Сквозная аналитика дружбы: узнать, откуда пришли ваши друзья

Всем привет! Я — Аня, и я — контрол-фрик («Привет, Аня!»).

Я люблю цифры, мониторинг абсолютно всего в своей жизни (от пульса в течение дня до количества закрытых задач за месяц) и — как и любая женщина — «делать выводы». В моей биографии можно увидеть гремучую смесь из художественной школы, вышки по прикладной информатике в экономике и опыта в агентстве интернет-маркетинга. Все эти разрозненные кусочки жизни однажды сложились в единый пазл и сделали меня продактом сервиса по сквозной аналитике «Ньютон». Здесь мой «аналитический склад ума» искренне кайфует от обилия цифр, графиков и чёткости. Мне нравится, что с помощью нашего сервиса сквозной аналитики можно эффективно посчитать всё. Или почти всё.

И тут я подумала.

А почему бы не применить принципы сквозной аналитики… к дружбе?

Звучит бредово, но почему бы и нет? Тем, кто не знаком с понятием сквозной аналитики, станет ясно, как она работает. Я, в свою очередь, получу статистическую пользу. Ну, а для тех, кто и так знает, что это и для чего, эта статья станет чистым фаном.

Интересно, что в итоге получилось? Тогда погнали.

Если говорить простыми словами, то сквозная аналитика — это оценка эффективности маркетинга в разрезе продаж и реальной прибыли. А потому в ней используется вполне классический набор метрик, которые я буду применять в аналитике дружбы:

Друзей у меня много и все они появились в моей жизни на разных этапах. К слову, мне 31 год, за плечами стандартный путь «школа → универ → работа», несколько спортивных секций и кружков, а также переезд из Барнаула в Санкт-Петербург. Для аналитики свою жизнь я так и разделила на следующие блоки:

Теперь можно посчитать, сколько примерно посетителей aka контактов у меня было за всю жизнь. Напомню, что я считала только более-менее регулярные контакты. Например, одноклассников, коллег по работе и так далее. Данные занесла в отдельную таблицу и получила вот такую картину:

В качестве расходов я учитывала время, которое потратила на общение с каждым из контактов. Конечно, с точностью до минуты это посчитать невозможно, но примерно прикинуть с оговоркой на статистическую погрешность — вполне. Например, в школе со своими одноклассниками я проводила в среднем по 5 уроков 5 дней в неделю в течение 10 лет за исключением каникул. Были встречи после школы, но с отдельными людьми. И так я считала по каждому источнику. Также сделала расчёт по CPC. Результаты получились следующими:

Теперь переходим к количеству лидов и стоимости их привлечения. Напомню, что в моём случае лиды — это те знакомые, с которыми мы подписаны друг на друга в соцсетях. Расход бюджета — это то время, которое было на этого человека потрачено до этой первой неформальной встречи. Проводим аналитику по каждому источнику и по классической формуле считаем CPL. Получаем вот такие результаты:

Итак, в моём случае сделка — это факт дружбы, то есть неформального и постоянного общения. Как я уже писала выше, для себя я определила, что дружба наступает с теми, кого я могу пригласить к себе в гости (на свою святую территорию), и особенно с теми, у кого я могу попросить помощи или кому сама могу оказать помощь.

Считаю, сколько таких друзей получилось:

Наши друзья — они ведь тоже не одиноки. У многих есть свои знакомые, родственники, мужья и жёны… Я решила считать такие «повторные знакомства” как “повторные покупки» и тоже учла эти данные. Таким образом получилось посмотреть, какие друзья расширили мою сеть контактов, сами того не подозревая.

Скорее всего, дочитав до этого места, вам захочется задать мне вопрос: «Ну и?». Резонно.

В целом такая аналитика — это занятный способ отследить, как перемены в вашей жизни или в вашем поведении меняют круг общения. Что помогло найти новые контакты, а что наоборот — столкнуло в Лету уже имеющиеся. Ведь для чего мы проводим любую аналитику? Ради полезных выводов. Которые, кстати, можно не только использовать самим, но и передавать другим; в данном случае, тем же детям, например, или близким. Словом, я свои выводы сделала. А сквозная аналитика в который раз показала свою глубину и мультифункциональность.

А теперь о том, что всё это означает с точки зрения маркетинга: нельзя делать выводы об эффективности рекламных каналов на основании количества посетителей или даже количества лидов. Вы сами увидели насколько количество лидов и их качество может отличаться. Поэтому в аналитике рекламных кампаний зрите в корень и делайте выводы по количеству сделок, их сумме и LTV.

Шаблон для расчета источников ваших друзей (для редактирования: файл > создать копию). Делитесь в комментариях, что получилось у вас:)