Маркетплейсы / Считать рекламу и продажи вместе
Как связать рекламу и продажи с ИИ на маркетплейсе
Чтобы связать рекламу и продажи, нужно собрать данные о расходах на рекламу и о заказах в единую модель, рассчитать ROAS и ROI по каждой кампании и товару, а затем использовать ИИ для прогноза спроса, выявления аномалий и автоматических рекомендаций по бюджету. Так вы видите, какие вложения окупаются, и можете перераспределять бюджет в пользу прибыльных кампаний.
Проблема
Почему это важно
Без связи рекламы и продаж маркетплейс-продавец видит только разрозненные отчеты: в рекламном кабинете — расходы и клики, в отчетах по продажам — заказы и выручку. Сопоставить их вручную сложно, особенно при большом ассортименте и множестве кампаний.
Почему возникает
- Данные о рекламе и продажах хранятся в разных системах и не имеют общих идентификаторов
- Отсутствует единая модель данных, связывающая клик с заказом
- Ручной расчет ROAS и ROI по каждой кампании трудоемок и подвержен ошибкам
Риски и потери
- Бюджет уходит в кампании, которые не окупаются, а прибыльные недополучают финансирование
- Невозможно быстро среагировать на падение эффективности рекламы
- Принимаются решения на основе неполных или искаженных данных
Что влияет на результат
- Объем рекламного бюджета и его распределение по кампаниям
- Количество заказов, полученных с рекламы, и их сумма
- Себестоимость товаров и другие затраты, влияющие на ROI
- Сезонность и изменения спроса
Типичные ошибки ручного подхода
- Потеря части заказов при ручном сопоставлении с рекламой
- Ошибки в расчете ROAS из-за неверного отнесения расходов
- Игнорирование себестоимости при оценке ROI, что завышает прибыль
Определение
Что важно понимать
ROAS
Показатель окупаемости рекламы: сколько выручки приносит каждый рубль, потраченный на рекламу.
Показывает, насколько эффективно тратится рекламный бюджет, но не учитывает себестоимость.ROI
Возврат на инвестиции: отношение чистой прибыли к вложенным средствам, включая себестоимость и другие затраты.
Дает полную картину прибыльности рекламы, так как учитывает не только выручку, но и расходы на товар.Сквозная аналитика
Подход, при котором данные о рекламе, продажах и других этапах воронки объединяются в единую модель для анализа.
Позволяет видеть полный путь клиента и оценивать вклад каждого канала в итоговую прибыль.Данные
Какие данные нужны
Данные о рекламных расходах
Необходимы для расчета ROAS и ROI: сколько потрачено на каждую кампанию, объявление, ключевое слово.
- дата
- кампания
- канал
- расходы
- клики
- показы
Данные о заказах
Позволяют определить, какие заказы пришли с рекламы, их сумму и себестоимость.
- номер заказа
- дата
- товар
- количество
- выручка
- себестоимость
Данные о товарах
Нужны для расчета ROI: себестоимость, цена, остатки, категория.
- артикул
- название
- категория
- себестоимость
- цена
Данные о переходах с рекламы
Связывают клики с заказами через UTM-метки или идентификаторы кликов.
- клик ID
- UTM-метка
- источник
- время клика
Методология
Методика связывания рекламы и продаж с ИИ
Принципы
- Единая модель данных: объединить рекламные расходы и заказы по общим ключам (кампания, товар, дата).
- Расчет ROAS и ROI по каждой кампании и товару на основе собранных данных.
- Использование ИИ для прогноза спроса, выявления аномалий и автоматических рекомендаций по бюджету.
Допущения
- Данные о заказах содержат информацию о источнике (UTM-метки или идентификатор клика).
- Себестоимость товаров известна и актуальна.
- Период анализа достаточен для оценки эффективности (например, 30-60 дней).
Ошибки
- Считать ROAS без учета себестоимости — это завышает эффективность.
- Сравнивать ROAS разных кампаний без учета сезонности.
- Игнорировать возвраты и отмены заказов при расчете выручки.
Роль ИИ
Как ИИ решает задачу
Прогноз спроса на товары
Данные на входе: Исторические данные о продажах, Сезонность, Рекламные расходы
Что делает модель: Обучаемая модель прогнозирует ожидаемый спрос на основе прошлых периодов и текущих факторов.
Результат: Прогноз количества заказов и выручки на следующий период.
Как используется: Система использует прогноз для рекомендаций по распределению рекламного бюджета.
Выявление аномалий в эффективности рекламы
Данные на входе: Ежедневные данные о расходах и заказах, Исторические значения ROAS и ROI
Что делает модель: Статистический метод обнаруживает резкие отклонения ROAS/ROI от нормы.
Результат: Уведомление о кампаниях с аномальным падением или ростом эффективности.
Как используется: Маркетолог получает алерт и проверяет причину аномалии.
Автоматические рекомендации по бюджету
Данные на входе: ROAS и ROI по кампаниям, Прогноз спроса, Ограничения бюджета
Что делает модель: Генеративная модель формирует рекомендации на естественном языке: куда перераспределить бюджет, какие кампании сократить.
Результат: Текстовые рекомендации с обоснованием.
Как используется: Маркетолог утверждает или корректирует рекомендации перед применением.
Разбор
Как это работает
- 1
Вход: данные о рекламных расходах из рекламного кабинета. Действие: система загружает и нормализует данные. Результат: таблица расходов по кампаниям и датам.
- 2
Вход: данные о заказах из отчетов маркетплейса. Действие: система сопоставляет заказы с рекламными кликами по UTM-меткам. Результат: таблица заказов с указанием источника.
- 3
Вход: объединенные данные. Действие: система рассчитывает ROAS и ROI по каждой кампании и товару. Результат: дашборд с показателями эффективности.
- 4
Вход: исторические данные о продажах и расходах. Действие: модель машинного обучения прогнозирует спрос на следующий период. Результат: прогноз заказов и выручки.
- 5
Вход: текущие показатели ROAS/ROI и прогноз. Действие: система выявляет аномалии и формирует рекомендации по бюджету. Результат: уведомления и текстовые рекомендации.
- 6
Вход: рекомендации системы. Действие: маркетолог утверждает изменения бюджета. Результат: скорректированное распределение рекламного бюджета.
Расчет
Формулы для расчета ROAS и ROI
Для оценки эффективности рекламы используются два ключевых показателя: ROAS и ROI. ROAS показывает, сколько выручки приносит каждый рубль рекламных расходов, а ROI — сколько чистой прибыли получается с учетом себестоимости.
ROAS
ROAS = Выручка от рекламы / Расходы на рекламу- Выручка от рекламы — сумма заказов, пришедших с рекламы
- Расходы на рекламу — затраты на кампанию за период
Условный пример: Если выручка от рекламы составила 500 000 руб., а расходы — 100 000 руб., то ROAS = 500 000 / 100 000 = 5. Это означает, что каждый рубль рекламы принес 5 рублей выручки.
Допущение: ROAS не учитывает себестоимость товара, поэтому для оценки прибыльности используйте ROI.
ROI
ROI = (Выручка от рекламы - Себестоимость проданных товаров - Расходы на рекламу) / Расходы на рекламу × 100%- Выручка от рекламы — сумма заказов с рекламы
- Себестоимость проданных товаров — затраты на закупку/производство
- Расходы на рекламу — затраты на кампанию
Условный пример: Выручка от рекламы — 500 000 руб., себестоимость — 250 000 руб., расходы на рекламу — 100 000 руб. ROI = (500 000 - 250 000 - 100 000) / 100 000 × 100% = 150%. Это значит, что на каждый вложенный рубль получено 1,5 рубля чистой прибыли.
Допущение: ROI дает полную картину прибыльности, так как учитывает себестоимость.
Пример расчета
Как это выглядит в цифрах
Условный пример: перераспределение бюджета между кампаниями
- Допущение: Продавец на маркетплейсе ведет две рекламные кампании: Кампания А и Кампания Б.
- Допущение: За месяц расходы на Кампанию А составили 80 000 руб., выручка — 240 000 руб., себестоимость — 120 000 руб.
- Допущение: Расходы на Кампанию Б — 120 000 руб., выручка — 300 000 руб., себестоимость — 180 000 руб.
ROAS А = 240 000 / 80 000 = 3. ROI А = (240 000 - 120 000 - 80 000) / 80 000 × 100% = 50%. ROAS Б = 300 000 / 120 000 = 2.5. ROI Б = (300 000 - 180 000 - 120 000) / 120 000 × 100% = 0%.Кампания А приносит 50% прибыли на вложенный рубль, а Кампания Б работает в ноль. Это указывает на неэффективное распределение бюджета: Кампания Б получает больше средств, но не окупается.
Логика решения
Почему дана такая рекомендация
Что повлияло на решение
- ROAS и ROI по каждой кампании
- Динамика показателей за период
- Прогноз спроса на товары
Какие риски учтены
- Резкое падение ROAS может быть вызвано сезонностью, а не неэффективностью кампании
- Перераспределение бюджета может снизить общий объем продаж, если прогноз спроса неточен
Какие варианты рассматривались
- Оставить бюджет без изменений и наблюдать еще неделю
- Полностью остановить Кампанию Б и перенести бюджет в Кампанию А
Частичное сокращение бюджета снижает риски и позволяет проверить гипотезу о неэффективности Кампании Б без потери всего трафика.
Если бы прогноз спроса показывал рост в сегменте Кампании Б, рекомендация была бы увеличить бюджет, а не сокращать.
Результат
Что видит пользователь
Дашборд с ROAS и ROI по кампаниям и товарам
Таблицы и графики, показывающие эффективность каждой кампании и товара, с возможностью фильтрации по датам и категориям.
Маркетолог видит, какие кампании окупаются, и может быстро перераспределить бюджет.Уведомления об аномалиях
Алерты о резком падении или росте ROAS/ROI по конкретным кампаниям.
Своевременно реагировать на изменения и выяснять причины.Текстовые рекомендации по бюджету
Рекомендации на естественном языке: «Увеличьте бюджет кампании А на 20%, так как ROI вырос на 30%».
Быстро принимать решения, не анализируя все данные вручную.Автоматизация
Что автоматизируется, а что нет
Выполняется автоматически
- Сбор и нормализация данных о расходах и заказах
- Расчет ROAS и ROI по каждой кампании и товару
- Прогноз спроса на основе исторических данных
- Выявление аномалий в эффективности рекламы
- Формирование текстовых рекомендаций по бюджету
Требует настройки
- Настройка UTM-меток для корректного сопоставления заказов с рекламой
- Загрузка справочника товаров с себестоимостью
- Определение целевых значений ROAS и ROI для алертов
Остаётся за человеком
- Утверждение изменений бюджета
- Проверка причин аномалий, которые не очевидны из данных
- Корректировка прогнозов с учетом внешних факторов (например, акции конкурентов)
Внедрение
Как внедрить решение
Быстрый запуск
- Собрать данные о расходах и заказах в Excel-таблицу
- Вручную рассчитать ROAS и ROI по основным кампаниям
- Настроить простые алерты в Google Sheets при падении ROAS ниже порога
Рабочая система
- Настроить автоматическую загрузку данных из рекламного кабинета и маркетплейса
- Создать базу данных для хранения объединенных данных
- Разработать дашборд с ROAS и ROI в реальном времени
- Внедрить статистический метод для выявления аномалий
Расширенный вариант
- Обучить модель машинного обучения для прогноза спроса
- Подключить несколько источников данных (реклама, продажи, остатки)
- Внедрить генеративные рекомендации по бюджету на основе прогнозов и текущих показателей
Подготовка
Чек-лист перед запуском
- 1
Настроить UTM-метки для всех рекламных кампаний
- 2
Собрать данные о себестоимости всех товаров
- 3
Определить целевые значения ROAS и ROI для вашего бизнеса
- 4
Настроить автоматическую выгрузку данных из рекламного кабинета
- 5
Настроить автоматическую выгрузку данных о заказах с маркетплейса
- 6
Проверить корректность сопоставления заказов с рекламой на тестовом периоде
- 7
Разработать дашборд для визуализации ROAS и ROI
- 8
Настроить алерты на аномальные изменения показателей
- 9
Обучить модель прогноза спроса на исторических данных
- 10
Провести пилотный запуск и сверить результаты с ручными расчетами
Вывод
Главное
Главный принцип — объединить данные о рекламе и продажах в единую модель, чтобы считать ROAS и ROI по каждой кампании и товару.
Основные данные — расходы на рекламу, заказы с указанием источника, себестоимость товаров. Ключевые расчеты — ROAS и ROI.
ИИ помогает прогнозировать спрос, выявлять аномалии и формировать рекомендации по бюджету, что ускоряет принятие решений.
Начните с настройки UTM-меток и сбора данных о расходах и заказах в единую таблицу, чтобы вручную рассчитать ROAS и ROI по основным кампаниям.
Метод ReMetod
На чем основан вывод
Метод ReMetod показывает, как бизнес-проблема (несвязанные данные о рекламе и продажах) решается через модель решения, данные и автоматизацию. Практикум ReMetod учит строить такие решения без программирования.
В программе практикума этот подход разбирается пошагово: от формулировки бизнес-задачи до модели решения, данных, автоматизации, интерфейса и проверки результата.
Посмотреть программу практикумаВопросы
Что обычно уточняют
Сложно ли настроить связку рекламы и продаж без программиста?
Нет, начать можно с простых инструментов: выгрузки данных в Excel, настройки UTM-меток и использования готовых сервисов сквозной аналитики. Постепенно можно автоматизировать процесс с помощью конструкторов без кода.
Насколько точны прогнозы ИИ для маркетплейсов?
Точность зависит от качества и объема данных. Чем больше истории продаж и расходов, тем точнее прогноз. ИИ не заменяет анализ маркетолога, но помогает быстрее замечать тенденции и аномалии.
Что делать, если ROAS высокий, но прибыли нет?
Проверьте ROI: возможно, высокая себестоимость съедает прибыль. ROAS не учитывает себестоимость, поэтому для оценки прибыльности всегда считайте ROI.
Следующий шаг
Выберите, как продолжить с ReMetod
Хотите научиться связывать рекламу и продажи с ИИ? Приходите на бесплатный вебинар ReMetod.