Когорты, или почему рост продаж — не всегда хорошо?
Всем салют! Продолжаем разбирать ошибки консультанта из кейса — сегодня разберем ошибку с когортами. Спасибо всем, кто пишет вопросы и комментарии 🔥
Про когорты многие верно написали в обсуждении, и думаю, многие понимают, почему надо на них посмотреть. Собрали слайды с визуализацией, чтобы было нагляднее видно цепочку последствий, если не учитывать когорты в анализе эффективности каналов:
· В июне продажи выросли и кажется, что все хорошо 🎉
· Но старые пользователи скрывают проблемы — и в июне эти проблемы не видны.
· Зато в июне мы видим снижение числа новых заявок. Это важный сигнал — приток новых заявок падает.
· В когортном отчете видно, что в июне 78% продаж пришло из старых заявок, которые привлекались с прошлых месяцев из Facebook Ads и Google Ads. За счет старых когорт продажи в июне подросли (и кажется, что конверсия в продажу выросла).
· У старой базы заявок есть цикл жизни, и база постепенно начнет выгорать. Обычно через 2-3 месяца продажи от старой когорты пользователей начинают падать. Начинает падать общая выручка.
Как себя проверить:
После изменений в каналах привлечения, да и новых релизов сайта — регулярно проверять когорты по новым и старым пользователям и дате создания сделки. Как только видите снижение продаж от новых пользователей — это первый сигнал, что что-то пошло не так: либо стало приходить меньше новых пользователей, либо их приходит столько же, но появились проблемы на сайте, в продукте, в воронке продаж, из-за которых новые пользователи хуже стали конвертироваться в клиентов.
***
Ссылки на прошлые посты по теме:
· Пост с вводными кейса и выводами консультанта
· Ошибка с неправильно настроенной сквозной аналитикой
· Кейс с сокращением цикла сделки с помощью когортного отчета
В следующем посте разберем, почему в июне конверсия в заявку и в продажу не выросла 🤨
Как обычно — пишите вопросы, мысли в комментариях 🚀 На неделе приболел, отвечаю медленнее, но стараюсь ответить на все комментарии 🙏
Всем салют! Продолжаем разбирать ошибки консультанта из кейса — сегодня разберем ошибку с когортами. Спасибо всем, кто пишет вопросы и комментарии 🔥
Про когорты многие верно написали в обсуждении, и думаю, многие понимают, почему надо на них посмотреть. Собрали слайды с визуализацией, чтобы было нагляднее видно цепочку последствий, если не учитывать когорты в анализе эффективности каналов:
· В июне продажи выросли и кажется, что все хорошо 🎉
· Но старые пользователи скрывают проблемы — и в июне эти проблемы не видны.
· Зато в июне мы видим снижение числа новых заявок. Это важный сигнал — приток новых заявок падает.
· В когортном отчете видно, что в июне 78% продаж пришло из старых заявок, которые привлекались с прошлых месяцев из Facebook Ads и Google Ads. За счет старых когорт продажи в июне подросли (и кажется, что конверсия в продажу выросла).
· У старой базы заявок есть цикл жизни, и база постепенно начнет выгорать. Обычно через 2-3 месяца продажи от старой когорты пользователей начинают падать. Начинает падать общая выручка.
Как себя проверить:
После изменений в каналах привлечения, да и новых релизов сайта — регулярно проверять когорты по новым и старым пользователям и дате создания сделки. Как только видите снижение продаж от новых пользователей — это первый сигнал, что что-то пошло не так: либо стало приходить меньше новых пользователей, либо их приходит столько же, но появились проблемы на сайте, в продукте, в воронке продаж, из-за которых новые пользователи хуже стали конвертироваться в клиентов.
***
Ссылки на прошлые посты по теме:
· Пост с вводными кейса и выводами консультанта
· Ошибка с неправильно настроенной сквозной аналитикой
· Кейс с сокращением цикла сделки с помощью когортного отчета
В следующем посте разберем, почему в июне конверсия в заявку и в продажу не выросла 🤨
Как обычно — пишите вопросы, мысли в комментариях 🚀 На неделе приболел, отвечаю медленнее, но стараюсь ответить на все комментарии 🙏
Всем салют! Сегодня разберем еще одну порцию ошибок консультанта из кейса — на слайдах показываю, почему в июне конверсия в заявку и в продажу на самом деле не выросла. Спасибо всем, кто пишет вопросы и комментарии 🚀
Бог с ним, что конверсия посчитана неверно — по заявкам и продажам, а не лидам и клиентам — про это уже рассказывал в этом посте. Предположим, что 1 лид совершает 1 покупку и погрешность незначительна. Ключевое, что хочу разобрать — почему конверсия в заявку и конверсия в продажу не выросли.
1.
Основная причина — усреднение при расчете метрик
Консультант (случайно или осознанно) прикрывал эффективными инструментами продаж и когортами старых пользователей проблемы в настройке аналитики.
2.
Почему не выросла конверсия в заявку
Конверсия в лида = лиды / пользователей.
Снижение расходов на Google Ads и Facebook Ads привело к снижению числа пользователей в июне с 12 833 до 2 074 — получили резкое снижение пользователей в знаменателе конверсии.
А число лидов (в данном случае и заявок) не сильно снизилось — потому что заявки еще продолжают приходить из старой базы клиентов и от новых с сайта по email-трекингу и call-трекингу (и записываются на инструменты продаж, на эл. почту и входящий звонок) — то есть числитель конверсии почти не изменился.
И начинает казаться, что конверсия сильно подросла — но слово «кажется» тут ключевое. Это одно из наиболее частотных заблуждений, которое скрывает проблему бизнеса с низкой конверсией в лида.
3.
Почему не выросла конверсия в продажу
Конверсия в продажу не учитывает, что 78% клиентов, оплативших в июне, на самом деле оставляли заявки в прошлых месяцах. Обычно отдел продаж хуже продает новым лидам, и конверсия в продажу по новым лидам в 1,5..2 раза ниже, чем по всем лидам.
Мало того, усредненная конверсия снова прикрывает проблемы в бизнесе. Реальная конверсия оплат в июне часто не превышает 6..8% в первый месяц и растет только за счет заявок из прошлых когорт. Важно посчитать и увидеть реальную конверсию в 1ю покупку за первые 1..3 месяца. И если конверсия низкая — важно разобраться в причинах, почему новые лиды плохо покупают, и внедрить улучшения в процесс работы отдела продаж с новыми лидами.
Один из похожих кейсов роста конверсии в 1ю продажу и выручки я разбирал не так давно.
***
Листайте слайды с подробным разбором ошибки в конверсиях ↑ Как всегда — присылайте комментарии и пишите вопросы 💪
Ссылки на материалы, где я рассказывал о конверсии и как ее верно считать:
· Ошибки на миллионы: как считать метрики и не выйти на план продаж
· Карточки с выжимкой о конверсии, почему важно уделять ей внимание
· Важность конверсии недооценивается, почему ее считают неверно, почему она дает двойной рост
В финальном посте подготовлю видео с полным разбором кейса и объясню все ошибки консультанта 🙌
Бог с ним, что конверсия посчитана неверно — по заявкам и продажам, а не лидам и клиентам — про это уже рассказывал в этом посте. Предположим, что 1 лид совершает 1 покупку и погрешность незначительна. Ключевое, что хочу разобрать — почему конверсия в заявку и конверсия в продажу не выросли.
1.
Основная причина — усреднение при расчете метрик
Консультант (случайно или осознанно) прикрывал эффективными инструментами продаж и когортами старых пользователей проблемы в настройке аналитики.
2.
Почему не выросла конверсия в заявку
Конверсия в лида = лиды / пользователей.
Снижение расходов на Google Ads и Facebook Ads привело к снижению числа пользователей в июне с 12 833 до 2 074 — получили резкое снижение пользователей в знаменателе конверсии.
А число лидов (в данном случае и заявок) не сильно снизилось — потому что заявки еще продолжают приходить из старой базы клиентов и от новых с сайта по email-трекингу и call-трекингу (и записываются на инструменты продаж, на эл. почту и входящий звонок) — то есть числитель конверсии почти не изменился.
И начинает казаться, что конверсия сильно подросла — но слово «кажется» тут ключевое. Это одно из наиболее частотных заблуждений, которое скрывает проблему бизнеса с низкой конверсией в лида.
3.
Почему не выросла конверсия в продажу
Конверсия в продажу не учитывает, что 78% клиентов, оплативших в июне, на самом деле оставляли заявки в прошлых месяцах. Обычно отдел продаж хуже продает новым лидам, и конверсия в продажу по новым лидам в 1,5..2 раза ниже, чем по всем лидам.
Мало того, усредненная конверсия снова прикрывает проблемы в бизнесе. Реальная конверсия оплат в июне часто не превышает 6..8% в первый месяц и растет только за счет заявок из прошлых когорт. Важно посчитать и увидеть реальную конверсию в 1ю покупку за первые 1..3 месяца. И если конверсия низкая — важно разобраться в причинах, почему новые лиды плохо покупают, и внедрить улучшения в процесс работы отдела продаж с новыми лидами.
Один из похожих кейсов роста конверсии в 1ю продажу и выручки я разбирал не так давно.
***
Листайте слайды с подробным разбором ошибки в конверсиях ↑ Как всегда — присылайте комментарии и пишите вопросы 💪
Ссылки на материалы, где я рассказывал о конверсии и как ее верно считать:
· Ошибки на миллионы: как считать метрики и не выйти на план продаж
· Карточки с выжимкой о конверсии, почему важно уделять ей внимание
· Важность конверсии недооценивается, почему ее считают неверно, почему она дает двойной рост
В финальном посте подготовлю видео с полным разбором кейса и объясню все ошибки консультанта 🙌
Вы получаете то, что измеряете.
Или почему команды часто неверно интерпретируют цифры, и бизнес недозарабатывает миллионы рублей.
Всем салют!💥
Прошлый кейс в телеграм-канале мне кажется настолько важным и показательным, что я решил записать финальное видео и подробно разобрать ошибки и всю цепочку последствий для бизнеса.
Мы часто принимаем очевидные решения, подтверждая их метриками, и ошибаемся. Удивительно, как когнитивные искажения влияют на восприятие метрик.
1.
Confirmation bias — мы склонны подтверждать свою точку зрения.
· Если мы считаем, что каналы неэффективны, потому что видим мало продаж — то мы ищем метрики, которые подтверждают нашу точку зрения. Поэтому считаем не так, как правильно, а так, как проще и «очевиднее».
· Мы склонны игнорировать метрики, опровергающие нашу точку зрения, что вызывает другое искажение survivorship bias — систематическую ошибку выжившего.
2.
Survivorship bias — систематическая ошибка выжившего.
по одной группе объектов (выжившим, купившим, зарегистрировавшимся, целевым и т.д.) данных много, а по другой (погибшим, ...) — практически нет. В результате, исследователи пытаются искать общие черты среди «выживших» и упускают из вида, что не менее важная информация скрывается среди «погибших». Ваша Википедия
· Хуже того, нам нужно обосновывать свою точку зрения на совещаниях, получать премии, бюджеты — мы убеждаем себя и команду, что каналы неэффективные, пользователи нецелевые, что это сезонность. И конечно, так бывает, но очень часто мы сначала верим в тезис, а после ищем метрики для подкрепления своей точки зрения.
· В итоге, мы принимаем очевидные решения, которые лежат на поверхности и показывают быстрый и очевидный результат. И ошибаемся.
Смотрите видео с полным разбором эффектов confirmation bias и survivorship bias, последствий от очевидных, но неверных решений, по ссылке ниже:
🎬 https://youtu.be/eu6pvOnQaaE
Пишите, сталкивались ли с подобными ошибками, пишите обратную связь и вопросы — я вообще получил огромное удовольствие от обсуждения кейса ❤️
И поделитесь постом, если знаете, что это может быть кому-то полезно из ваших знакомых 🙏
Или почему команды часто неверно интерпретируют цифры, и бизнес недозарабатывает миллионы рублей.
Всем салют!💥
Прошлый кейс в телеграм-канале мне кажется настолько важным и показательным, что я решил записать финальное видео и подробно разобрать ошибки и всю цепочку последствий для бизнеса.
Мы часто принимаем очевидные решения, подтверждая их метриками, и ошибаемся. Удивительно, как когнитивные искажения влияют на восприятие метрик.
1.
Confirmation bias — мы склонны подтверждать свою точку зрения.
· Если мы считаем, что каналы неэффективны, потому что видим мало продаж — то мы ищем метрики, которые подтверждают нашу точку зрения. Поэтому считаем не так, как правильно, а так, как проще и «очевиднее».
· Мы склонны игнорировать метрики, опровергающие нашу точку зрения, что вызывает другое искажение survivorship bias — систематическую ошибку выжившего.
2.
Survivorship bias — систематическая ошибка выжившего.
по одной группе объектов (выжившим, купившим, зарегистрировавшимся, целевым и т.д.) данных много, а по другой (погибшим, ...) — практически нет. В результате, исследователи пытаются искать общие черты среди «выживших» и упускают из вида, что не менее важная информация скрывается среди «погибших». Ваша Википедия
· Хуже того, нам нужно обосновывать свою точку зрения на совещаниях, получать премии, бюджеты — мы убеждаем себя и команду, что каналы неэффективные, пользователи нецелевые, что это сезонность. И конечно, так бывает, но очень часто мы сначала верим в тезис, а после ищем метрики для подкрепления своей точки зрения.
· В итоге, мы принимаем очевидные решения, которые лежат на поверхности и показывают быстрый и очевидный результат. И ошибаемся.
Смотрите видео с полным разбором эффектов confirmation bias и survivorship bias, последствий от очевидных, но неверных решений, по ссылке ниже:
🎬 https://youtu.be/eu6pvOnQaaE
Пишите, сталкивались ли с подобными ошибками, пишите обратную связь и вопросы — я вообще получил огромное удовольствие от обсуждения кейса ❤️
И поделитесь постом, если знаете, что это может быть кому-то полезно из ваших знакомых 🙏
YouTube
Как можно снизить CPO в 5 раз и потерять за полгода 2,3 млн рублей. Разбираем реальный кейс.
4-го июля 2024 стартует курс Product Heroes 19 сезон.
👉 За местом и программой курса приходи на https://heroes.camp/
👉 На все вопросы ответит ботик https://xn--r1a.website/RuleThem_bot
---------------------------------------
Говорю о явлениях confirmation bias и survivorship…
👉 За местом и программой курса приходи на https://heroes.camp/
👉 На все вопросы ответит ботик https://xn--r1a.website/RuleThem_bot
---------------------------------------
Говорю о явлениях confirmation bias и survivorship…
❤1
Всем салют! Недавно дал интервью для Высшей Школы Финансового Директора — в общих чертах рассказал, как юнит-экономика и когорты связаны с финансовым планированием.
🔗 Полное интервью можно посмотреть по этой ссылке
Ключевая мысль: считать только финансы без юнит-экономики — это как качать правую руку и не качать левую. Часто встречал ситуации, когда финансовое планирование не учитывает, что выручка приходит от разных когорт пользователей в разные периоды:
· От новых пользователей, за привлечение которых вы заплатили в этом периоде
· От пользователей, привлеченных в прошлом периоде и за которых вы заплатили в прошлые месяца — например, из-за длинного цикла сделки
· От текущей базы старых клиентов, которые покупают повторно
Простыми словами — вы тратите 1 млн р. бюджета на привлечение пользователей в этом месяце, а выручка по факту приходит от этих пользователей не в этот же месяц, а разными всплесками в течение 3-6-12 месяцев.
Финансовое планирование плохо предсказывает рост дохода, когда в нем не учитывается цикл сделки и когорты. Из-за этого часто кажется, что мы в плюсе, а на самом деле юнит-экономика по когорте новых пользователей — в минусе. Еще один шаг и привет, кассовый разрыв 👋
Юнит-экономика и когорты для финансового планирования — это дополняющий способ посмотреть на деньги и проверить себя. Например, если вы решили масштабировать бюджет на привлечение в 5-10 раз — проверьте себя:
1.
Посчитайте, сойдется ли юнит-экономика от новых привлеченных на этот бюджет пользователей, учитывая конверсии в 1-ю покупку и число повторных заказов.
2.
В какие месяца по факту вы получите выручку от этой когорты привлеченных пользователей.
В интервью, в том числе, кратко упомянул ключевые ошибки юнит-экономики — смотрите видео, пишите вопросы-комментарии, если есть 👍
🔗 Полное интервью можно посмотреть по этой ссылке
Ключевая мысль: считать только финансы без юнит-экономики — это как качать правую руку и не качать левую. Часто встречал ситуации, когда финансовое планирование не учитывает, что выручка приходит от разных когорт пользователей в разные периоды:
· От новых пользователей, за привлечение которых вы заплатили в этом периоде
· От пользователей, привлеченных в прошлом периоде и за которых вы заплатили в прошлые месяца — например, из-за длинного цикла сделки
· От текущей базы старых клиентов, которые покупают повторно
Простыми словами — вы тратите 1 млн р. бюджета на привлечение пользователей в этом месяце, а выручка по факту приходит от этих пользователей не в этот же месяц, а разными всплесками в течение 3-6-12 месяцев.
Финансовое планирование плохо предсказывает рост дохода, когда в нем не учитывается цикл сделки и когорты. Из-за этого часто кажется, что мы в плюсе, а на самом деле юнит-экономика по когорте новых пользователей — в минусе. Еще один шаг и привет, кассовый разрыв 👋
Юнит-экономика и когорты для финансового планирования — это дополняющий способ посмотреть на деньги и проверить себя. Например, если вы решили масштабировать бюджет на привлечение в 5-10 раз — проверьте себя:
1.
Посчитайте, сойдется ли юнит-экономика от новых привлеченных на этот бюджет пользователей, учитывая конверсии в 1-ю покупку и число повторных заказов.
2.
В какие месяца по факту вы получите выручку от этой когорты привлеченных пользователей.
В интервью, в том числе, кратко упомянул ключевые ошибки юнит-экономики — смотрите видео, пишите вопросы-комментарии, если есть 👍
Всем салют!
Как вы знаете, наша команда уже несколько лет развивает продукт Rick.ai в помощь собственникам, директорам, продактам, маркетологам и директорам по маркетингу.
Рик — результат сотен наработанных кейсов и проверенной методологии поиска точек роста в бизнесе, продукте и маркетинге — которые мы разбираем в этом канале.
Нас постоянно просят показывать больше кейсов и прикладных задач, и у нас дошли руки их публиковать. Под это дело мы запустили отдельный телеграм-канал: Rick.ai — кейсы, точки роста в сквозной аналитике, маркетинге и продажах 🚀.
В нем будут кейсы маркетологов, директоров по маркетингу и продукту, собственников, а также опыт нашей команды в работе со сквозной аналитикой. Будут посты на темы:
· Как искать точки роста в сквозной аналитике по всей воронке маркетинга и продаж?
· Как искать причины падения продаж, конверсий, ROMI и роста CPL, CPO, CAC?
· Как выполнять план по лидам и продаж?
· и пр.
Уже выложен первый кейс с CMO Нетологии 🔥
Канал будет вести команда Рика: наш лид маркетингу, управляющий директор, контент-маркетолог, продуктовые аналитики, продакты и команда customer success. Да и я нет-нет буду там постить.
Подписывайтесь и приводите друзей — будет интересно 💪 Вот ссылка: https://xn--r1a.website/rick_ai
P.S.
Здесь, в моем канале, ничего не меняется — продолжаю писать об управлении бизнесом, продуктом, маркетингом, кратном росте и точках роста, дизайне 1й сессии, игровых циклах, продуктовом менеджменте, юнит-экономике, аналитике. Ну и разбирать избранные показательные кейсы, все что мы все любим ❤️
Как вы знаете, наша команда уже несколько лет развивает продукт Rick.ai в помощь собственникам, директорам, продактам, маркетологам и директорам по маркетингу.
Рик — результат сотен наработанных кейсов и проверенной методологии поиска точек роста в бизнесе, продукте и маркетинге — которые мы разбираем в этом канале.
Нас постоянно просят показывать больше кейсов и прикладных задач, и у нас дошли руки их публиковать. Под это дело мы запустили отдельный телеграм-канал: Rick.ai — кейсы, точки роста в сквозной аналитике, маркетинге и продажах 🚀.
В нем будут кейсы маркетологов, директоров по маркетингу и продукту, собственников, а также опыт нашей команды в работе со сквозной аналитикой. Будут посты на темы:
· Как искать точки роста в сквозной аналитике по всей воронке маркетинга и продаж?
· Как искать причины падения продаж, конверсий, ROMI и роста CPL, CPO, CAC?
· Как выполнять план по лидам и продаж?
· и пр.
Уже выложен первый кейс с CMO Нетологии 🔥
Канал будет вести команда Рика: наш лид маркетингу, управляющий директор, контент-маркетолог, продуктовые аналитики, продакты и команда customer success. Да и я нет-нет буду там постить.
Подписывайтесь и приводите друзей — будет интересно 💪 Вот ссылка: https://xn--r1a.website/rick_ai
P.S.
Здесь, в моем канале, ничего не меняется — продолжаю писать об управлении бизнесом, продуктом, маркетингом, кратном росте и точках роста, дизайне 1й сессии, игровых циклах, продуктовом менеджменте, юнит-экономике, аналитике. Ну и разбирать избранные показательные кейсы, все что мы все любим ❤️
Telegram
Rick.ai — кейсы, точки роста в сквозной аналитике, маркетинге и продажах
Кейсы маркетологов, директоров по маркетингу и продукту, собственников, а также опыт нашей команды в работе со сквозной аналитикой:
· Где точки роста в воронке маркетинга и продаж?
· Как выполнять план лидов и продаж?
Если что, пишите @hellorickai
· Где точки роста в воронке маркетинга и продаж?
· Как выполнять план лидов и продаж?
Если что, пишите @hellorickai
👍1
Всем салют!
4 ноября в 21:00 прекраснейшая и космическая Аня Булдакова собрала меня и Костю Баяндина поговорить про продуктовые процессы в B2B.
https://www.youtube.com/watch?v=nHZMkmrdcl4
Сам в предвкушении 🍿🍿🍿
4 ноября в 21:00 прекраснейшая и космическая Аня Булдакова собрала меня и Костю Баяндина поговорить про продуктовые процессы в B2B.
https://www.youtube.com/watch?v=nHZMkmrdcl4
Сам в предвкушении 🍿🍿🍿
YouTube
Продуктовые процессы в b2b продуктах
Круглый стол про особенности b2b продуктов: про разницу с b2c в разработке продукта; про подходы для SMB vs Enterprise; про сложности активации и первой сессии.
В беседе примут участие:
1) Илья Красинский, CEO Rick.ai и продуктового курса Product Heroes.…
В беседе примут участие:
1) Илья Красинский, CEO Rick.ai и продуктового курса Product Heroes.…
Что видно и что не видно: усреднить или сегментировать? Новые способы для CMO и РОПа потерять миллионы рублей
Всем салют! 19 ноября буду выступать на Матемаркетинге в Москве 💥 Готовлю новые кейсы на тему сегментации и точек роста в воронке маркетинга и продаж.
Все делают сегментацию, все знают, что сегментация нужна, но часто команды считают метрики, как проще и понятнее — в среднем, или неверно сегментируя пользователей и лидов. В среднем кажется все хорошо, но на самом деле 20% лидов дают 80% продаж — а другие 80% лидов берут все расходы на себя.
В итоге, маркетинг увеличивает бюджет, привлекает больше лидов → продажи снижаются, а команды не видят проблемы в маркетинге и продажах, не видят точек роста.
И отдельная боль — это сегментация по целевым лидам, по качеству лидов. В большинстве компаний есть критерий целевого лида и клиента. Вообще, если команда сегментирует целевых лидов в CRM и оценивает эффективность рекламы по целевым лидам — это уже отличная новость. Но часто критерий целевого лида и клиента выбран неосознанно, так что команды ошибаются в оценке CPO, CPL, ROMI и реальных причинах, почему упали продажи.
На докладе подробно разберу на примерах, где сегментация пользователей и лидов помогла разобраться, куда неэффективно тратятся бюджеты и почему снижаются продажи.
Поделитесь в комментариях, какие у вас боли и вопросы на тему сегментации лидов? Постараюсь ответить на них в презентации, а на что-то может получится ответить сразу в комментариях 👍
——
Конференция платная, промокод на скидку 15% — KRASINSKY, регистрация тут https://matemarketing.ru/
Выступаю на Матемаркетинге уже не первый год, и Леша Никушин делает благое дело для комьюнити и я рад поддержать его и команду. Приходите, будет еще много крутых спикеров 🔥
Всем салют! 19 ноября буду выступать на Матемаркетинге в Москве 💥 Готовлю новые кейсы на тему сегментации и точек роста в воронке маркетинга и продаж.
Все делают сегментацию, все знают, что сегментация нужна, но часто команды считают метрики, как проще и понятнее — в среднем, или неверно сегментируя пользователей и лидов. В среднем кажется все хорошо, но на самом деле 20% лидов дают 80% продаж — а другие 80% лидов берут все расходы на себя.
В итоге, маркетинг увеличивает бюджет, привлекает больше лидов → продажи снижаются, а команды не видят проблемы в маркетинге и продажах, не видят точек роста.
И отдельная боль — это сегментация по целевым лидам, по качеству лидов. В большинстве компаний есть критерий целевого лида и клиента. Вообще, если команда сегментирует целевых лидов в CRM и оценивает эффективность рекламы по целевым лидам — это уже отличная новость. Но часто критерий целевого лида и клиента выбран неосознанно, так что команды ошибаются в оценке CPO, CPL, ROMI и реальных причинах, почему упали продажи.
На докладе подробно разберу на примерах, где сегментация пользователей и лидов помогла разобраться, куда неэффективно тратятся бюджеты и почему снижаются продажи.
Поделитесь в комментариях, какие у вас боли и вопросы на тему сегментации лидов? Постараюсь ответить на них в презентации, а на что-то может получится ответить сразу в комментариях 👍
——
Конференция платная, промокод на скидку 15% — KRASINSKY, регистрация тут https://matemarketing.ru/
Выступаю на Матемаркетинге уже не первый год, и Леша Никушин делает благое дело для комьюнити и я рад поддержать его и команду. Приходите, будет еще много крутых спикеров 🔥