В эфире десятого выпуска подкаста Алексей Куличевский

Маркетолога нанимают после первого миллиона. Эту шуточную фразу Алексей Куличевский, Global Marketing Product Manager в компании Gett,  использовал для рекламы своего курса по аналитическому маркетингу. Впрочем, и сам термин «аналитический маркетинг» Куличевский считает бессмысленной фразой, если за ней не стоит работа с данными, такими как ROI, LTV, ARPU и прочими непонятными для непосвящённых людей терминами.  Задача маркетинга - приносить пользу бизнесу, а как его при этом называть - дело десятое. С этого и началась наша беседа.

Илья Макаров: Алексей, что такое «аналитический маркетинг»?

Алексей Куличевский: Ничего не значащая фраза. Но я понимаю твой вопрос и просто хочу подчеркнуть, что не стоит из этого пытаться сделать какое-то новое направление маркетинга. Любой предприниматель задумывается об эффективности своих вложений. И если он в конце квартала считает, сколько  и на что он потратил денег, и как сделать так, чтобы заработать побольше - он уже занимается аналитическим маркетингом. И все же, чтобы точно ответить на твой вопрос, я скажу так: часть бизнеса, которая связана с привлечением и удержанием клиента и есть «аналитический маркетинг».

— В конечном итоге циферки считать  - это хорошо?

— Наверно. Не всегда, но я переформулирую. Если вы занимаетесь бизнесом, то хорошо бы вам знать, как бизнес устроен, сколько вы зарабатываете и сколько вы тратите. Иначе вы скоро перестанете заниматься бизнесом скорее всего.

— А какие метрики надо считать в первую очередь? Эти метрики - они универсальны для любого бизнеса или у каждого свои и подводить всё под одну гребёнку не имеет смысла?

— Давай смотреть через призму пользы. Вот вы занимаетесь бизнесом. Зачем вы занимаетесь бизнесом?

— Деньги зарабатываем.

— Переименуем это в метрику «генерация прибыли». Соответственно, все мысли направлены на то, чтобы получить больше прибыли. Дальше, что такое прибыль? Самое простое определение: это доходы минус расходы. Вот у вас появляется ещё две метрики — ваши расходы и ваши доходы. Дальше, соответственно, вот у вас есть доходы. Откуда они берутся? Это какие-то люди что-то покупают. Соответственно, у вас появляется ещё две метрики — количество покупателей и количество заказов на покупателя. И так дальше можно расписывать. На каком-то уровне все бизнесы одинаковы, потому что задача любого бизнеса — генерация прибыли. Чем дальше вы углубляетесь в показатели, тем больше появляются различия, потому что кто-то шпалы продаёт, а кто‑то жвачку.

— Подход понятен. Давай разберем конкретную задачку. Как корректно посчитать время жизни пользователя?  

— У меня встречный вопрос — зачем ты его считаешь?

— Потому что понимание этой цифры позволяет компании построить некие прогнозы по необходимым усилиям для продаж. Позволяет понять, из какого канала мы получаем более ценных клиентов. Очень много метрик потом на этом вяжется.

— Ты говоришь, что метрика используется для прогнозирования усилий в продажах. А как конкретно?

— Допустим, компания в качестве источника привлечения клиентов использует бизнес-завтрак. Этот замечательный метод используют практически все московские SaaS. Средний бизнес-завтрак обходится компании в 80 000 рублей.  Для ровного счёта предположим, что пришли 20 человек. Каждый человек нам обошёлся в 4 000 рублей. Из этих 20 клиентами стали  двое. Получается, что каждый клиент обошёлся в 40 000 рублей.  Возникает вполне логичный вопрос — данный клиент отобьётся или нет? У нас в Alytics отбивается, потому что у нас высокий средний чек. А для какой-нибудь CRM‑системы, которая стоит 3 000 рублей в месяц, и среднее время жизни на ней, допустим, 9 месяцев, наверно такой клиент не отобьётся.

— Давай резюмируем то, что ты сказал. У вас есть маркетинговый канал, который вам стоит по 80 000 за мероприятие, и каждый клиент, которого вы привлекаете с этого мероприятия, вам обходится в среднем в 40 000 рублей. Вы хотите понять, стоит ли вам проводить такие мероприятия в будущем, выгодны ли они или нет. Это, собственно, бизнесовая задача. Почему я к этому привёл?  Потому что вопросы типа «а нужно ли считать эту метрику», в отрыве от бизнес-задачи не имеют смысла. Если вы не знаете, зачем вам это надо, — не считайте. Ценность любой аналитики равна ценности решений, которые вы будете принимать на основе этой аналитики.

Идем дальше. Клиент стоил 40 000 рублей. Соответственно, для вас этот маркетинговый канал будет выгоден, если в приемлемый для вас срок этот клиент вам принесёт больше 40 000 рублей. LTV — это итоговая ценность клиента за время его жизни. Часто говорят, что если LTV будет больше стоимости привлечения в итоге, не важно, за какое время, то всё классно. У этого определения есть большой недостаток: клиент вам может окупаться 20 лет, и за 20 лет его LTV будет больше, чем стоимость его привлечения. Готовы ли вы ждать окупаемости 20 лет?  Поэтому решение вашей задачи сводится не к тому, как посчитать Lifetime, а понять— с точки зрения бизнеса - за какое время вы хотите, чтобы клиент окупился. Например, вы хотите, чтобы он окупился за год. Вот вам и нужно измерять, сколько вам в среднем один клиент приносит за год.

А как вообще считать LTV отдельных клиентов? У вас есть три клиента: один — отвалился после первого месяца, второй — пользуется уже 2 года, а третий — сначала отвалился, потом вернулся и начал пользоваться опять. Как по ним считать LTV? Ответ - усреднять. LTV, как и любую статистическую метрику, правильнее считать на группе людей. Чем больше ты возьмёшь клиентов в выборке, тем точнее ты оценишь, а значит, средний показатель продолжительности жизни будет ближе к реальному ожидаемому показателю продолжительности жизни клиента.

Теперь представим, что нам нужно изучить поведение людей по определенным признакам, например, по дате регистрации. Мы объединяем таких людей в когорту и смотрим, сколько нам принесли денег те, кто зарегистрировался 2 года назад, 1 год назад и так далее. Сколько они нам принесли в первый месяц, второй, третий и так далее. И на базе этих данных вы даже можете прогнозировать, сколько вам принесет новый клиент. Например, год назад один клиент вам в месяц приносил 100 долларов за первый месяц, а за год он вам приносил, например, 1 000 долларов. А сейчас новый клиент вам за первый месяц принёс, например, 200 долларов. Есть какой-то шанс, который вам нужно дальше анализировать, что этот клиент и за год вам принесёт в 2 раза больше — 2 000 долларов. Резюме: смотрим когорты, старые со старыми, новые с новыми и сравниваем схожие периоды.

— Спасибо за ответ, я подумаю об этом. А какую аналитическую систему использовать для этого? Если мы говорим про web,  то это, скорее всего, Google Analytics. Для анализа данных можно использовать Excel или BI. А можно и самописную систему, как это делает «Аудиомания». Твое мнение?

— Ответ будет таким же, как и на предыдущий вопрос. Ты спрашиваешь - какую систему аналитики вам поставить. А у меня встречный вопрос - что вы хотите измерять и зачем? Ответы на эти вопросы лежат не на глубине, а на уровне владельца бизнеса. Например, вы сделали редизайн продуктов и хотите узнать, как это сказалось на продажах. Вы установили форму обратного звонка на сайт и хотите узнать результат этого действия. Вот такие бизнесовые вопросы нужно сформулировать. А дальше они очень просто переводятся в метрики. И здесь опять не нужно глубоко копать. Потому что все сводится к тому, что вы продаете людям товар или услугу и у вас есть канал продвижения — канал донесения информации о вашем продукте или услуге. Например, продаёте SaaS-продукт через веб-сайт. Соответственно, какие метрики вы хотите измерять? Это сколько людей находится на каждом этапе воронки продаж и как идет их движение по воронке по каналу продаж через веб-сайт. Тут нет никакой высшей математики. Большая часть трёхбуквенных обозначений типа LTV, CAC, ARRU и прочего — пыль в глаза. Просто маркетологи хотят казаться умнее, чем они есть, а на самом деле всё понятно и простому сибирскому мужику. Когда вам понятны ваши бизнес-цели, то просто смотрите более дешевый и подходящий вариант. Для web в 99,9% процентах случаев подойдет Google Analytics. В mobile лучше использовать системы типа AppsFlyer. Для анализа продукта, где какие люди куда кликают и где они уходят с продукта, хорошо подходит Amplitude. Выбирайте на свой вкус и кошелёк.

— Подведу итог. Сначала нужно понять маркетинговые задачи, и исходя из них строить систему аналитики.

— Да, при этом перевести вопрос из плоскости «какие фичи мне нужны» в плоскость бизнес-задач. Часто клиенты говорят - «мне нужен сайт».  Зачем? «Ну у всех есть веб-сайт, а у меня нет веб-сайта». Это не про бизнес. Про бизнес — мне нужен дополнительный канал продаж.

— Согласен. Сейчас огромное количество бизнесов прекрасно себя чувствуют без сайта. Например, используют Instagram и все у них хорошо. В одном из твоих интервью вычитал, что ты сторонник принципа «большого количества дешёвых ошибок». Как это помогает бизнесу?

— Сейчас я сторонник другого принципа - максимизации пользы и минимизации вреда. Разница в том, что если вы просто хотите делать много дешёвых ошибок без понимания, в каком направлении вы идёте, вы можете как та курица, которой только что отрубили голову, бегать кругами и делать много дешёвых ошибок, при этом никуда не двигаться. Сначала лучше сесть и подумать, чего я хочу добиться с точки зрения бизнеса, как я хочу этого добиться, какие шаги мне нужно предпринять. И потом уже строить гипотезы и проверять их.

— Давай разберём ещё одну практическую задачку об ассоциированных конверсиях. В разных бизнесах происходит разное количество коммуникаций с клиентом, перед тем как он купил или воспользовался услугой. Где-то это может быть 5-6 касаний, где-то 10-11. Когда люди продают квартиры, там может и до 20 касаний доходить. Как считать ассоциированные конверсии?

— И снова я вынужден спросить - а зачем вам это нужно?

— Потому что, как показывает практика, если считать конверсию только по last click, то это не совсем корректно, тебе кажется, что ты слишком много денег вкладываешь в один канал, а продажа прошла по другому.

— Да, ты тратишь деньги. При продажах с большим средним чеком появляется новая сложность в атрибуции рекламы, так как здесь клиенту требуется немало времени, чтобы подумать. Воронка продаж расширяется на много уровней. Первый уровень — клиент не знает, ЧТО вы продаёте. Второй уровень — клиент знает, ЧТО вы продаёте, но не знает, нужно ли ему это. Третий уровень — клиент знает, что ему это нужно, но возникает вопрос: «нужно ли покупать у вас или у кого‑то ещё?», т.е. он смотрит конкурентов. Следующий уровень — клиент знает, что ему это нужно, он всё понимает, он знает, что ему нужно покупать у вас, но теперь у него вопрос: «нужно ли покупать сейчас или подождать?». Всё это уровни, которые проходят до продажи.

Хорошие умные бизнесы делают, например, страницы на своём сайте и  отвечают на сомнения людей на каждом из этапов. Вполне возможно, что они используют ретаргетинг и прочие каналы коммуникации, которые позволяют поймать человека и определить, что этот человек находится на том или ином этапе, и пушат его дальше по воронке. Соответственно, возникает проблема — если всю ценность, которую клиент принёс при покупке, записать только в рекламный канал, который находится последним в цепочке, то можно сделать вывод, что все остальные бесполезны и выключить их. А они на самом деле были очень даже полезны, потому что они продвигали человека по воронке вниз.

А теперь давай переформулируем задачу «Как рассчитать ассоциированные конверсии» в задачу «Как правильно перераспределять маркетинговый бюджет в бизнесах с длинным циклом продаж». Согласен?

— Давай.

— Хорошо. Соответственно, мы уже отсекли кучу лишнего и у нас есть задача перераспределения маркетингового бюджета. Дальше стоит вопрос - а сколько времени проходит от первого контакта с клиентом до последнего — до собственно сделки, либо отвала от сделки?

— Давай положим, что 3 месяца.

— Ок, вот и ответ на твой вопрос. Соответственно, с момента первого обращения клиента. Если он не совершил покупку сразу или не завершил сделку в течение 3-х месяцев, значит он затупил и отвалился. В Google Analytics есть отчёт цепочки продаж, посмотрите, сколько там касаний и сколько они занимают времени.

— Всё, что больше — всё уже отвалилось как бы плюс/минус.

— Посмотрите усреднённую. Не пытайтесь предсказать со 100% вероятностью. Когда вы проанализируете, например, среднее, вы таким образом создадите тест. У любого теста есть показатели точности и специфичности, т.е. вероятность ошибок первого и второго рода. Вероятность ошибки первого рода - это false negative, т.е. ошибочное опровержение верной гипотезы. Например, человек ещё в цепочке, а вы говорите, что он уже отвалился. Ошибки второго рода — это неверное подтверждение ошибочной гипотезы — о том, что человек на самом деле уже давно свалил, а ваш тест говорит, что он ещё в цепочке. Любой тест совершает и ту, и другую ошибку.

— Я думаю, будет здорово попробовать разобрать третий кейс, раз уж мы сегодня пошли по таким задачкам. Это кейс нашего клиента компании «Документовед» - сервиса подготовки юридических документов. Задача следующая. Человек кликнул с контекста, сделал себе справку и оплатил. Этого человека записали в биллинг с определённой UTM с объявления. Потом этот же человек возвращается второй раз, третий раз, и поскольку он уже в биллинге есть, все его платежи складываются к этой UTM. Поэтому в какой-то момент сложилась такая ситуация, что даже если контекстную рекламу отключить, то ROI продолжает расти.

— Человек пришёл снова, а его записывают в рекламный канал, в который он вошёл первый раз два года назад, верно?

— Да, абсолютно верно. В какой-то момент аналитики «Документоведа» пришли и сказали: «Мы теперь складываем на первую UTM платежи первые три месяца». Как они рассчитали эту цифру, как ты думаешь?

— Понятия не имею, даже не буду пытаться угадать. Мне почему-то кажется, что никак не рассчитали, а просто решили, что 3 месяца звучит хорошо.

— Я для себя тоже, без каких-то выкладок, эту цифру объясняю следующим образом. Когда к тебе приходит клиент - это заслуга рекламного канала. А то, что он с тобой остаётся - это качество твоего продукта или сервиса. По большому счёту это вопрос из серии, когда качество продукта и сервиса перевешивает важность от того, что клиент просто про нас узнал. Мне кажется, это хорошо.

— Смотри, это можно довольно просто посчитать, достаточно перестать просто заниматься атрибуцией людей к какому-то каналу. «Документовед» работает по логике, что вот «Яндекс.Директ» привёл человека. И дальше этот человек что‑то покупает. Это понятная логика, но она не для всех бизнесов подходит. Она подходит, например, для подписочных сервисов, где человек сразу цепляется и дальше его продвигают другими каналами, например, рассылками. Такой подход более или менее работал в Groupon, например, да и то не очень. Такой подход работает в такси-сервисах — в Gett, когда этот человек один раз установил приложение и всё — дальше он катается. Ему не нужно видеть рекламу, чтобы вспомнить, что ему нужно такси. Для «Документоведа» — не факт, что этот подход работает. Поэтому его можно упростить — вернуться к старой доброй атрибуции транзакций. Тут рекламный канал не человека туда привёл, а деньги принёс. И дальше получается такая цепочка. Например, новый человек, который никогда не пользовался «Документоведом», вбил в Яндексе ключевой запрос, увидел рекламу, кликнул, купил. Дальше, у этого же человека возникла следующая задача через 2‑3 месяца. Он повторил тот же самый паттерн поведения — зашёл в поисковую систему, вбил запрос, увидел контекстную рекламу, кликнул, купил. Но уже другую контекстную рекламу, то есть не стоит атрибутить это в первый канал. И так продолжается первые раз 5. Потом, уже года через полтора у него снова возникла какая-то задача, но уже помнит, что есть такой «Документовед», и вообще он прикольный. Что он делает?

— Он идёт в Яндекс, пишет «Документовед».

— Либо так, либо идёт на «Документовед». Так или иначе, он взаимодействует с брендом напрямую. Если в Яндексе он вбивает «Документовед», это брендовый запрос. Если это не Яндекс, а напрямую, то это прямой заход. И всё, вы уже эти деньги атрибутите в ваш бренд.  Тогда проблема — LTV, трех месяцев и старого клиента — она просто отпадает сама собой, потому что вы просто меняете парадигму.

— Слушай, это звучит неплохо, но при таком подсчёте, по крайней мере в этом кейсе, там становится всё достаточно печально. Потому что одна транзакция она не отбивает деньги на рекламу. И, соответственно, там всё это имеет смысл как раз с учётом того, что, поскольку сервис действительно полезен, большая часть пользователей остаётся с ним надолго.

— Погодите, это очень важный момент, вам хотелось бы рисовать такую ситуацию, что человек кликает по рекламе один раз, потом остаётся надолго и больше по рекламе не кликает. И всё классно, всё шоколадно, когорты огромные…

— Нет, он кликает. Алексей, там ребята достаточно толковые. Понятно, что если человек второй раз переходит по другому объявлению, то с первым это не атрибутится.

— Да. Но вы сначала удостоверьтесь, что человек не кликает дальше по рекламе, иначе получится ерунда.

— Согласен. Я думаю, интервью будет полезным, потому что мы много говорили о конкретных вещах. И главное - прежде чем пытаться решить какую-то задачу, нужно понять, какой смысл это несёт для бизнеса. И только после этого ставить задачи перед маркетологами.


Слушайте аудиозапись на iTunes и PodFM.ru
Текстовая версия интервью опубликована также на VC.ru