(←) предыдущая запись ; следующая запись (→)
Ключевыми характеристиками бизнеса являются стоимость привлечения пользователя (Customer Acquisition Cost — CAC) и пожизненная ценность клиента (Lifetime Value — LTV). То есть сколько денег вы потратите на то, чтобы найти клиента; грубо говоря, это стоимость рекламы в расчёте на одного привлечённого клиента. И то, сколько денег пользователь вам принесёт до того момента как умрёт перестанет пользоваться вашими услугами. Если вы зарабатываете на клиенте меньше, чем тратите на его привлечение, плохо дело.
Чтобы увеличить LTV, бизнес пытается клиента как можно дольше удержать. Отсюда идут системы подписок, отсюда же постоянные рассылки — чтобы вы не забыли купить ещё что-нибудь (а даже если забыли, то деньги с вас списались автоматом).
В издержках также стоит учитывать, что удерживать клиента небесплатно. Если вы делаете уникальные тексты рассылок, вы платите автору. А может быть вы раздаёте скидки, промокоды и кэшбэки, реферальные бонусы, подарки. Это всё тоже стоит денег. Затраты на удержание клиенты зовутся Customer Retention Cost.
———
Для анализа (и управления) пожизненной ценностью клиента полезно строить таблицы когортного анализа удержания пользователей. Строки такой таблицы соответствуют месяцам, когда когорта пользователей была привлечена. А столбец — сколько месяцев прошло со старта когорты. В ячейках записана доля когорты, которая всё ещё остаётся активной.
Например, в августе было привлечено 100 пользователей, в сентябре 70% из них всё ещё активны, в октябре — 40%, в ноябре 35%, итд.
Среди пользователей, которые были привлечены в сентябре, через месяц осталось уже не 70%, а 85%, через два месяца — 65%. А через три месяца мы не знаем, потому что декабрь ещё не наступил. Следующая когорта прожила всего месяц и её удержание всё те же 85%.
+--------+----------+-----+-----+-----+
|Когорта | Размер |через|через|через|
| | когорты |1 мес|2 мес|3 мес|
+--------+----------+-----+-----+-----+
|Август |100 (100%)| 70% | 40% | 35% |
|Сентябрь|120 (100%)| 85% | 65% | |
|Октябрь |125 (100%)| 85% | | |
+--------+----------+-----+-----+-----+
На такую табличку можно смотреть «слева-направо» — чтобы понять, как пользователи удерживаются на протяжение долгого периода времени. А можно «сверху-вниз» — тогда ты видишь, стал ли продукт со временем лучше удерживать клиентов в той же временно́й перспективе.
Итак, из наших данны во-первых, мы нашли долю пользователей, для которых сервис остаётся полезным долгое время.
Во-вторых, мы оценили, сколько денег мы зарабатываем на пользователе в предположении, что коэффициенты удержания останутся неизменными.
И, в третьих, мы обнаружили, что между мартом и маем случилось что-то, повысившее полезность сервиса для наших клиентов. То ли новая фича их удерживает. То ли мы научились лучше находить клиентов, для которых мы полезны.
Нам, кстати, выгодно привлекать клиентов, которых мы лучше удерживаем: если мы за те же деньги находим «более целевую» аудиторию, то LTV/CAC растёт, и растёт маржинальность нашего бизнеса.
Дополнительно замечу, что нам может быть полезно делить когорты по каналам привлечения. Например, может оказаться, что пользователи, которых мы привлекли через Instagram, платят больше денег, чем те, кого мы привлекли через Telegram. И хорошо бы понимать, отбиваются ли затраты на привлечение по каждому из каналов.
———
Надо помнить, что реклама — очень нестандартный товар. Её нельзя просто закупить в N раз больше, т.к. она является очень лимитированным ресурсом: число поисковых запросов по каждой теме ограничено, и число мест в поисковой выдаче тоже. Стоимость привлечения пользователя не константная, она растёт, поэтому в модель издержки на рекламу нужно включать очень аккуратно. Они линейно скейлятся только при малом объёме.
Чтобы не бороться на очень конкурентном аукционе рекламы по популярному запросу стоит поискать разные маленькие и локальные площадки, провести сегментирование запросов.
(2/3)