Что такое метрика данных

Что такое продуктовые метрики и зачем они нужны

Зачем придумали метрики, какие они бывают и как упростить работу с ними — объясняем весьма запутанную тему просто и на примерах.

Чтобы создать приложение или сервис, одной идеи мало. Нужно измерять и анализировать показатели, исследовать реакцию пользователей и дорабатывать продукт. Для этого и придумали метрики.

Пишет про управление в Skillbox. Работала координатором проектов в Русском музее, писала для блога агентства CRM-маркетинга Out of Cloud.

Что такое метрики

Метрика — это качественный или количественный показатель, который отражает ту или иную характеристику и уровень успешности продукта.

Количественные показатели проще отслеживать, поэтому они используются чаще. На основании этих чисел можно делать выводы о том, что вообще происходит: нужен ли такой продукт пользователям, насколько он им нравится, решает ли их проблему. Например, вы создали приложение, которое сообщает автомобилистам о ситуации на дорогах. Кажется, что идея хорошая, продукт нужный, а люди всё никак не хотят им пользоваться. Как понять, в чём проблема? Что-то не так с идеей, а может, вы ошиблись с аудиторией или продвижением?

Метрики помогают ответить на эти и другие вопросы. Главное — знать, какие из них, как и когда использовать. Понять это не всегда просто, потому что на любой вопрос можно найти несколько ответов, а каждый полученный показатель — понять по-разному.

Чтобы вам было проще сориентироваться, мы объясним основные понятия и термины, покажем, как выбирают и используют метрики в компаниях, и расскажем, куда бежать, если хочется разобраться в этой теме глубже.

Какие метрики бывают и от чего зависят

Метрик много, их можно делить на разные категории. Например, бывают продуктовые, маркетинговые и бизнес-метрики.

А можно выделять тематические — по целям, которых они помогают достичь. Ниже — несколько примеров таких метрик.

Метрики привлечения пользователей

Они помогают понять, как и откуда в продукт приходят пользователи, сколько их всего, какие из них активные.

Метрики использования продукта

Сюда входят все показатели, которые демонстрируют, как люди пользуются продуктом, какие есть сценарии.

Это показатели, которые дают понять, сколько вы зарабатываете на продукте.

Любые метрики — это просто числа, которые сами по себе не дают важной информации. Чтобы от них была польза, все показатели нужно смотреть в динамике. То есть надо выбрать определённый период и проанализировать, как изменилась метрика за это время, что происходило с другими показателями и в чём может быть причина.

Метрики должны зависеть от целей бизнеса. Прежде чем выбирать, какие показатели измерять, подумайте, чего хотите достичь.

Например: получить прибыль, привлечь инвестиции, добиться лояльности пользователей. Во всех этих случаях вам понадобятся разные метрики.

Важно не только, какие метрики выбрать, но и как использовать полученные показатели. Есть два основных подхода, на которые ориентируются в продуктовой разработке:

Cначала получают цифры, а потом на их основе принимают решения. Команда выбирает метрики и считает показатели. Полученные числа — первое, на что они посмотрят, решая, куда двигаться дальше.

Метрики только частично влияют на принятые решения. Показатели — это важно, но не главное. На них можно ориентироваться в одном случае и не учитывать в другом.

Что такое Иерархия и Пирамида метрик

Иерархия и Пирамида метрик — это модели, которые помогают упорядочить показатели, определить зависимости между ними и лучше следить за изменениями.

Иерархия метрик — это древовидная структура или схема, во главе которой находится основная метрика продукта. Чтобы такую построить, нужно проанализировать данные и понять реальные зависимости между метриками. Например, подумать, что случится, если показатели будут слишком низкими или часто меняться, — насколько это повлияет на изначальную иерархию метрик.

Сергей Тихомиров определяет иерархию метрик как «формулу ценности продукта, выраженную в конкретных метриках». В блоге он объяснил, что это значит, на примере проекта LAF24.

Пирамида метрик — это, как и Иерархия метрик, инструмент для анализа показателей продукта. Чтобы правильно построить Пирамиду, нужно не только определить зависимости между метриками, но и классифицировать их по целям.

Елена Серёгина, аналитик и основатель DataLatte, определяет Пирамиду метрик как «иерархию и классификацию». В своём блоге на Medium она рассказала про обе модели и когда нужно и не нужно использовать Пирамиду метрик.

В компаниях Пирамиду и Иерархию метрик используют по-разному: вместе или отдельно друг от друга. Иногда их даже определяют как одну модель.

Например, в «Едадиле» используют модель Пирамиды метрик, но с древовидной структурой. В компании её строят для приложения в целом и отдельные пирамиды для функций, показатели по которым важно отслеживать.

Продуктовые и маркетинговые метрики: для чего нужны и в чём разница

Продуктовые метрики показывают, как работает и используется продукт. С их помощью можно понять, насколько ценят продукт сами пользователи, всё ли с ним хорошо или что-то не так.

Маркетинговые метрики показывают, как продукт продвигается на рынке. Поскольку это тоже относится к продукту, можно сказать, что маркетинговые метрики входят в состав продуктовых.

Маркетинговые метрики — объективные, легко измеримые, относятся к коммерции. Например, количество пользователей, которые зашли на сайт, — маркетинговая метрика.

В отличие от маркетинговых, продуктовые метрики сложно измерить. Не всегда понятно, от чего зависит счастье пользователя или как повлияет на людей определённая функция продукта, многих ли она затронет.

Например, когда в Apple захотели улучшить пользовательский опыт и решили отказаться от привычных USB-разъёмов и карт памяти в ноутбуках, сначала пользователи были недовольны. Им казалось, что продукт станет хуже, его будет неудобно использовать. То есть показатель «счастье пользователя» ухудшился.

Apple сознательно временно ухудшили восприятие своего продукта, потому что были уверены, что это пойдёт ему на пользу в долгосрочной перспективе. Так и случилось. Замена устаревших разъёмов на более современные USB-C и отказ от карт памяти сделали ноутбуки Apple более функциональными, а пользователи постепенно привыкли и оценили преимущества новых разъёмов.

Продуктовые метрики: как и когда использовать

Метрики помогают отличить субъективное от объективного и принимать решения, основываясь на реальных данных.

По сути, метрики — это просто цифры и данные, относящиеся к продуктам, источник информации о них. Метрики нужны для разных целей. Кто-то хочет проверить, как в целом идут дела, поэтому смотрит основные показатели. Кто-то хочет больше узнать о финансовых показателях или реакции пользователей — чтобы понять это, общих метрик будет недостаточно, нужно выбрать другие.

Вариантов использования метрик множество: они зависят от продукта, подхода, логики и даже фантазии продакт-менеджера или маркетолога. Сколько раз в год, как и в каких соотношениях измерять метрики — решают те, кто занимается продуктом.

Общая схема использования метрик:

Ниже мы собрали несколько примеров использования метрик.

Допустим, половина команды считает, что в интерфейсе приложения нужна красная кнопка, а половина — что зелёная. Чтобы получить реальные данные, а не принимать решение, основываясь только на предположениях команды, можно использовать сплит-тест: подготовить оба варианта, показать пользователям и понять, какая из кнопок реально решает задачу.

Вы создали мобильное приложение и хотите заняться его продвижением. С помощью метрик можно измерить результат какого-то действия и запланировать расходы. В таком случае метрика CAC или customer acquisition cost поможет понять, сколько стоит привлечь в приложение одного пользователя.

Чтобы правильно рассчитать этот показатель, нужно учитывать характеристики продукта и точно знать, кто и за что платит деньги. Например, в Dropbox пользователь покупает только PRO-версию продукта, а в Facebook платит за рекламу, поэтому формула расчёта CAC будет отличаться.

Вы выпустили приложение, его скачивают, но вы хотите понять, сколько вам платит каждый постоянный пользователь. Для этого нужно рассчитать LTV, или Lifetime Value продукта с помощью одного из методов или калькулятора от Ingate.

Как упростить работу с метриками: фреймворки для исследований

При работе с метриками, как мы уже сказали, возникает много вопросов. Какие и когда выбирать, как измерять, как анализировать? А как понять, что метрики подходят продукту, и вы не будете считать и сравнивать показатели, которые не дают никакой информации — или дают, но совсем не ту, которую важно знать для развития продукта?

Чтобы упростить работу с метриками, в крупных компаниях, например, в Google, используют фреймворки для проведения исследований. Это готовые методы, которые помогают измерять и анализировать показатели продукта. Вот некоторые из них.

HEART

Фреймворк HEART (Happiness, Engagement, Adoption, Retention и Task Success) был создан в Google и используется чаще всего в digital-сфере. Позволяет отслеживать опыт пользователя (для него часто используется обозначение UX, User Experience) по определенным категориям: счастье, вовлечённость, принятие, удержание, успех (выполнения задач).

В него не входят конкретные метрики, поэтому их придётся продумывать индивидуально. Это неслучайно, потому что для различных продуктов важны разные показатели.

Чтобы узнать больше про HEART и понять, как он работает:

PULSE

Фреймворк PULSE (Page views, Uptime, Latency, Seven-day active users и Earnings) подходит для измерения и оценки показателей производительности. В отличие от HEART, он скорее про работу продукта, чем про пользовательский опыт, но, как и HEART, применяется в первую очередь в digital-сфере.

PULSE включает в себя конкретные показатели. С его помощью измеряют количество просмотров страниц, время безотказной работы сервиса, задержку в работе, количество активных пользователей, которые возвращаются на сайт в течение семи дней подряд, и заработанные деньги.

Больше информации о фреймворке PULSE:

Воронка AAARRR (или AARRR)

AAARRR — маркетинговая воронка основных этапов взаимодействия клиента с продуктом. Она нужна, чтобы разделить работу с пользователем на этапы и отслеживать показатели на каждом из них. Таких этапов может быть шесть, если начать с Awareness, информирования, или пять, если с Acquisition, привлечения (в зависимости от этого используется аббревиатура AAARRR либо AARRR).

Маркетинговая воронка помогает оценить успешность привлечения клиентов и монетизацию.

Чтобы лучше понять, что такое AAARRR:

Заключение

Как мы уже писали выше, метрики — тема столь же непростая, сколь и важная. Мы дали общие ориентиры, которые помогут вам не заблудиться между продуктовыми и маркетинговыми показателями, Пирамидой метрик и фреймворками. Но чтобы уверенно ими пользоваться, нужно более глубокое погружение в тему, доступ к опыту практиков и помощь наставника. Получить такую поддержку можно на нашем курсе «Управление продуктом».

Источник

Метрики Хранилища Данных

Создавая, или даже поддерживая, существующее хранилище данных, неизбежно возникает такой этап, когда множественность желаний пользователей встречается с неизбежностью физических ограничений той СУБД, которая используется для хранилища. В действительности, никто не может иметь бесконечного места на диске, процессорной мощности или сколь угодно долгого времени на обновление данных.

В этот момент у руководства могут возникнуть вопросы, если они не возникли ранее, что именно занимает так много места в БД, почему загрузка до сих пор не закончилась и прочее подобное.

Чтобы знать, что отвечать, необходимо провести учет. Создание ХД — процесс длительный, люди, разрабатывавшие архитектуру могут быть уже далеко, я не говорю уже о том, что бизнес требования меняются, иногда, так же быстро, как выходят новые версии браузера Firefox.

Когда с вопросом о том, сколько еще данных мы можем хранить и обрабатывать в текущем ХД, ко мне обратился мой заказчик, я смог сказать только то, что приблизительно я ответить смогу, но надо бы все предварительно посчитать, т.е. собрать метрики хранилища данных.

Я постарался подготовить некоторый набор базовых метрик, которые желательно посчитать в первую очередь, и, основываясь на которых, можно получить производные метрики, которые, в свою очередь, можно было бы использовать для прогнозирования.

После того, как этот набор был получен, я решил погуглить эту тему, и нашел статью Билла Инмона с перечнем метрик, которые неплохо было бы иметь посчитанными в большинстве ХД.

Начало перевода

Все имеет метрики. На дороге есть ограничение скорости, люди имеют вес, дни — температуру, в машинах присутствует тахометр.

Метрики помогают нам организовывать наши рассуждения и делать осмысленные сравнения. Даже не имея ввиду метрики как таковые, мы можем сопоставлять события и условия их проявления. И хранилища данных не являются исключением в этом случае. Мы должны иметь измеряемые характеристики если мы собираемся сравнивать хранилища данных разных компаний. Это — часть человеческой природы, иметь некоторые критерии, по которым можно было бы рассказать о себе или своей работе и сравнить их с заслугами других.

Учитывая вышесказанное, список метрик для системы хранилища данных мог бы быть следующим:

Вот такими могли бы быть метрики для того, чтобы промерить ваше ХД.

Конечно, этот список может быть расширен и изменен самыми разными способами. Одно из возможных улучшений, добавление к этим метрикам еще и времени, так как следить за значениями лучше на протяжении некоторого периода времени. Итак, можно рассчитывать, например, кроме метрики размера еще и показатель, насколько размер изменился.

Конец перевода

Метрики из каждой группы собирались на определенную дату и для каждого отдельного владельца с помощью PL/SQL процедур, запускаемых после каждого процесса загрузки.

Рассмотрим подробнее каждую группу.

Метрики количества строк

В данной группе метрик собирается информация о том, сколько строк по каждому владельцу находилось в схемах ХД на каждый момент времени, когда выполнялся расчет этих метрик.

Используя эти показатели также можно определить соотношение между разными слоями ХД, сколько таблиц составляют детальные данные, датамарты, область стейджа. Когда появилась новая таблица, или сколько, в среднем, справочников на одну таблицу фактов.

Также становится возможным количественный анализ для разных владельцев по содержимому каждой конкретной таблицы.

Расчет производился при помощи стандартного подхода — генерации и запуска SQL кода в цикла выборки всех таблиц из заданного перечня схем.

Метрики объема

Для метрик объема, занимаемого таблицами ХД, я решил высчитывать исключительно занимаемое данными место в схемах, рапортуемое СУБД:

Кроме этой метрики, хочу добавить еще и расчет места, которое занимают данные на диске. Сопоставив оба показателя, можно получить, например, соотношение эфективности ETL с точки зрения использования дискового пространства.

Метрики ETL

ETL инструмент, который используется для загрузки — Oracle Warehouse Builder. Скрипт, показанный ниже, собирает статистику выполнения для заданного процесса загрузки, агрегируя количество обработанных строк из подчиненных маппингов.

При желании отслеживать производительность каждого отдельного маппинга можно набор собираемых данных расширить.

Метрики самой большой таблицы

Самая большая таблица фактов состоит из транзакций, выполняемых раз в месяц для каждого активного сотрудника владельца. Следующий скрипт:

позволяет собрать данные о количестве строк по каждому владельцу данных за каждый месяц плюс количество уникальных сотрудников по каждому месяцу.

Данная метрика являются точкой, вокруг которой можно соединить остальные собранные метрики в нашем BI инструменте и получить, в итоге, следующие производные показатели:

Так же можно создать кучу красивых графиков, показывающих, среднее время ежедневной загрузки, зависимость этого времени от количества обработанных владельцев и т.п. Сравнивать между собой данные метрики после изменений в ETL, улучшений или ухудшений в СУБД и прочее подобное, что поможет более объективно оценивать результаты улучшений в процессах построения ХД и ответить на вопросы, с которых я начинал эту статью.

Источник

10 самых важных метрик в аналитике по мнению экспертов

Современная аналитика — это не только подсчет стоимости клика, конверсий и возврата инвестиций. В этой подборке вы узнаете, что такое длинные клики в SEO, какие метрики считать для SaaS-сервисов и почему показатель выручки важнее показателя прибыли. Мы опросили нескольких маркетологов, каждый из которых предложил свой топ-10.

На мой взгляд, 10 самых важных метрик в системах аналитики — это:

Отслеживание таких метрик, как «Время на сайте» и «Отказы», позволяет первично удостовериться, что привлекаемая нами аудитория — целевая, хоть до других действий дело еще не дошло. Недостаточно фиксации факта посещения сайта пользователем, необходимо оценить его вовлеченность, а значит, и заинтересованность в продукте или услуге, что и позволяют сделать эти метрики.

«Заявки + звонки» — один из важнейших показателей, благодаря которым мы можем измерять эффективность каналов, тут комментарии излишни. Но здесь важно одновременно смотреть и на «Конверсию из визита в заявки», и на CPL, так как, если смотреть на эти метрики раздельно, можно сделать ошибочные выводы, которые могут привести к «сливу» бюджета.

«Доля звонков в заявках» позволит нам определить, каким образом клиентам проще обратиться в компанию (в сложных тематиках их доля может составлять до 70 %). Чтобы верно интерпретировать данную метрику, необходимо подключить динамический коллтрекинг.

«Средний чек» помогает понять, сколько прибыли приносит каждая заявка. Благодаря этой метрике можно оценить значимость одной полученной заявки в рамках одного канала.

Когда полностью налажен процесс работы отдела продаж и данные о выручке заполняются корректно, можно проводить работы по оптимизации на основе «Выручки», это нам позволит повысить ROI.

Отследив все метрики правильно и оптимизировав рекламные кампании, можно добиться лучших результатов. Например, для компании-застройщика в 2019 году мы увеличили конверсию из визита в заявку на 63 %, благодаря чему выручка клиента увеличилась на 247 %.

Метрик много, и они все важны. Назову первостепенные показатели в онлайне.

1. Показатель отказов: сколько людей мгновенно покидают ваш сайт.

Например, на нашем старом сайте процент отказов был 54 %. Это экстренная ситуация: каждый второй посетитель уходит. Первым делом я полез в настройки рекламных кампаний и отключил медийную рекламу. Стало лучше, около 42 %, но все равно много. Проверил объявления, проверил конечные ссылки, убрал сомнительные ключевые слова. Стало еще лучше, отказы упали до 33 %. А потом я понял, что надо делать новый сайт, и получилось www.transport.o-m-p.ru/ (было www.o-m-p.ru). Прямо сейчас отказов 17,1 %, при условии что старый сайт жив и существует ради сохранения позиций в SEO. Да, на него все еще идут люди и все еще отказываются. С процентом отказов можно и нужно работать, от быстрого к долгому, с детальной проверкой всего: от ключевых слов до дизайна и работоспособности самого сайта (удивительно, но дизайн может быть просто устаревшим, а может быть просто дерзким — в любом случае клиент уйдет).

Как правило, человеку нужно от 5 до 15 минут на принятие решения о покупке. Вот вам и идеальные цифры. Если человек будет на сайте меньше, то уйдет до того, как увидит кнопку «заказать» (одна из причин, почему эта кнопка уже почти всегда вверху страницы). Будет слишком долго на сайте, значит, вы ответили на все вопросы клиента и он к вам не обратится. Возможно, он очень хочет заказать что-то, но не может найти где. В любом случае больше 15 минут на коммерческом сайте — явный перебор. Сейчас у меня время выросло до 12:54 с 3 минут, но мы помним количество отказов, поэтому все закономерно. Плюс ситуацию исправил новый сайт.

Он показывает, насколько пользователю удобно и интересно на сайте. Идеальные параметры 4–6 — золотая середина. Сейчас у меня 3,35, но я планирую поднять показатель детальным портфолио и блогом. На эту метрику влияет контент, структура, понятность, читабельность и т. д.

4. Конверсии — то, ради чего мы все тут и собрались. 🙂

Сколько из ваших посетителей становятся клиентами? Понятно, что чем больше, тем лучше. И нам остается только сделать этот процесс быстрее для пользователя, благо все решения уже апробированы. Это также изменения самого сайта (к контенту добавляется функционал).

Мы говорим не про цену за клик и не про рентабельность. Крайне важный показатель, но его мало кто умеет считать. Например, средняя цена клика у вас 10 рублей, вы купили 1000 кликов и при этом собрали лидов на 50 000 рублей, что вообще-то прибыльное дело. Потом вы меняете маркетолога и получаете ту же 1000 кликов, но по 50 рублей, при этом заработали 250 000 рублей просто за счет более теплых и целевых лидов. Разница в 5 раз, и это простой пример, который показывает, что рост цены клика не всегда плохо. Нужно уметь считать.

Самый быстрый способ узнать о том, что рынок изменился.

Не сезон? Новый конкурент и перегреты ставки? Смена ключей? В любом из этих случаев показов у Вас будет меньше, чем обычно.

«Хлебные крошки» к кампаниям, куда нужно влить деньги, и проблемным кампаниям. Люблю их использовать и вам советую.

8. Характеристики пользователя (возраст, пол, устройство)

Очень полезны, чтобы снизить затраты в самом начале оптимизации, просто узнав пользователя поближе. У меня, например, было всего 2 % пользователей с мобильных устройств — отличный повод добавить корректировку на понижение для смартфонов.

9. Посетители и процент новых посетителей

Базовые метрики, которые показывают, что, возможно, вам пора искать новые места рекламы или даже рынки.

10. Распределение трафика на сайт по времени

Хотите выложить новую статью? Отлично, но только не надо делать это в момент пиковых нагрузок на сайт. Нужен креатив? Теперь вы знаете, когда его запустить.

Метрик довольно много, и они все полезны. С тех, которые я перечислил, все начинается. Самое главное: нельзя рассматривать показатели по одному, только вся картина в целом. В противном случае слишком велик риск неверной интерпретации.

Аналитики-практики знают, что не существует единого набора универсальных метрик для разных типов бизнеса. Когда у аналитика спрашивают, какие ключевые показатели эффективности выбрать и по каким метрикам их отслеживать, первый вопрос, который он должен задать: какие задачи для вашего бизнеса должна решить выбранная вами стратегия продвижения? В зависимости от полученного ответа можно выделить необходимые для отслеживания метрики.

На примере интернет-магазина и SaaS-сервиса выделю метрики, на которые нужно обращать внимание.

Электронная коммерция (интернет-магазин)

SaaS-сервис

Это лишь пример того, какими могут быть отслеживаемые метрики в зависимости от рассматриваемого бизнеса, здесь приведен не окончательный список.

Это мой любимый кейс про сеть медицинских клиник, который я привожу в качестве примера, когда речь идет о выборе метрик и степени их влияния на бизнес-результаты.

За 6 месяцев нам удалось увеличить выручку клиник с интернет-каналов на 85 % (без увеличения бюджета на рекламные каналы), а для отдельных клиник и направлений услуг выручка увеличилась в 4 раза.

Изначально заказчик обозначал две проблемы: высокую стоимость обращения (CPA) и количество пациентов, недостаточное для загрузки клиник.

После внедрения сквозной аналитики, которая позволяла отслеживать эффективность в разрезе администраторов и врачей, оказалось, что проблема гораздо глубже. Мы получили следующие данные:

Ситуация была катастрофической с точки зрения вложений в рекламу и стоимости привлечения пациентов. Негативные проявления неотлаженного бизнес-процесса находили отклик в отзывах пациентов в интернете, создавая плохую репутацию для организации в целом и для отдельных врачей в частности.

Что было сделано для достижения результата:

У меня подход к числам очень простой: число — это повод принять решение. Если, глядя на число, вы не знаете, какое решение принять, вам не нужно это число (метрика, показатель, KPI).

Самая важная метрика (на мой взгляд) — это выручка. Даже не прибыль, потому что прибыль — это выручка минус расходы, а я как бывший финансовый директор могу сказать: возможны такие варианты, что ой. Когда вы смотрите на показатель прибыли, у вас в голове начинается разброд и шатание: так, прибыль изменилась, хммм, или доходы изменились, или расходы — всё, пошло распыление сознания. А акцент в любом бизнесе должен быть на доходах.

Конечно, игнорировать расходы нельзя, и в digital-маркетинге выручка определяется рекламным бюджетом. Поэтому второй важный показатель — это расходы на рекламу.

Производная от него — ROI — простое соотношение выручки и расходов на рекламу, которые обеспечили эту выручку. Понятное дело, что он должен быть много больше единицы. Но у него есть и второе важное свойство. По этому показателю можно сравнивать: а) сплит-тесты рекламных креативов,
б) рекламные каналы (таргет в Facebook и директ на Яндексе, например).
Где больше ROI, туда и «лить» рекламный бюджет.

Я в большей степени занимаюсь рекламой в Facebook и Instagram, поэтому для меня важны показатели «Охват» и «Показы». Метрики, на которые я тут смотрю, — «Бюджет, поделенный на охват». Не знаю, как это правильно называется, мне важна суть: если я увеличиваю рекламный бюджет, захватываю ли я больше ЦА или нет? Да, бывают ситуации, когда аудитория достаточно узкая и увеличение бюджета не дает масштабирования выручки. Для этого я использую метрику «Показы, поделенные на охват». В рекламном кабинете FB это называется «частота». Для меня это индикатор выгорания аудитории. Больше 1,5 — пора реагировать. Хотя в некоторых случаях я жду и 3. Ну да, это значит, что ЦА аж три раза увидела мою рекламу, но ничего страшного. Если продажи идут, значит, все правильно. Смотрим п. 1. Самый важный показатель — выручка. Если он растет, все класс.

Конверсия и цена клика. Конверсию я сравниваю по некоторым «рекомендованным средним» (это показатель качества настройки рекламной кампании), и по сплит-тестам (какой лучше работает), и по рекламным каналам. Но опять-таки это второстепенный показатель, потому что, даже если цена клика на Facebook 10 рублей, а на Яндексе 30, но при этом с Яндекса ROI 7, а с Facebook 3, ответ очевиден. Тут даже показатель конверсии не будет иметь значения, только если в контексте: что можно подкрутить с креативами, чтобы за тот же рекламный бюджет ROI стал больше.

Последний показатель — конверсия посетителя лендинга в лид (заявка — заполнение формы). Это показатель качества лендинга. Если он ниже 30 %, это повод поработать над лендингом: разобраться, где уходят посетители, не совершив целевое действие, — и улучшить его.

Seowork — это про SEO, поэтому и метрики мы назовем соответствующие. Если вы думаете, что разговор будет про отказы и глубину просмотра, то нет. Аналитика SEO шагнула далеко вперед, и сейчас ключевыми метриками стоит считать более сложные показатели. Помимо общего трафика, SEO-трафика (трафика с поисковых систем), SEO-трафика без бренда (без учета брендовых запросов), мы рекомендуем контролировать нижеприведенные метрики и влиять на них:

1. %топ-3 / %топ-5 / %топ-10 / %топ-100 — доля запросов, находящихся в топе. Метрики, позволяющие произвести макрооценку видимости проекта по запросам.

2. AVG Position — средняя позиция, не путать со средней позицией по контекстной рекламе. Грубо говоря, это среднее арифметическое позиций по всем запросам отслеживаемого семантического ядра.

3. CTR запросов в поисковой выдаче — метрика, которая позволяет провести оценку кликабельности сайта в поисковой выдаче. Метрику хорошо оценивать в динамике, чтобы выявлять просадку CTR и принимать соответствующие меры.

4. P Traf (потенциальный трафик) — метрика, сильно коррелирующая с трафиком (не клики или трафик, а именно относительная метрика). Оценивается исходя из позиции запроса в топ-10 поисковой выдачи и частотности запроса. Считается по формуле: P Traf = WS (точная частотность) запроса × средний CTR позиции в выдаче.

5. %WS в топ-10 — доля в частотности WS-запросов, находящихся в топ-10.
Считается по формуле: %WS топ-10 = WS запросов в топ-10 / WS всех запросов.
Метрика позволяет оценить, насколько хорошую видимость в топ-10 проект имеет по высокочастотным запросам.

6. %P Traf max — метрика текущей доли P Traf от максимально возможной. Считается по формуле: %P Traf max = P Traf / P Traf max. Метрика позволяет оценить, какой процент трафика имеет проект от максимально возможного. При помощи данной метрики удобно считать отставание от основных конкурентов или преимущество перед ними.

7. Длинные клики (вовлеченность пользователей) — доля пользователей, которые пришли из поиска на документ и провели на сайте меньше какого-то фиксированного времени. Соответственно, если данное число увеличивается, это говорит об ухудшении поведенческих метрик и служит сигналом для дополнительного анализа поведения пользователей на страницах сайта.

Скорее всего, человеку без знаний SEO озвученные метрики покажутся сложными. Но эти показатели можно вычислять автоматически, подключив удобную вам платформу для аналитики SEO.

Я считаю, что выбирать метрики нужно для каждой задачи отдельно. Например, для оценки brand-рекламы я бы использовал:

для оценки performance-рекламы:

для оценки качества продукта:

Самыми важными метриками я считаю ROAS, LTV и Conversion/Revenue Lift. Про первые две метрики уже много всего было сказано, поэтому я бы хотел рассказать про Conversion/Revenue Lift.

Conversion/Revenue Lift — это прирост конверсий или дохода, который вы получаете в результате рекламы. Важность подсчета этой метрики растет с ростом самого бизнеса. Обычно, анализируя рекламу, считают, сколько она принесла конверсий. Но это не значит, что бизнес не получил бы такого количества конверсий/дохода, если бы не размещал эту рекламу. Для больших и известных компаний часть этих конверсий произошла бы и так. То есть все конверсии можно поделить на те, которые просто «перетекли» из других каналов (эффект каннибализации), и на те, которые произошли непосредственно под влиянием рекламы. Потому важно знать именно прирост конверсий/дохода и оптимизировать эту метрику, чтобы итоговый доход компании увеличивался, а не просто перетекал из одного канала в другой.

В Facebook есть готовый инструмент, решающий эту задачу, — Conversion Lift. Для Google Ads тоже есть такой инструмент, но, по моим данным, он пока не вышел из закрытой беты. Узнать об этом подробнее можно у своего менеджера по Google Ads.

Оптимизируйте маркетинг и увеличивайте продажи

Сквозная аналитика CoMagic

Источник