Всё по теме: Метрики

Всё по теме: Метрики

Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой

Захар Сташевский, CMO Letyshops, вместе с GoPractice продолжает серию материалов о том, как влиять на рост продуктов через эффективное управление рекламными каналами. 

Оглавление цикла

Первый материал: Ошибки при расчете юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на юнит-экономику продукта 

Почему при расчете юнит-экономики нельзя игнорировать влияние используемых моделей атрибуции и инкрементальности рекламы. 

Второй материал: Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой [вы здесь] 

Как подбирать модели атрибуции для оценки эффективности рекламных каналов исходя из специфики продукта, маркетинг-микса, бизнес-задачи и условий внешней среды; почему надо пересматривать и адаптировать модель атрибуции в случае изменений этих факторов.

Далее повествование ведется от лица Захара.

Мы уже выяснили, как неверный расчет юнит-экономики может приводить к недооценке или переоценке рекламного канала и, как следствие, ошибочным маркетинговым решениям. Излишнее масштабирование или остановка канала могут привести к прямой или косвенной потере денег, что, в свою очередь, ведет к упущенным окнам возможностей роста на рынке.

Такие ошибки могут случаться по разным причинам. Одна из наиболее распространенных — команды маркетинга и аналитики не уделяют должного внимания моделям атрибуции, на основе которых принимают решения. Они просто используют доступную в системе аналитики модель атрибуции по умолчанию, либо подбирают модель на старте работы с новым каналом, но не меняют модель по мере развития компании и изменения маркетинг-микса, длины цикла продажи продукта, внешних факторов. 


Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

Подписывайтесь на каналы «GoPractice!» и «GoPractice! Insights», добавляйтесь в чат «Ask Kevin!» в телеграме.


Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой
Читать далее →

Ошибки при расчете юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на юнит-экономику продукта

Захар Сташевский, CMO Letyshops, вместе с GoPractice открывает серию материалов о том, как влиять на рост продуктов через эффективное управление маркетинговыми каналами.

Оглавление цикла

Первый материал: Ошибки при расчете юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на юнит-экономику продукта [вы здесь] 

Почему при расчете юнит-экономики нельзя игнорировать влияние используемых моделей атрибуции и инкрементальности рекламы. 

Второй материал: Модели атрибуции трафика. Почему модель атрибуции должна изменяться вместе с каналами продвижения, продуктом, маркетинговой задачей и внешней средой

Как подбирать модели атрибуции для оценки эффективности рекламных каналов исходя из специфики продукта, маркетинг-микса, бизнес-задачи и условий внешней среды; почему надо пересматривать и адаптировать модель атрибуции в случае изменений этих факторов.

Далее повествование ведется от лица Захара.

Посчитать юнит-экономику при условии идеального трекинга и атрибуции очень просто. Но в реальном мире идеального трекинга и атрибуции не бывает. 

Расчет юнит-экономики без понимания особенностей используемых методов атрибуции, специфики каналов и проблемы инкрементальности трафика ведет к одной из двух ошибок:

  • Команда недооценивает канал и не использует его в полной мере;
  • Команда переоценивает канал (это называют инкрементальностью) и теряет на нем деньги.

Эти ошибки совершают очень многие команды. Мы совершили их и сами в процессе масштабирования Letyshops. Благодаря полученному опыту, теперь я могу поделиться соображениями о том, как идентифицировать эти ошибки и избежать их.


Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

Подписывайтесь на каналы «GoPractice!» и «GoPractice! Insights», добавляйтесь в чат «Ask Kevin!» в телеграме.


Ошибки при расчете юнит-экономики. Влияние моделей атрибуции и инкрементальности на юнит-экономику продукта

Два типа ошибок при расчете юнит-экономики из-за неучета инкрементальности и особенностей моделей атрибуции

Модель атрибуции — это набор правил и технических решений, на основе которых вы определяете, к какому каналу отнести привлеченного пользователя или продажу.

Для оценки объективной эффективности канала важно понимать, как именно для вашего продукта и используемого рекламного канала работает выбранная модель атрибуции. 

Для каждого набора «канал + продукт + модель атрибуции» будут свои особенности, которые важно учитывать. Многие команды этого не осознают, что ведет к ошибкам в оценке эффективности канала (расчете юнит-экономики).

Различные модели атрибуции будут по-разному влиять на точность оценки эффективности рекламных каналов для тех или иных продуктов. В некоторых случаях они будут приводить к недооценке канала, в других — переоценке. И то, и другое будет приводить к потере денег.

Читать далее →

Расчет LTV. Как надо и не надо считать Lifetime Value

LTV (Lifetime Value) – важная метрика для принятия решений как в маркетинге, так и в продукте. Но при расчете LTV часто допускают ошибки. Причем ошибки допускают даже авторы статей с первой страницы результатов Google про то, как посчитать LTV.

Самые распространенные ошибки при расчете LTV:

  • Расчет LTV на основе выручки (Revenue), а не прибыли (contribution margin).
  • Расчет LTV через Lifetime пользователей, полученный через 1/churn или другими способами.
  • Расчет LTV через среднее количество покупок пользователей.

В этой статье обсудим, как надо и не надо считать LTV (Lifetime Value).


Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

Подписывайтесь на каналы «GoPractice!» и «GoPractice! Insights», добавляйтесь в чат «Ask Kevin!» в телеграме.


Расчет LTV. Как надо и не надо считать Lifetime Value
Читать далее →

Юнит-экономика за 30 слов. Расчет юнит-экономики без калькулятора

Недавно мне прислали ссылку на обсуждение про юнит-экономику и попросили помочь разобраться. “С чем там разбираться?» – подумал я. Пошел читать и запутался.

Так я погрузился в мир юнит-экономики со сложными формулами, большим количеством терминов, спорами по поводу этих формул и терминов, блогами и тренингами, где все это объясняют.

Друзья, юнит-экономика – это очень просто. Я объясню вам юнит-экономику за 30 слов. Читайте и считайте.


Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

Подписывайтесь на каналы «GoPractice!» и «GoPractice! Insights», добавляйтесь в чат «Ask Kevin!» в телеграме.


расчет юнит-экономики без калькулятора
Читать далее →

Улучшаем метрики продукта: почему пользователи уходят VS почему пользователи остаются

Многие научились думать о продуктах в терминах потерь на конкретных шагах воронки, которые измеряеются с помощью продуктовых метрик. Дальше вы задаете вопрос «Почему пользовали уходят?», находите причины и улучшаете метрики продукта.

Оптимизация воронки — это хороший подход. Но он работает не всегда. А когда работает, то обычно приносит лишь инкрементальные улучшения метрик продукта.

Есть другой подход, о котором мы поговорим сегодня. Его использование может дать вашему продукту мощный толчок вперед, иногда в новом направлении.

Я хочу предложить вам сначала задать вопрос «Почему пользователи остаются?», а лишь потом «Почему пользователи уходят?».

улучшаем метрики продукта через вопрос почему пользователи остаются
Читать далее →

В поисках пичков. Повышаем эффективность дашбордов

Менеджер попросил аналитика: «Выведи мне на дашборд ретеншн первого, третьего и седьмого дней в динамике.» Аналитик ответил менеджеру: «Ты уверен? Графики  будут шумные. Посмотри как сильно скачет метрика день ото дня. Давай лучше следить за недельным ретеншеном. Там случайные колебания сглаживаются.» На этом и сошлись.

Теперь на дашборде раз в неделю появлялась новая точка. Своим внешним видом она говорила: «Все спокойно, ничего не поменялось.» Но порой за внешним спокойствием скрывались бури повседневной жизни — дни взлетов и падений, побед и поражений, будней и выходных. Но о них так никто и не узнал, так как при суммировании сглаживались и неслучайные колебания тоже.


Если вы хотите научиться управлять продуктом на основе аналитики и данных, то Симулятор, образовательный продукт от GoPractice, вам в этом поможет.

Подписывайтесь на каналы «GoPractice!» и «GoPractice! Insights», добавляйтесь в чат «Ask Kevin!» в телеграме.


повышаем эффективность дашборда
Читать далее →

Retention rate. Как создавать продукты, формирующие привычки?

Retention rate — одна из ключевых метрик любого продукта. Почему какие-то продукты мы используем годами, а про какие-то забываем спустя несколько дней? Как добиться высокого Retention? Какие значения метрики Retention хорошие, а какие плохие?

Недавно я прочитал книгу Нира Эйаля «Hooked: How to Build Habit-Forming Products». В книге есть очень интересные идеи и приглянувшийся мне фреймворк, которые позволяют шире посмотреть на вопросы создания продуктов, а также факторы, влияющие на Retention. Именно о них сегодня и пойдет речь.

Retention rate - ключевая метрика продукта бизнеса
Читать далее →

Когортный анализ. Метрики продукта vs метрики роста

Когортный анализ — это очень эффективный инструмент продуктовой и маркетинговой аналитики. К сожалению, о нем немногие знают, а те кто знают, крайне редко его используют.

Из статьи вы узнаете:

  • в чем состоит суть когортного анализа
  • чем метрики роста отличаются от метрик продукта
  • почему попытки построить продуктовую аналитику, основываясь на метриках роста, заканчиваются плачевно
  • как я использую когортный анализ в маркетинге и в продуктовой аналитике
  • за какими метриками продукта необходимо следить и почему

когортный анализ

Читать далее →

Метрики. Примеры неправильных интерпретаций

В прошлой части  мы начали с вами разговор про метрики и затронули некоторые проблемы, связанные с их выбором и интерпретацией.

В этой части хотелось бы привести ряд примеров выводов на основе метрик, которые на первый взгляд кажутся логичными, но далеко не всегда являются правильными.

Читать далее →

Метрики. Введение

Представьте, что вы управляете автомобилем. Обычно у вас перед глазами есть приборная доска, где показывается скорость автомобиля, обороты двигателя, уровень бензина, а также есть много лампочек, которые загорятся если вдруг что-то идет не так.

То, что в автомобиле показывается на приборной доске — это набор метрик, которые оказались наиболее важными и при этом достаточными для того, чтобы вы в любой момент могли оценить ситуацию и при необходимости повлиять на нее.

Читать далее →