Сначала сахар, потом брокколи: как активировать и удерживать пользователей

Недавно знакомая рассказала: «Мой ребёнок отказался есть брокколи. Но когда попросил посыпать её сахаром — я сдалась. Иначе бы он к ней даже не притронулся».

Я сразу вспомнил интервью Ивана Чжао, CEO Notion, у Ленни Рачицки. Иван говорил про то же самое — только в контексте продукта.

В самом начале команда Notion делала инструмент для разработчиков. Мощный, гибкий, умный. Чистейший брокколи.

Но проблема в том, что большинству пользователей не хотелось кодить. Люди хотели решать свои повседневные задачи: писать, организовывать, не терять. А не ковыряться в базах данных или API.

Дайте очень сложный и очень полезный функционал – и никто не станет им пользоваться. Как ребёнок, которому подают брокколи без приправ.

Я и сам проходил через это. Несколько лет назад делал бота по подсчёту калорий в Facebook Messenger. Умный, технологичный — он понимал названия продуктов, считал КБЖУ, всё как надо.

Но никто им не пользовался. Пресный, неудобный, скучный.

Ненужный.

Я его закрыл и начал заниматься тем, что действительно помогает жить.

Команда Notion тоже пересмотрела свой фокус. Они сделали ставку на простоту: заметки, списки, таски, напоминания. Всё понятно, быстро, удобно. Но — и вот тут фишка — за этим «сахаром» скрывалась брокколи: возможность наращивать сложность по желанию.

Хочешь сладких апельсинов чек-листы? Пожалуйста.

Хочешь кучу интеграций – без проблем.

Базы данных, API, шаблоны страниц, AI — тоже можно.

Так и выросло мощное no-code сообщество — из простого приложения для заметок.

Точно так же я сейчас строю свои Data Driven-воркшопы. Начинаю с конверсии.

Рост конверсии — это понятный, острый вход. Люди приходят с чёткой болью и понятными рычагами ее решения. А дальше — системная работа: гипотезы, причины, темпы роста, структура.

Простой вход. А внутри — настоящая работа.

Сахар на брокколи — это не обман.

Это порция глюкозы для быстрого старта – чтобы просто начать. Главное — не начинать с брокколи. Даже с самого что ни на есть полезного.

Хочется немного сладкого? Попробуйте бесплатный калькулятор конверсии – с ним легко и просто считать прирост выручки после изменения в CR.

@marketing_analysis

Можно ли верить моделированным данным в GA4?

Недавно клиент с унынием показал мне отчёт: «Смотри, после настройки Consent Mode конверсии упали». Меня это сразу насторожило.

Открываю выгрузку в BigQuery — а там видно: у большинства действий нет согласия. Конверсии никуда не делись. Просто пользователи не дают своё согласие на трекинг. По идее в этом случае данные должны моделироваться в GA4.

Но не моделируются. Почему?

Давайте разберемся, как работает моделирование в GA4

Когда пользователь не даёт согласие отслеживание, GA4 сам “достраивает” недостающие данные. Система смотрит, как ведут себя те, кто согласился на сбор данных, и на этом основе угадывает, что могли бы делать остальные.

Это не враньё. Это просто аккуратные догадки. Но догадки — не факты.

Что нужно понимать про моделирование:

• Оно включается только при определённых условиях: должен быть включен Consent Mode и ваш ресурс должен нагенерить нужное для моделирования количество трафика: не менее 1000 событий без согласия и столько же с ним за 7 предыдущих дней.

• Моделирование работает по-разному: в обычных отчётах GA4 и моделирует только общие метрики – например, количество пользователей и визитов.

• Отличить реальные данные от смоделированных сложно. Иногда по незаметному флагу видно, что с какого-то момента пошло моделирование. Но где именно дорисовка — не поймёшь.

• Есть отчеты, где никакого моделирования нет. Например, аудитории, когорты и другие. Только фактические события.

• В BigQuery моделирование не добавляется. Там видно реальную картину, со всеми пропусками.

Что я делаю:

Всегда проверяю, включено ли моделирование в отчётах, и использую BigQuery как основное место для анализа. Там видно, где данные реальные, а где их просто нет.

Итог:

Моделированным данным можно верить — но как прогнозу погоды. Они помогают ориентироваться, но на 100% полагаться на них нельзя.

GA4 не обманывает. Просто не всегда ясно даёт понять, где заканчиваются факты и начинаются догадки.

Настоящая аналитика — это умение видеть разницу.

@marketing_analysis

Как подготовить ТЗ для аналитики маркетинга, чтобы потом не кусать локти?

Представьте: вы вложили кучу денег в трафик, но потом садитесь смотреть отчёты — и понимаете, что половину нужных данных никто не собирал. Метрики странные, конверсии плавают, деньги испарились – а разобраться, что сработало, а что нет, невозможно.

И всё потому, что на старте не было нормального технического задания на аналитику маркетинга.

Чтобы с вами такого не случилось, я записал подробное видео о том, как правильно составить ТЗ для аналитики маркетинга. На момент публикаци этого поста его посмотрело более 60 CMO, CMO, продактов и аналитиков.

В видео я разбираю самое мясо:

1. С чего начать подготовку и как избежать типичных ошибок.

2. Какие вопросы задать себе ДО того, как трекать события.

3. Как собрать карту событий и выбрать нужные метрики.

4. Что обязательно должно быть на старте (спойлер: без CRM и GTM лучше не начинать).

5. Как выбрать решение под ваш бюджет и цели.

6. Как правильно оформить ТЗ, чтобы подрядчик сразу понял задачу и не задавал миллион уточняющих вопросов.

Плюс в описании к видео приложил пример готового ТЗ. Можно скачать и использовать.

Посмотреть видео можно здесь. Если вы уже посмотрели – обязательно дайте мне обратную связь и получите промокод на курс по сквозной аналитике.

@marketing_analysis

«У нас очень сложная атрибуция» — почему это отговорка

А что у вас с атрибуцией?

Помните, раньше в ВКонтакте был такой статус отношений — «всё сложно»? Емко, жизненно, с болью. Вот примерно так же звучит и ответ про атрибуцию в большинстве компаний.

Всё сложно.

Для атрибуции обычно это значит, что пользователи перемещаются между воронками, продуктами, офлайном и онлайном. И из-за этого задача подсчитать атрибуцию кажется ужасно запутанной ещё на этапе обсуждения.

Но правда ли это так страшно?

Это может стать проблемой. Особенно если вы сами не до конца понимаете, под какие метрики работаете: оплаты, MQL, лиды, регистрации. Чаще всего на этом этапе выбирают самый простой путь — оставить стандартную атрибуцию в GA4 или Метрике и запастись универсальной отговоркой. Диалог-отговорка может быть таким:

- Почему упал платный трафик?

- Ну вы же знаете, у нас сложная атрибуция…

- А что именно сложно?

- Ой, в двух словах не объяснить.

Абсурд? Да. Объяснимо? Тоже да! Люди хотят чувствовать себя в безопасности. А сложность — это хороший щит.

Но бизнесу-то что делать?

Бизнесу нужно принимать решения. Инвестировать или нет? Поднимать ставки или снижать? Отключать каналы или настраивать их по-новому?

«У нас всё сложно» — это способ не брать ответственность за решение.

Да, у всех всё сложно. Но кто-то при этом принимает решения и растёт. А кто-то остаётся на месте.

Проблема не в том, какая у вас модель атрибуции. Проблема в том, знаете ли вы её ограничения и понимаете ли примерную погрешность.

Простой пример

Если у вас B2B SaaS и вы не спрашиваете пользователей, откуда они о вас узнали, — вы теряете важную часть данных. И тогда атрибуция на основе одной только веб-аналитики будет давать гораздо больше ошибок, чем пара простых вопросов в анкете.

Что делать на практике?

Не ждать идеала. А работать с тем, что есть:

• зафиксировать ключевые события (первый визит, регистрация, покупка).

• понять, какие каналы приводят пользователей на старте.

• понять, какие помогают довести их до результата.

• принять, сколько в этом всём погрешности, и не строить иллюзий.

Этого уже достаточно, чтобы:

• отключать бесполезные каналы;

• усиливать работающие.

• дотюнивать там, где нет однозначного ответа.

Нужна большая точность?

Добавляйте опросы, собственные данные, более сложные модели.

Чего не нужно делать?

Говорить, что у вас все сложно

У нас сложная атрибуция — это не проблема. Это отговорка. Проблема — сидеть и ничего не делать.

Не знаете с чего начать? Посмотрите мой видеоурок про составление ТЗ на маркетинг-аналитику. Он бесплатен и доступен по ссылке.

@marketing_analysis

Почему цифры в GA4 не сходятся?

И как с этим жить...

Однажды ко мне пришёл маркетолог с классическим вопросом: «Почему в GA4 одни цифры, в CRM другие, а в Google Ads вообще третьи?»

Честно? Я даже не удивился. Знакомо до боли. Когда сам переходил с Universal Analytics на GA4, открывал отчёты и сидел с лицом: «Это баг?.. Или фича?» Сначала винил себя. Потом платформу. Потом снова себя. В итоге начал собирать список всего, что может пойти не так.

Спойлер: список длинный.

Главная боль GA4? Данные не бьются. То, что ты видишь в интерфейсе, может не совпадать:

– с тем, что уходит в BigQuery;

– с тем, что показывает Google Ads;

– тем паче с тем, что видит отдел продаж.

Почему так происходит? Причины варьируются от техничесих до «философских»:

1. Разные тайминги. GA4 пишет события по времени события, Google Ads — по умолчанию по времени клика. Сюрприз! Особенно в конце месяца.

2. Моделирование данных. Если включен Consent Mode, часть данных — догадки на основе машинного обучения. Красивые, но всё-таки догадки.

3. Сэмплирование. Да, GA4 дсэмплирует данные в интерфейсе. Особенно если у вас много трафика или навороченные фильтры.

4. Разные модели атрибуции. Один отчёт по data-driven, другой по last-click, третий вообще на своей волне. Всё ходится… только в параллельной реальности.

5. Криво настроенные события. Иногда одно событие срабатывает дважды — с сайта и через GTM. Или у события не хватает параметров. Классика.

Что я делаю, когда цифры не сходятся?

– иду в BigQuery. Там живут сырые события. Да, нужен SQL, но это ближе всего к правде;

– проверяю, включён ли Consent Mode, и насколько сильно отчёт «смоделирован» (иногда — почти весь 😅);

– чищу настройку трекинга: чтобы события срабатывали один раз, с нужными параметрами и без странностей в триггерах.

GA4 — не враг. Он просто очень тонко намекает: «Кажется, ты не так хорошо знаешь свой трекинг, как думал». Если цифры не сходятся — не паникуйте. Это не приговор, а приглашение разобраться.

Что делать?

– в первую очередь не верьте первой попавшейся цифре в отчёте;

– освойте работу в BigQuery — это рентген вашей аналитики;

– настройте события так, чтобы самому приятно (и комфортно) было смотреть.

И главное

Перестаньте ждать, что отчёты будут совпадать. Разные приложения – разные точки отсчета. Для полной картинки вам практически всегда нужно «женить» между собой несколько источников.

А последнее не так трудно – был бы пытливый ум и желание разобраться.

@marketing_analysis

Как составить ТЗ на аналитику маркетинга? Запись видеоурока

История из жизни

Вы — руководитель маркетинга. И вдруг прилетает задача: “Срочно навести порядок с аналитикой”. Срок — как водится, «ещё вчера».

А вы… не очень понимаете, с чего начать:

• вы не знаете, к кому идти — к BI-специалистам, разработчикам или аналитикам;

• вы не уверены, какие данные вообще нужны и откуда их брать;

• вы теряетесь в выборе среди пары десятков сервисов и решений.

Хорошая новость: доступна запись видеоурока о том, как подготовить техническое задание для настройки маркетинговой аналитики.

В нём я рассказываю:

• с чего начать и какие вопросы стоит задать себе и команде;

• что обязательно включить в ТЗ: от метрик до карты событий и логики разметки;

• как не изобретать велосипед и использовать готовые шаблоны;

• и как избежать главной беды — аналитики ради аналитики.

📦 Бонус — шаблон ТЗ для аналитики маркетинга.

Видеоурок уже доступен по ссылке.

@marketing_analysis

Как понять, что ваш трафик реально работает?

Есть три вещи, на которые можно смотреть вечно:

Как течёт вода, как горит огонь… и как маркетинг, продажи и бухгалтерия спорят, кто прав. У каждого своя правда: у одних — отчёты из рекламных кабинетов, у других — P&L, у третьих — вообще что-то своё. И вроде все правы, а разобраться — невозможно.

Хотя, казалось бы, вопрос-то простой: потратили X — сколько получили обратно? Но вот беда: чаще всего на него отвечают как попало.

Самый частый способ — сравнивать всё «по месяцу». Потратили в апреле — смотрим выручку и прибыль за апрель. И делаем выводы. Удобно? Да. Полезно? Не очень.

Другой способ — просто верить всему, что пишет рекламный кабинет. Там и расходы, и конверсии. Казалось бы, логично: всё в одном месте и «всё посчитано».

Но, по правде говоря, оба варианта мимо.

И непонятно, какой из них хуже.

Лучшее, что я сделал в своей карьере, — это признал, что любой отчёт — не более чем интерпретация реальности. То есть табличка ≠ действительность. И с окупаемостью то же самое.

Попробую объяснить.

Любая формула рисует какую-то картину. И в этом смысле не бывает неправильных формул или табличек, поскольку все они — фикция.

Они интерпретируют реальность, а не воссоздают её.

А вот с решениями, которые мы принимаем, дело другое. Они могут быть эффективными — или не очень. И самые большие проблемы я видел там, где люди старались принимать решения на данных, которые были собраны вообще для другого.

Поэтому, если вы правда хотите понять, насколько окупается трафик, нужно как минимум делать следующее:

• Считать по юнитам масштабирования — чаще всего это пользователи или заказы.

• Считать когортно — то есть учитывать, когда человек впервые с вами познакомился (например, пришёл на сайт или зарегистрировался).

Увы, если этого не делать, ошибки почти гарантированы. Ошибки, которые потом дорого обходятся — и в деньгах, и в доверии между командами.

Когда вы смотрите на окупаемость «в среднем по больнице», не разделяя по времени и признаку когорты, — вы создаёте себе удобную, но почти всегда ложную картину. А потом сидите и думаете: почему бюджеты есть, а роста — нет.

Когортный подход и работа по «юнитам» — это не про моду и «продвинутую аналитику». Это как чистить зубы. Просто гигиена. Без неё — никуда.

Так что, прежде чем кричать: «Этот канал не работает!» или «Все бюджеты сливаются!», — сначала проверьте, а правильно ли вы вообще всё считаете.

И ещё. Если ваши отчёты радуют всех сразу, никто не спорит, никто не злится — скорее всего, вы просто кого-то жалеете. Или себя.

А хорошие метрики — как хорошие друзья. Могут и бросить вам неприятную правду прямо в лицо.

Но именно благодаря этой правде вы начнёте расти.

@marketing_analysis

Consent Mode в GA4 – что это и как он может запутать

Запускали проект в Европе — всё по правилам: баннер о cookies, Consent Mode настроен. Через пару недель смотрю в GA4 — и не понимаю. Трафик просел, конверсии куда-то делись. По платному трафику — дыры. Всё вроде работает, но как-то странно.

Добро пожаловать в мир Consent Mode.

Для тех, кто не сталкивался: Consent Mode — это технология от Google, позволяющая адаптировать поведение тегов Google (например, GA4, Google Ads и других), в зависимости от того, согласился ли пользователь на использование cookie-файлов.

Если пользователь даёт согласие, данные собираются как обычно. Если не даёт — теги всё равно активируются, но без использования cookies. В этом случае данные отправляются в урезанном виде (например, без client_id и session_id), и Google использует специальные алгоритмы, чтобы попытаться восстановить картину происходящего.

Таким образом, Consent Mode — это не просто «включить/выключить сбор данных», а скорее умный переключатель режимов работы тегов, который помогает балансировать между соблюдением законов (GDPR, ePrivacy и т.п.) и сохранением аналитики в бизнесе.

Еще раз.

Consent Mode — это не просто про «соблюдать закон». Это инструмент, который меняет то, как собираются данные, в зависимости от согласия пользователя.

Но важно понимать вот что:

1. Если пользователь не дал согласие, события всё равно частично передаются. Но не как обычные хиты, а в урезанном, анонимном виде.

2. Эти данные идут в алгоритм, который достраивает недостающее. В итоге вы видите не факты, а «предположения».

3. В GA4 это никак не помечается: смоделированные и реальные события выглядят одинаково.

4. Отчеты в GA4, Google Ads и BigQuery начинают расходиться — и не всегда понятно почему.

Вы смотрите на цифры в GA4 и думаете: “О, у нас конверсии пропали”

А они на самом деле не пропали. Это просто алгоритм дорисовал картину по своему шаблону.

Чтобы не не запутаться в Consent Mode я придерживаюсь простых правил:

1. Настраиваю баннеры с умом. Слежу, чтобы согласие просили только у тех, у кого это реально требуется по закону. Зачем терять данные, если их можно не терять?

2. Добавляю в события анонимные параметры. Это помогает не терять связь с реальностью.

3. Отделяю зерна от плевел. В BigQuery для этого есть поле analytics_storage. Смотрю на него — и понимаю, откуда что взялось.

4. Слежу за тем, сколько людей вообще жмут “Ок”. Если процент низкий — значит, с баннером что-то не так. Меняю текст, дизайн, поведение — пока не станет лучше.

Consent Mode — не враг. Он просто играет по своим правилам. Это своеобразный компромисс между соблюдением закона, уважением к выбору пользователей и сохранением адекватности данных. Но чтобы этим инструментом пользоваться, надо понимать его ограничения.

Как и с любым другим компромиссом – с ним можно работать. Главное знать как.

@marketing_analysis

Как (и зачем) я провожу консультации?

Мой календарь всегда открыт.

Это значит, если у вас есть вопрос, с которым сложно разобраться самостоятельно – будь то аналитика продукта, маркетинга или идеи для роста – вы можете просто перейти по ссылке, выбрать удобное время и созвониться, чтобы поговорить и распутать клубок в вашей голове.

Это бесплатно, и всегда таким было. Пока у меня есть возможность выделить 3-4 слота в неделю – календарь останется открытым. Но есть два момента, которые важно проговорить заранее:

Первое. Я не провожу консультации дольше получаса. По крайней мере сейчас.

Второе. Для 80% запросов этого времени обычно достаточно.

Последнее важно, потому что для меня эти полчаса – не просто «окошко в календаре». Если за полчаса я могу помочь кому-то разобраться с вопросом, который давно его беспокоит, то не воспользоваться этой возможностью – значит пойти против своих ценностей.

Я не сразу понял, почему Илья Красинский постоянно, каждый день отвечал на одни и те же вопросы в чатике Google Analytics. Потом вдруг однажды заметил, что сам занимаюсь тем же самым.

Стадии взросления: 1 - смеёшься над идущим к реке, 2 - сочувствуешь идущему к реке, 3 - понимаешь идущего к реке, 4 - идёшь к реке.

Путём проб и ошибок (больше, конечно, ошибок) я понял, что по-настоящему для меня важно. И одна из таких вещей – это возможность отдавать. Отдавать людям то, что я знаю. Помогать им избегать ошибок, которые когда-то допускал сам.

Звучит космически?

Но для меня это ценность. А теперь внимание, немного тонких материй.

Деньги – штука хорошая, даже отличная. Они позволяют мне покупать то, что я люблю: свободу, возможность выбирать, независимость, да и вообще много всего классного. Но деньги – не главное. Скорее, это удобный и быстрый способ получить желаемое.

Но что, если я нашёл способ получать важные для меня вещи быстрее и проще, чем за деньги? А если я научился достигать этого напрямую, без всяких обходных путей?

Думаю, вы уже догадались, о чём речь.

Это чувство смысла. То ощущение, когда за 30 минут человек вдруг расправляет плечи, у него загораются глаза, и он готов попробовать снова, но уже по-новому. Это момент, когда понимаешь, что твои знания – не просто красивые слайды или сложные графики, а что-то настоящее, что-то, что реально работает и помогает людям двигаться вперёд.

Я не ментор, не коуч, не спасатель. Просто человек, который однажды решил, что если можешь помочь – помоги. Не идеально, не долго, но искренне и просто по-человечески.

Поэтому, если вы дочитали до этого момента и всё ещё носите в себе вопрос, с которым никак не можете разобраться – давайте попробуем найти решение вместе.

Мой календарь здесь. Выбирайте удобное время. До встречи!

@marketing_analysis

Так, ну на самом деле отрывных мест для завтрака не так много. В добавок к тому ULU , где мы были. Есть еще :
* Baked (мы там год назад виделись)

* Ours - хорошая «база», я бы посоветовал там Turkish Poached Eggs.


* Analog - там немного своеобразные завтраки на скандинавский манер, но кофе классный и вайб такой: винил и серферы

* Suka - самое популярное место, там стабильно норм, но бывают очереди и вот они бесят :)

* Zubi - короче, сюда +- никто не ходит , но там за довольно небольшие по местным меркам деньги можно собрать какой-то просто монстр завтрак со всеми допами , типа яйца, авокадо, лосось, халуми… Там я рекомендую какой-то завтрак с Chili в названии. Кофе там тоже классный , у них за кофе вроде отвечает победитель какихто конкурсов бариста. Мои друзья туда не ходят, а я стабильно раз в какое-то время заезжаю

«Всё в порядке, мы растём органически» — почему это миф

Но звучит-то красиво, не спорю.

Самое большое заблуждение об органическом трафике — его «бесплатность». Нас всех греет мысль: вот он, чистый интерес пользователя, без копейки на рекламу. Как будто выиграли в лотерею.

С одной стороны — чертовски приятно видеть себя в топе поиска. Там, где когда-то платили за так называемое спецразмещение. Но спросите любого, у кого доля органики 70% и выше, и вы услышите: «мы растём органически» — это не про «всё под контролем». Это про постоянные качели.

Вот мой кейс

7 марта Google Search Console показала трёхкратный рост показов для моего блога. Причём всё — из одного запроса: revenue distribution analysis methods.

Почему так? Без понятия. Я не публиковал новых материалов, не получал ссылок, не менял структуру сайта. Просто однажды — бах — и в трафике всплеск. А потом, через пару недель, он съехал обратно. Без объяснений, без писем от Google, без ясности.

И вот в этом — главная проблема.

Вы гость в чужом доме. Алгоритмы не спрашивают, можно ли пододвинуть ли вас с первой страницы. Они просто делают это. И да, вы можете «оптимизировать», «работать над семантикой», «регулярно обновлять контент». Но всё это больше похоже на танец перед вулканом. Вы не управляете системой — вы стараетесь в ней уцелеть.

Я когда-то работал в продукте, который рос почти исключительно за счёт органики. Мы много работали над контентом, строили тематические кластеры, чистили устаревший контент, пилили массу переводов. Всё было хорошо… до большого обновения. Минус 10% трафика за ночь. Для нас это было очень много. В абсолютных цифрах для кого угодно в мире это было очень много.

И вот ты сидишь и гуглишь «Google update March 2021», читаешь SEO-форумы, хватаешься за любую гипотезу. А потом снова в бой — пилить, переписывать, надеяться.

Что же делать?

Первое — перестать верить, что органика бесплатна. Вы платите — не деньгами, а нервами, текстами, часами на дебаг и кучей «мы пока не знаем, почему».

Второе — перестать надеяться, что она будет работать сама. Органика — это беговая дорожка, которая со временем только ускоряется. Чтобы просто стоять на месте, уже нужно бежать. А чтобы расти — бежать и одновременно жонглировать обновлениями, контентом, legal-изменениями и ожиданиями команды.

И третье: органика — это чужая игра. Сдающий видит все карты и держит весь банк. Так что даже если бежите очень быстро, нет гарантии, что завтра вас не выкинут из топа. Не потому что вы плохие. А просто из-за изменений в модели ранжирования.

Так что если у вас всё строится на органике — берегите себя. И диверсифицируйте без ума.

А если кто-то рядом говорит «мы растём органически, и всё под контролем» — просто молча обнимите этого человека. Он пока не знает, что сидит на пороховой бочке.

@marketing_analysis

Как найти узкое место?

В любой системе есть только одно узкое место. И именно оно реально тормозит рост.

Это не метафора, а суть теории ограничений систем: если вы улучшаете не то, что действительно мешает системе работать — ничего не изменится.

Еще раз о воронке привлечения

Допустим, ваше узкое место находится в активации (как это часто бывает). Вы можете потратить массу ресурсов на улучшения на других этапах воронки, но все эти усилия будут упираться именно в барьеры в активации.

История из практики

Работал с e-commerce-командой: стабильный трафик, нормальные метрики, но выручка не растёт. Команда металась между гипотезами и каждую неделю меняла что-то: баннеры, карточки товаров, оформление заказа, чекаут. В итоге менялись все метрики, кроме денег.

Это был шум

Я предложил простую модельку в Excel, чтобы на пальцах посчитать отвал на каждом этапе воронки и понять, какой из них действительно тормозит выручку. Мы ввели реальные данные: трафик, конверсии в просмотры, добавления в корзину, переходы к оформлению, заказы.

И всё стало очевидно

Узкое место — добавление в корзину. Поэтому и правки в чекауте давали слабый буст — пользователи просто не доживали до этого этапа. После минимальных коррекций с кнопкой добавления в корзину в мобилке произошел прирост к выручке уже для свежих когорт.

Без редизайна. Без скидок. Просто потому что нашли то самое узкое место.

Где-то месяц назад я пересобрал эту модельку в калькулятор конверсии, чтобы такие расчёты были не в Excel, а за пару минут в браузере.

Работает до ужаса просто:

• Вы вводите свои реальные данные;

• Указываете шаг, который хотите улучшить, и планируемый размер эффекта;

• Получаете прогноз по выручке.

Попробовать калькулятор можно здесь.

Оставьте обратную связь по калькулятору — получите промокод на курс по сквозной аналитике.

@marketing_analysis

Как перестать сливать бюджет на маркетинг?

Все-таки протекающее ведро или широкая труба?

Однажды я поймал себя на мысли: а где проходит граница между «тратим бюджет» и «сливаем бюджет»? Когда ДРР переваливает за 200%? Когда Payback Period уже два года? Или когда замечаешь на HH вакансию с твоей должностью, но от текущего работодателя?

Термин «сливать» странный.

Он вроде бы про цифры, но в то же время про ощущения. Вспомните момент, когда вам показалось, что деньги просто улетают в трубу. Вы смотрите на расходы — там шесть-семь цифр, а в графе «конверсии» — ноль. Знакомо? А если там не ноль, а одна-две продажи? Это еще рабочая кампания или уже реанимация не поможет?

Где проходит черта между «нормально» и «катастрофа»?

Всегда ли стоит ориентироваться только на цифры? Учитываете ли вы, например, сезонность, конкурентов, ошибки в закупке?

У меня есть простой подход, который помогает отличить «всё ок» от «шеф, всё пропало». Я всегда задаю себе один вопрос: понимаю ли я, что сейчас происходит?

Вот несколько проверочных пунктов:

• Могу ли я объяснить, почему метрика движется так, а не иначе?

• Знаю ли я, какие факторы влияют на CAC?

• Осознаю ли я масштаб проблемы?

В общем. Есть ли у меня какое-то объяснение происходящего?

Простой пример: тестовая кампания с нулями в продажах, небольшим бюджетом и тегом «эксперимент» – это нормально. Деньги вложены не в клики, а в знания.

А вот медийный флайт без корректных настроек post-view – это просто выброшенные деньги. Не потому что его сложно посчитать, а потому что без атрибуции вы вообще не понимаете, что там происходит.

По сути, работа с бюджетом – это всегда баланс между расходами и выручкой. Уравнение, которое почти всегда ошибочно. Но оно должно у вас быть. Если его нет – проблемы неизбежны.

Спросите себя перед запуском: понимаете ли вы, что сейчас происходит? Для чего вы запускаете эту кампанию? Как она вписывается в ансамбль вашего маркетинг-микса? Какие лимиты? Как трекается? Какой план B – просто отключить, корректировать или забить?

Если у вас есть ответы на эти вопросы, то принятие решение превращается в скучную полуавтоматизированную рутину. А вот если нет – вы близки к сливу бюджета. Даже если идете в плане по KPI.

Есть вопросы? Давайте разбираться в комментариях.

@marketing_analysis

Сколько денег приносит каждый канал?

Считаем на пальцах

Маркетологи не очень любят разговаривать с финансистами.

Во-первых, последние зануды.

Во-вторых, любой толковый CFO может за пару вопросов разнести в клочья любую маркетинговую отчетность.

Эти вопросы, кстати, не про методологию, а про суть. Например:

• У вас три канала — органика, контекст и соцсети. Два прибыльных, а третий — не очень. Зачем вам третий?

• А сколько денег он приносит?

• Давайте отключим его, он же тащит нас на дно?

Почему такой подход не работает

Я не раз сталкивался с ситуацией, когда команда уверенно отключала «убыточный» канал, а через месяц выяснялось, что продажи встали. Либо наоборот — маркетинг резко увеличивал бюджет на канал с лучшим ROI, а итоговая прибыль оставалась той же.

Почему так происходит?

Многие представляют маркетинг как систему краников:

• Открыл один — пошел трафик.

• Прикрутил другой — сэкономил бюджет.

• Усилил третий — увеличил выручку.

Но это не так. Никаких краников нет.

Есть люди, которые видят вашу рекламу на разных ресурсах, и их путь к покупке очень сложно отследить. Кто-то увидел объявление в соцсетях, а купил через поиск с другого устройства. Кто-то сначала зашел по органике с айфона, а потом вернулся через ретаргетинг в офисном лэптопе. Один и тот же клиент может «пройти» через несколько каналов, и вы даже не узнаете, какой из них реально привел к покупке.

Была у меня история: одна компания отключила поисковую рекламу, потому что посчитала, что органика заберет этот трафик бесплатно. Итог — потеряли не 10% продаж, а 30%, потому что часть пользователей просто ушла к конкурентам.

Как правильно считать эффективность каналов

Конечно, работайте с атрибуцией — только она поможет понять, сколько приносит каждый канал.

Но не молитесь на нее.

Любая модель распределения продаж между каналами — это всего лишь инструмент, а не истина в последней инстанции. Не зря она называется – модель. Одна скажет, что всю заслугу нужно отдать первому касанию, другая — последнему, третья — равномерно поделит между всеми точками контакта. И это норм.

Если канал кажется убыточным, это сигнал, а не приговор.

Высокий ДРР в отдельном канале не проблема, если вы выполняете план по лидам (MQL, SQL) и общему ДРР. Это не краник, который можно просто перекрыть, а часть общей системы, которая приносит вам деньги.

Так что считайте вес канала с помощью любой удобной и релевантной вам модели атрибуции. И не торопитесь с выводами. Задушить курицу, которая несет золотые яйца, легко. Сложнее найти новых.

Если хотите разобраться, как управлять маркетинг-миксом в деталях, напишите в комментариях — расскажу подробнее в следующих постах.

@marketing_analysis

Как не запороть аналитику в Google Ads с самого начала

Вы придумали гипотезы, нашли подрядчика на Google Ads, согласовали бюджет — вперед, за лидами! Прогнозы рисуют рост KPI, премию и отпуск.

Знакомая история?

Реальность сложнее. Рекламу в Google нужно анализировать — и забив на шаг настройки, можно получить искаженные данные и впустую слитый бюджет.

Я через это проходил. Когда-то мои клиенты запустили рекламу в Европе, забыв про Consent Mode. Данные выглядели, мягко говоря, странно: по одним отчетам лидов было много, по другим — почти нет. Оказалось, что часть пользователей просто не давала согласие на передачу данных, и одна из систем теряла их. Перенастроили — цифры пришли в порядок.

Другой кейс — клиент, у которого половина заявок шла по телефону, но офлайн-конверсии до старта работ с нами просто не передавались (да, так бывает). В итоге они видели только часть картины и делали выводы вслепую. Когда все настроили, оказалось, что кампании эффективнее, чем это было на бумаге.

Чтобы не наступать на такие грабли, держите чек-лист аналитики для старта в Google Ads:

✅ Карты разметки. Карта событий и карта разметки кампаний должны быть рабочими документами, а не “для галочки”.

✅ Связка инструментов. Google Ads, GA4 и Google Search Console по умолчанию “не разговаривают” друг с другом. Их нужно правильно связать, иначе отчеты будут бессмысленными.

✅ Отслеживание KPI. Данные должны попадать в автоматизированную (это очень важно) таблицу, которая сразу показывает, как идут дела.

✅ Корректная передача конверсий. Проверьте, что они фиксируются в Google Ads и GA4, а ваши юристы (если есть) не видят в этом проблем.

Настроить аналитику для Google Ads несложно, если знать, на что обратить внимание.

Были похожие ситуации? Что-то упустил? Делитесь в комментариях!

И если у вас в команде есть кто-то, знакомый с подобными проблемами — отправьте им этот пост, пусть проверят себя.

@marketing_analysis

Как понять, что улучшать в воронке?

Вы добавили новую фичу, обновили страницу продукта или упростили оформление заказа. Но что из этого реально увеличит выручку? Как не тратить ресурсы впустую?

Можно строить прогнозы в Excel, но это долго. Проще воспользоваться готовым калькулятором конверсии.

Мы выложили его в LinkedIn две недели назад и уже получили больше 200 запросов на доступ от маркетологов и продактов. Оказалось, что многим сложно сразу понять, на каком этапе воронки сосредоточить усилия – стоит ли улучшать первый шаг или дорабатывать финальные этапы.

В такой ситуации калькулятор быстро помогает принять верное решение. Он не в боте и не в телеграм-аппке, а на лендинге, что удобно.

Как это работает:

• Вводите текущие показатели: трафик, конверсию, средний чек.

• Выбираете этап воронки и задаёте планируемый рост.

• Получаете прогноз, какое изменение даст наибольший эффект в деньгах.

Теперь можно сразу увидеть, что действительно стоит дорабатывать, а не делать изменения вслепую.

Получите бесплатный доступ к калькулятору здесь.

@marketing_analysis