Average Order Value
Средняя стоимость заказа (AOV) — это средняя сумма, которую клиенты тратят за один заказ. Это один из фундаментальных показателей в e-commerce.
Чтобы рассчитать общую среднюю стоимость заказа, разделите общий доход (Gross Sales) на количество действительных заказов (данные должны относиться к одному и тому же периоду времени).
Кроме того можно рассчитывать и отслеживать AOV для новых и постоянных клиентов, что может потребовать сегментирования вашей клиентской базы.
Например:
- Какова ваша nAOV (где n = new customers) среди разных (временных) когорт? Как оно меняется со временем? Как влияет маркетинг? Как влияет сезонность ?
- Какое влияние оказывают скидки на стоимость заказа?
- Как влияет гео?
Как влиять на AOV?
Улучшение средней стоимости заказа сводится к экспериментированию с различными маркетинговыми стратегиями.
- Cross-Selling. Предложение дополнительных продуктов, которые клиент может добавить к заказу.
- Bundling. Например Бренд, продающий одежду для зимних видов спорта, может создать комплект готового образа для катания на лыжах.
- Upselling. Предлагайте больше продуктов или премиальную/обновленную версию продукта.
- Bulk buying options. Продажа нескольких позиций в одном предложении.
- Small add-ons. Предлагая клиентам недорогие дополнения вы можете увеличить среднюю стоимость заказа больше, чем вы могли ожидать.
- Loyalty Program. На данный момент программы лояльности являются основной ставкой e-commerce. Немного потеряв на первой продаже, конверсия и AOV повторных продаж сильно возрастет.
- Coupons & Promocodes. Психологический феномен, со скидкой клиент тратит намного больше
Средняя стоимость заказа (AOV) — это средняя сумма, которую клиенты тратят за один заказ. Это один из фундаментальных показателей в e-commerce.
Чтобы рассчитать общую среднюю стоимость заказа, разделите общий доход (Gross Sales) на количество действительных заказов (данные должны относиться к одному и тому же периоду времени).
Кроме того можно рассчитывать и отслеживать AOV для новых и постоянных клиентов, что может потребовать сегментирования вашей клиентской базы.
Например:
- Какова ваша nAOV (где n = new customers) среди разных (временных) когорт? Как оно меняется со временем? Как влияет маркетинг? Как влияет сезонность ?
- Какое влияние оказывают скидки на стоимость заказа?
- Как влияет гео?
Как влиять на AOV?
Улучшение средней стоимости заказа сводится к экспериментированию с различными маркетинговыми стратегиями.
- Cross-Selling. Предложение дополнительных продуктов, которые клиент может добавить к заказу.
- Bundling. Например Бренд, продающий одежду для зимних видов спорта, может создать комплект готового образа для катания на лыжах.
- Upselling. Предлагайте больше продуктов или премиальную/обновленную версию продукта.
- Bulk buying options. Продажа нескольких позиций в одном предложении.
- Small add-ons. Предлагая клиентам недорогие дополнения вы можете увеличить среднюю стоимость заказа больше, чем вы могли ожидать.
- Loyalty Program. На данный момент программы лояльности являются основной ставкой e-commerce. Немного потеряв на первой продаже, конверсия и AOV повторных продаж сильно возрастет.
- Coupons & Promocodes. Психологический феномен, со скидкой клиент тратит намного больше
👍2
Units Per Transaction (UPT) в Ритейле
Количество единиц на транзакцию (UPT) — это показатель продаж, часто используемый в секторе розничных продаж для измерения среднего количества товаров, которые покупатели покупают в любой конкретной транзакции. Чем выше UPT, тем больше товаров покупают клиенты за каждое посещение. Счастливые покупатели с большей вероятностью наполняют свои корзины товарами, покупая вещи, которые они намеревались купить, а также дополнения и другие дополнительные товары, которые им продаются в магазине или в Интернете.
Увеличение количества единиц на транзакцию (UTP) часто является тем, что определяет успех или неудачу для малого и среднего ритейлера. Заставить клиентов покупать больше означает, что компания заинтересована и хорошо понимает своих клиентов. Это также означает дополнительный доход и потенциально больше рычагов для повышения цен и прибыли. Поэтому неудивительно, что ритейлеры часто используют количество единиц на транзакцию (UPT) в качестве ключевого показателя эффективности (KPI).
UPT позволяет достичь ряда целей.
- метрику можно измерять в отдельных магазинах, чтобы определить области рынка, где покупатели склонны покупать разное количество товаров во время покупок.
- также можно отслеживать количество проданных товаров сотрудником, чтобы оценить эффективность продаж, или следить за количеством единиц на транзакцию (UPT) в масштабах всей компании, чтобы получить более широкое представление об общей структуре продаж и эффективности персонала.
- расчет количества единиц за транзакцию (UPT) на ежедневной основе, на сезонной основе или в течение более длительного периода времени поможет определить влияние погодных факторов, группировать товары по категориям и/или организовать пространство торговых точек, чтобы влиять на UPT опираясь на данные.
В качестве примера:
Первый сотрудник совершил 30 продаж, в общей сложности 105 товаров, а второй сотрудник продал 105 товаров, совершив 35 продаж. Таким образом UPT первого сотрудника составляет 3,5, а UPT второго 3,0.
Количество единиц на транзакцию (UPT) — это показатель продаж, часто используемый в секторе розничных продаж для измерения среднего количества товаров, которые покупатели покупают в любой конкретной транзакции. Чем выше UPT, тем больше товаров покупают клиенты за каждое посещение. Счастливые покупатели с большей вероятностью наполняют свои корзины товарами, покупая вещи, которые они намеревались купить, а также дополнения и другие дополнительные товары, которые им продаются в магазине или в Интернете.
Увеличение количества единиц на транзакцию (UTP) часто является тем, что определяет успех или неудачу для малого и среднего ритейлера. Заставить клиентов покупать больше означает, что компания заинтересована и хорошо понимает своих клиентов. Это также означает дополнительный доход и потенциально больше рычагов для повышения цен и прибыли. Поэтому неудивительно, что ритейлеры часто используют количество единиц на транзакцию (UPT) в качестве ключевого показателя эффективности (KPI).
UPT позволяет достичь ряда целей.
- метрику можно измерять в отдельных магазинах, чтобы определить области рынка, где покупатели склонны покупать разное количество товаров во время покупок.
- также можно отслеживать количество проданных товаров сотрудником, чтобы оценить эффективность продаж, или следить за количеством единиц на транзакцию (UPT) в масштабах всей компании, чтобы получить более широкое представление об общей структуре продаж и эффективности персонала.
- расчет количества единиц за транзакцию (UPT) на ежедневной основе, на сезонной основе или в течение более длительного периода времени поможет определить влияние погодных факторов, группировать товары по категориям и/или организовать пространство торговых точек, чтобы влиять на UPT опираясь на данные.
В качестве примера:
Первый сотрудник совершил 30 продаж, в общей сложности 105 товаров, а второй сотрудник продал 105 товаров, совершив 35 продаж. Таким образом UPT первого сотрудника составляет 3,5, а UPT второго 3,0.
👍2❤1
Marketing Attribution
Маркетинговая атрибуция — это практика оценки точек касания с маркетингом, с которыми потребитель сталкивается на пути к покупке. Цель атрибуции — определить, какие каналы и сообщения повлияли на конверсию.
Сегодня маркетологи используют несколько популярных моделей атрибуции:
Single-Touch Attribution Model
Атрибуция по первому касанию (First-Touch). Атрибуция по первому касанию предполагает, что потребитель решил совершить конверсию после первой рекламы, с которой он столкнулся, независимо от дополнительных сообщений, которые можно увидеть впоследствии.
Атрибуция последнего касания (Last-Touch). Атрибуция последнего касания дает полную оценку атрибуции последней точке взаимодействия, с которой потребитель взаимодействовал перед совершением покупки, без учета предыдущих взаимодействий.
Multi-Touch Attribution Model
Модели мультитач-атрибуции учитывают все точки взаимодействия потенциального клиента, ведущие к покупке. В результате они считаются более точными моделями. В зависимости от того, какую модель мультитач-атрибуции вы используете, они по-разному присваивают ценность каналам.
- Линейная: атрибуция фиксирует каждую точку контакта с потребителем, ведущую к покупке. Он одинаково взвешивает эти взаимодействия, придавая каждому сообщению одинаковую ценность.
- U-образная. модель оценивает взаимодействия отдельно, отмечая, что некоторые из них более эффективны на пути к покупке, чем другие. В частности, первому контакту и конверсионному контакту начисляется по 40 процентов ответственности за лид. Остальные 20 процентов делятся между первой и ведущей точками конверсии.
- Time Decay: Эта модель придает точкам взаимодействия, задействованным ближе к конверсии, больший вес, чем тем, которые задействованы на ранних этапах.
- W-образная: для W-образной модели точки соприкосновения, отвечающие за первое касание, конверсию потенциальных клиентов и создание возможностей, получают 30 процентов оценки. Оставшиеся 10 процентов распределяются между дополнительными обязательствами.
Маркетинговая атрибуция — это практика оценки точек касания с маркетингом, с которыми потребитель сталкивается на пути к покупке. Цель атрибуции — определить, какие каналы и сообщения повлияли на конверсию.
Сегодня маркетологи используют несколько популярных моделей атрибуции:
Single-Touch Attribution Model
Атрибуция по первому касанию (First-Touch). Атрибуция по первому касанию предполагает, что потребитель решил совершить конверсию после первой рекламы, с которой он столкнулся, независимо от дополнительных сообщений, которые можно увидеть впоследствии.
Атрибуция последнего касания (Last-Touch). Атрибуция последнего касания дает полную оценку атрибуции последней точке взаимодействия, с которой потребитель взаимодействовал перед совершением покупки, без учета предыдущих взаимодействий.
Multi-Touch Attribution Model
Модели мультитач-атрибуции учитывают все точки взаимодействия потенциального клиента, ведущие к покупке. В результате они считаются более точными моделями. В зависимости от того, какую модель мультитач-атрибуции вы используете, они по-разному присваивают ценность каналам.
- Линейная: атрибуция фиксирует каждую точку контакта с потребителем, ведущую к покупке. Он одинаково взвешивает эти взаимодействия, придавая каждому сообщению одинаковую ценность.
- U-образная. модель оценивает взаимодействия отдельно, отмечая, что некоторые из них более эффективны на пути к покупке, чем другие. В частности, первому контакту и конверсионному контакту начисляется по 40 процентов ответственности за лид. Остальные 20 процентов делятся между первой и ведущей точками конверсии.
- Time Decay: Эта модель придает точкам взаимодействия, задействованным ближе к конверсии, больший вес, чем тем, которые задействованы на ранних этапах.
- W-образная: для W-образной модели точки соприкосновения, отвечающие за первое касание, конверсию потенциальных клиентов и создание возможностей, получают 30 процентов оценки. Оставшиеся 10 процентов распределяются между дополнительными обязательствами.
❤2👍1
Как анализировать атрибуцированный трафик
Сегодня практический пост, рассмотрим связку для анализа мобильных приложений и модели атрибуции Amplitude + AppsFlyer
Ссылки атрибуции позволяют рекламодателям собирать данные о взаимодействии пользователей с рекламой и уведомляют AppsFlyer, когда пользователи взаимодействуют с рекламой. В параметры можно передавать практически любые переменные, которые будут полезны при последующем анализе. Помимо банальных placement / channel можно добавить partner id или id реферала в cpa и использовать для последующего анализа трафика, пришедшего с определенным атрибутом.
Настройка интеграции
в аккаунте AppsFlyer выберите Active integration -> найтройки Amplitude. Помимо ключа приложения можно также передавать события, определяемые в постбэках. Ключ можно найти в Amplitude -> Project -> General
ссылка на инструкцию
Как найти новые параметры в Amplitude
Тут все просто, для указанных событий, например Sign_Up, будет дополнительно передаваться event properties в котором увидите переменные, которые приходят с AppsFlyer.
Как пользоваться
На практике это означает, что можно анализировать не только ROI канала, но и продуктовые метрики, как, например, retention определенной когорты с определенной рекламы, а также поведение внутри продукта, как то funnels или user jorney - все те преимущества, что дает Amplitude
Сегодня практический пост, рассмотрим связку для анализа мобильных приложений и модели атрибуции Amplitude + AppsFlyer
Ссылки атрибуции позволяют рекламодателям собирать данные о взаимодействии пользователей с рекламой и уведомляют AppsFlyer, когда пользователи взаимодействуют с рекламой. В параметры можно передавать практически любые переменные, которые будут полезны при последующем анализе. Помимо банальных placement / channel можно добавить partner id или id реферала в cpa и использовать для последующего анализа трафика, пришедшего с определенным атрибутом.
Настройка интеграции
в аккаунте AppsFlyer выберите Active integration -> найтройки Amplitude. Помимо ключа приложения можно также передавать события, определяемые в постбэках. Ключ можно найти в Amplitude -> Project -> General
ссылка на инструкцию
Как найти новые параметры в Amplitude
Тут все просто, для указанных событий, например Sign_Up, будет дополнительно передаваться event properties в котором увидите переменные, которые приходят с AppsFlyer.
Как пользоваться
На практике это означает, что можно анализировать не только ROI канала, но и продуктовые метрики, как, например, retention определенной когорты с определенной рекламы, а также поведение внутри продукта, как то funnels или user jorney - все те преимущества, что дает Amplitude
👍2❤1
Channel name was changed to «DataDrivenLab (StartUps | Growth | Product)»
Измерение качества внедрения AI инструментов в компаниях
Вдохновился исходным постом, где рассматривается метрика дохода на сотрудника. Субъективно метрика Revenue per Employee (R/e) напрямую коррелирует с внедрением AI в процессы компании.
Потому что теперь главный вопрос — сколько прибыли вы приносите компании, а не сколько часов провели в офисе или другие архаичные способы подхода к оценке эффективности.
Новая экономика — это гонка за ростом дохода на сотрудника. И в ней побеждают не роботы, а люди, которые знают, что с ними (AI инструментами) делать.
Вдохновился исходным постом, где рассматривается метрика дохода на сотрудника. Субъективно метрика Revenue per Employee (R/e) напрямую коррелирует с внедрением AI в процессы компании.
Потому что теперь главный вопрос — сколько прибыли вы приносите компании, а не сколько часов провели в офисе или другие архаичные способы подхода к оценке эффективности.
Новая экономика — это гонка за ростом дохода на сотрудника. И в ней побеждают не роботы, а люди, которые знают, что с ними (AI инструментами) делать.
TVL vs AUM — одно и то же?
Разберёмся
AUM (Assets Under Management) — это то, чем управляют фонды и менеджеры. То есть деньги, которые ты доверил кому-то, чтобы тебе их приумножили (или нет).
Ключевое слово — управление.
TVL (Total Value Locked) — это не про управление, а про “заморозку” ликвидности.
Деньги там лежат, чтобы протокол работал: стейкинг, лендинг, ликвидность на DEX и тд.
То есть:
👉 В TradFi: “у нас под управлением $10B AUM” = “нам доверили $10B”.
👉 В DeFi: “наш TVL $10B” = “в наших смарт-контрактах лежит $10B, но это не наши деньги”.
рост TVL ≠ рост прибыли. Иногда TVL растёт просто потому, что токен подорожал — не потому что пришли новые пользователи.
Было $1 млрд в ETH при цене $2k → стало $2 млрд при $4k, но реальных депозитов — ноль новых.
TVL вырос, а активность — нет.
💡 Итог:
AUM = доверили кому-то управлять.
TVL = заблокировали ликвидность в коде.
Оба — красивые цифры, но без контекста это просто vanity metrics.
Разберёмся
AUM (Assets Under Management) — это то, чем управляют фонды и менеджеры. То есть деньги, которые ты доверил кому-то, чтобы тебе их приумножили (или нет).
Ключевое слово — управление.
TVL (Total Value Locked) — это не про управление, а про “заморозку” ликвидности.
Деньги там лежат, чтобы протокол работал: стейкинг, лендинг, ликвидность на DEX и тд.
То есть:
👉 В TradFi: “у нас под управлением $10B AUM” = “нам доверили $10B”.
👉 В DeFi: “наш TVL $10B” = “в наших смарт-контрактах лежит $10B, но это не наши деньги”.
рост TVL ≠ рост прибыли. Иногда TVL растёт просто потому, что токен подорожал — не потому что пришли новые пользователи.
Было $1 млрд в ETH при цене $2k → стало $2 млрд при $4k, но реальных депозитов — ноль новых.
TVL вырос, а активность — нет.
💡 Итог:
AUM = доверили кому-то управлять.
TVL = заблокировали ликвидность в коде.
Оба — красивые цифры, но без контекста это просто vanity metrics.
👍2
LTV и CAC: токсичные отношения
CAC растёт, LTV падает — классика токсичных отношений.
Ты тратишь больше, чтобы вернуть меньше.
Но ты продолжаешь, потому что “ну, юзеры же растут”.
Не обманывай себя.
Если LTV:CAC < 3 — у тебя не бизнес,
у тебя дорогой хобби-клуб.
CAC растёт, LTV падает — классика токсичных отношений.
Ты тратишь больше, чтобы вернуть меньше.
Но ты продолжаешь, потому что “ну, юзеры же растут”.
Не обманывай себя.
Если LTV:CAC < 3 — у тебя не бизнес,
у тебя дорогой хобби-клуб.
❤2
📈 Когда рост MAU — плохая новость
Все любят графики, которые растут вверх.
Особенно, если это MAU — Monthly Active Users.
Цифра растёт, настроение отличное, все счастливы.
Но вот проблема:
Иногда рост MAU — это просто красивая иллюзия.
Примеры из жизни:
- Запустили акцию с халявным промиком → MAU взлетел.
- Провели коллаб с блогером → пришла толпа новых юзеров.
- Сделали пуш с “скидкой 90%” → активность подскочила.
А через месяц?
Половина не вернулась.
Retention просел.
А средний чек — упал.
То есть MAU вырос, но ценности не добавилось.
📊 Рост активности ≠ рост продукта.
- Смотри не только MAU, но и DAU/MAU — коэффициент вовлечённости.
- Проверяй retention новых пользователей (через 7, 30, 60 дней).
- Отслеживай конверсию новых пользователей в платящих.
Все любят графики, которые растут вверх.
Особенно, если это MAU — Monthly Active Users.
Цифра растёт, настроение отличное, все счастливы.
Но вот проблема:
Иногда рост MAU — это просто красивая иллюзия.
Примеры из жизни:
- Запустили акцию с халявным промиком → MAU взлетел.
- Провели коллаб с блогером → пришла толпа новых юзеров.
- Сделали пуш с “скидкой 90%” → активность подскочила.
А через месяц?
Половина не вернулась.
Retention просел.
А средний чек — упал.
То есть MAU вырос, но ценности не добавилось.
📊 Рост активности ≠ рост продукта.
- Смотри не только MAU, но и DAU/MAU — коэффициент вовлечённости.
- Проверяй retention новых пользователей (через 7, 30, 60 дней).
- Отслеживай конверсию новых пользователей в платящих.
👍1
💸 3 метрики, которые стоит проверить, прежде чем купить акции публичный компаний
Ты можешь читать новости, смотреть тиктоки “куда инвестировать”,
но без этих трёх цифр инвестиции похожи на казино:
1️⃣ Revenue Growth (рост выручки)
Если компания не растёт — всё остальное неважно.
Смотри не на квартал, а на 3–5 лет.
Выручка должна стабильно расти быстрее инфляции и рынка.
2️⃣ Gross Margin (валовая маржа)
Показывает, сколько компания зарабатывает на каждом долларе продаж.
20% — тревожно, 60%+ — круто.
Низкая маржа = высокая зависимость от расходов.
3️⃣ Free Cash Flow (свободный денежный поток)
Профит в отчёте ≠ деньги в кассе.
FCF показывает, остаются ли реальные деньги после всех затрат.
Если FCF отрицательный — даже “успешная” компания может сгореть со временем
Ты можешь читать новости, смотреть тиктоки “куда инвестировать”,
но без этих трёх цифр инвестиции похожи на казино:
1️⃣ Revenue Growth (рост выручки)
Если компания не растёт — всё остальное неважно.
Смотри не на квартал, а на 3–5 лет.
Выручка должна стабильно расти быстрее инфляции и рынка.
2️⃣ Gross Margin (валовая маржа)
Показывает, сколько компания зарабатывает на каждом долларе продаж.
20% — тревожно, 60%+ — круто.
Низкая маржа = высокая зависимость от расходов.
3️⃣ Free Cash Flow (свободный денежный поток)
Профит в отчёте ≠ деньги в кассе.
FCF показывает, остаются ли реальные деньги после всех затрат.
Если FCF отрицательный — даже “успешная” компания может сгореть со временем
👍1