„Koľko objednávok získame za 2 000 € mesačne?“
„Ak vložíme do Google Ads 5 000 €, aký obrat môžeme očakávať?“
„Koľko leadov nám dokážete priniesť?“
„Aká bude návratnosť reklamy?“
S podobnými otázkami sa v marketingovej agentúre stretávame pravidelne. Sú úplne legitímne. Firma predsa potrebuje vedieť, či má investícia do reklamy ekonomický zmysel.
Problém nastáva vtedy, keď má agentúra pripraviť prognózu prakticky bez dát.
Webová stránka, orientačný reklamný rozpočet a informácia „chceme viac zákazníkov“ nestačia na seriózny odhad výsledkov.
Čím menej vstupných dát firma poskytne, tým viac musí agentúra pracovať s predpokladmi. A čím viac predpokladov prognóza obsahuje, tým menšiu váhu by firma mala prikladať konkrétnym číslam.
V ROI index preto prognózu nevnímame ako prísľub budúcich výsledkov. Je to model postavený na dostupných dátach, historickom výkone, ekonomike firmy, trhu a určitých predpokladoch.
Ak majú byť tieto čísla použiteľné pre reálne obchodné rozhodovanie, potrebujeme poznať oveľa viac než iba mesačný rozpočet.
Prognóza nie je garancia výsledku
Najskôr je potrebné rozlišovať medzi prognózou a garanciou.
Marketingová agentúra môže na základe dát odhadnúť napríklad:
- možný počet kliknutí,
- predpokladanú cenu návštevy,
- počet potenciálnych konverzií,
- cenu za dopyt alebo objednávku,
- možný obrat,
- ROAS,
- potrebný reklamný rozpočet,
- potenciál jednotlivých produktov alebo služieb.
Nemôže však garantovať, že presne 17. októbra získate 42 objednávok s priemernou hodnotou 86 €.
Do výsledkov vstupuje konkurencia, sezónnosť, cenová politika, správanie zákazníkov, zmeny v reklamných systémoch, dostupnosť produktov, kvalita webu, obchodný tím aj množstvo ďalších faktorov.
Kvalitná prognóza preto neodpovedá iba na otázku „koľko získame?“, ale predovšetkým:
„Za akých predpokladov môžeme takýto výsledok dosiahnuť?“
A práve preto agentúra potrebuje dáta.
1. Čo firma skutočne predáva
Prvým vstupom nie je reklamný účet, ale samotný biznis.
Agentúra musí pochopiť:
- aké produkty alebo služby predávate,
- ktoré sú pre firmu prioritné,
- ktoré majú najvyššiu maržu,
- ktoré sa predávajú najčastejšie,
- ktoré chcete podporiť,
- ktoré naopak propagovať nechcete,
- v ktorých regiónoch ich dokážete dodávať,
- komu ich predávate,
- aký problém zákazníkovi riešia.
Je veľký rozdiel prognózovať výsledky kampane na produkt za 25 €, službu za 500 € alebo B2B zákazku za 50 000 €.
Rovnaký počet konverzií môže mať pre každú z týchto firiem úplne inú ekonomickú hodnotu.
2. Priemerná hodnota objednávky alebo zákazky
Pri e-shope potrebujeme vedieť najmä priemernú hodnotu objednávky.
Ak je priemerný nákup 30 €, ekonomika reklamy bude vyzerať inak ako pri e-shope, kde zákazník priemerne minie 300 €.
Pri službách používame podobný princíp.
Ak získavate dopyty, potrebujeme vedieť:
- priemernú hodnotu zákazky,
- minimálnu hodnotu zákazky,
- typickú hodnotu zákazky,
- prípadne rozdelenie podľa jednotlivých služieb.
Bez tohto údaja dokážeme odhadovať cenu za lead, ale nevieme povedať, či je taký lead pre firmu ekonomicky zaujímavý.
3. Marža je často dôležitejšia než obrat
Jedna z najdôležitejších informácií pri prognóze je marža.
Predstavme si dva e-shopy.
Obidva dosiahnu z reklamy obrat 10 000 €.
Prvý má hrubú maržu 50 %, druhý 15 %.
Na prvý pohľad môžu mať rovnaký ROAS. Z pohľadu reálnej ekonomiky kampaní sú však v úplne odlišnej situácii.
Preto nestačí povedať:
„Potrebujeme ROAS 500 %.“
Najskôr potrebujeme vedieť, čo takýto ROAS znamená pre konkrétny biznis.
Ak má produkt napríklad hrubú maržu 40 %, teoretický bod návratnosti reklamného rozpočtu pred ďalšími nákladmi firmy je približne ROAS 250 %.
V praxi však do výpočtu vstupujú aj ďalšie náklady.
Pri e-commerce nás preto zaujíma napríklad:
- nákupná cena produktu,
- predajná cena,
- hrubá marža,
- doprava,
- balenie,
- platobné poplatky,
- vratky,
- reklamácie,
- zľavy,
- prevádzkové náklady.
Čím lepšie poznáme ekonomiku objednávky, tým presnejšie vieme nastaviť hranicu, pri ktorej reklama ešte dáva zmysel.
4. Aký je skutočný obchodný cieľ
„Chceme viac predávať“ nie je dostatočne konkrétny cieľ.
Agentúra potrebuje vedieť, čo má marketing reálne dosiahnuť.
Napríklad:
- zvýšiť obrat e-shopu o 20 %,
- získať 50 relevantných dopytov mesačne,
- naplniť kapacitu prevádzky,
- získavať nových B2B zákazníkov,
- predávať konkrétnu produktovú kategóriu,
- expandovať do nového regiónu,
- znížiť cenu za akvizíciu,
- zvýšiť počet telefonátov,
- zvýšiť počet rezervácií,
- zlepšiť podiel nových zákazníkov.
Iný cieľ znamená inú stratégiu, inú prognózu aj iný spôsob merania.
Aj pri našej správe Google Ads preto nie je cieľom iba spustiť kampane. Potrebujeme vedieť, čo má reklama firme priniesť a podľa čoho budeme hodnotiť úspech.
5. Historické výsledky reklamných kampaní
Ak už firma v minulosti používala Google Ads, Meta Ads, Microsoft Ads alebo iné reklamné systémy, historické dáta sú veľmi cenné.
Zaujíma nás napríklad:
- koľko firma investovala,
- koľko získala kliknutí,
- koľko konverzií,
- aká bola cena za konverziu,
- aká bola hodnota konverzií,
- ktoré kampane fungovali,
- ktoré produkty fungovali,
- ktoré obdobia boli najsilnejšie,
- aký bol ROAS,
- aký podiel konverzií tvorili noví zákazníci.
Ideálne je umožniť agentúre prístup priamo do reklamných účtov.
Screenshot troch kampaní neposkytuje rovnaký obraz ako kompletná história účtu.
Pred začiatkom spolupráce preto môže byť veľmi užitočný aj audit Google Ads účtu, ktorý pomôže zistiť, či historické čísla vôbec predstavujú vhodný základ pre ďalšie rozhodovanie.
6. Dáta z GA4 a reálne meranie konverzií
Reklamný systém ukazuje iba časť príbehu.
Pre kvalitnejšiu prognózu potrebujeme vidieť aj správanie návštevníkov webu.
Pomáha nám napríklad:
- Google Analytics 4,
- Google Tag Manager,
- e-commerce meranie,
- dáta z objednávkového systému,
- CRM,
- údaje o telefonátoch,
- formulároch a ďalších leadových udalostiach.
Zaujíma nás:
- návštevnosť,
- zdroje návštevnosti,
- konverzný pomer,
- hodnota objednávok,
- najvýkonnejšie landing pages,
- zariadenia,
- regióny,
- nové a vracajúce sa návštevy,
- priebeh nákupného procesu.
Ak analytika nie je nastavená správne, potom môže byť veľmi presne vypočítaná prognóza založená na nepresných dátach.
To je jeden z dôvodov, prečo pri projektoch riešime aj webovú analytiku a pri e-shopoch GA4 meranie.
Bez kvalitného merania nie je problém iba v reportingu. Problém je aj v rozhodovaní.
7. Konverzný pomer webu
Predpokladajme, že reklama privedie na web 5 000 relevantných návštevníkov.
Ak web konvertuje na úrovni 0,5 %, vznikne približne 25 konverzií.
Pri konverznom pomere 2 % ich môže byť približne 100.
Agentúra preto nemôže prognózovať výsledky iba podľa ceny za kliknutie.
Musíme vedieť, čo sa deje po kliknutí.
Výsledok kampane môže výrazne ovplyvniť:
- rýchlosť webu,
- použiteľnosť,
- cena produktu,
- doprava,
- dostupnosť,
- dôveryhodnosť značky,
- referencie,
- formulár,
- spôsob objednávania,
- produktové fotografie,
- texty,
- mobilná verzia webu,
- konkurenčná ponuka.
Reklama dokáže priviesť relevantného človeka. Nedokáže však za každých okolností napraviť web alebo ponuku, ktoré návštevníka nepresvedčia.
8. Pri lead generation potrebujeme vedieť, čo sa deje po odoslaní formulára
Pri B2B a službách je situácia ešte komplikovanejšia.
Konverzia v Google Ads nemusí znamenať zákazníka.
Predstavme si, že reklama prinesie 100 dopytov.
Ak je 60 relevantných a obchodníci uzatvoria 20 % z nich, firma získa 12 zákazníkov.
Ak však agentúra vidí iba 100 formulárov a nemá spätnú väzbu z CRM, môže optimalizovať reklamu na množstvo leadov namiesto ich obchodnej kvality.
Pri lead generation preto potrebujeme poznať:
- počet leadov,
- počet relevantných leadov,
- počet cenových ponúk,
- počet uzatvorených zákaziek,
- priemernú hodnotu zákazky,
- obchodnú úspešnosť,
- dôvody zamietnutia leadov.
Čím lepšie je marketing prepojený s CRM a obchodnými výsledkami, tým lepšie dokážeme optimalizovať reklamu na skutočnú hodnotu.
9. Lead-to-sale konverzný pomer
Tento údaj firmy často nepoznajú.
Pritom môže byť rozhodujúci.
Ak firma uzatvorí zákazku z každého desiateho relevantného leadu, potrebuje na 10 nových zákazníkov približne 100 relevantných dopytov.
Ak uzatvorí každý tretí, potrebuje ich výrazne menej.
Cena za zákazníka teda nezávisí iba od marketingu.
Závisí aj od:
- rýchlosti reakcie obchodníka,
- kvality telefonátu,
- cenovej ponuky,
- cenotvorby,
- follow-upu,
- reputácie firmy,
- dostupnosti služby,
- obchodných schopností tímu.
Preto pri prognóze B2B kampane nechceme vedieť iba cenu za lead. Potrebujeme pochopiť celý obchodný lievik.
10. Ako rýchlo firma reaguje na dopyty
Predstavte si dve firmy, ktoré dostanú rovnaký lead.
Prvá zavolá zákazníkovi do desiatich minút.
Druhá sa ozve o tri dni.
Marketingová agentúra môže obom priniesť rovnaký dopyt, ale obchodný výsledok môže byť úplne odlišný.
Pred prognózou preto pomáha vedieť:
- kto lead spracuje,
- ako rýchlo reaguje,
- koľkokrát zákazníka kontaktuje,
- či firma používa CRM,
- či sleduje výsledok každého dopytu.
Marketing sa nekončí kliknutím na reklamu ani odoslaním formulára.
11. Koľko má firma existujúcich a nových zákazníkov
Pri niektorých firmách môže byť veľká časť objednávok tvorená vracajúcimi sa zákazníkmi.
Ak reklamný systém vykáže obrat 50 000 €, neznamená to automaticky, že reklama vytvorila 50 000 € úplne nového obratu.
Pre správne vyhodnotenie nás môže zaujímať:
- podiel nových zákazníkov,
- podiel opakovaných objednávok,
- frekvencia nákupov,
- priemerná životná hodnota zákazníka,
- čas medzi prvým a ďalším nákupom.
Firma, ktorá získa zákazníka za 50 € a ten počas troch rokov nakúpi za 2 000 €, môže mať úplne inú prijateľnú cenu akvizície ako firma s jednorazovým nákupom.
12. LTV – hodnota zákazníka v čase
Pri niektorých biznisoch je krátkodobý ROAS nedostatočná metrika.
Typickým príkladom môžu byť:
- predplatné služby,
- SaaS,
- pravidelné servisné služby,
- opakovaný B2B nákup,
- spotrebný tovar,
- služby s vysokým potenciálom ďalších objednávok.
Ak priemerný zákazník nakupuje opakovane, prvá objednávka nemusí byť okamžite vysoko zisková.
Agentúra preto potrebuje vedieť aj približnú lifetime value zákazníka – LTV.
Bez nej môžeme príliš skoro vypnúť kampaň, ktorá je z dlhodobého pohľadu rentabilná.
13. Sezónnosť
Výsledky z mája nemusia byť použiteľné ako prognóza na december.
Niektoré segmenty majú výrazné sezónne výkyvy:
- cestovný ruch,
- stavebníctvo,
- záhrada,
- pneumatiky,
- móda,
- darčeky,
- školské potreby,
- wellness,
- reality,
- B2B služby.
Firma by mala agentúre povedať:
- ktoré mesiace sú silné,
- ktoré slabé,
- kedy zákazníci začínajú nakupovať,
- kedy sa menia ceny,
- kedy bývajú akcie,
- kedy je problém s kapacitou alebo skladom.
Ideálne je pracovať s dátami za celý rok alebo viac rokov, nie iba s poslednými 30 dňami.
14. Dostupnosť produktov a kapacita firmy
Niekedy marketing funguje až príliš dobre.
Firma začne získavať viac dopytov, než dokáže spracovať.
E-shop propaguje tovar, ktorý následne nie je skladom.
Servis má termíny na dva mesiace dopredu.
Remeselník nemá kapacitu prijať ďalšie zákazky.
Prognóza preto potrebuje pracovať aj s otázkou:
Koľko nového biznisu firma reálne zvládne?
Nemá zmysel plánovať 300 leadov mesačne, ak obchodné oddelenie dokáže kvalitne spracovať 50.
15. Kde firma pôsobí
Potrebujeme poznať geografické obmedzenia.
Napríklad:
- celé Slovensko,
- iba Bratislava,
- západné Slovensko,
- Slovensko a Česko,
- EÚ,
- konkrétne krajiny,
- okruh 30 km od prevádzky.
Rozdielne regióny môžu mať rozdielnu konkurenciu, vyhľadávanosť aj cenu reklamy.
Pri lokálnych službách môže byť geografické zacielenie jedným z najdôležitejších vstupov prognózy.
16. Kto je ideálny zákazník
Firma by mala vedieť agentúre opísať, koho chce získavať.
Pri B2C napríklad:
- vek,
- lokalitu,
- potrebu,
- cenovú kategóriu,
- nákupné správanie.
Pri B2B nás môže zaujímať:
- veľkosť firmy,
- segment,
- obrat,
- počet zamestnancov,
- pozícia rozhodovateľa,
- región,
- typ problému, ktorý rieši.
Čím lepšie poznáme ideálneho zákazníka, tým menej musí prognóza počítať s nerelevantnou návštevnosťou.
17. Konkurencia
Firma často pozná svojich konkurentov lepšie ako agentúra.
Preto je užitočné dodať zoznam najdôležitejších konkurentov a vysvetliť:
- kto je cenový konkurent,
- kto je najväčší hráč,
- kto cieli na rovnakého zákazníka,
- v čom ste odlišní,
- prečo zákazník vyberie vás,
- prečo zákazku niekedy získava konkurencia.
Pri Google reklame síce vieme analyzovať reklamné prostredie, ale obchodný pohľad klienta je stále mimoriadne cenný.
18. Reálny marketingový rozpočet
Agentúra potrebuje vedieť, koľko je firma ochotná investovať.
Nie preto, aby celý rozpočet automaticky minula.
Rozpočet určuje, akú veľkú časť trhu dokážeme otestovať, koľko dát získame a ako rýchlo sa môžeme dopracovať k relevantným záverom.
Rozpočet 300 € mesačne a 10 000 € mesačne vytvárajú úplne iné možnosti.
Dôležité je tiež rozlišovať:
- reklamný kredit,
- cenu správy,
- kreatívu,
- produkciu,
- analytiku,
- landing pages,
- ďalšie marketingové náklady.
Firma by preto mala povedať, aký je jej celkový marketingový rámec, nielen maximálny denný limit kampane.
19. Minimálna ekonomicky prijateľná cena za zákazníka
Toto je jedna z najlepších otázok, ktoré si môže firma položiť pred spustením kampane:
Koľko môžeme maximálne zaplatiť za získanie nového zákazníka a stále na ňom zarobiť?
Ak firma odpoveď pozná, agentúra má veľmi silný základ pre plánovanie.
Ak ju nepozná, oplatí sa ju spoločne vypočítať.
Metrika „chceme čo najlacnejšie leady“ totiž sama osebe nič nehovorí.
Lead za 100 € môže byť výborný, ak prináša zákazku za 10 000 €.
Lead za 5 € môže byť drahý, ak z neho nikdy nevznikne zákazník.
20. Aké dáta by mala firma pripraviť pred prognózou
Ideálny balík podkladov môže obsahovať:
- opis produktov a služieb,
- priority firmy,
- cieľové regióny,
- ideálneho zákazníka,
- priemernú hodnotu objednávky alebo zákazky,
- maržu,
- historický počet objednávok alebo leadov,
- konverzný pomer webu,
- lead-to-sale pomer,
- priemernú cenu za zákazníka,
- LTV zákazníka,
- sezónnosť,
- reklamné rozpočty,
- historické výsledky kampaní,
- prístup do Google Ads a ďalších reklamných systémov,
- prístup do GA4,
- informácie z CRM,
- zoznam konkurentov,
- obchodné ciele,
- kapacitné obmedzenia firmy.
Nemusíte mať všetkých 20 bodov dokonale spracovaných.
Platí však jednoduché pravidlo:
Čím kvalitnejšie vstupné dáta, tým kvalitnejšia prognóza.
Čo ak firma historické dáta nemá?
Pri novom projekte je úplne bežné, že historické dáta neexistujú.
V takom prípade sa prognóza môže postaviť na:
- analýze trhu,
- vyhľadávanosti,
- odhadovaných cenách reklamy,
- benchmarkoch,
- ekonomike produktu,
- očakávanom konverznom pomere,
- testovacom rozpočte.
Takáto prognóza však musí byť jasne označená ako model založený na predpokladoch.
Najlepším riešením potom často nie je vytvárať stále komplikovanejší Excel, ale spustiť kontrolovaný test.
Po prvých týždňoch získame reálne údaje o:
- CTR,
- CPC,
- konverznom pomere,
- CPA,
- kvalite dopytov,
- priemernej hodnote objednávky,
- ROAS.
A prognózu môžeme postupne spresňovať.
Najhoršia prognóza je tá, ktorá vyzerá presne, ale stojí na zlých dátach
Tabuľka môže obsahovať desatinné čísla, grafy a presný počet očakávaných konverzií.
To ešte neznamená, že je prognóza kvalitná.
Ak napríklad nepoznáme:
- maržu,
- konverzný pomer,
- kvalitu leadov,
- obchodnú úspešnosť,
- sezónnosť,
- reálnu hodnotu zákazníka,
potom presnosť výsledného čísla môže byť iba ilúziou.
V ROI index preto uprednostňujeme transparentný model:
toto vieme z dát, toto je predpoklad a toto je potrebné overiť testom.
Rovnaký prístup používame aj pri optimalizácii existujúcich kampaní. V prípadovej štúdii e-shopu s kúpeľňovým štúdiom sa preto nepozeráme iba na návštevnosť, ale na objednávky, dopyty, meranie, reklamné kanály a celkový obchodný výsledok.
Dobrá agentúra by sa mala pýtať aj nepríjemné otázky
Ak agentúra po piatich minútach dokáže bez prístupu k dátam sľúbiť presný počet objednávok, je namieste opatrnosť.
Kvalitná príprava kampane často začína množstvom otázok.
Aké máte marže?
Aký zákazník je ziskový?
Koľko dopytov uzatvoríte?
Ktoré produkty chcete predávať?
Aký máte konverzný pomer?
Koľko môžete zaplatiť za získanie zákazníka?
Ako rýchlo reagujete na lead?
Ktoré mesiace sú najsilnejšie?
Čo sa dialo v predchádzajúcich kampaniach?
Tieto otázky nie sú komplikáciou spolupráce.
Sú predpokladom toho, aby sa marketing nezačal iba míňaním reklamného rozpočtu.
Prognóza má pomôcť rozhodnúť, nie vytvoriť falošnú istotu
Zmyslom prognózy nie je uhádnuť budúcnosť na jedno desatinné miesto.
Má firme pomôcť rozhodnúť:
- či má investícia potenciál,
- aký rozpočet dáva zmysel,
- aké výsledky potrebujeme dosiahnuť,
- ktoré predpoklady treba overiť,
- čo musíme merať,
- kedy je kampaň ekonomicky úspešná,
- kde sú najväčšie riziká.
Keď sa prepoja marketingové dáta s obchodnými dátami firmy, diskusia sa prestane točiť iba okolo kliknutí a impresií.
Začneme hovoriť o nákladoch na získanie zákazníka, marži, objednávkach, zákazkách a návratnosti investície.
A presne tam by sa podľa nás mal výkonnostný marketing nachádzať.
Chcete vedieť, aký potenciál má Google Ads vo vašej firme?
Ak uvažujete nad reklamou alebo chcete zistiť, či vaše súčasné kampane využívajú rozpočet efektívne, ROI index vám pomôže prejsť dostupné dáta, meranie aj ekonomiku kampaní.
Pozrieme sa na to, čo sa dá z dostupných dát reálne odhadnúť, ktoré informácie chýbajú a čo je potrebné najskôr otestovať.
Môžeme začať kontrolou existujúceho účtu cez audit Google Ads alebo sa pozrieť na možnosti profesionálnej správy Google Ads.
Pretože dobrá prognóza nezačína otázkou:
„Koľko nám agentúra sľúbi?“
Začína otázkou:
„Aké dáta máme k dispozícii na to, aby sme sa mohli rozhodnúť správne?“
