🟠 Выделяем явные метрики под веточки:

➡️ Деньги

Пользователи = старые + новые

Старые = влияем через привлечение, модель монетизации и повышение интереса к продукту, смотрим на стоимость привлечения и активации, важно довести до a-ha момента в продукте;

Новые = влияем через удерживание в продукте и лояльность к нам (CLTV);

Отток = влияем через снижения негатива и привлечение целевого трафика, чтобы работало удержание
Отток также можно сегментировать через
новых/старых пользователей = (Кол-во ушедших / общее кол-во) * 100

CLTV = LT * ARPPU (средний чек на клиента)
(только в этом контексте, полный расчёт будет ниже)

➡️ Лояльность

LT (средняя продолжительность жизни клиента, итогом станет прикидка того, сколько пользователей осталось у нас в системе) = 1/churn-rate

ВАЖНО! В коэф. оттока можно закладывать формулу с разными характерными параметрами: индекс интереса, полезное время в системе, NPS, удержание, активность.
Все эти факторы влияют на метрику churn-rate, помогая уменьшить отток и оценить, сколько клиентов уйдет за определенный период времени Т (этот период может быть задан помесячно, поквартально или еженедельно в зависимости от характеристик оттока).

Пример: за 30 дней, у нас 30% клиентов ушло, соответственно у нас через 3 месяца базы действующих клиентов не останется;

➡️ Рост бизнеса

Маржа = LTV - Costs, где LTV - воздействуем через отток и вовлечённость, a Costs = CPA + CPU;

СРА (Cost Per Activating) за период: Стоимость рекламы / кол-во активированных пользователей

CPU (Cost Per Using): Bce расходы на клиентов в процессе обслуживания (операционка)

Дальше можно углубиться в сами лепесточки (влияя через разметку веба или более детально прорабатывать эти метрики через SQL выгрузки.


Этот подход позволяет углубляться в детали метрик, исследовать точки роста в воронке и понимать влияние на различные этапы бизнес-процессов.

Пост был полезен? Не забудь сохранить и нажать поделиться 😉