ABM-метрики: доход на аккаунт и как считать

ABM-метрики: доход на аккаунт и как его считать

Маркетолог приносит отчёт: 400 лидов за квартал, цена лида 1900 рублей, всё в зелёной зоне. А отдел продаж в это время закрыл две сделки из ста целевых компаний, по которым строился весь ABM. Лидов много. Денег с нужных аккаунтов нет.

Это типичная ловушка. В ABM вы охотитесь не за объёмом заявок, а за конкретным списком компаний, каждая из которых стоит дорого. Метрики массовой лидогенерации (CPL, число форм, клики) тут просто врут: они меряют не то. Считать надо в аккаунтах и в деньгах на аккаунт, иначе вы оптимизируете воронку, которая не ведёт к выручке.

Разберём, какие показатели в account-based marketing реально отражают результат, как их собрать без дорогих платформ и где цифры обманывают. Если вы только подступаетесь к самому подходу, начните с обзора того, как устроен ABM-маркетинг в B2B, а сюда вернитесь за метриками.

Почему доход на аккаунт, а не на лид

В классической воронке единица учёта это лид. В ABM единица учёта это аккаунт, то есть компания целиком, со всеми людьми, кто участвует в решении. У одной сделки в B2B бывает 5 до 9 контактов: закупщик, технический эксперт, финансист, генеральный. Если считать каждого как отдельный лид, картина рассыпается.

Доход на аккаунт (revenue per account) отвечает на простой вопрос: сколько денег принесла каждая целевая компания за период. Берёте выручку по аккаунту и делите на число аккаунтов в работе. Условный пример: 18 млн рублей с 30 компаний в проработке дают 600 тысяч на аккаунт. Эта цифра сразу показывает, окупается ли возня с длинным циклом и персонализацией.

Главное, что метрика заставляет смотреть на качество списка. Можно нагнать сотни заявок и получить ноль с целевого сегмента. А можно довести пять крупных компаний до сделки и закрыть план. Доход на аккаунт ловит вторую ситуацию, CPL её не видит.

Базовый набор ABM-метрик

ABM меряют на трёх уровнях: охват и вовлечение целевых компаний, движение их по воронке, деньги. Перекос в любую сторону опасен. Если смотреть только на деньги, вы узнаете о провале через полгода, когда цикл сделки уже закрылся. Если только на вовлечение, рискуете греть аккаунты, которые никогда не купят.

Покрытие и проникновение в аккаунт

Coverage (покрытие) показывает, по скольким компаниям из целевого списка вы вообще ведёте активность. Завели 100 аккаунтов в план, реально касаетесь 60, значит покрытие 60%. Дыра в 40% это потерянный пайплайн ещё до старта.

Penetration (проникновение) считает, скольких людей внутри одной компании вы зацепили из карты ЛПР. В сделке участвует семь человек, вы общаетесь с двумя, проникновение низкое и сделка зависнет на согласовании. Растёт проникновение, растёт шанс закрытия.

Вовлечённость целевых компаний

Engagement меряет, насколько аккаунт реагирует: визиты на сайт с доменной почты, открытия писем, ответы, участие во встречах. Удобно сводить в простой индекс. Например, балл за визит на страницу услуги, балл за ответ на письмо, три балла за демо. Сумма по аккаунту за месяц показывает, кто прогревается, а кто остыл.

Тут легко обмануться. Высокая активность это сигнал интереса, но не гарантия денег. Привязывайте вовлечённость к движению в воронке, иначе она превращается в красивый, но пустой график.

Пайплайн и выручка по аккаунтам

Дальше идут деньги в трёх срезах:

  • Пайплайн на аккаунт: сумма открытых сделок по целевым компаниям, делённая на их число.
  • Доход на аккаунт: закрытая выручка на компанию за период.
  • Win rate по целевому списку: доля целевых аккаунтов, дошедших до сделки.

Эти три плюс стоимость привлечения и дают честную экономику ABM. Считать их в отрыве от сквозной аналитики бессмысленно, потому что иначе вы не свяжете касание с конкретной оплатой.

Как собрать данные без дорогой платформы

На западе под ABM продают тяжёлые системы вроде Demandbase. В России и СНГ их толком нет, да и не нужны на старте. Связки CRM плюс Яндекс Метрика плюс таблица хватает, чтобы считать всё перечисленное.

Схема рабочая такая. В CRM (amoCRM, Битрикс24) заводите карточку не на контакт, а на компанию, и все люди из неё привязаны к одной сделке или к компании-аккаунту. Доход на аккаунт тогда выгружается одним отчётом. UTM-метки и настроенные цели в Яндекс Метрике дают вовлечённость по визитам. Покрытие и проникновение удобнее держать в отдельной таблице, где строки это компании из списка, а столбцы это статусы и число зацепленных ЛПР.

Вот как примерно выглядит сводка по целевым аккаунтам за квартал. Числа условные.

Аккаунт Проникновение (ЛПР) Индекс вовлечённости Пайплайн, ₽ Закрыто, ₽
Компания А4 из 6281 200 000900 000
Компания Б1 из 56300 0000
Компания В5 из 7342 100 0002 100 000
Компания Г2 из 411500 0000

Видно сразу: компания В проработана глубоко и закрылась, компания Б почти не тронута и висит мёртвым грузом. Решение по Б очевидно: либо усиливать проникновение, либо убирать из списка и не тратить бюджет.

Считаем экономику: окупается ли ABM

Доход на аккаунт сам по себе не говорит, в плюсе вы или в минусе. Нужна стоимость. ABM дорогой в пересчёте на компанию, потому что требует персонализации, контента под конкретные боли, ручной работы продавцов.

Логика расчёта на условном примере:

  1. Затраты на программу за квартал: реклама, контент, зарплаты, инструменты. Допустим, 1 200 000 рублей.
  2. Число аккаунтов в проработке: 30. Стоимость на аккаунт получается 40 000 рублей.
  3. Закрытая выручка: 18 000 000. Доход на аккаунт 600 000.
  4. Дальше нужна не выручка, а маржа и горизонт. Если средний клиент остаётся с вами три года, в игру вступает показатель LTV, и окупаемость считается на весь срок жизни, а не на один платёж.

Сравните стоимость на аккаунт с маржой на аккаунт. Если маржа сильно выше затрат, программа жива. Если близко, копайте: возможно, список целевых компаний слишком широкий и вы тратите усилия на тех, кто не дотягивает по чеку.

Полезно держать рядом отношение пайплайна к затратам. Сгенерировали пайплайн на 12 млн при затратах 1,2 млн, соотношение 10 к 1 на стадии воронки. Дальше его срежет win rate, но как ранний индикатор работает.

Где метрики обманывают

Несколько мест, где цифры выглядят красиво, а смысл за ними пустой.

Усреднение по аккаунтам прячет перекос. Один контракт на 15 млн и 29 нулей дадут те же 500 тысяч на аккаунт, что и тридцать ровных сделок. Поведение программы при этом совершенно разное. Смотрите на распределение, а не только на среднее, добавьте медиану.

Вовлечённость без денег это иллюзия активности. Аккаунт открывает все письма, ходит на вебинары, но не двигается по воронке полгода. Иногда это исследователь без бюджета. Привязка к стадиям сделки лечит самообман.

Короткое окно убивает оценку. Цикл сделки в B2B бывает 6 до 12 месяцев. Если мерить ABM за месяц, выручки ещё нет физически, и программа выглядит провальной, хотя пайплайн копится. Считайте доход на аккаунт на горизонте, сопоставимом с длиной цикла.

И ещё одно. Не тащите в ABM-отчёт метрики массового перформанса. Цена клика и CTR полезны для общего трафика, но к проработке тридцати компаний отношения почти не имеют. Это разные машины. Если хочется глубже разобрать общий набор показателей, есть отдельный разбор маркетинговых метрик.

Частые вопросы

С чего начать, если ABM-метрик пока нет вообще?

С двух таблиц. Первая: список целевых компаний со статусами и числом зацепленных ЛПР, отсюда покрытие и проникновение. Вторая: выгрузка сделок по этим компаниям из CRM, отсюда пайплайн и доход на аккаунт. Этого достаточно на первые два-три квартала, платформы добавите потом.

Сколько целевых аккаунтов брать в работу?

Зависит от ресурса команды. На одного менеджера обычно тянется 20 до 50 компаний при глубокой проработке. Лучше тридцать аккаунтов, доведённых до результата, чем триста в списке, по которым никто не касается. Покрытие важнее длины списка.

Чем доход на аккаунт отличается от среднего чека?

Средний чек это сумма одной сделки. Доход на аккаунт это вся выручка с компании за период, включая допродажи и повторные сделки. Крупный клиент может купить трижды за год, и доход на аккаунт это поймает, а средний чек по одной сделке нет.

Как считать вовлечённость без дорогих систем?

Назначьте баллы действиям: визит на сайт, открытие письма, ответ, демо, скачивание материала. Складывайте по аккаунту за месяц. Источники простые: Яндекс Метрика по визитам, почтовый сервис по открытиям, CRM по встречам. Точность не идеальная, но динамику показывает.

Можно ли мерить ABM теми же метриками, что и контекст?

Частично. Расход и выручку считают везде одинаково. А вот CPL и число лидов в ABM скорее вредят, потому что переключают фокус с компаний на объём заявок. Считайте в аккаунтах и связывайте с деньгами через сквозную аналитику.

Как понять, что аккаунт пора убрать из списка?

Если за несколько месяцев проникновение не растёт, вовлечённость на нуле и сделка не двигается, аккаунт скорее всего нецелевой или не созрел. Уберите его в отдельный пул для редких касаний и не жгите на него основной бюджет. Освободившийся ресурс пустите на перспективные компании.

Коротко перед стартом

ABM меряют не заявками, а компаниями и деньгами на компанию. Минимальный набор, с которого стоит начать:

  • Покрытие и проникновение: по скольким аккаунтам и скольким ЛПР внутри вы реально работаете.
  • Вовлечённость, привязанная к стадиям сделки, а не висящая отдельным графиком.
  • Пайплайн на аккаунт и доход на аккаунт на горизонте цикла сделки.
  • Стоимость на аккаунт рядом с маржой, чтобы видеть окупаемость, а не только выручку.

Считайте на распределении, а не только на среднем, и не мерьте длинный цикл коротким окном. Если хотите выстроить такую систему метрик под свой список целевых компаний и связать её со сквозной аналитикой, команда Lead The Way поможет разложить это по шагам, оставьте заявку и обсудим вашу ситуацию.