Аналитика, которая ничего не показывает
Дорого обходятся современному предпринимателю все эти интеграции и автоматизации. Конечно, это увлекательно, особенно когда со всех сторон чудо-коучи, тренеры, подкастеры и блогеры наперебой уверяют, что нашли волшебное средство, обладают тайным знанием — и только оно принесёт вам прибыль х1000. Мало того, что они сами свято верят в эту чушь, так ещё и втягивают в свою секту «лёгкой прибыли» других, сами не понимая и половины из того, о чём говорят.
А с другой стороны — кто не хочет лёгкой наживы? Большинство ведётся на эти «таблетки от бедности».
Суровая правда в том, что большинство маркетинговых метрик не нужны обычному предпринимателю. Они существуют лишь как упражнения для логики, повод создать красивые графики и дашборды — не более.
Гонясь за модной цифровизацией, бизнесмен тратит кучу времени и сил, которые мог бы направить на действительно важные вещи. Но печаль в том, что к такому выводу большинство приходит только со временем: деньги потрачены, время упущено, а до реальной цифровизации — как до Луны. И самое обидное: продажи как стояли на месте, так и стоят.
Разные сервисы, обещающие показать «болевые точки бизнеса», на деле лишь усложняют процесс, добавляя головной боли и расходов. А так ли полезны все эти современные метрики?
Давайте рассмотрим парочку популярных метрик.
LTV (CLV) (Lifetime Value) – эта метрика якобы показывает пожизненную ценность клиента.
Его часто считают по формуле ( ARPU × средний срок жизни клиента).
Знатоки могут возразить что здесь не учитывается:
Отток клиентов (Churn Rate) – если клиенты уходят быстро, реальный ЛТВ будет ниже.
Дисконтирование денег – доходы в будущем стоят меньше, чем сейчас.
Изменения поведения – клиенты могут тратить меньше со временем. А также Не учитывается стоимость привлечения (CAC).
Но даже полная формула не даёт практически ни какой информации. Дело в том что метрика ARPU участвующая в расчете это Average Revenue Per User) — Средний доход с пользователя . А Средний срок жизни клиента (Lifetime) это вообще вероятностный показатель
ARPU = Выручка за период / Среднее количество клиентов за период
Churn Rate = Ушедшие клиенты за период / Клиенты на начало периода
Фактически вы делите:(Выручка × Клиенты_на_начало) / (Среднее_кол-во_клиентов × Ушедшие)
➠ При упрощении:Обычно, если мы берем конкретный конечный период и предполагаем, что среднее количество клиентов ≈ клиенты на начало периода, формула превращается в:
LTV ≈ Выручка / Ушедшие клиенты
Абсурд не находите ? а метрика называется пожизненная ценность клиента
Почему это абсурд на практике?
Шаг 1. Вводные данные
Выручка фиксирована: 1 000 000 ₽ для обеих компаний.
Средний чек разный (ниша vs масс-маркет).
Динамика клиентов определяет средний чек.
Параметр Компания А (ниша) Компания Б (масс-маркет)
Клиенты на начало 200 500
Ушедшие 50 200
Новые 80 500
Клиенты на конец 200 - 50 + 80 =230 500 - 200 + 500=800
Среднее клиентов (200+230)/2 =215 (500+800)/2 =650
Шаг 2. Расчёт среднего чека (исходя из выручки)
Средний чек = Выручка / (Среднее клиентов × Количество покупок)
Упрощение: 1 покупка на клиента в месяц
Компания А Компания Б
1 000 000 / 215 ≈ 4 651 ₽ 1 000 000 / 650 ≈ 1 538 ₽
Шаг 3. Расчёт LTV
LTV = ARPU × (1 / Churn Rate)
ARPU = Выручка / Среднее клиентов
Churn Rate = Ушедшие / Клиенты на начало
Компания А:
ARPU = 1 000 000 / 215 ≈4 651 ₽
Churn Rate = 50 / 200 =25%
LTV = 4 651 × (1 / 0.25) =18 604 ₽
Компания Б:
ARPU = 1 000 000 / 650 ≈1 538 ₽
Churn Rate = 200 / 500 =40%
LTV = 1 538 × (1 / 0.4) =3 845 ₽
Почему LTV всё равно врет?
Реальная ценность клиента:
Параметр Компания А Компания Б
Выручка на клиента 1 000 000 / 215 ≈4 651 ₽ 1 000 000 / 650 ≈1538₽
Прибыль (при марже 30%) 1 395 ₽ 461 ₽
▫ Кто реально эффективнее?
Компания А:Привлекла 80 новых → тратит ~500 ₽/лида (условно).Чистая прибыль с новичка: 1 395 ₽ - 500 ₽ = 895 ₽.Итог: +71 600 ₽ прибыли от новичков.
Компания Б:Привлекла 500 новых → тратит ~150 ₽/лида (низкий CAC).Чистая прибыль с новичка: 461 ₽ - 150 ₽ = 311 ₽.Итог: +155 500 ₽ прибыли от новичков.
Вывод:
Компания Б генерирует в 2.2 раза больше прибыли от новых клиентов.
Но LTV показывает её "хуже" (3 845 ₽ vs 18 604 ₽).
Можно сделать и другой вывод:
Компания А:Привлекла 80 новых клиентов → потратила деньги на маркетинг.Потеряла 50 клиентов → это 62.5% от новых!Результат: Чистый прирост всего 30 клиентов.
Компания Б:Привлекла 500 новых клиентов → массовый приток.Потеряла 200 клиентов → это лишь 40% от новых.Результат: Чистый прирост 300 клиентов (в 10 раз больше, чем у А!).
А вот если среднее количество клиентов не равно клиентам на начало периода, что является стандартной ситуацией в реальном бизнесе, то формула превращается в совсем "мусорный" показатель:
LTV = ARPU × (1 / Churn Rate) = [Выручка / Среднее_клиентов] × [Клиенты_начало / Ушедшие]
Результат:(Выручка × Клиенты_начало) / (Среднее_клиентов × Ушедшие)
Пример с реальными цифрами:
Показатель Значение
Клиенты на начало месяца 100
Клиенты наконец месяца 200
Среднее клиентов (100+200)/2 =150
Выручка за месяц 300 000 ₽
Ушедшие клиенты 30
ARPU = 300 000 / 150 = 2 000 ₽
Churn Rate = 30 / 100 = 30%
"LTV" = 2 000 × (1 / 0.3) = 6 666 ₽
❌ Почему это абсурд:
Реальная выручка на 1 клиента = 300 000 / 150 = 2 000 ₽ (но формула выдаёт 6 666 ₽ — в 3.3 раза больше!).
Фиктивное "улучшение" LTV: Если в следующем месяце клиентская база вырастет (например, начало = 200, конец = 300), Churn Rate искусственно снизится, а LTV вырастет — хотя поведение клиентов не изменилось.
📉 Откуда берётся перекос:
Динамика клиентской базы искажает результат:
Клиентская база растёт Churn Rate падает→ LTV растёт Ложное «улучшение»
Клиентская база падает Churn Rate растет→ LTV падает Ложное «ухудшение»
Как считать корректно (3 рабочих метода):
Для разовых покупок (стройматериалы, оборудование)
Прибыль с клиента = ∑(Прибыль от всех его сделок) - Затраты на привлечение→ Никакого LTV не нужно.
Для подписок/SaaS:
Когортный анализ:
Фиксируете группу клиентов, пришедших в январе.
Суммируете фактическую выручку с них за 3/6/12 месяцев.
Делите на число клиентов в когорте.
Реальный LTV когорты = (Выручка_янв + Выручка_фев + ...) / Число_клиентов_в_начале
Если настаивают на "стандартной" формуле:
Хотя бы согласуйте периоды:
ARPU_мес = Выручка_мес / ((Клиенты_начало + Клиенты_конец)/2) Churn Rate_мес = Ушедшие_мес / Клиенты_начало→
Но помните, что это грубая аппроксимация (погрешность 30-80%). С такой погрешностью сами понимаете….
И это только один показатель.
например ROMI вообще ничего не показывает это выдуманная метрика
ROMI — самая переоценённая метрика в маркетинге?
1. Почему ROMI — мусорный показатель?
Формула-фетиш:
ROMI = (Прибыль от рекламы − Затраты на рекламу) / Затраты на рекламу × 100%*
Проблема:Считает только прямые продажи, игнорируя:
Долгосрочный эффект (узнаваемость, лояльность).
Косвенные продажи (сарафанное радио после рекламы).
Легко манипулировать:Если зачесть возвраты или «случайные» покупки как результат рекламы — ROMI взлетит.
Пример абсурда:
Бизнес тратит 100 тыс. руб. на рекламу → получает 150 тыс. руб. → ROMI = 50%.
Но если себестоимость товара 140 тыс., а логистика съела ещё 20 тыс. — убыток 10 тыс
2. Кто продвигает ROMI и зачем?
Таргетологи: Им выгодно показывать «высокий ROMI», даже если бизнес в минусе.
Маркетинговые агентства: Подменяют им реальную прибыль клиента.
Гуру курсов: Учат «оптимизировать ROMI», но не считают операционные расходы.
Классическая уловка:«Ваш ROMI — 200%!» (но забывают уточнить, что маржа — 10%, а возвраты — 30%).
3. Какие метрики считать вместо ROMI?
Маржинальная ROI (Прибыль − Все расходы) /Бюджет - Учитывает реальные затраты
Payback Period За сколько месяцев реклама окупится - Показывает риски
Пример:
Реклама привлекла клиента за 500 руб. → он купил на 1 000 руб. (ROMI = 100%).
Но если доставка + обслуживание стоят 600 руб. → чистый убыток 100 руб.
4. Когда ROMI вообще не работает?
Долгие циклы продаж (недвижимость, B2B). Клиент «нагревается» месяцами, но ROMI считают по первому контакту.
Премиум-сегмент. Узнаваемость важнее мгновенных продаж (никто не покупает Rolex из таргета).
Стартапы. Первые клиенты — это тест, а не история про окупаемость.
5. Как маркетологи надувают ROMI
Учитывают только «горячих» клиентов, а не всех.
Забывают про возвраты (если товар вернули — реклама не окупилась).
Считают «сопутствующие» продажи (клиент купил без рекламы, но его записали в плюс кампании).
Реальный кейс:
Бренд потратил 1 млн руб. на рекламу → ROMI = 120%.Разоблачение:
70% продаж сделали постоянные клиенты (пришли бы и без рекламы).
Итоговая прибыль: −300 тыс. руб.
Всеми любимая ВОРОНКА
1. «Воронка — это не процесс и не результат»
Воронка – это не процесс как таковой и не результат, а скорее, теоретическое визуализирование процесса, причем весьма абстрактное. Например, заявление вроде: «Мы сократим ваши расходы на привлечение клиента с 500 до 300 руб. за счёт перераспределения бюджета из соцсетей в локальную рекламу» – это типичный пример, как по мне, откровенной инфоцыганщины
Почему это абстракция:
Воронка — просто визуализация гипотезы о том, как клиент должен двигаться к покупке.
Реальность: Клиенты:Перескакивают этапы (купили сразу, без «осознания потребности»).Возвращаются через другие каналы (не вписываются в воронку).Игнорируют «правильные» триггеры.
Инфоцыганский приём:
Рисуют сложные схемы с 10+ этапами → продают «доработку воронки» как услугу.
Результат: Бизнес тратит деньги на «оптимизацию» того, чего нет в реальности.
2. «Сократим ваш CAC с 500 до 300 рублей» — развод под ключ
CAC (Cost per Acquisition) — усреднённый и манипулятивный показатель. Если из 100 лидов купили 2 человека: CAC = 50 000 руб. / 2 = 25 000 руб. Но маркетолог скажет: «Мы снизили стоимость лида с 500 до 300 руб.!» (и «забудет» про конверсию).
CPL (Cost Per Lead):Было: 50 000₽ / 100 лидов = 500₽ за ЛИД.Стало: 50 000₽ / 167 лидов ≈ 300₽ за ЛИД.Фокус: Маркетолог подменяет термин "клиент" (acquisition) на "лид" и рапортует о "снижении затрат".
Реальный CAC ВЗЛЕТЕЛ:Было (при конверсии 10%): 100 лидов → 10 клиентов → CAC = 50 000₽ / 10 = 5 000₽.Стало (при конверсии 1.2%): 167 лидов → 2 клиента → CAC = 50 000₽ / 2 = 25 000₽.Реальность: Цена реального клиента выросла в 5 раз, хотя цена лида снизилась.
Почему это "развод":Рост CAC скрывают за красивым снижением CPL. Бизнес платит в 5 раз больше за каждого покупателя, но маркетолог празднует "победу".
«Перераспределение бюджета» — подмена понятий.Чаще всего это значит: Убрали платные каналы, оставили «дешёвые» (рассылки по базе). Временный эффект: старые клиенты купили → CAC искусственно упал → через месяц продажи обнуляются. Итог: Экономия на маркетинге сегодня обернётся крахом завтра.
Не учитывает качество клиента.Дешёвые лиды (300₽) часто дают:
Случайных («кликнул случайно» → не купит).
Низкомаржинальных (купили со скидкой 90% → убыток).Итог: Даже если CAC формально низкий, реальная прибыль с таких клиентов — отрицательная.
Реальная аналитика, которая имеет значение:
1.Фактические денежные потоки бизнеса
Сравнение общей выручки и расходов по периодам
Анализ реальной маржи по продуктам/услугам
Движение денежных средств (не путать с "прибылью на бумаге")
2.Поведенческие индикаторы, которые можно наблюдать непосредственно
Количество повторных покупок (без сложных систем лояльности)
Средний чек и его динамика
Количество отказов/возвратов
3. Реальные каналы привлечения, подтверждённые практикой
Откуда приходят платежеспособные клиенты (без "атрибуции")
Какие каналы дают клиентов, которые возвращаются
Почему "традиционные" методы не работают:
1.СRM и heatmaps:
Дают иллюзию контроля, но не отвечают на главный вопрос - почему люди платят деньги
Большая часть данных - статистический шум
Требуют значительных ресурсов на внедрение и поддержку
2.Прибыль на клиента:
Искусственная метрика, которая не учитывает системные издержки бизнеса
Не отражает реальную экономику (деньги либо есть, либо их нет)
3. Анализ "после рекламы":
Игнорирует естественный спрос
Не учитывает сезонность и другие внешние факторы
Создаёт ложные причинно-следственные связи
Что действительно нужно бизнесу:
Простая система учёта:
Фиксация всех доходов и расходов
Отслеживание остатков и обязательств
Контроль дебиторской и кредиторской задолженности
Наблюдение за ключевыми показателями:
Объём продаж в денежном выражении
Количество платёжеспособных клиентов
Фактические издержки производства/оказания услуг
Заключение: Аналитика, которая работает на бизнес
Эффективная аналитика — не цель, а инструмент для принятия решений, укрепляющих экономическую основу компании. Её истинная ценность определяется не сложностью отчетов, а способностью отвечать на ключевые вопросы, затрагивающие всю цепочку создания стоимости:
Финансовая устойчивость: Где генерируется реальная прибыль?Фокус: Анализ чистых денежных потоков, фактической маржинальности продуктов/услуг/клиентских сегментов (после всех затрат), окупаемости инвестиций (включая производственные и маркетинговые).Приоритет: Выявление истинных драйверов прибыли и убыточных направлений для распределения ресурсов.
Операционная эффективность: Как оптимизировать создание ценности?Фокус: Контроль ключевых производственных/операционных затрат, производительности ресурсов, качества продукции/услуг, логистики. Анализ причин простоев, брака, перерасхода.Приоритет: Снижение себестоимости без ущерба качеству, повышение предсказуемости и управляемости процессов.
Рыночное понимание: Кто наш платящий клиент и как его удержать?Фокус: Изучение фактических паттернов покупок (не гипотетических воронок), реальных причин оттока, эффективности каналов привлечения по критерию стоимости привлечения платящего клиента (CAC) и долгосрочной ценности (LTV на основе когортного анализа).Приоритет: Привлечение и удержание рентабельных клиентов, повышение уровня повторных продаж/продлений.
Критерий полезности аналитики: Она должна напрямую способствовать:
Росту чистой прибыли (через увеличение выручки или снижение затрат).
Снижению рисков (операционных, финансовых, рыночных).
Улучшению управленческих решений на всех уровнях — от производственного цеха до отдела продаж.
Сложные абстрактные метрики (LTV, ROMI в их стандартной форме), не привязанные к этим целям, отвлекают ресурсы. Истинная аналитика начинается с понимания реальных денежных потоков компании и заканчивается действиями, которые эти потоки улучшают. Ее задача — освещать путь к устойчивой прибыльности, а не создавать видимость контроля с помощью красивых, но бесполезных дашбордов.