В маркетинге измеряется все: от количества посетителей на сайте до пожизненной ценности каждого клиента. Маркетолог должен знать и использовать все основные метрики, иначе не будет понимать, насколько эффективно тратит деньги на ту или иную рекламу, и зарабатывает ли компания под его руководством.
Оглавление
- Метрики для оценки эффективности рекламной кампании
- CTR (Click-Through Rate) — показатель кликабельности
- CPC (Cost Per Click) — стоимость клика
- RPC (Revenue Per Click) — доход с каждого клика по рекламе
- CPA (Cost Per Action) — стоимость целевого действия
- CPO (Cost Per Order) — стоимость подтвержденного заказа или оформленной сделки
- CR (Conversion Ratio) — коэффициент конверсии
- LCR (Lead-Close Rate или Lead Conversion Rate) — коэффициент закрытия лидов
- LPO (Leads generated Per Offer) — количество лидов от конкретного вида рекламы
- CAC (Customer Acquisition Cost) — цена привлечения одного клиента
- LTV (Llifetime value) — пожизненная ценность от клиента
- ROI (Return On Investment) — коэффициент возврата инвестиций
- AOV (Average Order Value) — средний чек
- Deliverability — доставляемость писем
- OR (Open Rate) — показатель открываемости писем
- CTR (Click-through Rate) — процент кликов по ссылке в письме
- BR (Bounce Rate) — показатель отказов
- PPV (Pages Per Visit) — глубина просмотра
- ER (Engagement Rate) — уровень вовлеченности
Метрики для оценки эффективности рекламной кампании
Маркетинговые метрики позволяют интернет-маркетологу увидеть кампанию в цифрах и нужны для дальнейшего анализа и отчетности.
Analytics Day, Александр Сергеев — «Продуктовая аналитика и выбор метрик»
CTR (Click-Through Rate) — показатель кликабельности
Это отношение количества кликов по рекламному объявлению к числу его показов. Используется для измерения эффективности рекламного носителя: объявления, баннера, тизера или чего-то еще. Измеряется в %.
CTR этого объявления: 49/2556 = 1,91%.
Если объявление показывается на разных площадках, то CTR позволяет сравнить, на каких на него кликают больше, на каких — меньше. Это поможет распределить бюджет эффективнее при запуске следующей кампании: на кликабельные площадки отдать больше бюджета, на менее — его сократить или вовсе убрать.
Норматив. Понятия «каким должен быть CTR» не существует, потому что его значение зависит от ниши, конкурентоспособности бизнеса и рекламной площадки. CTR 5–20% в контекстной рекламе считается нормальным, пишет в блоге Сергей Арсентьев. Но рассчитывать его на основании трех показов и одного клика неэффективно, отмечают маркетологи eLama. Для адекватной оценки показателя нужно достаточное количество показов: хотя бы 100, но лучше 1000.
Высокий CTR говорит о том, что рекламное объявление «выстрелило»: оно интересно пользователям и приводит трафик. Низкий CTR — сигнал того, что аудитории неинтересно ваше объявление — вы промазали с заголовком или выбрали неинтересную (или даже отталкивающую) картинку.
ПРОДУКТ в IT. Как рассчитать основные метрики? Просто о сложных формулах
Как улучшить. Правильно определить целевую аудиторию, разделить ее на сегменты и настроить показ объявления для каждой из них отдельно. В объявлении прописать четкий оффер под боль конкретного сегмента и использовать в нем эмоциональные триггеры.
Дарья Сопина
CPC (Cost Per Click) — стоимость клика
Показывает, сколько стоит один переход по вашему объявлению на рекламной платформе. CPC нужен, чтобы оценить, сколько вы тратите на клик и сколько с него зарабатываете. Используется в контекстной рекламе.
Норматив. Понятия «оптимальная стоимость за клик» не существует. Чем дешевле клик, тем выгоднее от этого рекламодателю.
На цену за клик влияет много факторов: ключевая фраза в запросе, регион показов, количество конкурентов, день и время суток, релевантность рекламируемой страницы запросам и показатели ее эффективности. Обычно клики дороже по высокочастотным ключевикам и если по ним рекламируется большое число конкурентов. Стоимостью клика можно управлять в рекламном кабинете: устанавливливать ограничение в деньгах или процент от средней ставки.
Как улучшить. Сделать объявление качественным, уделять внимание текстовой составляющей и визуализации, экспериментировать с иллюстрациями, писать привлекательные заголовки, мониторить эффективность площадок и отсеивать те, которые не приносят нужного результата. Рекламироваться по менее конкурентным запросам: средне- и низкочастотным.
RPC (Revenue Per Click) — доход с каждого клика по рекламе
Это отношение всего дохода от рекламной кампании к общему числу кликов по ней.
Норматив. «Голый» показатель не особо информативен. Маркетологи сравнивают его с CPC. RPC должен быть больше CPC. Доход с каждого клика — больше расхода на клик.
Как улучшить. Пересмотреть рекламную стратегию. Начните с оценки стоимости одного клика и ценообразования на продукт или услугу.
Если вам интересно больше узнать о маркетинговых метриках и о том, как они влияют на бизнес в долгосрочной перспективе, изучите курсы ниже. Они помогут получить комплексную профессию маркетолога, наработать кейсы и стать более уверенным в своём деле.
Источник: digital-academy.ru
Продуктовые метрики
Представляем вам отрывок из доклада Алексея Бородкина «Продуктовые метрики. Основы» . Это доклад вошел в мини-курс «Продуктовый дизайн» вместе с другими докладами исследователей, продуктовых дизайнеров и продакт-менеджеров, отобранными из профильных выпусков UX-Марафона.
Три задачи – три метрики
Что такое хороший продукт? Как мы можем оценить, хорош наш продукт или нет? По большому счёту, чтобы продукт оказался хорошим, он должен выполнить три глобальных, базовых задачи: привлечь пользователей, удержать их таким образом, чтобы плотность контакта пользователя с продуктом была максимальной, и в результате этого контакта дать нам на пользователях заработать.
Это те три основных вида деятельности, с которыми имеет дело каждый продуктолог, и которые он постоянно должен держать в голове. Разумеется, в жизни всё не так просто. В контексте различных продуктов эти три задачи могут иметь свою специфику и выглядеть совершенно по-разному. Чтобы понять, насколько эффективно продукт справляется с каждой из этих задач, мы должны перевести их в цифры, которые можно измерить.
Какие же показатели мы можем применить для каждого из этих видов деятельности?
Это, во-первых, User Base , пользовательская база. На самом деле, здесь нужно рассматривать сразу две основные метрики: это собственно пользовательская база (сколько человек пользуются нашим продуктом) и более важный показатель – изменение пользовательской базы. Например, если мы измерим пользовательскую базу сегодня и завтра, разница между этими цифрами покажет, насколько эффективно мы привлекаем пользователей в продукт.
Удержание мы можем измерить с помощью метрики Lifetime (продолжительность жизни пользователя), показывающей, сколько времени пользователь находится в контакте с нашим продуктом. Конкретный метод её измерения в каждом случае будет очень сильно зависеть от продукта, но в результате мы должны понимать, что пользователь не теряет с нами связь.
И, наконец, третья метрика, которую проще всего измерить – это Revenue , наш доход, например, за месяц.
Проблема в том, что эти показатели хороши для отчётов руководству, но для решения конкретных задач, стоящих перед продуктологами, они слишком общие и не дают ни пищи для размышлений, ни возможности сделать какие-либо выводы. Поэтому нужно смотреть на эти показатели в их взаимосвязи. Именно этой цели служит группа из трёх, вероятно, важнейших метрик, которые в целом показывают состояние здоровья вашего продукта.
Метрики, которые расскажут о продукте
Первая метрика – Average Revenue Per User (ARPU) , средний доход на пользователя. Рассчитать ARPU достаточно просто: мы берем доход за определенный промежуток времени, например, за месяц, и делим его на количество пользователей, которые на данный момент присутствуют в нашем продукте. Эта цифра показывает, сколько за месяц нам приносит каждый конкретный пользователь, и по ней уже можно делать какие-то выводы. Например, если ARPU на протяжении нескольких последних недель или месяцев показывает постоянное падение – значит, происходит что-то не то, и либо продукт плох сам по себе, либо у нас некачественная пользовательская база, то есть, пользователи, которым наш продукт не интересен и не нужен.
Ещё один хороший показатель, родственный ARPU – Lifetime Value (LTV) , ценность пользователя на всем протяжении его жизненного цикла. LTV рассчитывается также достаточно просто. Мы берем ARPU, средний доход на пользователя, и умножаем его на Lifetime, то есть, срок контакта пользователя с нашим продуктом.
Полученная цифра показывает, сколько мы заработали на пользователе за всё время его жизни внутри продукта. Этот показатель тоже важен, и его необходимо мониторить. Если LTV вдруг начинает ползти вниз, то это тоже повод задуматься – значит, наш продукт становится менее привлекательным для клиента и надо с этим разбираться.
Эти два показателя всегда важно примерять на CAC – Client Acquisition Cost , стоимость привлечения клиента. Сюда входят все расходы, которые мы несем на каждого нашего клиента, включая расходы на рекламу и на различные механики по привлечению пользователей. В хорошо работающем продукте LTV должен многократно превышать CAC. А вот если LTV оказывается ниже, чем CAC – это показывает, что наш продукт работает очень плохо, и надо что-то менять.
Все показатели, о которых было сказано выше, всегда следует рассматривать в комплексе. То есть, необходимо, с одной стороны, постоянно мониторить относительные показатели, такие, как средний доход на пользователя и его LTV, и в то же время отслеживать, как меняется пользовательская база и общий доход.
Например, если начинает падать ARPU, то надо смотреть – а что у нас происходит с пользовательской базой? Если она многократно увеличивается, это может означать, что свежие пользователи ещё находятся в бесплатной зоне и просто не успели перейти к покупкам. То есть, ARPU у нас упал, но на фоне лавинообразного роста пользовательской базы это объяснимое явление. А вот если пользовательская база осталась той же, а ARPU снизился, то это будет значить, что что-то пошло не так в продуктовой механике.
Метрики продукта и метрики роста
Чтобы не путать показатели друг с другом, важно помнить, что существуют две большие семьи продуктовых метрик, которые показывают немного разные вещи – это метрики роста и метрики продукта.
Метрики продукта показывают эффективность нашего продукта как механизма, который «трансформирует» пользователей в прибыль. К ним относятся, в первую очередь, ARPU и LTV. Если они низкие или начинают снижаться – значит, продукт работает плохо, если стабильно растут – значит, мы улучшаем наш продукт, и он становится эффективнее.
В противовес метрикам продукта существуют метрики роста , которые также важны и нуждаются в мониторинге, но сами по себе о продукте ничего не говорят.
Например, пользовательская база в первый день составляла 100 человек, а на десятый – уже 10 тысяч человек. Это отличная цифра, и ваше руководство будет в восторге. Но характеризует ли она сам продукт? Сложно сказать. Возможно, наш продукт действительно такой замечательный, что пользователи бегут к нам, обгоняя друг друга.
А может быть, рост пользовательской базы – лишь результат масштабной промо-кампании, и к качеству продукта эта цифра никакого отношения не имеет.
Та же история и с Revenue: наш продукт может быть отвратительным, но мы привлекли в него миллион человек, каждый принес по копейке, и общий доход за текущий месяц оказался высоким. Но уже в следующем месяце эта цифра неизбежно упадёт, когда схлынет мутный вал пользователей, привлечённых с помощью промо-акции. И какие выводы, исходя из этих данных, мы должны сделать о продукте – совершенно непонятно.
Таким образом, метрики роста показывают некую общую бизнес-эффективность в рамках компании. Но для продуктолога в первую очередь имеют значение метрики продукта – усредненные значения, которые показывают, как продукт «конвертирует» наших пользователей в деньги. Только они являются реальным показателем здоровья продукта. И важно не путать эти две группы и не подменять одну другой.
Этот доклад вошел в мини-курс «Продуктовый дизайн» , вместе с другими докладами исследователей, продуктовых дизайнеров и продакт-менеджеров.
Источник: ux-marafon.ru
LTV, CAC и другие ключевые метрики продукта
Марина Михеева, ментор ProductStar и тимлид команды продуктовой аналитики в DiDi, ex-Aliexpress, ex-ЦИАН (ну вы поняли, доверять можно!), простыми словами рассказала про LTV и CAC, Retention и аудиторные метрики, фреймфорки AARRR, HEART и PULSE. В общем статья вышла обширная, да еще и с реальными кейсами.
Что такое продукт?
Под продуктом в IT зачастую понимается приложение, мобильный или web-сайт. Например, поговорим о приложении. Что мы делаем? Для начала, закупаем трафик, т.е. приглашаем пользователей скачать наш продукт. Это этого этапа может зависеть наша конечная цель — получение денег.
Если мы ошибемся с закупкой (например, выстроили неверный таргет или ошиблись с product market fit), то часть пользователей может “не зацепиться” и уйти, так и не заплатив.
Если мы переведем эту ситуацию в какие-то продуктовые метрики, то выглядеть это может примерно так:
- Мы тратим деньги на трафик = привлекаем пользователей = CAC (Customer Acquisition Cost)
- Получаем с них прибыль = количество денег, которые пользователь принесет за все время взаимодействия с нашим продуктом = LTV (Lifetime Value)
Логично, что для положительной прибыли расходы должны быть меньше доходов, поэтому CAC
Что может влиять на CAC и LTV.
“Траты” на привлечения пользователя могут включать в себя:
- реферальные программы (например, приведи друга в приложение и получи скидку)
- таргет (прямая закупка определенного сегмента аудитории)
- PR (пресса, тг-каналы, посты в пабликах, Reddit — все, что помогает рассказать о продукте)
- Yandex.Direct (контекстная реклама)
Как зарабатывать с пользователей?
- реклама (баннеры)
- подписки
- In-app purchases (Дополнительный контент, фичи. В играх, например, сезонный пропуск или скин для персонажа)
- платное приложение (установка)
Соотношение LTV и CAC
Как уже упоминали, для положительной прибыли LTV необходимо быть больше CAC, однако существует такое негласное правило, что для жизнеспособности бизнеса неравенство должно иметь вид LTV > 3*CAC, то есть доходы должны превышать расходы в 3 раза. В этом случае продукт будет окупаться меньше, чем за год.
Иными словами — …
- Соотношение LTV/CAC — это устойчивость нашей бизнес-модели …
- … и в идеале, на 100 потраченных долларов мы зарабатываем 300
- Есть исключительные примеры (Salesforce (CRM услуги)), у которых соотношение = 5/1
- Все потраченные деньги мы “отбиваем” в течение года (а еще лучше — в течение 6-ти месяцев)
LTV (Lifetime Value)
Life-time value или пожизненная ценность клиента — сколько мы зарабатываем с 1 платящего пользователя за все время его пользования/нахождения в нашем продукте. Допустим, мы выяснили, что среднее время пользования продуктом — один год, тогда LTV в этом случае — сколько денег приносит клиент в течение года.
Важно : это метрика прогнозная! Чем старше становится компания, тем больше релевантных данных появляется и LTV оказывается более приближенным к реальности, однако стартапы, например, будут в основном отталкиваться от результатов анализа рынка и предположений.
Зачем считать LTV?
- Узнать, сколько можно потратить на пользователя и при этом остаться прибыльными, т.е. определяем “допустимый предел”
- Определить ценность пользователя — т.е. сколько зарабатываем с одного пользователя (для OKR, например)
- Определить подходящий (выгодный) источник трафика. Так мы поймем, из какого канала приходит самая платежеспособная аудитория, а от каких источников можем отказаться.
- Точка роста — LTV можно постоянно увеличивать за счет большого количества инструментов: SEO, тарифные линейки, встроенные покупки, новые модели монетизации и т.д. По сути, LTV — бескрайнее поле для деятельности.
Как посчитать LTV?
1. Вычисляем период неактивности, или срок, после которого пользователь скорее всего в продукт не вернется
2. По отвалившимся пользователям вычисляем время пребывания в продукте от первого до последнего дня. Вычисляем среднее значение, что и будет средним lifetime.
3. Простым способом, LTV = Lifetime x ARPPU (для понимания, ARPPU — средняя выручка с каждого платящего пользователя)
Пример с когортой
Наша задача — посчитать LTV для какой-то когорты пользователей. Обычно, когда в анализе появляются когорты, мы делаем расчеты по данным пользователей, которые “зашли” в продукт в определенный период, т.е. разделяем их на временные когорты. В нашем случае мы рассматриваем платящих пользователей с 1 декабря 2021 по 1 декабря 2022.
Немного поясним написанное на скрине выше:
- Channel — канал — источник трафика
- Paying users — количество платящих пользователей в когорте
- ARPPU — average revenue per paying user — средняя выручка на каждого платящего пользователя
- Lifetime — сколько времени пользователь “провел” в продукте
Вопрос на засыпку: какой канал оставляем?
На самом деле, корректно будет обратить внимание на отсутствие данных по CAC. Так, хотя мы и много зарабатываем с одного YouTube-пользователя, мы не знаем, сколько он “стоит” и какую сумму нам нужно потратить на его привлечение в продукт.
Как еще можем посчитать LTV?
Если продукт позволяет совершать несколько покупок, то будет уместно усложнить формулу и добавить компонент “частота покупок”:
LTV = Средний чек × Частота повторных покупок × Lifetime
Пусть в среднем клиент делает 10 покупок, каждая из которых — на сумму $10, а его lifetime — 6 месяцев.
LTV = $10 × 10 × 6 = $600
CAC (Customer Acquisition Cost)
Как уже сказали, CAC (кстати, кто-то говорит “си-эй-си”, кто-то “как”, так что правил особо нет) — стоимость привлечения клиента.
Обычно в расчете учитываются затраты на маркетинг и продажу (например, агентство недвижимости оплачивает вам такси в офис): CAC = (Затраты на маркетинг + продажи)/Количество новых клиентов.
Логично, что чем ниже CAC, тем выше будет прибыль. Компании стремятся к снижении метрики CAC и росту органического трафика (люди сами нас находят, не тратим деньги на привлечение).
Что влияет на CAC?
- Чем дешевле стоимость перехода по объявлению, тем меньше CAC = чем ниже стоимость клика (CPC, Cost per Click), тем лучше.
- С ростом узнаваемости бренда пользователи чаще ищут его и приходят сами. Это приводит к росту органики и снижению CAC.
- Чем лучше мы знаем свою ЦА , тем и кампании будут успешнее. Например, можно точнее настроить показатели по географии, демографии, интересам и т.д
Пример расчета CAC
Затраты на рекламу = 200 тыс,
Новые платящие клиенты = 100 человек,
CAC составляет 2 тыс.
А если добавим 100 к на сопровождение продаж? В этом случае CAC = 3к.
А если добавим ФОТ (фонд оплаты труда)? Учитываем в CAC? Тут уже сложнее, в некоторых случаях учитывают (например, если на рекламу привлекаем стороннее агентство), но в целом это неверно — практически невозможно “вычленить” из ФОТ затраты именно на привлечение пользователей.
Еще один пример
Посетители — 10000 (увидели баннер)
Стоимость клика — 35 р.
Зарегистрированные в пробную версию продукта — 5% — 500 чел.
Купили полную версию продукта (из пробной) — 10% — 50 чел.
Стоимость продукта — 500 рублей
Время пользования продуктом — 10 месяцев
Затраты на рекламу — 350 000 (10000*35)
Чему равен CAC ? Считаем.
CAC = 350 000 : 50 = 7000
А чему LTV ?
Используем формулу: LTV = (средняя стоимость продажи) x (среднее число продаж в месяц) x (среднее время удержания клиента в месяцах).
LTV = 500 x 1 x 10 = 5000 рублей. 5000 рублей зарабатываем с одного пользователя, а САС у нас 7000 рублей.
Что по соотношению LTV/CAC ?
- Уже точно не соблюдается 3 LTV=1 CAC
- LTV/CAC = 5000/7000 ~ 0,71 :/
Что можем посоветовать такому стартапу?
- Снижать CAC за счет анализа текущих источников трафика
- Растить LTV — делать дополнительные продажи, увеличивать цены
Retention и churn
Retention — это показатель возвращаемости пользователей в продукт. Считается, как отношение активных за период пользователей к количеству пользователей на начало периода. Показатель Retention можно считать на определенный день/месяц, а в отчетах встретить формулировку n-day retention, то есть возвращаемость пользователей на день n.
Например: на начале курса было 100 учеников, через месяц продолжили обучение 40 из них, а еще через месяц — 35 учеников. Таким образом, retention 1-го месяца будет рассчитываться как: 40/100 = 40%, а retention 2-го месяца — 35/100 = 35%.
Метрика возвращаемости — retention и оттока — churn в сумме дают единицу, таким образом, мы понимаем, что в 1-ом месяце отток 60%, а во втором- 65%. Растущий тренд оттока пользователей — тревожный звоночек! Будем возвращать пользователей, например, push-сообщениями, скидками, подарками или другими эксклюзивными офферами.
Аудиторные метрики
MAU/WAU/DAU — это уникальная активная аудитория продукта
за определенный промежуток времени — день/неделю/месяц. Важно,
что именно «уникальная», т. е. каждый пользователь, который пришел в продукт за месяц/неделю/день хотя бы один раз — учитывается в метрике активной аудитории. Повторные заходы пользователя в продукт не учитываются! Эти метрики позволят нам узнать, насколько продукт интересен, как он растет и развивается, есть ли у нас прирост новых пользователей или компания ушла в “зрелость”. Особенно важно это понимание для стартапов.
Например: в мобильное приложение зашло 10 тысяч уникальных пользователей. Общее количество сессий (или заходов в приложение) — 20 млн. Значит, какие-то пользователи заходили в продукт 2 и более раз, но в MAU/WAU/DAU мы учитываем только 1-ую сессию пользователя + пользователей, которые вернулись в продукт из предыдущего месяца/недели/дня в зависимости от того, какую метрику считаем.
Конверсия
Конверсия — это отношение количество посетителей продукта, выполнивших на нём какие-либо целевые действия — покупку, регистрацию, подписку, посещение определённой страницы сайта, переход по рекламной ссылке — к общему числу посетителей сайта, выраженное в процентах.
Когда мы говорим о воронке конверсии , мы подразумеваем отношение определенного этапа к предыдущему. К примеру, на картинке: это может быть отношение поданных заявлений к заявкам, отношение принятых студентов к тем, кто отправил заявление и т. д.
Источник: dzen.ru