所有績效營銷利益相關者（代理商、營銷人員、品牌、投資者和高管）面臨的最大挑戰是什么？

持續正確地量化通過營銷舉措為企業創造的價值。

簡而言之：回答“我們的營銷投資回報率是多少？”這個古老的問題。

或者更簡單地說，“什么有效，什么無效？”

即使是最好的營銷指標也未能達到要求嗎？

營銷平臺歷來為營銷人員提供各種類型的數據來支持這項工作，包括：

• 廣告費用數據（CPC 和/或 CPM）。
• 中期績效數據（點擊次數、展示次數等）。
• 收入/價值數據（轉化/潛在客戶、轉化價值、交易收入等）。

然后將這些基礎指標組合起來形成費率指標（每次點擊費用、每次點擊收入/每次點擊價值、轉化率等），構成當今績效評估的基礎。

依賴這些指標的理由乍一看似乎是合理的——畢竟，最大化收入不是一個可靠的策略嗎？

（畢竟，哪個好的資本家會對最大化收入說“不”？）

如果最大化收入/價值是好事，那么難道不是說每次點擊的收入/價值（“RPC”）就是一個可靠的方向性指標，表明該項目運行良好？

從數學上講，有三個向量可以增加你的 RPC：

• 提高流量的轉化率。
• 提高平均訂單價值（“AOV”）或平均潛在客戶價值或
• 降低每次點擊的費用（如果購買 CPC，則直接降低；如果購買 CPM，則間接降低）。

這些似乎都與業務績效的提高呈正相關。

以更高的比率轉化用戶難道不是好事嗎？銷售更多產品/吸引更多潛在客戶難道不是好事嗎？降低 CPC/CPM 難道不是好事嗎？

每個問題的答案都是響亮的“也許”。

要理解為什么，重要的是要記住，企業的總體目標不僅僅是銷售更多商品或獲得更多客戶；而是要通過盈利的方式去做這些事情。

了解某個特定的活動或關鍵詞為組織帶來了多少收入固然是件好事，但我曾與許多收入巨大的組織合作過，但它們崩潰的速度比《西斯的復仇》中的阿納金·天行者還要快。

問題在于，即便是上面提到的最佳指標（可能是每次點擊收入和轉化率，但可以說它們都具有相對的重要性）也遠遠達不到對任何營銷計劃或活動進行穩健、可辯護的評估所需的水平。

要了解原因，請考慮以下場景——多年來，我發現這種情況適用于各種規模（以及所有行業）的品牌：

ACME 戶外公司銷售兩種產品：售價 25 美元的花園小矮人以及售價 150 美元的草坪椅。

制作一個小矮人需要花費 2.50 美元，制作一把椅子需要花費 50 美元（椅子是漂亮的阿迪朗達克品種）。運送一個小矮人需要花費另外 2.50 美元，而運送一把椅子需要花費 25.00 美元。

現在，在考慮廣告成本、持有成本、代理費或利息費用之前，ACME 在椅子上的毛利潤為 150 美元 +（50 美元）+（25 美元）= 75.00 美元，在小矮人上的毛利潤為 25 美元 +（2.50 美元）+（2.50 美元）= 20.00 美元。

（為簡單起見，我使用財務/會計符號來表示負余額，即要求將負數（例如扣除額或費用）顯示在括號中。因此，（$50）與 -$50 相同）。

我們假設 ACME 每月花費 10,000 美元為其業務做廣告（小矮人 + 椅子）。

大多數自動競價算法都會嘗試最大化您的轉化價值（在本例中為收入）或廣告支出回報率（ROAS）（取決于您的競價策略）——可能是通過將客戶推向收入更高的座位而不是收入較低的座位（150 美元對 25 美元）。

但這并不總是正確的方法，正如我們將看到的：

 

在上述案例中，從 RPC 和 ROAS 來看，草坪椅的表現要優于地精——在相同支出的情況下，RPC 高出約 50%，ROAS 高出約 20%，收入高出約 20%。

雖然侏儒的轉化率要高得多（對于低價商品而言，這是可以預料的，而對于更昂貴的商品而言，這是可以預料的），但根據這些數據，合理的建議是在草坪椅活動中投入更多資金，對嗎？

嗯，不完全是——因為這個分析不包括 ACME 為生產和分銷其商品而產生的銷售成本 (COGS) 或運輸成本。

如果將這些因素考慮進去，情況就會有所不同。為此，我們使用了我稱之為的每次點擊利潤（“PrPC”），其計算公式如下：

PrPC = (總收入 – 銷售成本 – 交易成本 – 履行成本)/點擊次數

 

在上面的例子中（為了簡單起見），我省略了交易成本（即信用卡處理費、PayPal費、銀行轉賬費），這些成本通常占總交易額的 0.5% 到 3%。

從上面可以看出，ACME 的椅子每次點擊利潤比侏儒利潤低約 37％ – 這是因為后者的毛利率明顯更高（80％對50％）。

如果 ACME 采納上述 RPC 建議并在草坪椅上投入更多資金，那么公司最多可以獲得 5,000 美元的利潤（將 100% 的預算投資于地精可獲得的最高利潤為 10,000 美元；將 100% 的預算投資于草坪椅可獲得的最高利潤為 5,000 美元）。

哎呀。

雖然許多商業營銷人員會（理所當然地）說上述分析是不完整的——尤其是因為許多侏儒買家也可能會購買草坪椅，反之亦然——但所示的基本原則仍然適用，并且很容易轉化為這些場景。

每次點擊利潤的優點在于，盈利能力足夠細化（它適用于結果級別），從而能夠對績效營銷計劃的各個級別進行分析——從關鍵字或創意級別到廣告系列或帳戶級別。

這使營銷人員能夠找到隱藏的價值來源，同時將他們的努力與整體組織目標（即更多利潤）相結合。

同樣，上述場景還不包括固定成本（例如代理機構聘用費或 3PL 月費或銷售團隊工資，用于潛在客戶開發業務與直接商業），所有這些成本都很容易納入并且足夠細化。

雖然網絡分析或數字平臺默認不包含每次點擊的利潤，但整合它卻非常簡單。

• 通過產品信息中的 COGS（這里有一個有用的鏈接）為商業企業提供服務。
• 通過在 Analytics 中上傳成本數據（更多信息請點擊此處）。
• 根據結果??的相對盈利能力，降低轉化值/調整廣告中的潛在客戶價值。

隨著討論轉向潛在客戶和未來收入，每次點擊利潤的局限性變得更加明顯。也就是說，非商業交易通常在轉化事件和銀行資金到賬之間有較長的滯后。

包括銷售跟進、提案提交和修訂、合同談判、價格討論、發票、付款條款等。

對于許多較大的 B2B 交易而言，從獲得線索到銀行收到資金之間的時間間隔可能超過 6 個月，這對于庫存持有來說是一個非常長的時間（或者更糟的是，已經發運庫存并等待支票）。

DTC 品牌或電子商務交易也出現了類似的問題，因為初始銷售額通常只代表客戶生命周期價值 (LTV) 或 30/60/90 天現金（取決于您選擇的模式）的一小部分。

無論哪種情況，我們的每次點擊利潤（“PrPC”）指標都沒有提供正在發生的事情的實質性描述，可能會帶來可怕的后果——DTC 墓地里到處都是那些在等待 LTV 實現時死去的品牌的墓碑。

PrPC 也存在這個缺點，它無法捕捉到這個關鍵的細微差別，因為它假設了即時的價值轉移/即時的收入確認。

這可能會導致對企業狀況的扭曲，并且可能出現現金短缺或終身價值陷阱，因為企業在等待潛在收入時會繼續產生費用（運營費用、銷貨成本、工資、利息等）。

如果我們假設 ACME（從上文來看）有第三條業務線，即企業銷售，該公司向學院、大學、市政當局等批量銷售草坪椅，那么我們可以看到這個問題的出現。

為了簡單起見（并且為了更容易與直接商務進行比較），我已經對轉化率 + 每條線索的收入進行了折扣，以考慮不合格的轉化（無論出于何種原因，未轉化為實際客戶的線索）。

 

首先引人注目的是企業客戶的每次點擊利潤明顯更高（比 gnomes 高約 9.5 倍，比 law chairs 高約 14 倍，并且比 law chairs 和 gnomes 的總收入還要高，盡管其廣告活動預算僅為 gnomes 和 law chairs 總和的 25%）。

從這些數字來看，Enterprise 為 ACME 提供了提高整體盈利能力的巨大機會 — — 畢竟，看看那個 ROAS！

多年來，我注意到具有類似、分叉模式（從 DTC 到 SaaS 到專業服務和消費品）的企業也存在類似的現象。

這個結論有時是正確的，但有時不是——在決定是否值得在營銷“表面上”更有利可圖的企業/潛在客戶生成業務上投入更多資金方面，有三個因素起著重要作用：

• 從潛在客戶到成交的時間。
• 潛在客戶轉化為客戶的轉化率。
• （1）和（2）的相對波動率。

順便說一句（特別是對于許多小型企業而言），（3）經常被完全忽視，盡管它（可以說）是最重要的。

畢竟，如果您不知道何時可以收到現金（或者大致可以達成多少筆交易），您的運營風險就會大大增加。

• 你如何知道庫存中要保留多少單位？
• 您什么時候可以知道您的銷售團隊是否存在問題？
• 如何構建你的融資？
• 是否停止運營還是加大營銷力度？

這些都是嚴肅的問題，往往事關生存，但太多企業卻忽視了這些問題，并因此自食其果。

雖然本文主要討論評估營銷績效，但任何優秀的營銷人員首先都應該是一名優秀的商人。

如果您當前的合作伙伴沒有問這些問題，那么這就是一個危險信號，表明是時候尋找新的合作伙伴了（或對您的內部團隊進行一些教育）。

幸運的是，我們有一個工具可以幫助我們評估如何平衡這些因素：凈現值計算。

什么是凈現值

凈現值是一種根據貨幣時間價值和風險狀況，使用折現率調整未來現金流（正值和負值）的方法。

簡而言之，NPV 告訴我們潛在未來現金流的今天價值是多少。

對于 (期間，現金流) 對 (t, R _t ) 的 NPV，其中 N 是總期間數，由以下公式給出（看起來很嚇人，但相當簡單）：

其中，R _t = 表示每個時間 t 的凈現金流量（流入減去流出），i 表示折現率。

什么是折現率

折現率（有時稱為折現回報率）是一種反映與給定投資相關的機會成本（或資本成本）和風險的利率。

資本成本：企業進行的每一項資本支出都是零和博弈——如果資金用于 A，則不能用于 B（反之亦然）。

簡而言之：任何公司獲取資本都不是免費的——資金要么來自信貸（伴隨利息成本、未來流動性風險和義務），要么來自股權（稀釋所有權、產生承銷成本并可能帶來其他風險）。

其他風險：除了資本成本之外，任何投資決策還涉及其他風險。

例如，今天對營銷的投資并不能保證明天就能帶來銷售（或銷售）。

這些交易產生的現金流的時間往往不確定，企業履行未來訂單的能力也不確定。在評估潛在未來現金流的當前價值時，必須將這些風險與資本成本一起考慮。

對于許多公司來說，折現率結合了他們的加權平均資本成本（WACC）加上額外的風險溢價，這取決于投資的性質（即，投資營銷比購買新機器的風險更大，因此營銷投資的折現率會更高）。

這導致年折現率范圍從~10%（對于擁有強大資本渠道的大型上市公司）到~50%+（對于無法獲得資本的小公司和初創公司）。

最后（也是至關重要的），折扣率并不是固定的。

根據現金流發生的時間，可以采用不同的折現率——因此，可以對 6 個月后的現金流（發生的可能性較?。┎捎幂^高的折現率，而對 30 天后的現金流（發生的可能性較大）采用較低的折現率。

這種穩健性使得折現率方法對所有組織都具有極高的價值（并且避免了現金乘數和直線 LTV 計算的許多陷阱）。

將 NPV 公式應用于 ACME 的企業業務

由于我們的企業交易實際上只是一對現金流（t=0 時的初始流出用于支付廣告費用和提供產品，隨后在未來某個時間點當 ACME 收到客戶支付的椅子費用時流入），所以這個計算很簡單。

為了簡單起見，我使用了 270 天（約 9 個月）的時間，從收到線索到存入資金。對于一些企業來說，這實際上很短；對于其他企業來說，這似乎太長了。

NPV 計算的優點在于它具有無限的靈活性——您可以調整它以滿足組織的獨特需求。

此外，由于我的（假設的） ACME 公司相對年輕且規模較小，我選擇了上述范圍高端的 50% 的折扣率。

雖然這個數字聽起來很高，但對于資金有限且業務剛剛起步的小公司來說，這很常見。

（需要記住的是，許多初創公司都是通過信用卡融資，利率高于 25%；折現率不僅要考慮這個利率，還要考慮到投資遠不能保證產生回報的事實。保守地說，使用以 25% 的利率借入的資金進行的投資，如果有 50/50 的機會產生回報，那么 50% 的折現率很容易就合理了。）

因此，對于 ACME Enterprise Lawn Chairs 的單個銷售線索：

在 t=0 時，使用簡化的計算，將預算（2,500 美元）除以潛在客戶數量（6），我們產生的費用（現金流出）為 2,750 美元（COGS）+ 500 美元（運費）+ 416.67 美元（廣告）= 3,667.67 美元。

將其代入我們的公式中，其 NPV 為：

初始支出的 NPV = = -$3,667.67

然后，在 t=270 時，我們收到 5,250 美元的現金流入，這代表我們的客戶為所提供的商品支付的款項。

現金流入的 NPV = = 3,889.56 美元

將這些加在一起，我們實現凈現值（$3,667.67）+$3,889.56 = $221.89 – 比直線（收入減去支出）分析顯示的少$1,360多（86％）。

為什么？

因為 ACME 公司在企業交易中涉及的風險要大得多，因為該公司立即支出了大量的資金（用于持有和履行訂單，加上支付銷售人員、合同律師費等），但直到很晚才實現收入。

讓我們把所有因素綜合起來，得到一個能夠反映我們討論過的風險、不確定性和機會成本的指標，并讓我們能夠對每條業務線和營銷活動的營銷績效進行同類比較：每次點擊凈現值（“NPPPC”）：

 

NPPPC 是通過將上述 NPV 公式的輸出乘以我們的轉換率來計算的：

當使用 NPPPC 代替 RPC 或 ROAS 時，企業活動仍然看起來不錯，但看起來并不驚人——并且直觀地（至少在許多企業主的心目中），這是正確的。

雖然大型企業銷售的收入數字很吸引人，但實現這些收入所涉及的風險也是真實而巨大的。

對于所有績效營銷人員來說，考慮這一點絕對至關重要——請記住，我們首先應該是商人，其次才是營銷人員。

NPPPC 的優點在于它可以作為自定義指標納入 Google Analytics，并且它足夠精細，可以用來比較不同關鍵字、廣告系列、渠道和策略的效果，同時對組織內的所有利益相關者來說都是合理和可理解的。

同樣的方法來計算（例如） SaaS 消費者的價值（每個月都是單獨的現金流；根據您的客戶流失數據，這些風險可能會更大或更小）或比 30/60/90 天現金乘數更準確地描述 DTC 品牌的財務狀況。

同樣，NPPPC 模型可以進行調整，以適應不同產品線、客戶角色或服務產品的不同風險級別；它具有足夠的粒度和無限的靈活性。

每次點擊利潤的限制

雖然我堅信 NPPPC 是績效營銷人員最可靠的指標之一，但我們仍需牢記古德哈特定律：每當一個指標成為目標時，它就不再是一個好的指標。

例如，如果我們通過生成的線索數量來衡量績效，我們最終會優化線索數量而忽略成本，這可能會導致在每條線索上虧損——這不是一個好的情況！

雖然最大化 NPPPC 客觀上是件好事，但孤立地這樣做可能會產生負面影響（即，最大化 NPPPC 可能會導致潛在客戶減少，從而限制組織的整體增長）。

創建三重指標始終是一個好主意 – 通常由一個細粒度績效指標（NPPPC）、一個規模指標（凈現值利潤、利潤或收入）和一個歷史比較指標（同比增長目標、PoP 增長目標、預測百分比等）組成。

這些指標之間存在著天然的張力，因此最大化一個指標可能會對其他指標產生負面影響——有助于確保我們不會在任何方向上偏離太遠，并在此過程中損害組織的整體健康和盈利能力。