Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Большая книга о соцсетях для предпринимателей, экспертов и блогеров
Шрифт:

Если прибыль с одного клиента будет около 100 тысяч рублей, то увеличение числа рекламных публикаций в месяц может спасти ситуацию. Например, шесть рекламных публикаций при вовлеченности 4 %, и мы окупимся за два года.

При прибыли 50 тысяч с клиента нам нужно платно привлекать 1000 человек в месяц за те же деньги – то есть искать менее дорогую аудиторию. Тогда есть шанс при сохранении конверсии на уровне 0,33 % выйти на окупаемость к концу второго года.

Если мы зарабатываем на клиенте меньше 50 тысяч рублей прибыли, вся наша модель рассыпается. Значит, нужно искать другие параметры.

Это упражнение

можно сравнить с рассуждением: «А что, если мы будем делать так-то?» Вписываете параметры в модель и смотрите, как выглядит это будущее.

Откуда именно такие цифры по притоку, оттоку и стоимости привлечения? Это пессимистичный сценарий на основании нашего опыта работы с проектами такого типа. У вас в отрасли или с использованием ваших инструментов продвижения будут другие параметры (даже через 9 месяцев с момента написания этого текста данные изменятся). Вам не нужно копировать именно эти показатели.

Лучше возьмите какие-то показатели и посчитайте модель. Потом запустите пробные активности: закупите рекламу на небольшой бюджет и посмотрите на стоимость привлечения. Вы получите реальные данные и сверите со своей моделью. Может оказаться, что у вас подписчик будет стоить 150 рублей или 500 рублей – это одинаково вероятно.

А почему у вас такие низкие показатели вовлеченности и такой большой отток? По той же причине: это пессимистичные показатели на основании нашего опыта. Может быть, вы будете делать гениальный контент с вовлеченностью 30 %, и тогда ваша финмодель сойдется намного лучше. Или, наоборот, маркетологи победят, и у вас будет только навязчивая реклама.

Модель – это не способ предсказать будущее, когда вы еще ничего не начали, это способ быстро сверяться с реальностью, когда у вас появятся данные.

Почему вы тратите так мало на команду? Если сложить зарплаты всех людей, будет больше. Да, но эти люди не будут загружены в соцсетях на 100 %. Считаем, что мы расходуем лишь часть их рабочего времени на соцсети, сответственно, к соцсетям мы относим только часть их зарплаты. Если удобно, вы также можете рассчитывать почасовую ставку специалистов, но для этого нужно составлять полноценную смету с трудочасами.

А какие нормальные средние параметры вовлеченности, притока и оттока? Это бессмысленная величина – как средняя температура по больнице. На нее влияет множество факторов. Вот пример:

В канале «Главред» Максима Ильяхова на момент написания рукописи средняя вовлеченность – 13 %. А в канале «Это работа для редактора» этого же автора – 16 %. В популярном канале «Бэкдор» на 600 тысяч подписчиков средняя вовлеченность – 5 %, а у Ксении Собчак – 15 %. А в канале о политике «Незапад» – 22 %. Такая же вовлеченность в канале о технологиях и нейросетях Quantum Peppermint, в канале «Беспощадный пиарщик» и многих других. «Альфа-банк» работает на вовлеченность в свои посты: у них от 20 до 150 % (то есть их публикации репостят другие блогеры, скорее всего, за деньги). А «Сбер» не стесняется сохранять вовлеченность на уровне 15 %. Что вам дают эти цифры?

Если у вас есть явные конкуренты,

чьи модели работы вы хотите воспроизвести, можете подсмотреть публично доступную информацию об их вовлеченности, притоку и оттоку аудитории. Но ничто не даст вам более точных данных, чем недорогой эксперимент с вашим собственным контентом.

А можете рассчитать более точную модель конкретно под нашу нишу? Наши аналитики видят показатели по разным рынкам и нишам – но необязательно по нужным вам. Когда к нам приходят клиенты с подобными запросами и у нас есть нужные данные, мы можем показать средние значения и ориентировать клиента на что-то, например на стоимость привлечения людей. Но мы всегда делаем оговорку, что модель – это не план, который обязательно сбудется, это скорее инструмент для понимания механики окупаемости. Даже в знакомых нам нишах мы всегда начинаем с пробных посевов и небольших бюджетов.

Пример: недорогой продукт в B2C. Теперь принципиально другой подход: у нас недорогой продукт, общая прибыль с клиента – 10 тысяч рублей на протяжении примерно пяти-шести месяцев. Это могут быть онлайн-курсы, недорогие подписки на сервисы, какие-то аксессуары или гаджеты, одежда, косметика, что-то потребительское и простое, обещающее радость и удовольствие, на понятном сформированном рынке. Тогда канал будет привлекать людей за счет развлекательного контента.

Мы выбираем агрессивную стратегию привлечения и рекламы: покупаем по тысяче подписчиков в месяц, рекламируемся для них по шесть раз. На закупку рекламы в канал тратим 200 тысяч.

На редакцию тратим еще 200 тысяч: этого хватит, чтобы небольшая команда находила чужой развлекательный контент и адаптировала его под наши задачи.

За счет того что контент развлекательный и его много, мы можем обеспечивать высокую вовлеченность, не выжигая аудиторию. Шесть рекламных постов на фоне 100 развлекательных – это нестрашно.

При таких параметрах окупаемость начинается на 16-й месяц работы.

Такая модель чувствительна к LTV – то есть как много клиент у нас купит за всё время. И соцсети как раз могут растить этот показатель, например девушка подписалась на нас, потому что мы обещали ей классные платья, образы и аксессуары, чтобы быть невозможно красивой. Она купила первое платье, мы ее не разочаровали. Потом показали ей в канале классную сумку – она купила. Потом – обувь. Так мы радуем подписчицу, а она становится нашим постоянным покупателем. А заплатили за ее привлечение только один раз.

Если мы сможем увеличить LTV до 15 тысяч, наша работа окупится уже за год.

Экономия на людях погоды не делает. Вы заметите, что дополнительные 100–150 тысяч в месяц на команду не влияют радикально на устойчивость модели. Гораздо больший вклад дают вовлеченность и конверсии. Это значит, что нет смысла искать самых дешевых исполнителей, если из-за этого будет страдать интерес людей.

Если хочется сэкономить на редакции и вы работаете на понятном, сформированном рынке, лучше весь бюджет направить на обычную контекстную рекламу. Сейчас рекламные сервисы чуть ли не сами за вас пишут объявления, главное – несите деньги. А в соцсетях не так: люди будут с вами только потому, что с вами интересно. А чтобы было интересно, нужны хорошие люди: с огнем и пониманием аудитории.

Поделиться:
Популярные книги

Вперед в прошлое 2

Ратманов Денис
2. Вперед в прошлое
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Вперед в прошлое 2

Черный Маг Императора 9

Герда Александр
9. Черный маг императора
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Черный Маг Императора 9

Магия чистых душ 2

Шах Ольга
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.56
рейтинг книги
Магия чистых душ 2

Пятничная я. Умереть, чтобы жить

Это Хорошо
Фантастика:
детективная фантастика
6.25
рейтинг книги
Пятничная я. Умереть, чтобы жить

Мастер Разума VII

Кронос Александр
7. Мастер Разума
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Мастер Разума VII

Ученик. Книга вторая

Первухин Андрей Евгеньевич
2. Ученик
Фантастика:
фэнтези
5.40
рейтинг книги
Ученик. Книга вторая

Последний наследник

Тарс Элиан
11. Десять Принцев Российской Империи
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Последний наследник

Отверженный IX: Большой проигрыш

Опсокополос Алексис
9. Отверженный
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Отверженный IX: Большой проигрыш

Барон Дубов 2

Карелин Сергей Витальевич
2. Его Дубейшество
Фантастика:
юмористическое фэнтези
аниме
сказочная фантастика
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Барон Дубов 2

Нечто чудесное

Макнот Джудит
2. Романтическая серия
Любовные романы:
исторические любовные романы
9.43
рейтинг книги
Нечто чудесное

Светлая тьма. Советник

Шмаков Алексей Семенович
6. Светлая Тьма
Фантастика:
юмористическое фэнтези
городское фэнтези
аниме
сказочная фантастика
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Светлая тьма. Советник

Боярышня Евдокия

Меллер Юлия Викторовна
3. Боярышня
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Боярышня Евдокия

Сотник

Ланцов Михаил Алексеевич
4. Помещик
Фантастика:
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Сотник

Последняя Арена 6

Греков Сергей
6. Последняя Арена
Фантастика:
рпг
постапокалипсис
5.00
рейтинг книги
Последняя Арена 6