ROI и маржа
Прежде чем приниматься за любое дело, смыслом которого грозит стать извлечение прибыли, стоит задуматься над тем, из чего эта прибыль будет складываться. Ведь если просто купить, а потом просто продать, пусть даже дороже, можно оказаться совсем не в плюсе, если упустить затраты на бензин, бизнес-ланч и штраф за неправильную парковку. Для расчета подобных нюансов был выведен финансовый коэффициент, иллюстрирующий уровень доходности или убыточности бизнеса, учитывающий сумму сделанных в этот бизнес инвестиций. ROI (от англ. return on investment) или ROR (англ. rate of return) может выражаться в процентах и в виде дроби, где числитель - прибыль, а знаменатель - сумма инвестиций.
Часто ROI называют по-разному: возврат на инвестиции, прибыль на инвестированный капитал, возврат, доходность инвестированного капитала, норма доходности. Суть от этого не меняется: ROI является отношением суммы прибыли или убытков к сумме инвестиций.
ROI в рекламе позволяет оценить, насколько окупается реклама, насколько прибыль, полученная в результате ведения рекламной кампании компенсирует расходы на саму рекламу. Положительный ROI означает, что мы заработали с продаж больше, чем потратили на рекламу, отрицательный - что результаты продаж не смогли покрыть даже расходы на рекламу.
Для эффективного управления рекламными кампаниями необходимо учитывать такой показатель, как маржинальность, или маржа, выступающая как аналог понятия прибыль, но не учитывающая в себе потенциальных затрат на извлечение этой прибыли (например, налогов). То есть маржа - это разница между ценой и себестоимостью, выражающаяся в деньгах или процентах как отношение разницы между ценой и себестоимостью к цене.
Сама по себе маржа - интересный показатель для анализа и управления эффективностью - с помощью этого показателя можно, например, реализовать стратегии максимизации прибыли, продвигать наиболее экономически эффективные товары. Однако, еще больший интерес маржа представляет как составная часть в формуле расчета ROI.
Так вот, эти показатели значимы не только по отношению к всему бизнес-процессу, но и могут быть рассчитаны для каждой транзакции и введены в общую бизнес-аналитику. Иными словами, можно рассчитать маржинальность каждого товара и действия, и корректировать ее, изменяя вводные параметры. В итоге, проследив за каждым показателем, можно сформировать максимально-эффективную систему, где каждый параметр находится на своем месте и может оказывать влияние на прогнозируемые результаты всего бизнеса. Например, отследив незаметные затраты времени, затрачиваемые сотрудниками на обработку заказов на складе, можно вывести себестоимость этих затрат и, выведя их стоимость, можно прицениваться к автоматизированным логистическим комплексам или просто к роликовым конькам.
Для учета маржинальности и ROI в системе автоматизации рекламы необходимо ввести в систему данные о маржинальности товаров. Существует несколько подходов, от простых, но не слишком точных, до детальных:
- маржа устанавливается фиксированная для клиента в целом - т.е. абсолютное значение маржи рассчитывается как доход от продаж, умноженный на фиксированный процент - например, 10%. Такой подход наименее точный, однако самый простой в реализации, и позволяет в общих чертах иметь представление об эффективности рекламы;
- маржа задается для категорий товаров индивидуально - то есть устанавливается, что маржа для хлебопечек одна, а для велосипедов другая. В принципе, при таком подходе можно проработать все категории достаточно детально, и получаемый в результате ROI будет более приближен к реальным данным, в сравнении с предыдущим вариантом. Данный подход также не сложен в реализации, но потребует время на заполнение данных о маржинальности для категорий;
- маржа задается индивидуально для каждого товара, маржинальность рассчитывается для каждого товара как сумма маржи товаров, входящих во все заказы, которые были инициализированы объявлением по этому товару. Данный метод позволяет получать самые точные значения ROI. Также как и предыдущий вариант, этот метод требует участия ИТ-специалистов, а также предъявляет повышенные требования к системам учета статистики, так как необходимо получать детальные данные по каждой продаже - не только число продаж и общий доход, но и какие именно товары входили в каждый заказ и в каком количестве.
