Привет, читатель! Меня зовут Артём Сайгин, я веду проект Growth Lab, в котором рассказываю о digital-маркетинге и росте IT-продуктов.
Каждый день компании теряют значимую часть бюджета на пользователей, которых получили бы и так, бесплатно. Представьте, что вы могли бы знать, какая часть маркетингового бюджета расходуется впустую, и сэкономить его. В этой статье мы научимся это делать.
О чем поговорим в статье:
Что такое инкрементальность.
Как её рассчитать.
Инкрементальность и атрибуция.
Где чаще всего встречается инкрементальность.
Приступим.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/b28/e4c/512/b28e4c512e2ab48cd796197e7c36cd6d.png)
Дисклеймер: в статье я намеренно упростил большинство факторов влияющих на ход экспериментов и расчёт инкрементальности: оптимизацию каналов, сезонность, конкуренцию и т.д. (факторов может быть очень много). Всё для того, чтобы сконцентрировать внимание только на фундаментальных понятиях и расчётах инкрементальнсоти. По той же причине в материале нет углубления в детали, такие как настройка в конкретных источниках или каналах, полагая, что читатель поймет куда копать, т.к. базовые формулы будут даны.
Что такое инкрементальность
Инкрементальность показывает, сколько в действительности новых пользователей (продаж, дохода) вы получили, показатель измеряется в процентах; чем процент инкременетальности выше, тем «чище» результат вы получите.
Для большего понимания давайте представим себя на месте Product Owner.
У нас есть продукт (приложение или веб-сайт — не важно), и этот продукт имеет постоянный поток продаж из органики. Далее мы решаемся увеличить число продаж и подключить платные каналы.
Отдел маркетинга предложил запустить в первую очередь контекстную рекламу, как по брендовым, так и по транзакционным запросам — так и сделали.
Спустя 6 месяцев после запуска платного канала пришло время подвести итоги. Маркетологи показывают позитивный отчет: продажи растут, CAC (Customer Acquisition Cost) в пределах плана, придраться не к чему — хорошая работа.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/62a/9fd/96e/62a9fd96ec087c854a1ca500a97f1306.png)
Но так ли всё хорошо, как кажется на первый взгляд?Давайте посмотрим на отчёт детальнее. Взглянув на продажи со всех каналов, понимаем, что общие продажи драматически не растут.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/a55/6b5/6c5/a556b56c591436ab6f4e439894e42ec3.png)
Продажи не растут, а расходы заметно увеличились, т.к с каждым месяцем все больше бюджета выделялось на маркетинг.После объединения графиков платного канала и органики картина начинает проясняться:
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/291/537/177/291537177d520a852d9eaf85b6988bca.png)
Мы закупаем собственную органику, т.е пользователи и так бы пришли к нам, даже если бы мы за них не заплатили. И тут нужно выяснить, а какая часть из привлечённых нами с помощью рекламы пользователей не пришла бы по органике. Это и есть основное понятие инкрементальности (Incrementality).
На графике ниже мы видим, как в действительности распределялись продажи.
Incrementality — показывает, сколько реально новых продаж мы смогли получить из платного канала.Cannibalization — продажи, которые мы перекупили у нашей органики.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/824/47e/998/82447e998571f75aa2e65c5c95b9dd98.png)
Такая ситуация, как в примере, происходит часто, и в большинстве случаев на неё закрывают глаза во вред органике.
Чтобы избежать рост каннибализации для каждого нового канала, нужно проводить инкрементальное тестирование — фундаментальный способ исследования, показывающий реальную рентабельность инвестиций в вашу рекламу. С помощью этих данных, вы сможете понять, что будет, если не запускать рекламную кампанию.
Закрепим. Чем «чище» трафик, тем он инкрементальнее, т.е лучше.
И это нужно понимать и считать при запуске нового канала, источника.
Думаю, с понятием инкрементальности разобрались, теперь перейдём к более сложной части — расчёту.
Как рассчитать инкрементальность
Инкрементальность (Incrementality) рассчитывается по формуле:
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/2ff/0bf/9d5/2ff0bf9d596b11e906403a7799584c3d.png)
Incremental — в нашем случае число инкрементальных продаж.
Paid — число продаж из платного канала.
Эта формула подойдёт для расчёта инкрементальности любого нужного вам показателя: трафик, лиды, продажи и т.д. В нашем случае рассчитаем инкрементальность продаж.
Вернёмся к примеру, мы запустили контекстную рекламу и теперь хотим узнать, какой процент инкрементальности имеют продажи из этого канала. До запуска рекламы у нас было ~ 2600 продаж из органики, это число и будем считать за «постоянную величину» на протяжении 6 месяцев эксперимента.
На практике нужно учитывать больше параметров: сезонность, работа над SEO и т.д. — факторов много, в этом примере я сильно упростил, чтобы максимально донести суть, не углубляясь в детали.
Прежде чем рассчитать процент инкрементальности, нужно найти переменную Incremental — т.е число инкрементальных продаж.
Формула расчета Incremental выглядит так:
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/3e0/3ae/ebf/3e03aeebf7901bf6ba93d15ad28d176d.png)
Чтобы найти инкрементальные продажи, из платных продаж отнимем продажи, которые были «каннибализированны» из органики, назовем эту переменную — cannibalization.
Cannibalization = число, на которое уменьшился ваш постоянный поток продаж из органики.
В нашем примере cannibalization выглядит так:
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e4f/ed7/d3c/e4fed7d3c9be2cf41b740de4a125f715.png)
Получив значение Cannibalization, легко рассчитать Incremental — продажи с платного канала (переменная Paid) минус cannibalization.
Получив все нужные нам переменные, можем перейти к финальной стадии расчёта, и вычислить % Incrementality (по формуле: Incremental / Paid):
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/7d4/e1f/c56/7d4e1fc560305a1d81300df3f74b8a33.png)
Рассчитав Incrementality, можем сделать вывод, что с увеличением продаж из платного канала падает процент инкрементальности этих продаж.
В примере всё просто и понятно, но на деле много подводных камней. Инкрементальность может разниться в зависимости от канала и источника, сегмента аудитории, бюджетов и т.д.
Основная сложность расчёта — это найти Incremental (число инкрементальных продаж), так как получив это число, мы сможем рассчитать % инкрементальности. Давайте посмотрим на разные способы расчета Incremental.
1. Выявляем incremental через A/B-тест
Такой формат хорошо подходит для выявления инкрементальности платного трафика в соц.сетях, медийных и ремаркетинговых кампаниях.
В ремаркетинге особенно важно считать инкрементальность — чем более горячая аудитория (ремаркетинг на продление продукта, брошенная корзина и т.д.), тем менее она инкрементальна. По моему опыту, редко когда инкрементальность ремаркетинговых кампаний достигала > 35%.
Как выглядит эксперимент:
Создаются две идентичные аудитории А и B.
Обе группы одинаковы во всех отношениях, за исключением того, что группе A мы показывали рекламу, а группе B — нет.
Далее, измерив конверсии в обеих группах, мы сможем стат. значимо посчитать, как влияет и влияет ли вообще маркетинговая кампания на продажи.
2. Отключение канала
Простой, но при больших объёмах платного трафика рискованный способ расчёта инкрементальности. Методология заключается в том, что мы останавливаем все маркетинговые активности и находим базовое значение органики (константу органики, как в нашем примере). Потом один за другим включаем каналы и считаем их инкрементальность.
Этот вариант не подойдет, если у вас нестабильный трафик из органики или вовсе его нет.
Подойдите к этому варианту с максимальной осторожностью.
3. Корреляция каналов
Хороший, но не во всех ситуациях применимый способ. Берем органику и платный канал и смотрим, как они коррелируют, чем выше корреляция — тем выше вероятность каннибализации. Часто корреляцию можно увидеть в контекстной рекламе на бренд и мобильных (UAC) кампаниях.
С расчётом разобрались, идём дальше.
Разберём ещё один «подводный камень» инкрементальности — атрибуцию.
Инкрементальность и атрибуция
В этом блоке мы кратко посмотрим, как атрибуция может влиять на инкрементальность.
Не будем рассматривать все модели атрибуции и углубляться в теорию, остановимся лишь на некоторых моментах, этого будет достаточно для понимания.
Прежде чем приступить к основной информации, напомню, что такое атрибуция.
Атрибуция – это присвоение ценности конверсии различным событиям, происходящим на пути к этой конверсии, например показам объявлений и кликам
Модель атрибуции – это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности. Бывает много моделей атрибуции, на иллюстрации ниже представлены основные из них.
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/0b0/d00/612/0b0d006125552e2ef915d8dbbdc59419.png)
Post-view — часто модель атрибуции по показам искусственно завышает показатели источника.
Представим, что мы закупаем трафик в источниках A и B.
Один пользователь увидел рекламу каждого из источников с одинаковой частотой (всего один раз за выбранный период) и, кликнув по объявлению B, — совершил покупку. При post-view аналитике источник A может засчитать себе продажу, т.к пользователь взаимодействовал с рекламой.
Посчитав инкрементальность с учетом атрибуции, мы бы поняли, что источник A неинкрементален (можно его отключить без потерь для компании).
First Touch — источник присваивает себе конверсию, хотя канал может не являться в действительности важным на пути к ключевому действию.
Тут есть аналогия с примером выше, только ценность распределятся не по показам, а по кликам, действие отдается первому источнику в цепочке до конверсии.
Окно атрибуции — в разных продуктах и типах бизнеса влияет по разному, в B2B/SMB окно атрибуции может учитывать больший период времени и при этом сильно не влиять на инкрементальность, но увеличение окна атрибуции в b2c продуктах может заметно влиять на инкрементальность.
Атрибуция и инкрементальность могут негативно взаимодействовать между собой, и в некоторых примерах мешают в прозрачной оценки ценности канала, но нужно учесть, что атрибуция и инкрементальность – независимые концепции, дополняющие друг друга в достижении эффективного результата.
Теперь поговорим о разных ситуациях, где подсчёт инкрементальности важен, но на первый взгляд таковым не кажется.
Где встречается инкрементальность
В этом блоке мы посмотрим на каналы из разных областей бизнеса, для того, чтобы зафиксировать пройденный материал.
1. Акции
Первое, с чего хочется начать — стимулирование продаж акционными кампаниями, т.к в них часто забывают просчитать инкрементальный доход.
Представим, что у нас интернет-магазин электроники.
Чтобы привлечь новых клиентов, мы подготовили скидку в 30% к Black Friday. Как и большинство кампаний, мы начали анонсировать акцию за определенной период до её старта (в нашем примере за 2 месяца). В день акции мы видим всплеск продаж и засчитываем всё в успех акции, но давайте посмотрим подробнее на график:
![revenue по месяцам revenue по месяцам](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/9b6/c2b/48c/9b6c2b48ce21a8b03d57500202c2e5bf.png)
За месяц до акции и месяц после видим отчетливое падение, и акционный «всплеск» не смог компенсировать это. Тот же график, но более наглядно.
Из полученных данных можем сделать вывод — акция не повлияла на продажи. Проведя расчет инкременатальности, как в примерах выше, мы могли бы увидеть, что продажи неинкрементальны.
Постоянные пользователи, которые и так бы купили товар по полной цене, увидев анонс акции, решили подождать месяц и купить дешевле (на графике видим падение продаж за месяц до акции).
Акцией мы не привлекли новых клиентов, показатели остались те же, как если бы мы не запустили кампанию, но из-за скидки мы потеряли 30% revenue.
2. Контекстная реклама по брендовым запросам
Часто контекстная реклама по брендовым запросам в веб-продуктах имеет низкую инкрементальность (при условии, что у продукта хорошо проработана брендовая семантика в SEO), в среднем, % Incrementality ~ 10-30%.
Чем ниже конкурентность в поисковой выдаче по брендовым запросам, тем ниже инкрементальность. Но учитывайте, что даже при низкой инкрементальности не стоит спешить с отключением рекламных кампаний на бренд, т.к. вы оставляете первый экран в поисковой выдаче конкурентам.
3. Ремаркетинговые кампании.
Я уже затрагивал ремаркетиновые кампании в статье, но выделю еще раз.
Чем более горячая аудитория в ремаркетинге (кампании на продление продукта, брошенная корзина и т.д.), тем менее она инкрементальна.
Приведу пример «горячей аудитории» для понимания.
Давайте представим, что у нас продукт по подписке с ежемесячной оплатой и низким Churn Rate ~ 10%. Мы решили запустить ремаркетинговую кампанию на всех пользователей у которых истекает подписка — осталось 5 дней.
Пользователь видит рекламное объявление и кликнув по нему, продлевает подписку. В таком примере процент инкрементальности будет низким, т.к. имея Churn Rate 10% большая часть пользователей (90%) продлит подписку и без ремаркетинговой кампании, т.е. инкрементальность равняется — 10%.
4. OEM канал.
К OEM каналу я отношу предустановку софта (как app, так и web) на девайсы производителей и дальнейшую работу по разным моделям CPI, CPA и т.д. В таких каналах чем узнаваемее бренд (продукт), тем ниже инкрементальность.
Представим, что мы занимаемся дистрибуцией мессенджера WeChat в Китае и договорились с Meizu о предустановке приложения на 1 млн. новых смартфонов. За каждую установку на заводе (CPI) мы будем платить N-сумму.
Не зная про инкрементальность, мы засчитаем все устройства, как абсолютно новую привлеченную нами аудиторию пользователей, но это не так. Знание о WeChat в Китае огромное, и с вероятностью в 70-80% (цифры выдуманные, их нужно считать для каждого конкретного случая) пользователей этих девайсов и так бы установили мессенджер из стора — бесплатно.
От процента инкрементальности будет зависеть дальнейшая стратегия в дистрибуции и назначение цены.
![Примерный расчёт зависимости цены от инкрементальности Примерный расчёт зависимости цены от инкрементальности](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/127/5f8/435/1275f84353bbad915b640e25d6f8ea3d.png)
Получается, мы привлечем от сотрудничества с Meizu только 20-30% новой аудитории, при таком проценте инкрементальности мы не сможем (экономически невыгодно) платить производителю стоимость, как за 100% инкрементальных пользователей.
Если за 10 пользователей с 100% инкрементальностью мы можем заплатить $1000 (CPI - $100), то при инкрементальности в 20% CPI должен быть равен $20. При тех же затратах в $1000 мы получим 20 пользователей, но из них только 10 будут инкременатльными, т.е CPI на нового пользователя останется тем же — $100.
В этом блоке я привёл четыре примера каналов, где инкрементальность может быть низкой, в действительности их куда больше.
На этом всё. Надеюсь, статья была полезной, и полученные знания помогут вам сделать маркетинговую стратегию эффективнее. Больше подобных статей можно читать на моём telegram-канале «Growth Lab» или на сайте.
Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому может быть интересна статья.
Инкрементальных вам продаж!