Спасибо, Google!

В процессе подготовки уроков моего курса по сквозной аналитике для CPO, CMO наткнулся на интересный док - расчет LTV для Starbucks.

Док валялся в папке блога Kissmetrics и судя по адресу (/wp-content/uploads/2011/08/) это крайне бородатая (но, кстати, толковая) PDF-ка.

Видимо, Neil Patel по доброте душевной (или в силу возраста) забыл для некоторых ресурсов включить редирект на свой блог.

Любопытство – наше все. Попробовав вбить в поиск [site:blog.kissmetrics.com pdf], я получил кучу старых лид-магнитов от Kissmetrics.

Не сказать, чтобы прям что-то полезное, но словно частичку истории поковырял. Есть, например, "How to get more Likes on Facebook" или "Bounce rate demystified".

Более полезные и интересные штуки я разбираю на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Старт второй когорты на следующей неделе. Пишите в личку.

@marketing_analysis

Еще немного про Тег Менеджер от Яндекса

@marketing_analysis

Кейс по юнит-экономике: набрал 250 000 пользователей, уволился с работы — и рост остановился

Проект, который на первый взгляд выглядел как идеальный стартап: Olly bot — персональный помощник, доступный через iMessage и SMS, сочетал в себе функционал ChatGPT с полезными фишками вроде веб-поиска и напоминаний (подсмотрено тута).

Проект быстро набирал популярность благодаря размещению на Product Hunt и постам в сабреддитах, а затем начал расти органически, особенно в странах, где ChatGPT был под запретом. Были моменты, когда добавлялось по 35 тысяч новых пользователей в месяц, особенно после того, как проектом заинтересовались инфлюенсеры в одной большой стране.

Всё казалось отличным: благодаря стартап-программе Microsoft, покрывающей $150K на Azure-кредиты, расходы на API OpenAI были нулевые, а собственная система сообщений держала ежемесячные расходы менее $500. MAU рос 50% месяц к месяцу, и пришла уверенность, что монетизировать можно в любой момент, а пользователи останутся.

Но реальность внесла свои коррективы. Около 4 месяцев назад основатель уволился с работы, начал ужесточать бесплатные функции и вводить плату за сервис. Результат? Активные пользователи упали с 70K до 9K, а платящих клиентов набралось всего 400 человек по $4 в месяц. Чтобы добиться хоть какого-то результата, пришлось снижать цены, но это не привело к возвращению прежних темпов роста.

Теперь перед основателем стоит сложный вопрос: что делать дальше? Решение бросить работу с ипотекой на плечах стало рискованным шагом, о котором он написал в Reddit.

Вопрос команде знатоков: что делать фаундеру? Отмечать достижение Product Market Fit (400 платящих как-никак) или обновлять резюме?

Больше о корнер-кейсах с метриками – в моем курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. 11 старт второй когорты и пока еще есть места. Для запроса полной программы и брони места пишите в личку.

@marketing_analysis

Продолжаю записывать и выкладывать уроки курса "Сквозная аналитика для CPO, CMO".

Этот курс для вас, если:

❓Вы не знаете, откуда и как берутся данные о вашем продукте и маркетинге.
❓Вы не уверены, что правильно считаете ключевые метрики.
❓У вас есть твердое ощущение, что с вашими данными что-то не так, но вы не знаете что.
❓Вам нужно настроить сквозную аналитику, но вы не знаете с чего начать.

После прохождения вы:

✅ Будете знать, в каком случае какой инструмент использовать.
✅ Быстро можете проверить адекватность работы вашей сквозной аналитики.
✅ Cможете быстро собрать необходимые отчеты и подсчитать нужные метрики без помощи аналитика.
✅ Будете знать, как подготовить техническое задание на внедрение сквозной аналитики.

Уроки (всего 15шт.) будут приходить трижды в неделю, но смотреть можно в спокойном темпе, никуда не торопясь.

Сейчас можно принять участие по ценам первой когорты студентов. Для запроса подробной программы и цен пишите в личку.

Обновленные воронки в Яндекс Метрике

Новые «человеческие» воронки находятся в разделе «Отчеты» → «Воронки».

Воронка может включать до 10 шагов, которые могут быть привязаны к просмотрам страниц, JavaScript-событиям и другим пользовательским действиям.

Опция «Окно воронки» позволяет учитывать только те шаги, которые были выполнены в течение определенного времени от начала.

Настройка группировок позволяет анализировать конверсии по разным параметрам, таким как устройство, география или браузер.

Жаль, что нельзя использовать сегменты или источники трафика для группировки.

Данные можно отображать как в абсолютных числах, так и в процентах.

Для удобства анализа данные можно сортировать по каждому столбцу, а график шагов воронки можно скрыть или вернуть при необходимости.

Этот и другие отчеты я разбираю на курсе о сквозной аналитике для CPO, CMO. Для того, чтобы изучить программу или забукировать место по цене первой когорты, напишите мне в личку.
@marketing_analysis

Выбирайте корректные input-метрики

Утверждает Колин Брайар (ex-Amazon):

«Выбирая input-метрики, компании часто сталкиваются с тем, что на первый взгляд удачные показатели в итоге не приводят к нужным результатам. Одной из ошибок, которую мы допустили в Amazon, было использование метрик, ориентированных на тотал — мы оценивали свой перфоманс через количество новых страниц с товарами, предполагая, что большее число страниц означает лучший выбор для клиентов и, как следствие, рост продаж. Но в итоге розничные команды, следуя этим метрикам, фокусировались на том, чтобы просто добавлять новые товары. Это вызвало неожиданные последствия: увеличение ассортимента не привело к росту продаж, зато резко возросли затраты на хранение и логистику мало востребованных товаров».

После анализа стало ясно, что команда выбрала неверную input-метрику. Как отмечает Брайар, «мы поняли, что важно не только контролировать метрику, но и убедиться, что она приводит к нужному результату. Тогда мы начали корректировать метрику ассортимента, постепенно фокусируясь на спросе потребителей. Сначала добавили учет просмотров страниц, затем — процент товаров, которые всегда были в наличии».

В итоге метрика эволюционировала в показатель Fast Track In Stock Score — долю просмотров товаров, которые были в наличии и готовы к немедленной доставке. Эта версия метрики оказалась оптимальной, так как способствовала улучшению всех процессов подбора ассортимента.

«Правильные input-метрики, — заключает Брайар, — фокусируют усилия команды на действиях, которые действительно улучшают бизнес-показатели. Ошибки неизбежны, но главное — постоянно пробовать, учиться и находить те показатели, которые по-настоящему влияют на ключевые цели компании».

Больше об input- и output-метриках – в моем курсе о сквозной аналитике для CPO, CMO. Для запроса подробной программы, букинга, оплаты и прочих вопросов пишите в личку.

#метрики

@marketing_analysis

Продолжаю принимать заявки на курс по сквозной аналитике для CPO, CMO. Столкнулся с живым интересом. Если хотите изучить программу или подключиться прямо сейчас – напишите мне в личку.

@marketing_analysis

*🕰 Сколько лет A/B-тестам в маркетинге?*

Уже более 100 лет!

Именно столько (на самом деле чуть больше) прошло с выхода книги "о научной рекламе".

Клод Хопкинс, автор книги Scientific Advertising (1923), был пионером в использовании рандомизированных контролируемых испытаний в рекламе.

Хопкинс делил аудиторию на группы, чтобы выяснить, какое рекламное сообщение работает лучше. Он использовал почтовую рекламу, отправляя образцы своей продукции и рекламные буклеты.

При этом делил свою рассылку на разные группы, чтобы оценить, какое сообщение или предложение дает наилучшие результаты. Например, он использовал разные акценты для зубной пасты и обнаружил, что подчеркивание "белизны зубов" привлекает больше внимания, чем "свежесть дыхания".

Он также акцентировал внимание на заголовках. Например, он заметил, что заголовки, которые обещали "удовольствие" или "успех" (не смеяться), были более привлекательными и эффективными, чем общие или малоинформативные.

Каждый из этих методов по-своему лег в основу современного A/B-тестирования в маркетинге.

Много интересного есть на курсе по сквозной аналитике для CPO, CMO. Уроки приходят по пн, ср и пт. Подключайтесь!

@marketing_analysis

Разбор моего выступления на Measuresummit

Совсем недавно я выступил на Measureummit с топиком про атрибуцию. Balazs Vajna (Head of Analytics at MarketingLens) не постеснялся и накатал целую простынку с обзором моего выступления.

Читать ревью полностью тут.

@marketing_analysis