📊 Риски стандартных KPI в контексте. Кейс из практики

Недавно мы с нашим специалистом по контекстной рекламе разбирали показатели по текущему B2B-проекту.
На первый взгляд всё отлично: объем лидов растет, средняя стоимость укладывается в KPI. Но когда мы углубились в детали, выяснилось, что не всё так очевидно. 🔍

Цель по проекту - снизить цену лида до 1700₽.
По факту средний показатель - 1500-1600₽.
Вроде бы миссия выполнена. Однако когда начали анализировать каждую категорию продуктов выяснили:
▪️ Категория А: 1000-1100₽ за лид
▪️ Категория Б: 2500₽ за лид
Категория Б приносит 10-15% лидов, но стоимость выше целевой планки.

😕 Проблема в том, что оценивая только общие KPI, мы теряем важную детализацию. Это несет риски:

1. Можем упустить нерентабельные сегменты. И начать масштабировать убыточные категории.
2. Подталкиваем спецов по трафику оставлять дорогие категории, даже если они убыточны. Ведь часто задача стоит растить объем лидов. А делать это по двум категориям сильно проще чем по одно.

💡 Вывод - даже идеальные на первый взгляд метрики лидогенерации могут скрывать подводные камни. Важно периодически смотреть глубже общей картины.

Наше решение - раз в месяц анализировать показатели в разрезе не только кампаний, но и категорий продуктов. И учитывать средний чек и маржинальность по категории. Так сразу видно, где есть зоны роста, а где мы сливаем бюджет.

А в идеале настроить сквозную аналитику, чтобы проводить полноценные ревизии всех компаний с учетом валовой маржи или прибыль.

Всё по классике — Где фокус, там и профит :)