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

1. Выручка фиксирована: 1 000 000 ₽ для обеих компаний.

2. Средний чек разный (ниша vs масс-маркет).

3. 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

1. ARPU = 300 000 / 150 = 2 000 ₽

2. Churn Rate = 30 / 100 = 30%

3. «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).

1. 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».

2. 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.

3. 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:

1. Простая система учёта:

• Фиксация всех доходов и расходов

• Отслеживание остатков и обязательств

• Контроль дебиторской и кредиторской задолженности

1. 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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.

Источник