуют простые способы замаскировать данные, такие как создание ключ, который принимает входные данные по вашему выбору и связывает их с соответствующими цифрами в долларах.

Прелесть использования dataLayer в том, что переменные захватываются динамически.

DataLayer заполняет значения переменных, обращаясь к внутренним данным или сторонним источникам, таким как CRM или Google Sheet. Это особенно важно, когда речь идет об измерении прибыльности, поскольку его преимущества резко возрастают, поскольку точные показатели доступны в режиме реального времени, но об этом позже. Информация, найденная в dataLayer, может затем автоматически отправляться на аналитическую платформу, а затем использоваться для создания отчетов о прибыльности и создания показателей, таких как AoP.

Статические загрузки

Платформы аналитики позволяют пользователям загружать данные и реализовывать их в отчетах с помощью настраиваемых показателей. Мы можем воспользоваться этим процессом, создав электронную таблицу с каталогом продуктов и соответствующими данными о себестоимости и загрузив электронную таблицу в аналитическую платформу.

Таблицы поиска в системе управления тегами

Рекламодатели могут создавать таблицы поиска в системе управления тегами, которые сопоставляют данные SKU с соответствующей стоимостью проданных товаров. Затем TMS может взять эти данные и передать их на аналитическую платформу.

dataLayer против загрузок и таблиц

Использование dataLayer — гораздо более мощный и эффективный метод предоставления данных COGS. Поскольку dataLayer извлекает информацию динамически, для поддержания точной себестоимости просто необходимо обновить цифры, в которых хранятся данные COGS, а остальное оставить на усмотрение dataLayer и отслеживания событий для сбора и передачи в аналитическую платформу. Поддержание актуальности данных COGS с помощью загрузки или таблиц поиска требует больше усилий. Новая загрузка или редактирование должны выполняться каждый раз при изменении данных о себестоимости проданных товаров для любого товара или при добавлении или удалении любого товара из каталога товаров. Объем усилий, необходимых для загрузки или обработки таблицы поиска, часто заставляет компании выполнять обновления через определенные промежутки времени и применять COGS во время обновления в качестве стоимости товаров, проданных за весь интервал. При этом информация, полученная путем измерения прибыльности, становится неясной, а выводы становится труднее получить.

Давайте посмотрим на данные за два месяца, один с данными о себестоимости, обновляемыми ежедневно и проталкиваемыми через слой данных, а другой с себестоимостью, введенной в конце месяца посредством загрузки, и статические затраты на себестоимость, применяемые для всего периода.

Ежедневно обновляя информацию, рекламодатели могут использовать гораздо больше контекста и информации. Обновление на момент времени предоставляет неточную информацию об общей прибыли и себестоимости за месяц и не дает информации о ежедневной марже прибыли или межмесячных тенденциях. Эта информация важна для рекламодателей, поскольку они принимают решения о своих маркетинговых усилиях. Используя приведенные выше диаграммы в качестве примера, рекламодатели могут использовать тот факт, что с 19-го числа месяца произошло значительное снижение себестоимости, и повысить свои ставки для ценных мест размещения рекламы, чтобы увеличить продажи.

Общие преимущества

Независимо от того, решите ли вы использовать dataLayer или загружать данные о себестоимости непосредственно в аналитическую платформу, включение прибыльности открывает совершенно новую парадигму для бизнеса. Маркетинговые цели начинают напрямую согласовываться с итоговой строкой баланса, поскольку такие показатели, как окупаемость расходов на рекламу и доход за сеанс, становятся прибылью от расходов на рекламу и прибылью за сеанс. Мы увидели, как такие цели, как ремаркетинг, создание похожей аудитории и бюджетирование продукта, становятся более эффективными с внедрением прибыльности. Однако включение прибыльности также позволяет компаниям создавать стратегии продаж, например, сочетать популярность нового продукта с прибылью существующего продукта, чтобы предлагать клиентам новые пакеты. Эра облачного принятия решений в маркетинге подходит к концу, и новый способ принятия точных решений начинается с измерения прибыльности.