 |
В прошлый раз мы разбирались в обновлённом интерфейсе A/B-тестов Мэйл Чимп. Сегодня речь пойдёт о ценности подписчика, или как обычно её называют, LTV (Lifetime Value) — «пожизненной» ценности клиента. Математику «высокого полёта» оставлю за бортом, и буду орудовать тем, чем владею более уверенно: умножением и делением:) |
Ценность подписчика — та прибыль, которую он принесёт за всё время подписки на рассылку (до момента отписки или окончательной утраты активности).
Понятное дело, не всякий подписчик прибылен, но если подписчик №1 принесёт нам 1000 рублей, а подписчик №2 — 0 рублей, то их усреднённая ценность составит 500 рублей. На том и будем стоять.
Основная задача LTV, которую мне приходилось встречать на практике — оценка бюджета на продвижение, когда приходится отвечать на вопрос: сколько мы можем потратить на рекламу, чтобы привлечь X подписчиков? Или: какую прибыль мы получим, когда привлечём в рассылку Y подписчиков?
В литературе можно встретить использование LTV, как способа оценки эффективности маркетинговых мероприятий (например, запустили автоматические письма, информирующие подписчиков о накопленной скидке — подняли их ценность на Z рублей). Но для небольших баз такие расчёты, пожалуй, избыточны.
Методика расчёта
Считаем ценность подписчиков для всей базы (опираясь на данные Сводной статистики рассылок) или для какого-либо её сегмента.
Если спустя некоторое время нам снова понадобится узнать ценность, то пересчитываем её заново — с учётом текущей ситуации.
Представим все показатели в такой таблице:
(1) Количество подписчиков
Общий размер базы (сегмента), для которого мы рассчитываем ценность подписчика. Например, 4000 человек.
(2) Конверсия, %
Средняя конверсия в выполнение целевого действия, приносящего доход: заказ товара или услуги, переход по ссылке рекламодателя, оплата аккаунта в онлай сервисе и т.д. (обобщим это всё понятием «заказ»).
Мы знаем эту величину, если проводим измерения своих кампаний, а также обобщаем результаты в ежемесячной сводке.
Например, 0,2% — по итогам измерений за минувшие полгода.
(3) Заказы
Среднее количество заказов с одной рассылки. Получаем эту величину, умножив количество подписчиков на конверсию и разделив на 100%:
Заказы = (1) * (2) / 100%,
например, 4000 * 0,2% / 100% = 8 заказов.
(4) Прибыль с заказа
Здесь прибыль — разница между доходом, полученным от заказа, и расходами, связанными с его выполнением (себестоимость товара/услуги, прочие расходы, вроде затрат на логистику, аренду, зп и т.д.). Подробнее см. Считаем прибыль от рассылок.
(Расходы на продвижение сюда не включаю, т.к. цель расчёта —
как раз понять, сколько мы можем потратить на рекламу).
Эту величину мы также должны знать, ведя ежемесячную статистику по кампаниям. Например, средняя прибыль с одного заказа 3000 рублей.
(5) Прибыль с рассылки
Средняя прибыль от всех заказов с рассылки. Чтобы её получить, умножаем количество заказов на прибыль с каждого заказа:
Прибыль с рассылки = (3) * (4),
например, 8 * 3000 = 24 000 рублей.
(6) Количество рассылок в месяц
Среднее количество рассылок, которое мы проводим по всей базе (сегменту) в течение месяца. Например, при частоте отправок ~1 раз в неделю это будет 4 рассылки/мес.
(7) Прибыль за месяц
Прибыль, которую мы получаем от всех рассылок за месяц:
Прибыль за месяц = (5) * (6),
например, 24 000 * 4 = 96 000 рублей.
(8) «Срок жизни» в рассылке
Средняя продолжительность подписки на рассылку. По факту — один из ключевых наших показателей. До тех пор, пока подписчик время от времени открывает выпуски рассылки, он считается «живым». Когда он отписывается или перестаёт открывать письма, его «срок жизни» заканчивается.
Предлагаю определить этот срок одним из двух способов:
(I) Расчёт
Берём из сводной статистики среднемесячные прирост и убыль базы. Делим одно на другое:
«Срок жизни» = Прирост базы / Убыль базы, мес.
Например, если прирост 1200 подписчиков в месяц, а убыль 200, «срок жизни» составляет 6 месяцев.
(II) Данные
Выгружаем из рассылочного сервиса отчёт по отписавшимся:
Вычитаем из столбца с датами отписки столбец с датами подписки:
Усредняем получившееся значение и делим на 30 (чтобы перевести количество дней в количество месяцев):
Конечно, оба способа весьма несовершенны. Например, в первом случае мы исходим из того, что отток базы будет неизменным, пока группа подписчиков, добавившихся за месяц, не отпишется до конца.
Во втором случае мы не учитываем сбои доставки (hard bounce), а также постепенную утрату активности у действующих подписчиков. Пожалуй, и то, и другое можно получить, если поглубже «зарыться» в данные, однако не думаю, что это необходимо.
При любом способе определения «срока жизни» нам важно получить мало-мальски приемлемую величину и на этом остановиться.
(9) Прибыль за всё время
Прибыль, которую приносят подписчики за весь свой «срок жизни» в рассылке:
Прибыль за всё время = (7) * (8),
например, 96 000 * 6 = 576 000 рублей.
(10) Ценность подписчика
Наконец, приходим к искомой величине:
Ценность подписчика = (9) / (1),
Например, 576 000 / 4000 = 144 рубля.
 |
На заметку |
| Материалы для статьи преимущественно взял из книги Артура Хьюза «Маркетинг на основе баз данных» (глава 3). Майнд карта этой замечательной книжки лежит в Библиотеке интернет-маркетолога. | |
Примеры использования
1) Предположим, мы организовали страницу подписки и собираемся привлекать на неё трафик с помощью контекстной рекламы.
Ценность подписчика 144 рубля.
Конверсия в подписку со страницы 15%
(примерно каждый 7-й посетитель страницы становится подписчиком).
В таком случае, допустимая цена за клик: 144 / 7 = 20,5 рублей.
Если мы тратим больше, то терпим убытки.
При 20-ти рублях мы в точке безубыточности, а при ещё более дешёвых кликах — начинаем получать прибыль.
2) Мы рекламируем продукт с помощью PR статьи на информационной площадке соответствующей тематики.
Цель: получить email потенциальных клиентов, а затем продавать им при помощи регулярных рассылок.
Владельцы площадки прогнозируют трафик ~500 переходов со статьи.
При конверсии в подписку 15% количество привлечённых подписчиков составит 75 человек. Ценность подписчика на данный момент 144 рубля. Т.е. мы рассчитываем на 10 800 рублей прибыли.
Исходя из этого, мы можем заплатить за размещение не больше
10 тыс. рублей.
3) Мы привлекаем подписчиков за счёт всплывающего окна на сайте интернет-магазина.
При ежемесячном замере прироста базы обнаружилось, что окно уже 2 недели не работает.
Среднее количество подписчиков через окно — 30 в день.
Т.е. за 2 недели (14 дней) мы недополучили: 14 * 30 = 420 подписчиков.
С учётом ценности подписчика это 420 * 144 = 60 480 рублей упущенной прибыли.
Хороший аргумент, чтобы поднять приоритет починки окна у программиста:)
Выводы
Ценность подписчика — условная величина, которая мало скажет о потенциале каждого отдельно взятого подписчика, но хорошо спрогнозирует их поведение в совокупности.
Как и с прочими расчётами для email маркетинга (см. Расчёт минимального сегмента для рассылки), мы получаем вполне чёткий критерий для принятия решений не только на основе интуиции и здравого смысла, но и конкретных цифр.
Теперь мы знаем, что принесёт нам привлечение 1000 подписчиков, или какую прибыль мы недополучим, если откажемся от того или иного источника подписки. Это и есть аналитический маркетинг в действии.
[Вторая сентябрьская статья будет посвящена
Drag&Drop редактору MailChimp].
P.S. Вы находите материалы Email-practice полезными? Тогда читайте мою книгу «E-mail маркетинг для интернет-магазина».
P.P.S. Если вы ещё не подписались на мою рассылку — самое время это сделать. Я не только анонсирую свежие статьи блога, но и делюсь с подписчиками бонусной информацией, а также показываю отдельные приёмы email маркетинга на практике. До встречи в вашем почтовом ящике! 🙂
