Конечная цель всех маркетинговых мероприятий — сделки. Прежде, чем заключить сделку, необходимо получить контакты потенциального покупателя — лиды. Но лиды бывают разные и не всегда большое количество заявок гарантирует высокие продажи.
В этой статье мы расскажем о том, что такое лиды, через какие каналы их можно получить и почему так важно их отслеживать и анализировать.
Содержание:
Что такое лид и зачем его отслеживать
Лид – это потенциальный клиент, который уже заинтересовался продуктом и оставил свои контактные данные.
После получения контактов отдел продаж связывается с клиентом и ведет его к заключению сделки.
Но далеко не каждый лид конвертируется в реального клиента. Так, например, можно получить 1000 заявок на товар или услугу, из которых купят всего 2-3 человека. Конверсия составит всего 0,2-0,3%, это очень мало.
Понять причину такой низкой конверсии можно, если отслеживать и анализировать лиды. Это решит такие вопросы, как:
- Оценка качества лидов.
- Оценка качества рекламных каналов.
- Эффективность расходования маркетингового бюджета. Например, когда вы получаете качественные лиды, но стоят они больше, чем получаемая прибыль.
И ряд других.
Какие каналы рекламы можно отслеживать
Клиентам доступны десятки путей конверсии. Вот некоторые из них:
Чтобы выявить проблемы, мешающие качественной лидогенерации, необходимо отслеживать и анализировать всю цепочку конверсий по каждому рекламному каналу в отдельности. Сегодня для привлечения трафика доступны для анализа следующие каналы:
- «Яндекс.Директ» и Google Ads.
- Реклама в соцсетях: Facebook, Instagram, ВКонтакте, Одноклассники.
- Органическая выдача «Яндекс» и Google.
- Email рассылки.
- SMS рассылки.
- Офлайн реклама.
И чаще всего реклама с этих источников приводит на сайт, где пользователь уже оставляет свои контакты через: форму заявки на сайте, email, онлайн-чат, звонок, виджет заказа обратного звонка.
Зачем знать, какой путь проходит клиент и учитывать все типы лидов
На каждом этапе цепочки или воронки продаж компания неизбежно теряет часть трафика. Одни пользователи увидят рекламу, но не среагируют на нее, другие перейдут на сайт, но не свяжутся с компанией. Третьи оставят контакты, но не купят товар или услугу.
На каждом из этапов есть своя норма конверсии. И для того, чтобы найти проблему снижения трафика или улучшить отдачу от рекламного канала без увеличения бюджета, необходимо анализировать каждый из этапов цепочки продаж. Дальше разберем на примерах.
Пример №1. Анализируем причины падения трафика
Компания привлекает трафик через рекламу в Instagram. Средняя конверсия с рекламы в продажи составляет 2,5%. Через некоторое время компания замечает, что конверсия упала до 2%, а стоимость лида выросла. Надо предпринимать какие-то действия.
Первым делом необходимо посмотреть весь путь клиента и найти узкое место. Причиной может быть снижение конверсии на одном из этапов воронки продаж:
- Из кликов по рекламе в переходы на сайт. Возможные проблемы: битая или неправильная ссылка на сайт, сам сайт долго грузится и клиент не дождавшись уходит.
- Из переходов на сайт в звонок, заявку, обращение в онлайн-чат и так далее. Возможные проблемы: сайт недостаточно информативен, форма на сайте не удобна или не видна, телефон не виден или не кликабелен и другие проблемы, связанные с контентом сайта и инструментами получения лидов.
- Из лидов в звонки. Возможные проблемы: менеджеры по продажам не получают контакты клиентов, перегружены работой, менеджеры стали хуже продавать.
- Из звонков менеджеров в продажи. Возможные проблемы: предложение не интересно клиенту, менеджер недостаточно мотивирован продавать, скрипты продаж составлены некачественно.
И на каждом этапе проблема может заключаться в нецелевом трафике сайта.
Пример №2. Повышаем конверсию
Возьмем ту же компанию из первого примера. Только теперь они решили улучшить отдачу рекламы в Instagram и повысить конверсию в продажи с 2,5% до 3,5% без увеличения рекламного бюджета. Для этого снова необходимо изучить каждый из этапов воронки продаж, найти одно или несколько узких мест, улучшить их и повысить отдачу на каждом конкретном этапе.
А также можно проанализировать лиды, приводящие к продажам, а именно:
- Кто эти люди по полу и возрасту.
- В каких регионах проживают.
- В какое время чаще заходят на сайт.
- Какие страницы сайта посещают.
- Какой вид лида попал в воронку продаж: звонок, email, заполнение формы обратного звонка и так далее.
Теперь компания может принять решение о том, как повысить конверсию. Например, маркетологи выяснили, что наибольший процент продаж приносят лиды с характеристиками: мужчины, 35-40 лет, проживают в Ленинградской области, чаще заходят на сайт в четверг в период с 16:00 до 18:00, посещают страницу Кейсы и заполняют форму заявки.
Из этого следует вывод, что конверсию можно повысить, распределив долю показов рекламных объявлений на четверг с 16:00 до 18:00 и скорректировав аудиторию в сторону мужчин 35-40 лет, проживающих в Ленинградской области.
Это лишь два примера из десятков возможных ситуаций и выводов.
Как узнать и снизить стоимость лида с рекламы
Прежде всего необходимо собрать воедино всю аналитику. Базовые данные по конверсиям в лиды предоставляют системы «Яндекс.Метрика» и Google Analytics. Но они показывают лишь часть статистики и не отражают конверсии в звонки и продажи, повторные сделки и повторные обращения.
Часть данных можно взять из CRM, рекламных кабинетов и систем трекинга. А дальше встает вопрос: как свести их в единый наглядный отчет? И тут есть два пути:
- Собрать данные вручную в Excel.
- Настроить автоматический сбор и анализ данных.
Первый способ теоретически подходит для небольших компаний с ограниченными бюджетами. Пишем теоретически, так как сведение и анализ занимает очень много времени и в сегодняшних реалиях он просто не стоит таких трудозатрат.
А все потому, что сервис автоматизированного сбора и анализа информации стоит в среднем от 1000 рублей в месяц. И даже для компаний малого и микро-бизнеса это гораздо дешевле, чем загружать ручной работой специалиста. Не говоря уже о том, что ручной способ работы с данными может привести к ошибкам из-за человеческого фактора.
Автоматизированная аналитика
Под автоматиматизированной аналитикой подразумеваются сервисы сквозной аналитики. Сквозная аналитика — это инструмент, позволяющий точно оценить эффективность вложений в рекламу с точки зрения продаж. Сервис собирает все данные по взаимодействию пользователя с компанией и представляет их в форме аналитической сводки в виде таблиц, графиков и дашбордов.
Сервисы сквозной аналитики учитывают все типы лидов с рекламы и оценивают:
- ROMI каждого рекламного канала.
- Конверсию из заявок в сделки, включая повторные продажи.
- Окупаемость каждого отдельного ключевого слова в рекламных кампаниях.
Это позволяет:
- Найти малоэффективные рекламные каналы и предпринять меры для оптимизации затрат и снижения стоимости заявки.
- Выявить каналы низкокачественного трафика и либо доработать их, либо от них отказаться.
- Определить источники, с которых поступают целевые заявки, но сотрудники колл-центра или отдела продаж не справляются с их обработкой (не хватает ресурсов или сотрудники недорабатывают).
- Оценить, какие рекламные каналы приводят лиды онлайн, а какие оффлайн.
- Сегментировать клиентов по покупательской активности и персонализировать коммуникацию с ними для увеличения жизненного цикла клиента.
И список возможностей и выводов сквозной аналитики этим не ограничивается.
Для того, чтобы сервис мог получать все необходимые для анализа данные, он интегрируется с:
- Рекламными кабинетами.
- Сервисами аналитики.
- CRM-системами.
- Системами оптимизации рекламы.
- Онлайн-чатами сайта.
- Виджетами обратного звонка.
- Системами трекинга: коллтрекинга, form трекинга, email трекинга.
Таким образом маркетолог получает информацию и о том, какие каналы требуют отдельного внимания, и что конкретно в них надо доработать.
Разберем на примере.
Пример с контекстной рекламой
Компания выявила, что реклама в «Яндекс.Директ» приводит меньше лидов, чем другие рекламные источники. При этом конверсия из заявок в продажи на уровне с остальными каналами. Сквозная аналитика показывает, что проблема не во всей рекламной кампании в целом, а лишь в некоторых ключевых запросах, по которым показывается объявление. По этим ключам есть переходы на сайт, но почти нет конверсий в лиды.
Основной вывод: Эти ключевые слова приводят нецелевой трафик. Их необходимо удалить.
Если их удалить, то:
- Можно снизить затраты на «Яндекс.Директ». Количество лидов и сделок, при этом, останется на том же уровне.
- Можно сохранить бюджет на «Яндекс.Директ» на том же уровне. Количество лидов и сделок, при этом, вырастет.
Сделать такие выводы позволила система сквозной аналитики сайта, так как она учитывает даже мельчайшие подробности всей цепочки продаж. При ручном сборе и анализе данных сделать такие выводы тоже можно. Но если сервис сквозной аналитики представляет информацию в считанные секунды, то в ручном режиме на сбор и анализ данных может уйти не один день.
Заключение
Анализ лидов позволяет определять неэффективные рекламные каналы и источники, требующие доработки. Снижение или повышение количества лидов сигнализирует о том, что в канале требуются изменения. В случае успешных корректировок их можно будет масштабировать на другие каналы или рекламные кампании.
Но для точного понимания, что нужно дорабатывать в рекламе и насколько она в целом эффективна, необходимо анализировать всю цепочку продаж от первого контакта до первичных и повторных продаж. И определяющую роль здесь играют лиды. Так, например:
- Повышение качества лидов в рекламном канале приводит к повышению конверсии и снижению рекламных затрат.
- Доработка инструментов конверсии, таких как формы заявки на сайте, email, онлайн-чат, звонки и форма заказа обратного звонка повышает вероятность конверсии, так как предоставляет пользователю больше комфортных для него способов связи с компанией.
- Повышение количества лидов в рекламном канале при сохранении их качества и без изменения бюджета позволяет получать больше заявок за те же деньги.
- Анализ лидов дает возможность перераспределить рекламные бюджеты в пользу более конверсионных каналов и ЦА.
Такой анализ можно качественно провести только с помощью сервисов сквозной аналитики, собирающих данные со всех источников и представляющих их в виде удобных отчетов, которые в большинстве сервисов можно настраивать под себя.