Андрей Литвинов
Руководитель маркетинга в B2B, Fractional CMO. ROMI, юнит-экономика, сквозная аналитика, аудит маркетинга. andrlitvinov.online
«Пишу по графику, люди хвалят, а заявок нет» — диагноз точный. Я бы ещё мерил каждый пост по переходам на страницу услуги и заявкам, а не по лайкам. BOFU-пост с ценой и сроками собирает меньше реакций, но именно он приносит заявки — и его первым убирают из плана как «непопулярный».
Самое ценное — раздел «откуда движки берут списки»: три рейтинга на vc.ru, Sostav, и вот вам топ. Выходит, GEO в России сейчас во многом про то, кто первым написал рейтинг на vc.ru. На одном из проектов вижу то же с другой стороны: из нейросетей приходят единицы, зато Perplexity приводит людей, которые сидят на сайте по 4 минуты.
Огурцы «2 за 100» — лучший аргумент для собственника, который режет цену по любому поводу: +19,5% продаж при той же марже. Жаль, что большинство акций оценивают по выручке за неделю. Посчитай маржу за квартал, и часто выясняется, что таймер просто перенёс покупки по полной цене на распродажу.
«Контактов +10%, выручка та же» — отчёт, который маркетинг любит показывать, а собственник пугается через полгода. Июнь в примере — это 1 500 ушедших постоянных, прикрытых 1 500 новыми, и каждый новый стоил денег на привлечение. Я бы добавил в такой разбор CAC: сразу видно, что выручка «держится» за счёт всё более дорогого трафика.
Классика: выручка по клиенту видна в CRM, а часы команды, отсрочка и ретро-бонусы нигде не сведены, поэтому убыточного клиента годами считают главным. Как считали 20 часов аналитика — по таймшитам или оценкой? И факторинг закладывали по ставке или по факту?
Сверил с Метрикой на одном из проектов. Переходы из нейросетей с июня по октябрь: Perplexity 7, claude.ai 4, ChatGPT 2, Алиса 1. Выборка смешная, но картина обратная опросу.
Подозреваю, дело в учёте: клик из ИИ-ответа в выдаче Яндекса, насколько понимаю, Метрика записывает в обычный поиск, и отдельно его не видно. Так что по отчёту источников вывод «Алиса не приводит» не сделаешь. Надо самому задавать ей вопросы клиентов и смотреть, кого она называет.
Из плана я бы поднял наверх проверку всего, что вокруг рекламы. В проекте в образовании мы попали на сбой ровно в день запуска: упала Метрика, в Telegram не работала прослойка для ссылок, и посевы вышли, а люди по ссылке получали ошибку. Письма на ящики Яндекса не доходили. Потеряли миллионы.
Кабинет может работать, а ссылка в посеве вести в ошибку, и этого никто не видит, пока сам не кликнет. Перед запуском стоит самому прокликать все ссылки и отправить себе тестовое письмо.
Хороший пример того, почему CPL сам по себе ничего не говорит: регистрация вдвое дороже плана, а деньги заработали.
Но 524% посчитаны от выручки. Если маржа школы, скажем, 40%, от 624 тысяч остаётся около 250, и ROMI выходит примерно 150%. Всё равно отличный результат, но собственнику я бы показывал эту цифру: с ней не поспоришь.
И вопрос: 624 тысячи — это первые оплаты или весь курс? Если оплата помесячная, итог ещё вырастет за счёт продлений.
Деление на A/B/C по окупаемости — правильно, только окупаемость считать по марже и с доставкой: в городе, где все берут доставку, ROMI по выручке красивый, а по марже бывает в минусе. И отдельно смотреть каннибализацию: реклама в городе A часто забирает тех, кто и так пришёл бы в магазин.