Блог об аналитике, визуализации данных, data science и BI

эл. почта: nikolay@valiotti.com
подписаться: @leftjoin

О чем этот блог?

Использование параметров в Redash

Самое удобное и полезное в Redash — параметры. Параметры могут быть в отчете и дашбордах.
Параметр — элемент интерфейса, которым управляет пользователь при запуске отчета.

Параметр в отчете может быть следующих типов:

Про каждый тип по отдельности:

  • Text — текстовое поле свободного ввода, может использоваться в конструкциях типа LIKE, параметр такого типа не может использоваться в публичных дашбордах
  • Number — число, которое вводит пользователь
  • Dropdown list — список значений, из которых пользователь сможет выбрать одно или несколько (недавно появилась возможность мульти-ввода параметров в выпадающим списке)
  • Query dropdown list — аналогично предыдущему, однако значения будут браться из имеющегося запроса
  • Date / Date and Time / Date and Time (with seconds) — поля ввода даты
  • Date Range / Date and Time Range / Date and Time Range (with seconds) — поля ввода интервалов дат. Удобно использовать для конструкции вида
between '{{parameter.start}}' and '{{parameter.end}}'

В случае дашборда может возникнуть ситуация, когда в нескольких запросах параметр называется одинаково, тогда он станет общим на весь дашборд, это удобно.

Из неочевидных, но крайне полезных решений: как сделать параметр отключаемым?
Предположим, что параметр типа «выпадающий список» называется parameter и мы хотим его настроить для столбца geo таблицы, тогда в коде запроса будет что-то типа:

WHERE
    ('{{parameter}}' = 'Disabled' or geo = '{{parameter}}')

При этом, разумеется, в значения выпадающего списка нужно добавить ’Disabled’.

Kazakhstan Marketing Conference 2020

Вчера мне удалось выступить на крупнейшей маркетинговой конференции в Казахстане: Kazakhstan Marketing Conference 2020.

Город Алматы произвел на меня положительное впечатление, а сама конференция оказалась высокопрофессиональным мероприятием, наполненным массой умных разносторонних и доброжелательных людей.

Приятный бонус для участников конференции: презентация моего выступления доступна на slideshare (осторожно, VPN!), так можно будет вспомнить о чем шла речь.

Помимо выступления в основной секции форума я проводил мастер-класс на тему: «Как построить понятное техническое задание на аналитику?».
И в рамках работы с аудиторией нам удалось сформулировать тезисы для шаблона технического задания.

Делюсь шаблоном, он окажется полезным для всех, кто сталкивается со сложностями в переводе задачи с бизнес-языка на технический.

Английская версия блога

С недавних пор блог Left Join стал доступен на английском языке. Пока готова только треть текущего контента и английский блог постепенно наполняется.

Соответствующая ссылка появилась в правом верхнем углу этого блога.
Буду благодарен вашим комментариям по текстам на английском языке :)

Обзор Looker

Сегодня поговорим о BI-платформе Looker, над которой мне удалось поработать в течение 2019-го года.

Представляю краткое содержание статьи для удобной и быстрой навигации:

  1. Что такое Looker?
  2. Как и к каким СУБД можно подключиться через Looker?
  3. Построение Looker ML модели данных
  4. Режим Explore (исследование данных на построенной модели)
  5. Построение отчетов и сохранение их в Look
  6. Примеры дашбордов в Looker

Что такое Looker?

Создатели Looker позиционируют его как программное обеспечение класса business intelligence и платформу big data аналитики, которая помогает исследовать, анализировать и делиться аналитикой бизнеса в режиме реального времени.
Looker — это действительно удобный инструмент и один из немногих продуктов класса BI, который позволяет в режиме онлайн работать с преднастроенными кубами данных (на самом деле, реляционными таблицами, которые описаны в Look ML-модели).
Инженеру, работающему над Looker, требуется описать модель данных на языке Look ML (что-то среднее между CSS и SQL), опубликовать эту модель данных и далее настроить отчетность и дашборды.
Сам Look ML достаточно прост, взаимосвязи между объектами данных задаются data-инженером, что впоследствии позволяет использовать данные без знания языка SQL (если быть точным: движок Looker сам за пользователя генерирует код на языке SQL).

Буквально недавно, в июне 2019-го года Google объявил о покупке платформы Looker за $2.6 млрд.

Как и к каким СУБД можно подключиться через Looker?

Выбор СУБД, с которыми работает Looker довольно богатый. На скриншоте ниже перечислены всевозможные подключения на Октябрь 2019 г.:

Доступные СУБД для подключения

Настроить подключение к базе данных несложно через веб-интерфейс:

Веб-интерфейс подключения к СУБД

В вопросе соединений с базами данных отдельно хочется отметить два факта: к сожалению, на текущий момент и в ближайшем будущем отсутствует поддержка Clickhouse от Яндекса. Скорее всего поддержка не появится, учитывая тот факт, что Looker был приобретен конкурирующей компанией Google.
Второй досадный факт состоит в том, что построить одну модель данных, которая бы обращалась в разные СУБД нельзя. В Looker нет встроенного хранилища, которое могло бы объединять результаты запроса (кстати, в отличии даже от того же Redash).
Это означает, что аналитическая архитектура данных должна быть построена в рамках одной СУБД (желательно с высоким быстродействием или на агрегированных данных).

Построение Looker ML модели данных

Для того чтобы построить отчет или дашборд в Looker, предварительно необходимо настроить модель данных. Синтаксис языка Look ML достаточно подробно описан в документации. От себя могу добавить, что описание модели не требует долгого погружения для специалиста со знанием SQL. Скорее, необходимо перестроить подход к подготовке модели данных. Язык Look ML очень похож на CSS:

Консоль создания Look ML модели

В модели данных прописываются связи с таблицами, ключи, гранулярность, информация о том, какие поля являются фактами, какие измерениями. Для фактов прописывается агрегация. Разумеется, при создании модели можно использовать различные IF / CASE выражения.

Режим Explore

Наверное, это самая главная киллер-фича Looker, поскольку позволяет любым бизнес-поздразделениям самостоятельно получать данные без привлечения аналитиков / инженеров данных. И, видимо, поэтому использование аккаунтов с использованием режиме Explore тарифицируется отдельно.

Фактически, режим Explore это интерфейс, который позволяет использовать настроенную Look ML модель данных, выбрать необходимые метрики и измерения и построить кастомный отчет / визуализацию.
К примеру, мы хотим понять сколько каких действий в интерфейсе Лукера было совершено на прошлой неделе. Для этого, используя режим Explore, мы выберем поле Date и поставим на него фильтр: прошлая неделя (Looker в этом смысле достаточно умный и в фильтре будет достаточно написать ‘Last week’), затем из измерений выберем «Категорию» и в качестве метрики — Количество. После нажатия кнопки Run сформируется готовый отчет.

Построение отчета в Looker

Затем, используя полученные данные в табличной форме можно настроить визуализацию любого вида. Например, Pie chart:

Применение визуализации к отчету

Построение отчетов и сохранение их в Look

Полученный набор данных / визуализацию в режиме Explore иногда хочется сохранить и поделиться с коллегами, для этого в Looker существует отдельная сущность — Look. Это готовый построенный отчет с выбранными фильтрами / измерениями / фактами.

Пример сохраненного Look

Примеры дашбордов в Looker

Систематизируя склад созданных Look зачастую хочется получить готовую композицию / overview ключевых метрик, которые было бы видно на одном листе.
Для этих целей отлично подходит создание дашборда. Дашборд создается либо на лету, либо используя ранее созданные Look. Одной из «фишек» дашборда является установка параметров, которые меняются на всем дашборде и могут быть применены ко всем Look сразу.

Интересные фишки одной строкой

  • В Looker можно ссылаться на другие отчеты и, используя данных функционал, можно создать динамический параметр, который передается по ссылке.
    Например, построили отчет с разделениям выручки по странам и в этот отчете можем ссылаться на дашборд по отдельно взятой стране. Переходя по ссылке, пользователь видит дашборд по конкретной стране, на которую перешел
  • На каждой странице Looker существует чат, в котором оперативно отвечает поддержка
  • Looker не умеет работать с merge данных на уровне разных СУБД, однако может объединить данные на уровне готовых Look (в нашем случае эта функциональность работает очень странно).
  • В рамках работы с различными моделями данных, я обнаружил крайне нетривиальное использование SQL для подсчета уникальных значений в ненормализованный таблице данных, Looker называет это симметричными агрегатами.
    SQL действительно выглядит очень нетривиально:
SELECT 
 order_items.order_id AS "order_items.order_id",
 order_items.sale_price AS "order_items.sale_price",
 (COALESCE(CAST( ( SUM(DISTINCT (CAST(FLOOR(COALESCE(users.age ,0)
 *(1000000*1.0)) AS DECIMAL(38,0))) + 
 CAST(STRTOL(LEFT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0))
 * 1.0e8 + CAST(STRTOL(RIGHT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0)) ) 
 - SUM(DISTINCT CAST(STRTOL(LEFT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0))
 * 1.0e8 + CAST(STRTOL(RIGHT(MD5(CONVERT(VARCHAR,users.id )),15),16) AS DECIMAL(38,0))) ) 
 AS DOUBLE PRECISION) 
 / CAST((1000000*1.0) AS DOUBLE PRECISION), 0) 
 / NULLIF(COUNT(DISTINCT CASE WHEN users.age IS NOT NULL THEN users.id 
 ELSE NULL END), 0)) AS "users.average_age"
FROM order_items AS order_items
LEFT JOIN users AS users ON order_items.user_id = users.id

GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 500
  • При внедрении Looker к покупке обязателен JumpStart Kit, который стоит не менее $6k, в рамках которого вы получаете поддержку и консультации от Looker при внедрении инструмента.
 Нет комментариев    274   20 дн   analysis   looker   sql

Аналитические метрики здорового маркетолога

Введение

Сегодня у нас в выпуске лонгрид при поддержке телеграмм-канала Русский маркетинг на тему аналитических метрик в маркетинге. В рамках статьи обсудим для чего нужна маркетинговая аналитика, какими метриками следует оперировать при расчете эффективности маркетинга, как можно структурировать работу по построению маркетинговой отчетности. Коснемся ключевых верхнеуровневых KPI, обсудим популярный фреймворк и разберемся как считать важные аналитические показатели. Статья получилась довольно объемная и в ее содержании используется множество сокращений, поэтому не обошлось и без глоссария.

  • Глоссарий
    • Revenue / Income / Sales — выручка, доход (руб. / $ / евро)
    • GMV (Margin) — маржа (% / руб. )
    • MAU (monthly active users) — уникальное число активных пользователей за месяц (шт.)
    • WAU (weekly active users) — уникальное число активных пользователей за неделю (шт.)
    • DAU (daily active users) — уникальное число активных пользователей за день (шт.)
    • Requests — запросы (за рекламой) (шт.)
    • Impressions — показы (рекламы) (шт.)
    • Clicks — клики (на рекламу) (шт.)
    • FR (fill rate) — заполняемость ( =Impressions / Requests) (%)
    • CTR (click through rate) — кликабельность ( =Clicks / Impressions) (%)
    • С1 (conversion first purchase) — конверсия в первую покупку (%)
    • R, R1, R3, R7 (retention) — удержание (1го, 3го, 7го дня) (%)
    • RR (rolling retention) (%)
    • Churn — отток (%)
    • ARPU (average revenue per user) — средняя выручка на пользователя (руб. / $ / евро)
    • ARPPU (average revenue per paying user) — средняя выручка на платящего пользователя (руб. / $ / евро)
    • cARPU (cumulative average revenue per users) — накопленная средняя выручка на пользователя (руб. / $ / евро)
    • LTV (lifetime value) / CLV (customer lifetime value) — пожизненная ценность клиента
    • ROI (return of investment) — возврат инвестиций (%)
    • ROAS (return on advertising spend) — окупаемость расходов на рекламу (%)
    • ROMI (return of marketing investment) — возврат маркетинговых инвестиций (%)
    • CPA (cost per action) — стоимость действия (напр., покупка или установка приложения) (руб. / $ / евро)
    • CPC (cost per click) — стоимость клика (руб. / $ / евро)
    • CPO (cost per order) — стоимость заказа (руб. / $ / евро)
    • CPS (cost per sale) — стоимость продажи (руб. / $ / евро)
    • CPM (cost per mille) — стоимость тысячи рекламных показов (руб. / $ / евро)
    • CAC (customer acquisition cost) — стоимость привлечения клиента (руб. / $ / евро)
    • CARC (customer acquision and retention cost) — стоимость привлечения и удержания клиента (руб. / $ / евро)
    • ДРР — доля рекламных расходов (%)

Для чего нужна маркетинговая аналитика?

Чтобы разобраться с аналитическими метриками, для начала следует разобраться зачем вообще нужна маркетинговая аналитика и на какие вопросы она может дать ответ. В целом, маркетинговая аналитика — это изучение и измерение в количественных показателях маркетинговой деятельности. При этом чаще всего цель данных действий — оценить эффективность маркетинга, посчитать окупаемость маркетинговых инвестиций в компанию.
Маркетинговая аналитика помогает найти ответы на следующие вопросы:

  • Насколько эффективно расходуется маркетинговый бюджет?
  • Какой ROMI дают разные маркетинговые каналы?
  • Какая целевая аудитория наиболее эффективно конвертируется?
  • Какие каналы коммуникаций наиболее / наименее прибыльны?
  • Что является наибольшим источником дохода компании?

Маркетинговый анализ следует начинать с определения ключевых показателей бизнеса и связей между ними, об этом мы поговорим чуть позже. В целом, работа над построением маркетинговой аналитики больше похожа на создание системы правильных метрик, их планирования, замеров и реагирования на изменения метрик. Более подробно цикл PDCA описан в книжке У. Деминга "Выход из кризиса", рекомендую для ознакомления.

Ключевые принципы построения правильной аналитики в маркетинге

Имея системный подход к анализу данных, влияющих на маркетинговую деятельность, можно помочь маркетологам решить проблему, устранить боль, предоставить рекомендации для дальнейших маркетинговых стратегических шагов. Системный подход подразумевает соблюдение ряда ключевых принципов, без которых аналитика окажется неполноценной.

Компетентность
Задачей маркетингового анализа данных должен заниматься профессионал, разбирающийся в основах математической статистики, эконометрики, разумеется, умеющий считать, интерпретировать результаты и делать выводы актуальные для конкретного бизнеса (понимающий предметную область). Только в таком случае, аналитика сможет дать плоды, в противном случае некорректные выводы из данных могут только усугубить ситуацию, вследствие, чего проийзодет не оптимизация бюджета, а его разорение.

Объективность
Необходимо, решая задачу, рассматривать данные, которые влияют на проблему, с разных сторон. Разные показатели, разная агрегация данных позволит взглянуть на проблему объективно, желательно, чтобы один и тот же вывод из данных, повторялся как минимум дважды.

Актуальность
Изучая сегодняшние проблемы не следует оперировать устарелыми ретроспективными данными, мир очень быстро меняется, равно как и ситуация на рынке / в компании. Анализ, произведенный год назад, может дать сегодня совершенно иные результаты, поэтому необходимо регулярно освежать отчеты и данные, содержащиеся в них.

Интерпретируемость
Результаты анализа должны быть понятны человеку из бизнеса, не знакомому с техническими терминами. В идеале — каждый отчет помогает легко разобраться в проблеме и подталкивает читателя на очевидные выводы. Ситуация, при которой не аналитик вынужден копаться в огромной кучей графиков, непонятных диаграмм и страниц с цифрами без выводов недопустима.

Подобные принципы однозначно помогут нанять компетентных аналитиков для построения корректной отчетности.

Как структурировать показатели?

Систему метрик, помогающих оценивать эффективность маркетинга, можно построить исходя из нескольких соображений. Один из ключевых подходов к структуризации — жизненный цикл клиента. Постараемся разобраться в нем и поговорим об одном из интересных фреймворков для работы над такой системой метрик. В жизненном цикле клиента можно выделить основные этапы:
1) Охват аудитории — работа маркетолога начинается еще до того момента, как потенциальная аудитория становится клиентами компании
2) Вовлечение — этап конверсии зашедших пользователей на сайт / в мобильное приложение в зарегистрированных клиентов
3) Монетизация — этап формирования платящих пользователей (из зарегистрированных)
4) Удержание / Отток — мероприятия направленные на развитие и удержание привлеченной аудитории, снижение уровня оттока

Метод AARRR / Pirate Metrics

В 2007-ом году Дейвом МакКлюром был разработан и предложен метод AARRR — система метрик, помогающая стартапам разобраться в бизнес-показателях. Другое название метода, которое также можно встретить, — "пиратские метрики" из-за того, что название произносится на пиратский лад: "ааррр!".
Итак, разберемся в подходе и поговорим о метриках, соответствующих каждому этапу "воронки". Аббревиатура состоит из 5-ти ключевых маркетинговых этапов:

  • Аcquisition — привлечение (соответствует п. 1 выше)
  • Аctivation — активация (соответствует п. 2 выше)
  • Retention — удержание (соответствует п. 4 выше)
  • Revenue — доход / монетизация (соответствует п. 3 выше)
  • Referral — рекомендации (нововведенный этап)

На входе в воронку располагается целевая аудитория, которую мы хотим привлечь. Затем, всеми силами мы стараемся зарегистрировать потенциального покупателя и превратить его в зарегистрированного клиента (к этому моменту человек, зашедший к нам на сайт / в приложение должен осознавать ценность нашего продукта). После, клиент совершает покупки и возвращается к нам снова и снова. В конечном итоге, если ему очень нравится наш продукт, то он порекомендует его своим друзьям / знакомым.

AARRR-воронка, пиратские метрики (источник изображения)

На каждом уровне воронки необходимо выбрать метрики, описывающие переход из одного состояния в другое, которые мы можем подсчитать и проанализировать. Разберемся последовательно с каждым из этапов и соответствующим ему метриками. Будем изучать каждый этап на примере живых организаций, чтобы расчет показателей был максимально понятен в прикладном смысле.

Привлечение

Охват потенциальных покупателей — ключевой этап формирования новой аудитории. Изучим этот важный этап на примере мобильного приложения Grow Food и каналов привлечения трафика. Зачастую, аудитория попадают в приложение Grow Food из нескольких разных источников:

  1. Органический трафик: поиск в Google, Yandex, Bing, etc
  2. Органический мобильный трафик: поиск в Apple Store / Google Play
  3. Коммерческий трафик: реклама в Facebook / Instagram, контекстная реклама (Adwords), мобильные рекламные сети.

Обсудим на примере рекламы в Facebook. Каждое рекламное объявление таргетируется на потенциальную рекламную аудиторию, которая в терминах Facebook называется "Охват". При этом мы можем оптимизировать показы рекламного объявления по кликам / конверсиям / etc. Наша задача получить максимально эффективную аудиторию за минимальные деньги. Следовательно, нужно выбрать метрики, которые помогут нам оценить эффективность, изучим их:

  • Impressions — количество показов рекламного объявления, сам показатель мало о чем скажет и очень тесно связан с объемом потенциальной аудитории, однако потребуется нам для понимания остальных метрик.
  • Clicks — число кликов на рекламное объявление, в абсолютном выражении, опять же зависит от числа показов.
  • Installs — количество клиентов, установивших мобильное приложение
  • CTR — кликабельность, рассчитывается как отношение Clicks / Impressions и показывает насколько эффективно наше объявление с точки зрения заинтересованности аудитории, другими словами, какова кликабельность нашего объявления
  • CR (conversion rate) (= Installs / Clicks) — уровень конверсии, показывает какой процент пользователей установили приложение из тех, кто кликнул на рекламное объявление
  • Spend — число денег, которые мы потратили на данное рекламное объявление
  • CPC (= Spend / Clicks) — показывает нам стоимость одного клика, оперировать показателем следует в сравнении с другими объявлениями / рыночными бенчмарками
  • CPM (= Spend / Impressions * 1000 ) — показывает нам стоимость тысячи показов рекламного объявления, используется для сравненияи с другими объявлениями / бенчмарками
  • CPI (= Spend / Installs) — удельная стоимость одного инсталла
  • Revenue — итоговый доход, который мы получили с данного рекламного объявления / кампании (необходимо иметь инструменты для правильной атрибуции)
  • ROAS (= Revenue / Spend) — возврат инвестиций в рекламу, валовый доход с потраченного доллара, метрика показывает эффективность рекламной кампании с точки зрения вложенных в нее денег. К примеру, ROAS равный 300% говорит о том, что на каждый потраченный 1$ заработано 3$, а ROAS равный 30%, говорит о том, что на вложенный доллар заработано 30 центов.

Итого, мы уже имеем неплохую палитру метрик, с которыми можно работать — изучать их динамику, сравнивать объявления между собой, между разными источниками трафика. Например, простая табличка, содержащая эти показатели уже будет первым приближением к пониманию эффективности рекламы.

Facebook Campaign Efficiency

Advertisement Spend ($) Installs CPI Impressions CPM Clicks CTR CPC ROAS
Creative Grow Food-1 x x x x x x x x x
Creative Grow Food-2 x x x x x x x x x

Данную таблицу можно перестроить таким образом, чтобы по вертикали оказались даты, а кампания выбиралась из фильтра, тогда мы начнем понимать изменения в динамике ключевых показателей привлечения трафика.

Резюме: мы можем измерять CTR разных баннеров и понимать какой из них интереснее для аудитории. Этот показатель можно использовать при A/B тестировании одного и того же баннера, выбирая наиболее эффективный. При подсчете эффективности помимо CTR следует иметь в виду CPC для того, чтобы выбрать не только наиболее кликабельный баннер, но и не самый дорогой.

Ключевые KPI, показатели эффективности с точки зрения денег — CPI / ROAS, первый показывает насколько дешево / дорого мы покупаем трафик, а второй — насколько хорошо купленный трафик монетизируется.

Активация

Предположим, что мы разрабатываем мобильную игру. Подумаем о том, что может являться активацией пользователя в этом случае? Мы привлекли пользователей, которые установили игру себе на смартфон. Наша следующая задача — зарегистрировать пользователя (сделать его игроком), предложить вводный тур для прохождения.
На этом этапе две метрики можно считать ключевыми: конверсия в зарегистрированного пользователя (= Registrations / Installs), конверсия в прошедших обучение (=Tutorial Users / Installs).

Соответственно, эти две метрики покажут нам: не слишком ли многого мы требуем от пользователя на этапе регистрации или, наоборот, регистрация дается крайне легко? Вторая метрика покажет насколько понятно введение в игру, заинтересованы ли пользователи проходить вводный тур, достаточно ли действий мы требуем от пользователя.

Более того, последнюю метрику можно декомпозировать, если в рамках обучения пользователю необходимо осуществить несколько действий, мы можем изучить воронку конверсий в каждое из действий и понять проблемные места активации новых пользователей. После того как мы активировали аудиторию, нам необходимо удержать ее, чтобы впоследствии заработать денег.

Удержание

Любая организация хотела бы, чтобы у нее существовала активная база лояльных клиентов, которые регулярно делают повторные заказы. В этой связи, очень важно отслеживать несколько ключевых метрик: Retention rate (или Rolling retention), Churn. Подробно я разбирал построение retention и rolling retention отчетов в одном из прошлых выпусков блога.

Другой важной фундаментальной метрикой можно считать Sticky Factor — степень вовлеченности пользователей. Sticky Factor за неделю достаточно просто рассчитывается: DAU / WAU * 100%. Разберем, более подробно на прошлом примере. У нас как и прежде есть таблица — client_session, в которой по каждому user_id хранятся таймстемпы активности created_at. Тогда расчет Sticky-фактора довольно несложно выполняется следующим SQL-запросом:

SELECT daily.dau/weekly.wau*100 AS sticky
FROM
-- Считаем среднее DAU за неделю
( SELECT avg(dau) AS dau
FROM
(SELECT from_unixtime(cs.created_at, "yyyy-MM-dd") AS event_date,
ndv(cs.user_id) AS dau
FROM client_session cs
WHERE 1=1
AND from_unixtime(cs.created_at)>=date_add(now(), -7)
AND from_unixtime(cs.created_at)<=now()
GROUP BY 1) d) daily,
-- Считаем WAU за неделю
( SELECT ndv(cs.user_id) AS wau
FROM client_session cs
WHERE 1=1
AND from_unixtime(cs.created_at)>=date_add(now(), -7)
AND from_unixtime(cs.created_at)<=now() ) weekly

Вместе с фундаментальными метриками следует рассматривать метрики, связанные с инструментами удержания клиентской базы. Такими могут являться инструменты директ-маркетинга: sms, email, push-уведомления. У каждого из инструментов обычно бывают такие описательные метрики: число отправленных сообщений / число доставленных сообщений / количество вернувшихся пользователей. Они показывают эффективность каждого из инструментов.

Монетизация

Наконец, мы добрались до ключевой метрики, которая интересвует всех бизнес-пользователей — деньги. Доход, выручка — денежные средства, которые мы получаем от пользователей при покупке нашего продукта. В абсолютном выражении эта метрика (или результат деятельности компании) не очень показательна, хотя важна для понимания текущих трендов.

Чаще всего оперируют рядом относительных метрик, которые описывают поведение пользователей:
ARPU ( = Revenue / Users )— средняя выручка на одного пользователя
cARPU( = cumulative Revenue / Users ) — накопленная средняя выручка на одного пользователя
ARPPU ( = Revenue / Payers ) — средняя выручка на платящего пользователя
Avg Receipt (= Revenue / Purchases ) — средний чек
LTV / CLV — совокупный доход на одного пользователя (жизненная ценность клиента)

Вопросу LTV я планирую посвятить отдельный пост, поскольку это достаточно обширная тема. В данном посте разберем ARPU, накопленный ARPU и связь c LTV. Метрика ARPU покажет нам сколько мы в среднем зарабатываем с пользователя за какой-то период времени (обычно день или неделя). Это полезная информация, но ее может быть недостаточно. Задача эффективного маркетинга — привлекать таких пользователей, которые приносят компании больше денег, чем затрачивается на их привлечение. Таким образом, если мы модифицируем показатель ARPU и рассмотрим накопленный ARPU, например, за 30, 60, 90, 180 дней, то получим неплохое приближение к LTV пользователя. Еще лучше если мы построим кривую накопленного ARPU по дням.

Кривая накопленного ARPU

Добавив горизонтальной линией CPI, мы получим крайне полезный для понимания график. В точке пересечения двух линий мы получим день, начиная с которого доход от пользователя становится выше, чем затраты на его привлечение (привлечение пользователя становится эффективным). В рассматриваемом выше примере это 56-ой день жизни клиента. Решение этой задачи похоже на поиск точки безубыточности, однако надо помнить, что компания также несет и другие косвенные затраты, которые необходимо заложить, чтобы корректно посчитать точку безубыточности.

Рекомендации

Наилучшим сценарием взаимодействия с клиентами и высшей степенью награды для компании можно считать рекомендацию продуктов компании друзьям, родственникам, знакомым. С точки зрения метрик можно выделить: количество активированных приглашенных новых пользователей на одного клиента и NPS.

Количество активированных рекомендаций позволяет увеличить CAC / CPI. К примеру, мы привлекаем пользователя за $1 и хотим сохранить такую тенденцию. Мы разработали механику реферальных ссылок и выявили, что теперь после внедрения средний пользователь приглашает двух других. Получается, что в таком случае стоимость привлечения пользователя составит $1 / 3 = $0.33. Соответственно, мы можем позволить себе привлекать пользователей за $3, сохранив приемлемое для нас значение CAC.

NPS (Net Promote Score) — метрика, которая показывает уровень потребительской лояльности. Механика расчета подробна описана на Википедии, не будем на ней останавливаться. Скажем лишь о том, что рекомендуем регулярно замерять NPS, используя директ-маркетинговые каналы коммуникаций.

Иерархия метрик в организации

Мы достаточно подробно изучили важные метрики каждого этапа AARRR, осталось разобраться каким образом можно структурировать показатели, чтобы получить идеальный дашборд.

Для решения этой задачи имеет смысл декомпозировать цели компании и соответствующие им метрики на разные уровни. Зачастую каждый следующий уровень соответствует отделу компании и является KPI этого отдела. Упрощенно, мы можем представить главную верхнеуровневую цель компании — Прибыль и декомпозировать ее на составные части: Выручка, Расходы.

Иерархия метрик организации

Хороший пример — школа английского языка SkyEng, на видео можно ознакомиться с детально проработанной структурой метрик SkyEng.

Другой альтернативой может стать построение структуры дашборда на основании разобранного выше фреймворка AARRR. Схематично такой дашборд мог бы выглядеть таким образом:

Заключение

Сегодня мы разобрались с ключевыми маркетинговыми метриками, которые помогут отслеживать изменения на каждом этапе маркетинговой воронки, расскажут об эффективности каждого этапа и станут полезным инструментом деятельности маркетолога.

Ссылки по теме:

Ранее Ctrl + ↓