JetMetrics
1.64K subscribers
214 photos
12 videos
28 files
142 links
Метрики – это не цифры, а система. Поможем её разобрать.

Обо мне – https://sepia-geese-773.notion.site/2caa4a70fa1d80239ee7c7406ef8e7be
Download Telegram
Повторные продажи – это не только % клиентов, которые вернулись.

Retention можно измерять 7-ю способами, и каждый подойдёт на разном этапе развития еком бизнеса.

– Только начали?
Считайте просто % повторных заказов

– Есть стабильные продажи?
Переходите к LTV и retention curves

– Хотите понять реальную прибыль от удержания?
Смотрите на Net LTV (с учетом скидок, возвратов, CAC и др.)

📌 Сохраните, чтобы сделать level-up аналитики ретеншена

@jetmetrics
🔥92
Вы же не используете список названий улиц для навигации вместо карт в Google Maps?

Так почему тогда используете список метрик, чтобы понять, что происходит в продажах? 🤨

Традиционные дашборды – это привычно. Но когда что-то идёт не так – вы просто видите: “CR упал”, “выручка просела”, “рост замедлился”.

И всё.
Что дальше?

Вот почему мы строим карты метрик и делаем продукт для e-commerce. Чтобы юзеры не просто видели цифры, а понимали, что за ними стоит.

В таблице мы сравнили эти 2 подхода.

Сохраните, чтобы объяснить это клиентам или команде.

@jetmetrics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥131
JetMetrics Weekly №003 готов!

О чем мы написали в этот раз:

1/ Статья:
→ Почему 90% клиентских сегментов не приносят денег

2/ Гайд недели:
→ Как управлять метрикой Cart Abandonment Rate

3/ LinkedIn пост недели:
→ 7 способов измерить ретеншен в e-commerce

4/ Апдейты продукта:
→ Что сделали в нашем JetMetrics для Shopify магазинов

Читать, лайкать и подписываться здесь – https://blog.jetmetrics.io/p/why-90-of-customer-segments-dont

@jetmetrics
🔥10
Как выбрать North Star метрику в e-commerce?

Мы вынашивали идею этого материала с 2022 года.

И, наконец-то, сделали этот пошаговый алгоритм, который помогает ответить на этот вопрос.

Вы же не можете одновременно гнаться за LTV, ROI и еще десятком метрик. Всё вместе не вырастить, и нужен приоритет.

Поэтому мы и описали логику подбора ключевой метрики в зависимости от:
– вашей цели
– бизнес-модели
– этапа развития бизнеса

В чем её особенности:
+ Основывается на нашей огромной базе из 1100 метрик
+ Будет полезна бизнесу, агентствам и консультантам
+ Понятный флоу – 1 вход, 18 метрик в качестве итога
+ Охватывает привлечение, удержание, прибыльность и не только

Определяйте приоритеты и защищайте их, когда начинается расфокус.

Получить доступ к Miro доске

@jetmetrics
🔥6
Средние значения метрик не объясняют ситуацию
А сегменты – вполне

Средний CR = 3%.
Вроде норм?

А если у новых покупателей CR = 0.5%, а у повторных = 8%, то 3% всё ещё звучит как успех?

Такое встречается повсюду:
- AOV проседает из-за мобильного трафика
- LTV снижается у новых когорт
- Одна категория рушит вам конверсию

Собрал тут 8 примеров, где среднее значение метрики выглядит нормально, пока не посмотришь в разрезы.

1/ Сохраните, чтобы использовать в отчётах
2/ Покажите команде или клиенту
3/ И никогда больше не доверяйте “среднему”

@jetmetrics
🔥15
[Статья] Почему AOV упал, хотя цены на товары не менялись

Знакомая ситуация?
Вы не меняли цены.
Вы не делали больших скидок.
И все же ваш средний чек (AOV) снизился.

Это не проблема ценообразования.
Это проблема распределения покупок.

Если в этом не разобраться должным образом, вы упустите настоящую проблему.

Мы написали статью, где рассмотрели 3 неочевидных, но распространенных сдвига в структуре заказов, которые приводят к снижению AOV, и что делать с каждым из них.

Читайте в нашей еженедельной рассылке JetMetrics Weekly №004 – https://jetmetrics.substack.com/p/why-aov-dropped-even-though-my-product

(и обязательно ставьте лайки и подписывайтесь!😎)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9👍21
Одинаковый LTV. Совершенно разные бизнесы.

LTV = $180 может выглядеть нормально.

Но вот в чём дело:
Одна компания получает эти $180 с 2 заказов, в среднем. Другая – с 6 мелких покупок за 8 месяцев.

Да и всё остальное разное:
→ Поведение при повторных заказах
→ Динамика удержания
→ CAC
→ Маржинальность

Мы с Колей Валиотти из LEFT JOIN показали в одном простом визуале, как это может выглядеть.

Что тут важно:
Одна метрика LTV не расскажет, какой бизнес работает лучше.

А что ещё важнее:
Ни одна метрика не даёт ответа в одиночку и в изоляции от других. Важно понимать систему: структуру, взаимосвязи, контекст.

Это то, на чём мы фокусируемся в JetMetrics.

Теперь главный вопрос:
Какой из этих двух бизнесов вы бы стали масштабировать и почему?

@jetmetrics
👍7
Какую компанию масштабировать?
Anonymous Poll
53%
A
47%
B
[Статья] Как промо-акции и скидки разрушают ваши метрики.

И как это остановить.

Скидки - это нормальная часть ведения бизнеса.
Особенно в екоме.

Вы используете их, чтобы слить неликвид, увеличить продажи в краткосроке, привлечь новых клиентов. И они работают - причем, весьма быстро.

Но они также меняют поведение потребителей.
А вслед за этим меняются и ваши показатели.

→ Повышается CR.
→ Снижается CAC.
→ Растет AOV.

Это похоже на рост. Но он носит временный характер, а изменения некоторых показателей может вводить в заблуждение.

В статье мы рассказали:
- как скидки влияют на ваши ключевые показатели;
- где обычно скрываются ловушки;
- и как анализировать результаты промо-акций более осознанно, не обманывая себя и свою команду.

Потому что скидки – это не проблема.
Проблема – это поверхностный анализ их последствий.

Читайте об этом в нашем свежем JetMetrics Lite 005 – https://jetmetrics.substack.com/p/how-discounting-kills-your-metrics

(Подписывайтесь, там говорят правду)
👍43
Вы запускаете промо → получаете рост в краткосроке, но проблемы в долгосроке

Вот как промо могут исказить ваши метрики:
Скидки поднимают CR.
Увеличивают AOV.
Иногда даже ROAS.

Выглядит круто, правда?

Но если посмотреть глубже:
🔻 Маржа падает
Клиенты не всегда возвращаются
🔻 LTV снижается
🔺 Растут возвраты

Промо-акции порой искажают аналитику, а краткосрочные успехи часто мешают долгосрочным решениям.

@jetmetrics
🔥1121
Что коэффициент конверсии не объясняет
В отличие от её 7 компонентов

Вы работали над оптимизацией Conversion Rate, но ничего не изменилось.
Потому что CR – это только вершина айсберга.

Он не объясняет путь клиента.
И уж точно не показывает, где именно отваливаются покупатели.

Вместе с Колей Валиотти из LEFT JOIN мы собрали и визуализировали 7 компонентов конверсии, которые объясняют, где может "протекать" воронка😀.

1/ Коэф. интереса к товарам
= просмотры карточек товаров / сессии
Показывает, насколько посетители вообще заинтересованы в товарах.

2/ Из просмотра в добавление в корзину
= добавления в корзину / просмотры товара
Отражает привлекательность и понятность предложения.

3/ Из корзины в начало оформления заказа
= начала оформления / открытые корзины
Готовы ли пользователи идти дальше после добавления?

4/ Из способа доставки в покупку
= покупки / выбравшие доставку
Проблемы с ценой, сроками или доверием к доставке?

5/ Из способа оплаты в покупку
= покупки / выбравшие способ оплаты
Отваливаются после выбора оплаты? Ищите UX-проблемы или добавьте способы оплаты.

6/ Из промокода в покупку
= покупки / применившие промокод
Показывает, действительно ли скидка убеждает купить.

7/ Из просмотра в покупку
= покупки / просмотры товара
Реальная товарная конверсия. Без искажений.

Эти метрики отвечают на вопрос почему изменилась конверсия, а не просто фиксируют факт изменения.

🤓 Сохраняй пост, если хочешь делать аудит воронки как профи.

@jetmetrics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14👍51
👋 Привет! Меня зовут Дима, и это канал про метрики в екоме и как принимать решения на их основе.

Здесь мы не просто смотрим на показатели в отчетах, а разбираемся:
– почему они вдруг пошли в разные стороны,
– что на что влияет, и как,
– и можно ли вообще выжать что-то из того, что ваш Repeat Rate = 7%.

Делаю продукт JetMetrics – он помогает Shopify-магазинам видеть взаимосвязи между метриками и находить, где проблемы, а где – возможности для роста.

Еще мы публикуем много полезных материалов и дашбордов для екома.

До этого развивал агентство BI-аналитики Datmark.

Но мне всегда была интересна “последняя миля” в аналитике – как цифры и графики превращаются в инсайты и действия. Так мы решили начать делать свой продукт на глобал, который решал бы эту проблему.

––

Что вы здесь найдете?
– Гайды, наглядные схемы и шпаргалки
– Разборы ключевых ecom-метрик: LTV, AOV, CR, Retention и пр.
– Как искать точки роста, а не просто сравнивать с прошлым месяцем
– 3–4 поста в неделю, без рекламы (по крайней мере, пока)

Кому это полезно?
– Еком бизнесам, которые хотят принимать более эффективные решения
– Агентствам и консультантам, которые хотят объяснять клиенту: “почему всё не так просто

Что почитать для начала?
Средние значения метрик не объясняют ситуацию
Аналитика – это не описание того, что произошло
Шахматная доска метрик в e-commerce
Рост AOV может означать проблемы
24👍101
JetMetrics pinned «👋 Привет! Меня зовут Дима, и это канал про метрики в екоме и как принимать решения на их основе. Здесь мы не просто смотрим на показатели в отчетах, а разбираемся: – почему они вдруг пошли в разные стороны, – что на что влияет, и как, – и можно ли вообще…»
Аналитика, когда метрики без связей – это проигрышная колода

Большинство отчетов и дашбордов работают как слабые карты:
→ Показатель отказов составляет 60 %
→ CR составляет 3,2 %
→ ROAS составляет 7,1
(и что?)

Выглядит красиво, но не даёт достаточной информации.

А "нормальные" значения метрик часто часто маскируют реальные проблемы.

В этой инфографике мы сравнили аналитику с карточной игрой.

А какой колодой играете вы?

#jetmetrics
🔥94😍2👍11
"Яркие" метрики могут врать.
Метрики "в тени" говорят правду.

На дашбордах обычно гордо размещают карточки с основными метриками:
→ CR = 3,1%
→ LTV = $300
→ Отказность = 65%.

Но важные контекстные метрики зачастую упускают из виду:
→ Новые сессии ↓ 40 %
→ Медианная LTV = 90 долларов
→ CTR до оформления заказа = 45 %.

Метрики на виду привлекают внимание.
Хотя "теневые" метрики могли бы изменить решение.

Вот почему мы запилили эту шпаргалку с 9 примерами, когда вторая метрика меняет всё.

@jetmetrics
🔥155👍31
[Статья] Не доверяйте одному только AOV

Он может расти, в то время как продажи могут снижаться.

AOV – одна из тех метрик, которые всегда на слуху.

Оно и понятно – ее просто посчитать, легко объяснить, и часто она рассматривается как признак здорового роста. Но рост среднего чека не всегда означает, что дела идут хорошо.

Иногда он растет по правильным причинам. Например, благодаря хорошему удержанию или перекрестным продажам.

В других случаях он растет потому, что что-то идет не так.

В этой статье мы рассмотрели 8 примеров, когда рост AOV не так позитивен, как кажется.

+ Плюс добавили краткий чеклист для выявления роста AOV здорового человека.

☕️ Читать тут в воскресном JetMetrics Weekly №007 – https://blog.jetmetrics.io/p/dont-trust-aov-alone-it-can-rise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥81
Не каждое удержание клиента полезно.

Некоторые могут вредить или вводить вас в заблуждение.
И только один сценарий может означать лояльность наверняка.

Быстрая повторная покупка
(в течение 1-7 дней)
Обычно вызвана забытыми товарами, неясным UX или ошибками при оформлении заказа

Повторная покупка с помощью промо
(в течение 10-20 дней)
Вызвана email-рассылками, SMS, push или скидками

Здоровая лояльность
(в течение 30-90 дней)
Происходит без скидок и напоминаний

В читшите мы так же указали, почему так происходит, что проверить и делать дальше.

📌 Сохраните и поделитесь с коллегами, чтобы убедиться, что вы стимулируете правильную лояльность.

@jetmetrics
🔥1731
Можно ли по дэшу понять, почему метрика просела?

Очень мне нравятся посты от JetMetrics про то, как анализировать падения метрик. И это можно делать не чисто ручками, а просто тыкать на дэше! Так что вот такой у нас красивый коллаб с их инструкцией для анализа и дэшиком на потыкать🧡

📍На что обратить внимание
- В KPI карточки добавляйте контекст: сравнение с прошлым периодом / средним / планом.
- Располагайте метрики по их важности и структуре. Как вариант, расположить детали по каждой метрике в зависимости от ее формулы расчета.
- Подсвечивайте цветом важное — здесь это рост и падение метрики относительно прошлого года.
- Добавляйте кросс-фильтрацию: слева видно, что метрика просела, справа понимаем, в каком сегменте -клик- и вот уже смотрим весь дэш только по этому сегменту

@jetmetrics — канал ребят с полезностями про метрики, а это ссылка на дэш, можно скачивать, а это на пдф
🔥12👍21
У большинства команд нет проблемы с метриками.
Есть проблема с приоритетами и направлением.

Легко утонуть в дашбордах и всех этих KPI.
Продажи, CR, AOV, LTV, ROI…
и вот вы пытаетесь сфокусироваться на всём и сразу.

Но это движение в никуда.

Выбирайте из 4х направлений в e-commerce:
1/ Рост = масштабирование продаж
2/ Эффективность = прибыльность и контроль затрат
3/ Удержание = возврат клиентов и повторные покупки
4/ Конверсия = превращение визитов в заказы

Нельзя одновременно идти во все стороны.
Выберите одно направление, выстройте под него метрики и двигайтесь.

@jetmetrics
🔥19👍42🤔11
От бестселлеров до «мёртвых» запасов

В e-commerce есть три категории товаров:
1/ Хиты продаж (fast movers) – приносят до 80% выручки
2/ Медленные (slow movers) – продаются медленно
3/ Мёртвые запасы (dead stock) – месяцами не продаются и просто замораживают капитал

Проблема в том, что на slow movers и dead stock может приходиться до 70% всего ассортимента.

Они не только занимают склад и портят оборачиваемость, но и:
– замораживают деньги,
– заставляют давать скидки,
– ведут к списаниям и потерям.

Для решения проблемы регулярно сегментируйте ассортимент по velocity (скорости продаж):

Скорость продаж (Velocity) = Кол−во проданных единиц ÷ Дни на складе


И работайте с каждой группой по-разному:

Хиты → поддерживайте и усиливайте
Медленные → стимулируйте акциями и кросс-селлом
Мёртвые запасы → максимально быстро ликвидируйте.

Недавнее исследование MRPeasy указывает: до 30% запасов компании может быть мёртвым товаром, который только замораживает оборотный капитал.

😕 Считали ли вы, сколько % от вашего ассортимента – dead stock?

@jetmetrics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21👍751
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
[Запись] Почему цифры растут, а бизнес нет: как связать метрики в систему

В пятницу я делился этим на вебинаре для офиса Metro CC по приглашению Андрея Андреева, Head of eMerchandising.

Мы поговорили о том:
– почему изолированные показатели могут обманывать;
– как строить Driver Trees и находить взаимосвязи;
– как на примере Add to Cart Rate увидеть настоящие причины изменений;
– и как переносить это в дашборды (в том числе в Looker Studio).

Фидбек показал, что тема реально зацепила. Непонимание связанности метрик касается не только e-com, а вообще всех, кто принимает решения на данных.

Кстати, даже Mixpanel недавно внедрили metric trees в продукт. Видно, что подсматривают за JetMetrics 😎 Значит, рынок движется туда же.

«Вебинар был чрезвычайно полезным. Особенно ценно, что Дмитрий смог объяснить сложные концепции простым и доступным языком. У меня возникло желание применить эту методологию для роста наших продуктов. Я уверен, что это может дать нам значительное преимущество!» – Андрей Андреев


Отдельно приятно, что это часть инициативы Андрея под названием Learnings, где уже выступали ребята из EXPF и Gravity Field. Кажется, получается классная площадка для обмена опытом внутри и за пределами Metro CC.

P.S. Если видите пользу для своей команды – пишите, обсудим 🤝

@jetmetrics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥133👍3🐳11