{"id":9389,"title":"\u041c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d \u043d\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432","url":"\/redirect?component=advertising&id=9389&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/318366-korotko-poluchit-million-na-testirovanie-oblachnoy-infrastruktury&placeBit=1&hash=573eeb526e6c42315ad14d1bf2a7c0879182f777f5702dcd30be48e10aa549e1","isPaidAndBannersEnabled":false}
Маркетинг
Pavel Aksenov

Продуктовые метрики: какие они бывают и как ими пользоваться?

Я работаю CPO в компании с десятками тысяч заказов в день. Недавно стал плотно вовлекать коллег в продуктовые процессы. Оказалось, что не все знают, что такое GMV или конверсия, не говоря уже о более узких метриках, например, session duration или page depth. Расскажу поподробнее в этой статье про метрики и комплексы метрик.

Основное дерево метрик

GMV. Основная метрика для большинства сервисов. Расшифровывается как Gross merchandise volume или общий объём оборота товаров/услуг. Измеряется в рублях или любой другой валюте. Проще говоря - весь доход компании до вычета расходов. Как по шагам "очистить" эту метрику от налогов, зарплат, амортизации, комиссий и прочего, чтобы получить показатели чистого дохода, можно почитать тут.

GMV = LTV*PU

LTV. Lifetime value. Доход/прибыль, который приносит в среднем один пользователь за срок своей "жизни" в сервисе. Обычно компании считают LTV360, то есть доход с одного пользователя за год. А все, что получено больше, чем за этот срок, можно потом добавить нарастающим итогом на следующий. Во-первых, потому, что это удобно для расчета годовых планов. Во-вторых, это проще считать. В третьих, мало в каких сервисах люди живут больше года.

Обратите внимание: вам нужно четко понимать, что именно вы хотите измерять - доход или прибыль. Если вы маркетплейс, который живет на инвестициях и которому важен оборот как показатель роста, то измерять стоит доход на пользователя. Если вы сервис, который вышел на самоокупаемость, то в LTV стоит считать прибыль на клиента.

LTV = AOV*Retention

PU. Paying users. Количество пользователей, которые принесли доход.

PU = Traffic*C1.

AOV. Average order value, оно же средний чек. Если у вас есть большие выбросы в числовых рядах (например, 99% пользователей имеет средний чек 1 тыс ₽ и 1% имеет средний чек 20 тыс ₽), то значение среднего чека будет немного не информативным. В таком случае лучше пользоваться медианой чека.

Retention. Возвращаемость пользователей. Day N Retention показывает, какой процент пользователей вернулись к указанному дню. Допустим, если 1го Января в сервис пришло 100 пользователей и 50 из них вернулось на следующий день, а 3го Января из них вернулось 25, то Retention 2го дня будет равен 50%, а Retention 3го дня будет равен 25%. Эта метрика всегда считается по когортам. Все те пользователи, для которых вы замеряете Retention (или любую другую метрику) - это когорты. Например, Retention когорты 25го Января, или Retention когорты мобильных пользователей Ноября 2021 года.

Traffic - это количество пользователей, которые пришли на сервис: ввели ссылку в адресную строку браузера, из поисковика, из рекламы.

С1 - это conversion rate (конверсия) первой покупки. Например, если из 100 пришедших новых пользователей пятеро совершили покупку, то С1 = 5%.

C1 в расчете платящих пользователей нужно только для того, чтобы посчитать, сколько из тех, кто пришел, совершил первую покупку (то есть, стал платящим пользователем). В дальнейшем в продукте разумнее смотреть общую конверсию для всех покупок пользователя - и первых, и последующих. Давайте поговорим об этом поподробнее.

Конверсия

Конверсия - это переход из одного этапа в другой (в целевое действие).

Обычно самая главная конверсия - из сессии в покупку или подписку.

Но все шаги, которые проходит пользователь на сайте или в мобильном приложении, имеют свою конверсию. Обычно смотрят конверсию из каждого шага в следующий. Это называется воронка конверсий.

На графике часто можно увидеть то, что глазами в таблице воспринять сложно. В данном примере огромная просадка конверсии происходит на переходе из поиска в карточку товара. Значит, пользователь не может найти то, что ему нужно. Причин может быть много: неудобный поиск, плохой контент, неактуальный ассортимент, неверные ожидания пользователя от сервиса и тд. Найти и устранить их должен продакт.

Кроме того, мои продакты отдельно смотрят конверсии из всех страниц в покупку. Допустим, кто-то мог найти товар в дереве каталога, кто-то мог найти товар на главной в подборке акций, а кто-то мог найти его через поиск. У всех этих пользователей разная конверсия.

Воронок мы смотрим тоже несколько. Не все пользователи попадают на главную. Кто-то приходит из Гугла или Яндекса сразу на карточку, после чего переходит в корзину. А кто-то заходит на главную и пользуется поиском. А кто-то пользуется поиском, но добавляет товары из автоподсказок или поисковой выдачи и вообще не попадает на карточку товара потому, что потом сразу идет в корзину и оформляет.

Если у вас B2B2С сервис (например, маркетплейс), нужно отдельно смотреть воронку конверсий селлера. Сколько селлеров подали заявку, сколько из них вы рассмотрели, сколько из них вы одобрили, сколько из них выставили хотя бы 1 товар, сколько из них хотя бы 1 товар продали.

Там же можно посмотреть воронку товаров. Сколько товаров отправили на модерацию, сколько из них было одобрено, сколько из них посмотрели пользователи, сколько из них добавили в корзину, сколько из них купили.

Конверсию нужно смотреть по дням, неделям или месяцам. Чтобы видеть динамику роста или падения. Если есть просадка - нужно бежать проверять трафик, работоспособность микросервисов, последние релизы и тд.

Важно помнить, что общая конверсия - не панацея. Надо уметь ее смотреть под разными углами. На вебе и в мобилке она обычно отличается в несколько раз. На вебе с десктопа и на вебе с телефона конверсия тоже разная. Она отличается у разных сегментов пользователей. У новых и старых пользователей она разная.

Очень важно уметь находить просадки конверсий именно у тех типов пользователей, у которых они возникают. Общая конверсия показывает не более, чем среднюю температуру по больнице.

Другие общие метрики сервиса

Я и многие другие стейкхолдеры регулярно смотрим продуктовые показатели всей компании на общем дашборде (попозже будет целый раздел о дашбордах). Расскажу о таких общих показателях поподробнее.

Но сначала давайте остановимся на линиях тренда. Это линия, которая в сложном, волатильном графике покажет вам динамику роста.

В оранжевом графике линия тренда не очень важна - там и так видны колебания. А вот если бы в синем графике не было голубой линии, сложно было бы понять, есть какой-то рост в среднем или нету.

DAU/MAU. Daily active users и Monthly active users. Количество активных пользователей сервиса в день и в месяц. Очень важный показатель, который позволяет видеть динамику и просадки/пики.

Если у вас просадки, значит нужно начинать искать проблемы: может быть, проблемы с SEO, конкуренты выкатили крутую фичу или просто в силу внешних факторов (погода или праздничный день). Причин может быть много, главное уметь их найти. Рост же обычно бывает после рекламных кампаний.

Orders. Кол-во заказов. Или подписок, если у вас подписочные сервисы.

Old vs New. Соотношение новых и старых пользователей (обычно смотрят внутри графиков GMV и DAU/MAU). Еще можно на одном графике смотреть разные показатели новых и старых пользователей (именно показатели, а не их соотношение) - например, выводить средний чек старых и новых.

Session duration. Длительность сессии. Казалось бы, если сервис хорош, то для принятия решения пользователю не нужно много времени. И чем сессия короче, тем лучше: значит, человек смог быстро что-то выбрать и оплатить. Но обычно чем сессия длиннее, тем выше вероятность, что пользователь сконвертируется в целевое действие.

Page depth. Глубина просмотра страниц. То есть, количество страниц, которые пользователь просмотрел за сессию. Аналогично метрике выше: обычно, чем показатель больше, тем лучше.

Нужно уметь комбинированно смотреть подобные метрики. Например, Session duration осталась прежней, но page depth выросла. И конверсия упала. Значит, она упала потому, что пользователи просматривают больше страниц, чем обычно и не могут найти нужную им информацию. Скорее всего, недавно были релизы, один из которых нужно будет откатывать.

Кстати, кроме продуктовых метрик, в различных продуктовых инструментах смотрят данные по когортам (уже писал об этом в начале статьи) и вебвизор. Вебвизор - это возможность смотреть запись экрана пользователя. Можно отфильтровать сценарии по каким-то негативным признакам (например, долгий срок шага регистрации), посмотреть записи 5-10 человек и уже набросать гипотезы роста.

ARPU. Average revenue per user. Применяется для подписочных сервисов. Средняя сумма оплаты на пользователя. К вам пришло 100 пользователей. Из них 5 купило подписку за 100 ₽, а 5 за 200 ₽. ARPU будет (5*100 + 5*200)/100 = 15 ₽.

ARPPU. Average revenue per paying user. Применяется для подписочных сервисов. Средняя сумма оплаты на платящего пользователя. Если брать те же условия, что и выше, то получится 150 рублей. Потому, что делим не на 100 (то есть не на всех пользователей), а на 10 (то есть, заплативших).

Довольно полезным бывает умение мысленно комбинировать показатели разных графиков и искать причины ухудшений. Допустим, мы видим, что DAU не просел или даже вырос, конверсия не упала, а GMV не растет. Тогда стоит посмотреть, в первую очередь, средний чек. Наверное, вышла какая-то кампания или фича, которая его снижает.

Или трафик растет, средний чек прежний, а GMV падает. Скорее всего, просаживается конверсия. Тогда можно сделать предположение, что на сервис стал приходить менее качественный трафик, который хуже покупает.

Дашборды

Дашборды - это разделы (страницы) аналитической системы, на которых собраны графики по разным тематикам. Например, дашборд мобильного приложения, дашборд способов доставки, дашборд показателей контакт-центра и им подобные.

Обычно на дашборде очень хорошо смотреть одну тематику по разным срезам. Все то, что я описал (трафик, конверсия, кол-во заказов, DAU, GMV и тд) в разрезе городов, платформ, источников, способов доставки и тд.

Чтобы составить такой дашборд, надо понимать, на какие вопросы себе нужно ответить, чтобы понять, как хорошо функционирует определенная часть сервиса. И для каждого такого вопроса - график.

Специфичные для разных направлений метрики

Давайте рассмотрим примеры пары продуктовых команд, которые работают внутри выдуманной мной компании.

Команда А. Компания занимается продажей замороженной выпечки: пирогов, пирожков, пиццы. Компания решает расширить свой ассортимент, например, авторскими свежими тортами. Для этого собирают новую команду, которая себе заведет отдельный дашборд, на котором могут быть:

  • Конверсия относительно заказов заморозки на сайте
  • Движение тортов по воронке (из просмотра в покупку)
  • Доля заказов на сайте, в которых есть торты
  • Доля брошенных корзин с тортами относительно брошенных корзин с заморозкой
  • Дефектура
  • Эффективность тортов по категориям
  • Уровень цен по тортам, динамика выручки
  • Прямые заходы на страницы тортов из рекламы или поиска
  • Средний срок доставки тортов

Команда Б. Компания понимает, что покупатели хотят свежие торты как можно раньше, а их курьерская доставка через 2 дня не подходит. Приходит понимание, что нужны новые способы доставки: самовывоз из магазина и экспресс-доставка на велосипедах. Новая продуктовая команда начинает работу и заводит себе дашборд, на котором смотрит графики, на каждом из которых показатели для разных типов доставки:

  • Кол-во заказов
  • Конверсия
  • Выкупаемость (соотношение получивших заказ к сделавшим заказ)
  • Доля доставки вовремя
  • Срок доставки, побитый по этапам: от заказа до сборки, от сборки до забора курьером, от забора до доставки
  • Платформы, с которых делаются заказы
  • Средний чек

Скорее всего, по каждому из направлений доставки перед стартом работ была защита и есть плановые метрики. Поэтому команде нужно будет отслеживать еще для каждого способа план и факт. Как минимум, по количеству заказов или GMV.

Итак, мы можем сделать первый вывод: Есть отдельные продуктовые и бизнесовые метрики по компании, которые очень важны. Но у каждой команды есть еще отдельные дашборды с общими метриками по их направлению.

Но у каждой команды в работе может быть одна или даже несколько страниц сервиса. Про метрики этих страниц мы уже в целом поговорили. Но страницы состоят из разных элементов и кнопок. Поэтому мы делаем второй вывод: для разных элементов страниц нужно отслеживать свои метрики.

Метрики отдельных элементов страниц

В идеальном процессе после формулирования и расчета гипотезы, а затем проработки дизайн-макетов и проведения UX тестов макет попадает к продуктовому аналитику. Который дополняет карту ивентов. Пишет, какой ивент на каком элементе располагается. Ивент - это такое событие, которое передается в базу данных, когда пользователь выполняет действие. Чтобы знать, что пользователь, зашедший на страницу нажимал те или иные кнопки, переходил к тем или иным разделам, вводил данные, получал ошибки и тд. Эта карта ивентов попадает в разработку вместе с продуктовой постановкой, а потом по ивентам продуктовый аналитик может сделать различные выводы о пользовательском опыте.

Давайте рассмотрим несколько примеров

Пример 1. Карточка товара (страница конкретного тортика, на котором его фото, описание и тд, а так же возможность добавить его в корзину) во многих сервисах содержит раздел "Пользователи так же интересовались". Для простоты дадим разделу рабочее название "Аналоги".

Продакт, который отвечает за эту страницу и этот раздел, отдельно смотрит различные метрики, например:

  • Доля просмотров (не все промотают до этого раздела)
  • Доля переходов в раздел (если есть кнопка "посмотреть все аналоги", как часто ее нажимают?)
  • Конверсия в переход на карточку конкретного аналога
  • Конверсия в добавление аналога из списка аналогов в корзину
  • Конверсия такого аналога в покупку

Пример 2. Поиск на сайте или в приложении:

  • Клики в поисковую строку
  • Появление автоподсказок
  • Конверсия из автоподсказок
  • Доля использования фильтров
  • Конверсия при использовании фильтров
  • Доля использования сортировки
  • Конверсия при использовании сортировки
  • Переход на листинг поисковой выдачи
  • Конверсия из листинга в корзину
  • Конверсия из листинга в карточку товара

Пример 3. Так как тортики в нашем сервисе появились недавно, большинство пользователей до сих пор приходит только за заморозкой. И надо им сообщить о тортиках. Для этого маркетологи делают баннер, в котором пишут "У нас на сайте есть прекрасные тортики. Купи тортик сегодня и получи скидку 300 рублей". И кнопку - перейти в раздел тортиков. Команда под эту гипотезу создает небольшой дашборд:

  • Конверсия в переход
  • Конверсия в добавление в корзину после перехода
  • Изменение LTV
  • Изменение конверсии
  • Накопительный GMV от покупок тортиков, которые перешли по баннеру

Продакт команды уже предварительно посчитал, когда прорабатывал гипотезу: сколько человек перейдет, сколько из них купит. Насколько изменится средний чек, насколько вырастет прибыль. И, разумеется, Unit-экономику: потенциальный доход не должен превысить расходы на скидку. По крайней мере, если это заранее не заложил продакт или маркетолог. Осталось только проверить, что экономика по факту сходится. Или изменить условия.

Какие есть метирки, которые смотрят не так часто, но с которыми все сталкиваются

Frequency. Частотность покупок. Точнее, частотность выполнения целевых действий.

CTR. Click through rate. Конверсия из показа в клик (переход). 100 человек увидели баннер, 15 перешло. CTR = 15%

CSI, NPS и CES. Три метрики, которые показывают, насколько пользователь доволен.

CSI - это Custorer Satisfaction Indicator или индикатор пользовательской удовлетворенности. Знакомое многим "оцените наш сервис от 1 до 10".

NPS - Net Promotion Score. Готовность рекомендовать сервис. Все еще знакомое, но реже встречающееся "Насколько вы готовы рекомендовать наш сервис друзьям и близким от 1 до 10"

CES - Customer Effort Score. Одна из важнейших метрик, которую в России почему-то почти не используют. Коэффициент того, насколько сложно пользователю выполнить какой-то шаг в своем CJM (карте пользовательского пути). Например, при оформлении тортика первый раз может быть высокая конверсия, но при этом высокий коэффициент сложности. Почему так бывает? Потому, что у пользователя есть скидка на первый заказ и большая мотивация завершить заказ. Но завершить его трудно - неудобные элементы оформления, сложный выбор адреса и тд. Это - плохой продукт. В хорошем конверсия должна быть высокой, а CES - низким. Если вы знаете, почему его обычно не трекают, пишите в комменты.

CAC - Customer acquisition cost. Стоимость привлечения пользователя. Обычно стараются, чтобы CAC был ниже, чем LTV.

ROI. Return on investment. Показатель возврата инвестиций. Вкладываете деньги, например, в рекламу. Покупок становится больше. Смотрите, сколько заработали, вычитаете сумму вложений за рекламу.

Acquisition rate, Churn rate. Приток и отток пользователей. Churn rate (отток) обратно пропорционален показателю Retention. Приток должен быть выше оттока. Приток новых пользователей зависит, в основном, от маркетинга. Показатель оттока зависит, в основном, от качества и условий сервиса.

Reactivation Rate. Показатель реактивации. Пользователей, которые перестали пользоваться сервисом, можно вернуть. Как правило, маркетинговыми коммуникациями. Количество вернувшихся клиентов к количеству рассылок - это и есть Reactivation Rate.

Referal. Показатель реферальных клиентов. То есть, пользователей, которые пришли к вам по рекомендации других пользователей. Отслеживаются они по персональным промо-кодам, которые им дали друзья. Обычно и реферал, и референт получают бонусы. Как правило, компания в рамках реферальной программы тратит денег меньше, чем на CAC, а показатели таких пользователей часто выше: покупают чаще, дольше и на большие суммы.

Доля лояльных пользователей и метрики лояльных пользователей.

Есть множество специфичных метрик, которые употребляются редко и которые приводить в статье нет смысла, иначе она превратится в учебник. Например, AHT - Average handling time. Среднее время обработки вызова оператором в контакт-центре.

Комплексы метрик

Итак, мы поговорили о следующих штуках:

  • Метрики для различных элементов на страницах
  • Метрики разных направлений компании
  • Общие метрики компании

Пришло время двигаться к еще более крупному представлению - комплексам метрик. Это несколько показателей, которые с одного взгляда показывают состояние продукта в компании.

Таких комплексных метрик тоже бывает много. Наиболее часто встречающиеся - HEART (придумали в Google) и воронка AARRR (придумал основатель проекта 500 Startups Дэйв Макклюр).

HEART

  • Happiness (гигиенический минимум - метрики удовольствия)
  • Engagement (вовлечение - длительность сессий, глубина просмотра, частотность сессий и конверсии)
  • Adoption (переход к лояльности. Например, скачивание приложения)
  • Retention (возвращаемость)
  • Task success (доля удовлетворения потребностей пользователей. Кол-во клиентов, которые сделали то, что хотели)

AARRR

  • Aquisition (привлечение)
  • Activation (С1)
  • Retention (возвраты)
  • Referal (рекомендации)
  • Revenue (выручка)

Эпилог

Я рассказал вам об основных метриках. Не все из моей статьи может на 100% подходить вашей компании. Как только делаешь шаг влево или шаг вправо, то сразу появляется своя специфика. Уже надо считать не средний чек, а медиану чека. Уже надо считать не Classic Day N Retention, а Rolling Retention. Кому-то подходит LTV360, а кому-то нет. Кто-то считает "старым" клиентом того, который не первый раз на сайте, а кто-то того, кто уже раньше платил. А кому-то приходится маржу делить на NPS и умножать на реферальность, чтобы получить свою узкоспециализированную метрику.

Если вы только знакомитесь с метриками, то прочитав статью или пройдя Go Practice, не сможете полноценно построить и управлять системой метрик. Для этого должно пройти много времени, вы должны решить много кейсов и найти много ответов на совершенно разные вопросы. Но раз вы тут - значит, двигаетесь в верном направлении. Дерзайте и у вас все получится!

Спасибо за критику/дополнения Ростиславу Оголенко, главе продуктовой аналитики Здравсити.

0
23 комментария
Популярные
По порядку
Написать комментарий...

Есть еще на VC отличные авторы и их статьи.

13

Как же не хватает таких полезный статей

9

Круто, полезно )

6

Очень!!! Спасибо за ликбез!

5

Спасибо за подробную инфу

5

И что удивительно — никакой рекламы. Хорошая статья, лайк!

4

Спасибо за статью! 2 года оттарабанил продуктом с КиП, ничего не знал про метрики для услуг.

3

Ёмко. Полезно. Спасибо! 👍🏻

2

Просьба не воспринимать в штыки, давайте разберемся, могу быть неправ :)

GMV. Gross merchandise volume. Основная метрика для большинства сервисов.

Разве эта метрика не только для маркетплейсов?

весь доход компании до вычета расходов

GMV не отражает доход компании, потому что включает в себя оборот по товарам продавцов (не самой компании), который не является доходом маркетплейса.

https://www.investopedia.com/terms/g/gross-merchandise-value.asp

GMV = LTV*PU

LTV = AOV*Retention

То есть вы в LTV считаете выручку (а вернее даже оборот маркетплейса), а не прибыль. Почему думаете, что это правильно? По классике LTV именно про прибыль на покупателя.

И особенно тогда становится непонятно "Обычно стараются, чтобы CAC был ниже, чем LTV" — это выражение имеет смысл, только если речь о прибыли в LTV.

Кроме того, по такому подходу нет ни одной метрики, отражающей прибыль компании?

Payed users

Paying users. Cлово payed вообще не имеет отношения к глаголу pay. Кроме того, paid — это "платные" (привлеченные за деньги), а не "платящие" юзеры.

PU. Payed users. Количество пользователей, которые принесли доход.

PU = Traffic*C1

С1 - это conversion rate (конверсия) первой покупки.

Получается, платящий юзер приносит доход только с первой покупки?

Вообще CR1 и CR2 не формализованные термины, но обычно под ними имеют в виду конверсию в заявку/лид (CR1) и из лида в покупку (CR2).

Churn rate (отток) прямо пропорционален показателю Retention.

Обратно пропорционален

Refferal

Referral

2

Считать в LTV прибыль или выручку - зависит от того, есть ли цель по операционной прибыли в компании. Например, много компаний стремится к большому обороту и живет на деньги инвесторов.
Платящий юзер приносит деньги не только с первой покупки. Просто платящие пользователи - это пользователи, которые пришли из трафика и сконвертировались в первую покупку (то есть стали платящими).
Про CR1/CR2 соглашусь. Обычно тоже слышу термины про лида/покупку, но последние несколько лет все чаще и чаще встречаю именно C1 от продуктовых аналитиков, стал постоянно пользоваться.
Опечатки исправлю, спасибо

2

Считать в LTV прибыль или выручку - зависит от того, есть ли цель по операционной прибыли в компании. Например, много компаний стремится к большому обороту и живет на деньги инвесторов.

Ну тогда это не универсально. О чем нам говорит LTV 100500 миллионов на маркетплейсе, учитывая, что доля маркетплейса из этого — N процентов, из которых еще надо вычесть расходы?

Кроме того, в таком случае нет смысла сравнивать CAC и LTV.

Я понимаю, что в некоторых компаниях считают так (как правило, чтобы получше цифры показывать инвесторам), но это не делает такой подход общим. Особенно учитывая, что большинство бизнесов — это не маркетплейсы на инвестициях.

Платящий юзер приносит деньги не только с первой покупки. Просто платящие пользователи - это пользователи, которые пришли из трафика и сконвертировались в первую покупку (то есть стали платящими).

Понятно, но выше написано "принесли доход", а принесли-то они его не только с первой покупки. Возможно, стоит что-то скорректировать в описании.

1

исправлю оба момента. спасибо большое.

3

Поддержу Andrey Fedorov насчёт GMV, т.к. этим можно ввести читателей в путаницу. В тексте пишете, что это "весь доход компании до вычета расходов", коим является Gross Revenue или Gross Income. GMV - это общий оборот, который прошел через платформу за определенный период времени, но он не обязательно отображает доходы самой компании (https://en.wikipedia.org/wiki/Gross_merchandise_volume). Возможно поэтому мало, кто знает про этот показатель.

0

Ростислав, спасибо, материал для как минимум одной западной книги :)

0

Я Павел ) но все равно спасибо за отзыв ) ред.

3

Это несколько показателей, которые с одного взгляда показывают состояние продукта в компании.

Павел, Приведите, пожалуйста, пример, как вы используете такие показатели. Какие метрики в них считаете, как агрегируете?

0

мы их используем как OKR. У нас North Star Metric - GMV.
Мы договорились, что влияние на GMV удобнее всего трекать по AARRR. То есть, по факту смотрим:
A-acquisition. Трафик (DAU/MAU) в фокусе. По этому трафику еще смотрим отдельно конверсию в первый заказ, распределение по способам доставки, по платформам
A-activation. Общая конверсия
R-Retention. Тут у нас 2 цели - общий ретеншн для всех пользователей (в фокусе). И отдельно ретешнш лояльных пользователей (возможно, будет в фокусе в 2022)
R-Referal. Пока не в фокусе, полностью перерабатываем рефералку, внедряем новые маркетинговые системы.
R-Revenue. Тут смотрим GMV. И по дням, что есть динамика роста, и план/факт по накопительному итогу, чтобы выполнить годовую цель.

0

Не понял, как по этому с одного взгляда понять состояние продукта. Это у вас дешборд, в котором есть динамика за эти две недели? ред.

0

по OKR у нас раз в 2 недели встреча с руководителями разных уровней

0

Отличная статья, спасибо!

Мы еще часто считаем ДРР (доля рекламных расходов) или CRR (Cost Revenue Ratio).

ДРР = расходы на рекламу / доход от рекламы * 100%

В основном, используем в проектах, в которых расходы на маркетинг в каждый период зависят от дохода / ограничены определенным процентом от дохода.

1

У меня пар из ушей идёт после такого большого кол-ва терминов 😅 А чтобы получить заявки на сайте полученные через соц сети какие именно метрики из статьи стоит применить?

0

кол-во клиентов в смысле? Это просто кол-во сессий, которые мы отсеем от остальных через UTM-метки. Потом по этим сессиям глобально надо собрать статистику конверсии в заказ, чтобы сопоставить CAC (customer acquisition cost) и LTV. Таким образом, мы сможем оценить эффективность конкретного маркетингового канала по сравнению с остальными

0
Читать все 23 комментария
А у вашего бренда есть Tone of voice?

Четкий посыл и схожие с клиентом ценности. Это поможет выделиться, а значит — заинтересовать аудиторию. Разбираемся в понятии Tone of voice и в том, как его сформировать.

«СберПрайм» ввёл лимит на бесплатную доставку продуктов из «СберМаркета» — её называли выгодой для подписчиков Статьи редакции

Сервис сделал платным то, что обещал сохранить бесплатным: на сайте было указано, что подписка для пользователей «всегда бесплатная».

Российская сеть магазинов одежды Gloria Jeans запланировала выйти на рынки Европы и США — «Ведомости» Статьи редакции

Компания планировала выйти на зарубежные рынки ещё в 2018 году, но тогда она отставала в развитии онлайн-бизнеса, считает эксперт.

OPS-инструкция для стартапа по доставке: как выжить и наладить операционку

В преддверии первой годовщины запуска сервиса гиперлокальной доставки Прямиком, который развивает наша компания, вспомнили с ребятами из операционного отдела, как всё начиналось. Андрей Резник, региональный менеджер Master Delivery, и Анатолий Голованец, старший менеджер по франчайзингу, собрали ТОП-5 советов для тех, кто сейчас в самом начале.

TikTok-блогер Yan Dilan снимет клип на песню «Детство»

Блогер, рэпер, продюсер, актер, сценарист, участник Высшей лиги КВН и сторителлер Артур Диланян, ставший популярным в социальных сетях под псевдонимом Yan Dilan, привлекает инвестиции на съемки видеоклипа на новую песню «Детство» с помощью инструмента краудлендинга.

Продвижение торгового центра в социальных сетях: стратегия, примеры, медиаплан

Студия Чижова рассказывает, как продвигать торговые центры в социальных сетях + даёт медиаплан для бизнеса, который поможет рассчитать окупаемость.

Выделяем основные черты, с которыми должен ассоциироваться бренд
Глава СберМаркета Асан Курмангужин запустил подкаст Asan Talks в YouTube

В выпусках Асан берет интервью у топ-менеджеров крупных компаний и обсуждает вопросы саморазвития и лидерства

Точка добавила вебхуки в API

Клиенты смогут получать моментальные уведомления о своём бизнесе.

Как столярная мастерская из Рязани начала продавать товары по всему миру

И прошла путь от мебели ручной работы к деревянным игрушкам.

«Циан» запретил сдавать квартиры «только славянам»: теперь на сайте нельзя указывать расовые предпочтения Статьи редакции

Отредактировать объявления необходимо до 1 февраля 2022 года.

Как мы потеряли 500 000 рублей на медиаканале в Telegram

А потом сделали бота с одной функцией, которым пользуется 10 тысяч человек.

null