LTV – это не одно число 5️⃣
На деле – это целая система 🫥

За LTV стоят как минимум 3 рычага роста:

1) Сколько в среднем приносит один клиент?
Метрика ARPPC

2) Сколько он тратит за один заказ
Метрика среднего чека (AOV)

3) Как долго клиент, в среднем, остаётся активным
Метрика длительности отношений (Lifetime)

Если один из этих рычагов (компонентов) проседает, LTV снижается.
Даже если остальные метрики растут.

Поэтому важно не просто измерять LTV,
а понимать, что именно его двигает.

Это, собственно, касается и других важных показателей.

А LTV можно визуализировать вот так.

@jetmetrics

Что вы отслеживаете ≠ что на самом деле важно

Чтобы понять, полезны ли ваши метрики, вернитесь к цели роли – своей или коллег.

Примеры целей:
⏺CEO: рост выручки и стоимости компании
⏺Product: активация и удержание
⏺CMO: рентабельное привлечение

А затем:

1) Определите 1-4 целевых метрики, которые описывают прогресс по каждой цели.
2) Откройте текущие отчёты и сопоставьте их с целями.
3) Всё, что про активность (CTR, охваты, клики), оставляйте только как сопутствующие, но не основные показатели.

Если метрика не помогает принимать решения по вашей цели – убирайте её из основных отчетов.

@jetmetrics

🍴10 способов «нарезать» ваши метрики

Общий показатель говорит, что пошло не так.
Разрезы показывают где именно.

Просела конверсия? Все дело может быть в чек-ауте на мобильных устройствах, платном трафике или в одном товаре.

Разрезы устраняют догадки: они показывают, куда копать. Поэтому это не nice-to-have в дашбордах, а то, что превращает отчётность в диагностику.

Вместо всего подряд вы чините то, что действительно сломалось.

В этой статье мы разобрали разрезы, которые делают дашборды осмысленнее: от самых базовых до нетривиальных.

https://teletype.in/@jetmetrics/slices

🫥 Как всё связано: карта клиентских показателей

Все говорят о трафике и атрибуции...
Но что насчёт анатомии отношений с клиентами?

Вот упрощённая карта, показывающая, как связаны метрики клиентского сервиса, CRM, реферальных и программ лояльности.

Большинство команд смотрят на это по отдельности:
– Поддержка следит за скоростью закрытия тикетов;
– CRM считаете ретеншен;
– Менеджеры программ лояльности считают ROI.

Но клиенты не видят отделов.
Они видят единый опыт взаимодействия.

Когда падает удовлетворённость, уменьшается готовность рекомендовать.
Меньше рекомендаций – меньше новых, а затем и активных клиентов.

Эта карта – лишь одна из моделей, которая помогает понять, как метрики влияют друг на друга.

Полная версия с более чем 1100 метриками и связями – в составе JetMetrics Lite.

@jetmetrics

10 полезных срезов для e-commerce метрик

Пару дней назад публиковали статью об этом.
Но решили заодно оформить этот контент в формате читшита.

Enjoy!❤️

@jetmetrics

[Дашборд] Насколько хорош AI-трафик?

Мы сделали дашборд в Looker Studio, чтобы понять, как на самом деле перформят визиты из ChatGPT, Perplexity, Copilot, Claude и других.

Что в нем можно увидеть:
– долю сессий из ИИ в общем трафике
– какие ИИ-источники приводят самых ценных пользователей
– какие страницы генерируют больше визитов
– конверсию и выручку по сравнению с другими источниками

Что под капотом:

7 ключевых метрик про:
– трафик
– вовлечённость
– конверсию

5 фильтров:
– по устройствам
– по странам
– по AI-источнику
– по лендингу
– по типу посетителя (новый/повторный)

6 графиков:
– воронка AI-трафика
– тренд AI-сессий
– сравнение CR с органикой и общим значением
– эффективность лендингов
– сравнение каналов
– разрез по источникам AI

[Получить доступ к дашборду]
из РФ нужен VPN

Если есть аккаунт в GA4, то можно свободно подставить свои данные и пользоваться вечно 🍸.

Если понадобится забрать дашборд себе и допиливать, то нужно купить версию с копированием (если за рубли, то пишите мне – @nekrasovdy).

P.S. Как и все наши предыдущие дашборды, этот был сделан совместно с Королевой Лукер Студио на ру пространстве – @zheniashtanova 😎

4 уровня системы метрик

Все работают с метриками.
Но очень немногие делают это системно.

В итоге появляются дашборды, которые выглядят полезными или просто красивыми, но не отвечают на главный вопрос: что делать дальше?

Вот фреймворк, который помогает упорядочить работу с метриками:

1) Карты метрик
Как связаны процессы и показатели.
Как метрики влияют друг на друга.
⬇️
2) Деревья метрик
Как влиять на ключевые показатели.
С чего начинать разбор проблем.
⬇️
3) Цели
Как перевести данные в конкретные цели.
⬇️
4) Мониторинг
Дашборды, алерты и митинги.
Только то, что помогает двигаться к обозначенным целям.

Когда эти 4 слоя работают вместе, метрики уже не воспринимаются как отдельные части аналитики. Но становятся целостной конструкцией, которая поддерживает решения.

@jetmetrics

[🗺Карта метрик] Как формируются расходы (и как это бьёт по прибыли)

В большинстве дашбордов, что мы видели (и сами делали, что уж лукавить), была метрика прибыли. Но практически нигде не было понятной картины того, что повлияло на неё и где компания потеряла больше денег.

В этой карте мы показали как упрощенно выглядят финансы и расходы екома. Да, мы намеренно опустили маркетинговую составляющую, персонал и много чего еще.

Но главное объяснить принцип!

Это как раз пример карты метрик, где метрики укладываются в общую систему со взаимосвязями. В этом подходе нет как таковой ключевой метрики и ее драйверов (как в деревьях метрик), а все объединено через процессы.

Что это даёт:
– Понятно, как операционные сбои превращаются в финансовые потери
– Проще понять, где именно «уходит» прибыль
– Команде легче работать с одной общей моделью, а не с 40 бессвязными KPI
– Это удобная стартовая точка перед глубоким анализом

P.S. Это часть гигантской карты из 1100 метрик и 1845 тактик (но на английском!)

@jetmetrics

🧠 Как проектировать дашборды

В чём принципиальная разница между распространённым и правильным подходами?

Обычно все отталкиваются от того, какие данные вообще есть.
Затем от метрик, которые хотят видеть заказчики.
И уже потом аккуратно (или не очень) заполняют всё свободное пространство на дашборде.

В итоге получается дашборд, который вроде бы "исчерпывающий" (аж места свободного нет – всё забито графиками и таблицами), но при этом вообще не помогает понять, что происходит и что делать.

На самом деле всё должно быть иначе:

сначала – какое решение дашборд должен поддерживать;
потом – какую метрику нужно объяснить;
потом – какие влияющие метрики и срезы нужно добавить;
и только в самом конце – визуализации.

Дашборд – это отражение логики бизнеса.
А не место, которое лишь бы красиво заполнить показателями, таблицами и красивыми графиками.

📌 Сохраните шпаргалку себе и поделитесь с коллегами.
Пригодится, когда будете делать следующий отчёт.

@jetmetrics

😈 Чревоугодие? Алчность?
У e-commerce аналитики тоже есть свои смертные грехи.

Мы собрали проблемы, которые чаще всего встречаются у команд и мешают нормально принимать решения на основе данных.

В итоге получилось ровно 9 кругов ада.
От незначительных ошибок до системных проблем ошибок.

Перешлите коллегам и посмотрите вместе, на каком круге находитесь вы 😈

@jetmetrics