Возврат инвестиций в маркетинг

Все ли компании способны рассчитать, насколько окупаются их вложения в маркетинг? Ответ отрицательный. Если для производителей потребительских товаров это более-менее вопрос решенный, то поставщики услуг – особенно финансовых, медицинских, коммунальных, телекоммуникационных и транспортных – испытывают серьезные затруднения с подсчетом отдачи от инвестиций в маркетинг. При этом «сервисные» компании вкладывают в маркетинг солидные суммы – западных поставщиков услуг по этому параметру обгоняют только производители автомобилей, розничная торговля и интернет-компании.

Парадокс в том, что компании, оказывающие вышеперечисленные услуги, обладают огромными базами данных своих клиентов – но не пользуются обычными для производителей потребительских товаров средствами, позволяющими проанализировать и понять покупательское поведение, – купонами, скидками и т.п. Финансовые услуги вдобавок связаны со сложностями, не характерными для производителей потребительских товаров, например, процентными ставками или различиями в прибыльности клиентов в зависимости от ассортимента услуг. В итоге кто-то из маркетологов сферы услуг ориентируются на показатели прошлых лет, кто-то – на прогнозы, кто-то – на показатели «контрольных рынков». И те, и другие, и третьи действуют, фактически, «на глазок».

Сколько компания реально тратит на каждый из маркетинговых проектов? Насколько окупаются эти инвестиции? Какой из проектов дает отдачу, а какой безнадежно убыточен? Насколько маркетинговая стратегия увязана со стратегией продаж, включая отношения с клиентами? Есть методики, позволяющие четко ответить на эти вопросы.

Анализ безубыточности. Например, банк, рекламирующий свою ипотечную программу, спонсирует телепередачу. Спонсорство стоит $2 млн. Анализ безубыточности показывает, какое количество зрителей должно посмотреть эту передачу (с рекламными роликами банка), чтобы расходы на спонсорство окупились. По оценкам банка, рекламу увидит 1 млн семей – четверть всех домохозяйств, смотрящих телепрограмму. Известно, что в текущем году 2,5% из 4 млн всех домохозяйств страны планирует воспользоваться ипотечными кредитами. По расчетам банка, потенциальными клиентами становится 25 тыс. зрителей этой передачи. Общая стоимость одного ипотечного кредита для банка составляет $4 тыс. Следовательно, для достижения точки безубыточности банку нужно приобрести 500 новых клиентов из этих 25 тыс. зрителей. Доля этого банка на национальном рынке – 6%, так что он «автоматически» получит 1500 новых клиентов, даже без рекламы в этой программе. Значит, после спонсорского проекта доля рынка банка должна увеличиться до 8%, чтобы проект был безубыточным. Банк оценивает этот показатель как реально достижимый – инвестиция признается успешной.

Модели влияния. У многих поставщиков услуг уже есть все данные, необходимые для анализа возвратности инвестиций в маркетинг. Остается только изложить их в том виде, в котором маркетологи смогут их правильно интерпретировать:

  • Сформулировать цели маркетингового проекта и определить переменные, способные повлиять на результаты;
  • Определить, какие из этих переменных (например, макроэкономические факторы) неподконтрольны маркетологам, и исключить их из рассмотрения;
  • Использовать простые модели регрессии для оценки весов каждой переменной и разработать пилотную формулу расчета базового уровня продаж;
  • Оценить прямое влияние маркетинговых мероприятий на продажи;
  • Вычислить эффективность одной продажи и умножить количество продаж на полученную цифру.

«Воронка». Если компания уже использует накопленные данные, чтобы довести как можно больше клиентов до стадии успешного заключения сделки, можно проанализировать, сколько потребителей доходит до какой стадии отношений – осведомленность о компании, предпочтение, намерение купить, покупка, лояльность или возврат покупки. Это поможет выявить слабые места процесса построения отношений с клиентами и исправить их.

Вооруженные результатами расчетов, маркетологи могут строить свои планы, основываясь не на эфемерных оценках, а на твердых цифрах. Это поможет директору по маркетингу и более обоснованно оценивать работу своих сотрудников, и более продуктивно общаться с топ-менеджментом. Опыт многих компаний показывает, что применение этих методик позволяет повысить эффективность работы департамента маркетинга на 25%.

Материал подготовлен на основе статьи Services in Search of True Marketing ROI из журнала Strategy+Business.

Фото: pixabay.com

Расскажите коллегам:
Эта публикация была размещена на предыдущей версии сайта и перенесена на нынешнюю версию. После переноса некоторые элементы публикации могут отражаться некорректно. Если вы заметили погрешности верстки, сообщите, пожалуйста, по адресу correct@e-xecutive.ru
Комментарии
Участники дискуссии: Леонид Никифоров, Сергей Муштук
Директор по маркетингу, Москва

//Использовать простые модели регрессии для оценки весов каждой переменной и разработать пилотную формулу расчета базового уровня продаж; Оценить прямое влияние маркетинговых мероприятий на продажи; Вычислить эффективность одной продажи и умножить количество продаж на полученную цифру.//+++++++==========Веса невозможно определить модельно независимым образом.То есть - проще - нужно корректное описание ВСЕХ гипотез МОДЕЛИ, иначе можно намерять всё, что угодно.Трудность в том и состоит, что ни у кого [B]нету представительной выборки[/B].Грубо говоря, измеряют коэффициенты функции Sales = a* M1+ b*M2+c*M3+d? где М1, М2, М3 - маркетинговые воздействия,НО!!!!!!!!!!!!!!данные зачастую собирают по нескольким кускам с тех объектов, где эти M1, M2, M3 - ПО-РАЗНОМУ влияют на покупателя.Кроме того, модель не полна - поскольку нет включения членов М1*М2, М1*М3, М2*М3...

Директор по маркетингу, Москва

[B]Светлана, тема - ОЧЕНЬ КРУТАЯ........................ [/B]:!:

Директор по маркетингу, Москва
//Использовать простые модели регрессии для оценки весов каждой переменной и разработать пилотную формулу расчета базового уровня продаж; Оценить прямое влияние маркетинговых мероприятий на продажи; Вычислить эффективность одной продажи и умножить количество продаж на полученную цифру.// +++++++========== Веса невозможно определить модельно независимым образом. То есть - проще - нужно корректное описание ВСЕХ гипотез МОДЕЛИ, иначе можно намерять всё, что угодно. Трудность в том и состоит, что ни у кого нету представительной выборки. Грубо говоря, измеряют коэффициенты функции Sales = a* M1+ b*M2+c*M3+d? где М1, М2, М3 - маркетинговые воздействия, НО!!!!!!!!!!!!!! данные зачастую собирают по нескольким кускам с тех объектов, где эти M1, M2, M3 - ПО-РАЗНОМУ влияют на покупателя. Кроме того, модель не полна - поскольку нет включения членов М1*М2, М1*М3, М2*М3...
Арт-директор, Москва

Возможно вам поможет система для сквозной аналитики, в которой легко интегрируются рекламные каналы (директ, adwords, вконтакте, таргет мэйл), CRM-система, телефония. Имеет свой коллтрекинг, а./б.-тесты, отслеживает мультиканальность.***сообщение отредактировано модератором***

Оставлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи
Статью прочитали
Обсуждение статей
Все комментарии
Дискуссии
Все дискуссии
HR-новости
Треть профессионалов не доверяют своему руководству

Специалисты меньше, чем руководители и директора, склонны к доверию.

Зарплатные ожидания IT-специалистов превышают возможности работодателей в 1,5-2 раза

Общий рост зарплат в IT-сфере за первые 9 месяцев 2023 года составил 15-20%.

Россияне стали меньше тревожиться из-за работы

Год назад уровень тревожности россиян по поводу различных возможных проблем на работе был выше.

Уровень счастья напрямую влияет на продуктивность большинства россиян

При этом почти каждый четвертый респондент считает, что их руководитель ничего не делает для счастья сотрудников.