24 актуальных сервиса для анализа социальных сетей

Коэффициент удержания клиентов (Retention)

Коэффициент удержания клиентов отражает, сколько людей возвращаются в приложение. Существует несколько различных формул для его расчета. Проще всего вычислить процент пользователей, которые возвращаются в приложение через конкретный временной интервал, например каждый месяц.

Так, можно рассчитать количество пользователей в определенном сегменте, использовавших приложение в июле, и сравнить с количеством пользователей этого сегмента, использовавшего приложение в июне. Получим коэффициент удержания пользователей за месяц, который поможет понять, остаются ли новые пользователи в приложении и проявляют ли они активность.

Рассмотрим на практике. Посчитайте, сколько новых пользователей пришло в июне. Разделите число июньских новых пользователей, которые остались в приложении и были активными в июле, на общее число пользователей за июнь:

200 пользователей, которые пришли в июне и остались активны в июле / всего за июнь — 1000 пользователей. Значит retention rate равен 20%.

Чтобы лучше изучить уровень удержания клиентов, отслеживайте процент пользователей, которые возвращаются в приложение, каждые 30 дней.

Продуктивность менеджеров по продажам и рейтинги

Успешность продаж зависит от успеха каждого конкретного менеджера по продажам и отдела продаж в целом. Поэтому необходимо оценивать отдельных менеджеров, региональные команды сразу по нескольким показателем, ввести элемент соревновательности, рейтингования. Кроме соревновательного эффекта, значение имеет наглядность и сравнимость своего результата с успехами коллег. Отслеживая производительность менеджеров, создаются прозрачные условия, в том числе и денежной мотивации.

Как это может выглядеть? Вспомните, например, Хогвартс и песочные часы с разноцветными камнями, обозначавшими очки в пользу каждого из волшебных факультетов. Вы можете собрать подобный дашборд из описанных выше 17 показателей для отдельных менеджеров, подразделений или регионов.

Вышеперечисленные метрики и показатели успешно применяют многие компании, но это не значит, что они универсальны и применимы для всех бизнесов. Реальность намного сложнее – следует хорошо знать свой бизнес, понимать его закономерности и выбирать те метрики, которые вы считаете адекватными вашей бизнес-модели. Большое число метрик может не только затруднять понимание ситуации, но и становится настолько трудо- и время затратным, что плюсы от их всеобъемлющей универсальности уступят минусам от запаздывания в предоставлении, сложностях в анализе и стоимости на ведение такого учета.

Методы анализа целевой аудитории

Для подробного анализа целевой аудитории выделяют два главных метода:

1. количественный – сбор информации в числах;
2. качественный – общие критерии, помогающие понять аргументы ЦА при выборе: увлечения, социальная ориентация, ценности и т.п.

Количественные методы исследования подразделяют на такие, как:

• PAPI (Paper And Pen Personal Interview) — метод письменного (бумажного) анкетирования с ответами на поставленные вопросы.
• CLT (Central Location Test) — тип исследования непосредственно на торговой площадке или на территории ТЦ, заключающийся, например, в тестировании или дегустации продуктов.
• CAPI (Computer Assisted Personal Interview) —проводят личный опрос респондента, фиксируя данные с помощью компьютерных технологий.
• CATI (Computer Assisted Telephone Interview) — компьютерная система опрашивания по телефону, с большим охватом различных групп респондентов.
• CAWI (Computer Assisted Web Interviews) — веб-интервью с помощью интернет-опросника, представляющий собой программу с определенным сценарием. Способен охватить большое количество участников.

Качественные методы исследования подразделяют на виды:

• Фокус-группа (FGI) — проводимое интервьюером обсуждение c небольшой группой респондентов.
• Глубинное интервью (IDI) — индивидуальная беседа между модератором и респондентом по определенному плану, состоящему из открытых вопросов.
• Наблюдение за участниками группы — исследователь наблюдает за респондентами в обычной среде, общаясь с ними и участвуя в ситуациях.
• Диада — опрос, проводимый одновременно двум участникам.
• Домашний визит (HV) — глубинный опрос, который проводят дома у респондента и сопровождают наглядной демонстрацией по использованию какого-либо товара.
• Специальные этнографические исследования — наблюдение в сочетании с глубинными интервью, проводимое этнографом.

При анализе целевой аудитории сайта следует акцентировать внимание на следующем:

Учтите, что анализ целевой аудитории и изучение ее характеристик – важная элемент не только для молодого бизнеса, но и для известного бренда

Чтобы понимать, на какого потребителя рассчитан ваш продукт или услуга, каким способом лучше поддерживать с ним коммуникацию и как привлечь его внимание, необходимо проводить глубинные исследования. Выше приведена информация о наиболее распространенных и востребованных методах анализа, среди которых фигурируют платные и бесплатные сервисы

Все они позволяют получить полные данные для разработки результативной стратегии продвижения.

Активные пользователи (Active Users)

Количество человек, загрузивших приложение, не обязательно равняется числу реальных пользователей

Поэтому важно отслеживать активность пользователей. Есть две метрики, которые помогут посчитать, сколько людей на самом деле используют приложение

Ежедневно активные пользователи (DAU). Это число покажет, сколько людей не могут обойтись ни дня без приложения.

Метрика отражает, именно сколько человек пользуется приложением, а не количество сессий. Каждый пользователь учитывается системой только один раз, независимо от того, сколько раз в день он запускает приложение.

DAU можно рассчитать для конкретного дня или посчитать среднее значение за определенный период.

Другая метрика — ежемесячно активные пользователи (MAU) — количество пользователей, которые взаимодействовали с приложением в течение месяца или периода 30 дней.

Например, если 10000 человек пользовались приложением 20000 раз за последние 30 дней — показатель MAU равен 10000.

Чтобы отследить эти метрики, можно использовать Google Analytics, где активный пользователь — это человек, который открыл и взаимодействовал с приложением в течение последних 30 дней. Всего четыре сегмента: уникальные пользователи, открывшие сессии в течение 1 дня, 7 дней, 14 дней и 30 дней.

DAU и MAU можно также использовать, чтобы рассчитать метрику Stickiness — лояльность — она оценивает, как часто пользователи возвращаются в приложение. Лояльность вычисляется путем деления DAU на MAU и измеряется в процентах.

Чем выше процент, тем чаще пользователи используют приложение. Если процент увеличивается со временем — еще лучше. Чем ближе значение DAU к MAU, тем выше уровень лояльности. Это значит, что ежемесячно активные пользователи возвращаются чаще.

Например, DAU — 5000, а MAU — 10000:

5000/10000 = лояльность 50%.

Для чего нужен учет

Эффективность

У большинства систем есть функция измерения эффективности, которая рассчитывается с учетом выполненных задач и отработанного времени. Это помогает как контролировать рабочее время, так и оптимизировать процессы внутри компании. Можно понять, когда сотрудник наиболее эффективен, какие задачи делает быстрее, а на какие нужно больше времени и ресурсов. Руководитель, в свою очередь, использует эти данные, чтобы  правильно распределять нагрузку и ставить дедлайны. 

Основатель аутсорсинговой компании Work Solutions Максим Мул считает, что система «Битрикс24», которую использует компания, позволяет не «терять» часы разработчиков — YouTube в рабочее время смотреть не получится. Также она помогает клиентам отслеживать, как расходуются их бюджеты, и делает процесс сотрудничества прозрачным.

Однако, несмотря на расширенную функциональность программ по учету рабочего времени, надо помнить, что системы трекинга ничего не дадут без регламентов и налаженных бизнес-процессов. Например, Work Solutions запрещает разработчикам приступать к задачам с оценкой больше 8 часов, требуя декомпозицию. «Это связано с тем, что большие задачи, которые не помещаются в рабочий день, угнетают дух и часто выходят из-под контроля. Чтобы сохранять у команды хороший эмоциональный настрой, нужно следить за подобными нюансами», — считает Максим.

Похожего мнения придерживается Мария Уколова — директор департамента информационных технологий ИТ-компании «КРОК».

«Система учета позволяет лишь косвенно оценивать эффективность сотрудников, поэтому мы используем разные подходы и регулярно из пересматриваем. Например, тщательно занимаемся ресурсным планированием и даже хотим перейти на предиктивные списания», — рассказывает Мария.  

Дисциплина

Многие сотрудники работают эффективнее, если их рабочее время четко зафиксировано и они отчитываются о выполненных задачах. В период пандемии в связи с переходом на удаленку программы и сайты, которые фиксируют рабочие процессы, стали более востребованы. 

Так, сервис прокачки маркетинга Callibri использовал программу TimeDoctor около двух лет для контроля почасовых подрядчиков и разработчиков, а с приходом карантина распространил ее на всех сотрудников. Процесс пошел так хорошо, что теперь использование TimeDoctor — обязательное условие для работы в компании, рассказывают в компании. 

Автоматизация и безопасность

При помощи программ, пропускной системы и распознавания лиц можно упростить процессы фиксации опозданий, срывов дедлайнов, отсутствия на рабочем месте, а также сверхурочной работы. Системы также помогают в сохранении коммерческой тайны и усложняют доступ к корпоративным данным для злоумышленников.  

С момента открытия представительства The MASCC (чешско-российская ИТ-компания) в Москве организация использует систему учета рабочего времени сотрудников по бесконтактным картам. Удалось повысить не только дисциплину (по словам представителя компании Ильи Харченко, количество опозданий на работу практически свелось к нулю, как и случаи ухода с работы раньше назначенного времени), но и безопасность офиса. Незнакомцы и гости, не имеющие карт для входа, должны сначала позвонить в офисный домофон и представиться. После установления их личности и цели прихода они получают или не получают возможность попасть внутрь.

Национальное бюро кредитных историй (НБКИ)

Организация оказывает услуги скоринга, анализа данных заемщиков с целью предотвращения мошенничества и финансовых убытков, а также осуществляет верификацию паспортных данных клиентов.

НБКИ работает только с конечными заказчиками (банками, коллекторскими агентствами и т. п.) и не предоставляет API для доступа к системе разработчикам сторонних сервисов.

Самим клиентам финансовых организаций компания помогает составить кредитную историю или оспорить негативные моменты в уже имеющейся. Существуют и другие компании, оказывающие подобные услуги, например, Equifax.

Источник картинки на тизере: Rival IQ

Прямой подход. Подсчет посетителей на основе трекинга

Данный метод подразумевает построение траекторий перемещения движущихся объектов кадра и фиксацию пересечения виртуальной линии входа/выхода. Рассмотрим подробнее алгоритм работы трекинга и способы построения траекторий.

Построение траекторий. Способ 1

Для построения траекторий перемещения ведется анализ последовательности кадров видеопотока, на которой присутствуют движущиеся объекты. В общем случае в одном кадре может присутствовать несколько движущихся объектов, поэтому программе необходимо не только построить траектории, но и различить объекты и их перемещения. Когда движущиеся объекты пересекают линию по одному, никакой сложности с подсчетом нет: задача сводится к определению направления пересечения линии.

С этой задачей может справиться метод подсчета, основанный на наиболее простой реализации трекинга, анализирующий объекты переднего плана (движущиеся объекты) на последовательных кадрах. Сначала выделяются области движения, отличающиеся от фонового изображения, на текущем и предыдущем кадре, далее, анализируя скорость, направление движения объектов, а также их размеры, вычисляются вероятности перехода объектов из одной точки траектории предыдущего кадра в другую точку текущего. Наиболее вероятные перемещения каждого объекта складываются в траекторию.

Построение траекторий. Способ 2

Объекты в кадре могут перемещаться по-разному: их траектории могут пересекаться или перекрываться, а зоны движения, соответствующие объектам, — объединяться в одну область. В таком случае программе нужно выявить каждый объект, разделить группы объектов и корректно посчитать людей, пересекающих виртуальную линию в том или ином направлении.

В этих случаях задача построения точной траектории отдельных объектов усложняется. Для анализа подобных сложных перемещений трекинг, основывающийся на методе построения траектории по двум кадрам, не подходит, он дает высокую погрешность. С такими ситуациями справляется метод подсчета, использующий трекинг на основе технологии анализа последовательности кадров и непрерывной постобработки полученных результатов. Программа строит графы — анализирует переходы объектов из одного состояния (положения) в другое. Кроме того, анализируются скорости и направления движения, положения, цветовые характеристики. В качестве результата выдается набор наиболее вероятных перемещений объекта, образующий траекторию.

Разница двух методов (способ 1 и 2) состоит в том, что при обработке последовательности кадров учитывается как текущее положение объекта, так и история его переходов, что позволяет повысить точность в сложных ситуациях пересечения движения, исчезновений и возникновений объекта.

Более подробно методы построения траекторий движущихся объектов описаны в статье «Отслеживание объектов в видеопотоке. Методы построения траекторий»

Отдельно следует рассмотреть ситуацию, когда посетители пересекают линию входа/выхода группами. Чтобы корректно считать людей, необходимо точно определять их количество в группах. Это можно сделать несколькими способами. Первый из них детектирует головы: программа определяет, сколько объектов, классифицированных как голова, пересекло виртуальную линию подсчета. Другой способ анализирует площадь объекта, пересекающего линию, и сравнивает ее со средней площадью человека для данного видеоряда. Такой подход позволяет оценить количество людей в движущемся объекте.

Метод подсчета по головам является более точным, так как объект большей площади может быть не только группой людей, но и, например, человеком с крупным предметом (например, с тележкой).

Наиболее точный результат достигается при небольшом взаимном перекрытии движущихся объектов, в ситуации, когда их можно легко отделить друг от друга.

Работаем с отдельными социальными сетями

Picalytics. Русскоязычный сервис для глубокой аналитики по Инстаграму*.

Сервис собирает 36 метрик, в том числе:

• Географию подписчиков.
• Возраст аудитории.
• Соотношение мужской и женской аудитории.
• Популярные хештеги.
• Ежедневный прирост подписчиков.
• Динамику отписок.
• Количество ботов среди подписчиков.

Фишка: Есть интересный параметр — досягаемость подписчиков. Сервис покажет число тех, кто всегда видит ваши посты, тех, кто с бо́льшей вероятностью увидит посты, тех, кто видит посты редко и тех, кто не видит их вообще.

Метрика «тренды аккаунта» покажет долговременные интересы аудитории — вашей или аккаунтов, которые вас заинтересовали.

Тренды аккаунта — это очень информативно

Сервис поможет получить доступ к статистике аккаунтов конкурентов, а также к статистике и досягаемости аудитории в тех аккаунтах, где планируется размещение рекламы.

Все данные сервиса статистики и аналитики в любой момент можно выгрузить и использовать за пределами Picalytics.

Бесплатный период: 3 дня. Но при регистрации требует сразу ввести карту, с которой через 3 дня начнут списываться средства за платный доступ — если вовремя самостоятельно не отключить оплату.

Стоимость: 4 тарифа, стоимость зависит от количества подписчиков аккаунта. В месяц услуги сервиса обойдутся от 8 $ до 59 $ за отслеживание и анализ одного аккаунта.

Allsocial. Сервис работает с социальной сетью ВКонтакте.

Помогает быстро найти интересующую группу или паблик (например, перед размещением гостевого поста) и получить по ним неплохой массив информации. В базе сервиса на март 2021 года — 554 080 сообществ.

Здесь можно искать только группы, только паблики или все сразу

Сервис статистики и аналитики покажет:

• Количество пользователей в группе.
• Охват публикаций.
• Количество посетителей (в день).
• Прирост количества подписчиков.

По умолчанию сервис показывает группы, ранжируя их по динамике роста аудитории.

Период, за который можно посмотреть статистику, — день, неделя или месяц.

Можно проанализировать и свою группу или группу, которую вы ведете как SMM-щик. Как минимум динамика прироста пользователей — это полезная метрика.

Большой минус — статистика доступна по открытым пабликам и группам. Для закрытых сервис покажет только количество пользователей и прирост аудитории за выбранный период в процентах.

Фишка: Есть возможность сразу найти администраторов групп/сообществ, чтобы связаться с ними и поговорить о сотрудничестве.

Бесплатный период: всегда.

Стоимость: сервис статистики и аналитики бесплатный. Можно работать даже не заходя во ВКонтакте и не имея там регистрации.

Media-VK. Еще один сервис статистики и аналитики, заточенный под ВКонтакте. Помогает не просто собрать статистику, но и на ее основе составить портрет потребителя (целевой аудитории).

Фишка: У сервиса есть доступ к скрытой статистике любых сообществ. Искусственный интеллект проанализирует аудиторию группы и составит описание среднего участника — то, что маркетологи называют «аватаром клиента».

Сервис покажет портрет типичного представителя сообщества

Здесь же можно посмотреть, в каких еще сообществах состоит интересная вам аудитория — это важно при размещении рекламы. Сразу после регистрации доступны:

Сразу после регистрации доступны:

• Сводная статистика об участниках групп.
• Информация по географии, полу, возрасту, семейному положению аудитории группы.
• Список сообществ (топ-30), в которых состоят участники интересной вам группы.

В базе сервиса — 5 000 000 пользователей и почти 5 000 сообществ

Бесплатный период: условный. При регистрации новому пользователю выдается бонус во внутренних рублях, который он и сможет использовать для оплаты аналитических услуг сервиса.

Стоимость: четких тарифов нет. На сервисе заявлена стоимость от 5 ₽ за анализ одного сообщества с формированием отчета.

Как увеличить средний чек?

Чтобы прибыль магазина росла, средний чек тоже должен расти. Другими словами, необходимо сделать так, чтобы каждый покупатель, который зашёл в магазин, приобрёл товаров на бо́льшую сумму.

Как этого добиться? Рассмотрим несколько популярных способов увеличения среднего чека.

• Используйте систему лояльности. Внедрите в магазине скидочные карты на товар, чтобы вместе с оплатой накапливать бонусы для расчёта за следующую покупку. Например, бонусами можно оплатить до 30% цены следующего заказа. Это будет стимулировать клиентов делать заказы, накапливать бонусы и поможет поднять средний чек.
• Создайте наборы товаров. Например, для упомянутой выше кондитерской введите акционное предложение: покупка набора «пирожное + напиток» по выгодной цене. Даже со скидкой наборы имеют более высокий средний чек, чем товары по отдельности. Такие предложения стимулируют клиента, забежавшего только за кофе, купить ещё и пирожное и наоборот. Этот способ повышения среднего чека хорош, но только при условии грамотного выбора продуктов для набора.
• Применяйте cross-sell. Перекрёстные продажи мотивируют приобретать дополнительные товары вместе с основной покупкой. К примеру, при продаже ноутбука можно предложить клиенту оформить страховку гаджета или приобрести для него чехол. Часто покупатели соглашаются на такие сделки. Соответственно, растёт и средний чек.
• Применяйте up-sell. Методика, стимулирующая к приобретению более дорогого товара из той же линейки. Например, покупатель выбирает телевизор и смотрит самую бюджетную в магазине модель. Задача продавца — продемонстрировать достоинства более навороченной модели и убедить покупателя в их ценности. Здесь главное не переусердствовать: нельзя приукрашивать качества дорогого товара или приуменьшать характеристики товара подешевле, чтобы склонить покупателя к выгодной сделке. Это может сработать против вас — клиент разочаруется и больше к вам не вернётся.
• Улучшайте мерчандайзинг. Грамотная выкладка товаров и размещение POS-материалов увеличивают эффективность продаж и приводят к росту среднего чека. Контролируйте работу мерчандайзеров, обучайте и мотивируйте их.
• Обновляйте ассортимент. Проводите анализ, какие товары самые покупаемые, и регулярно обновляйте ассортимент, а также вводите новые, более дорогие позиции. Тогда покупателям не будет надоедать одно и то же, а их стремление попробовать что-то новое поможет увеличить средний чек.
• Обучайте сотрудников. Тренинги помогут научить консультантов продавать более дорогие товары и в большем количестве. Такие навыки позволят увеличить суммы покупок и, соответственно, повысят размер среднего чека.
• Предлагайте клиенту разные способы оплаты. Возможность расчёта за товар наличными, с помощью банковской карты, в рассрочку или кредит благоприятно сказывается на продажах. Раньше человек отказался бы от покупки, теперь сможет её совершить — цель достигнута.

Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных и веб продуктов

На практике оптимальный набор аналитических инструментов для веб-продуктов выглядит следующим образом:

•  в качестве Customer Data Hub;
• Google Analytics;
• OWOX BI Pipeline или Stitch Data;
• Amplitude;
• Mode Analytics (для задач продвинутой аналитики данных).

Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных продуктов:

• Segment в качестве Customer Data Hub;
• Firebase (бесплатная система аналитики на всякий случай);
• Appsflyer (система маркетинговой аналитики);
• Amplitude (система продуктовой аналитики);
• Mode Analytics.

В обоих наборах есть Mode Analytics в качестве системы аналитики для продвинутых задач. В Mode можно использовать SQL, Python и R для анализа данных, строить практически любые дашборды и отчеты и делиться ими с коллегами.

Дополнительные показатели активности и вовлеченности пользователей

Помимо MAU есть другие метрики для анализа активности и вовлеченности пользователей: DAU, WAU, PCU и ACU. Постоянный анализ этих метрик помогает составить полное представление о том, как пользователи взаимодействуют с приложением и над чем нужно работать. Например, DAU показывает моментальную реакцию пользователей на запуск рекламы — если цифры быстро растут, значит, кампания эффективна. 

DAU-метрика

DAU (Daily Active Users) — ежедневные активные пользователи. Метрика показывает, сколько человек ежедневно пользуются продуктом. Для онлайн-сервисов и мобильных приложений DAU традиционно считается показателем успешности.

Если приложение скачали миллион раз, это ни о чем не говорит, так как постоянными пользователями могут быть всего 100 человек. Если показатели DAU стабильно высокие — ваше приложение интересно аудитории.

Пример: игру скачали 10 человек. На следующий день зашли в нее только четверо, значит, DAU этого дня равен 4. Если на следующий день никто из 10 пользователей не зайдет в игру, DAU будет равен 0. 

DAU целесообразно отслеживать в продуктах, которыми пользуются каждый день: мессенджеры, соцсети, электронная почта.

WAU-метрика 

WAU (Weekly Active Users) — количество активных пользователей за неделю. Под неделей не обязательно понимается период с понедельника по воскресенье. Неделя — любые 7 дней подряд.

Пример: игру скачали 10 человек. Если за неделю каждый из них заходил в нее хотя бы по одному разу, WAU будет равен 10. Если семеро заходили в игру несколько раз за эту неделю, а трое не заходили вовсе — WAU будет равен 7.

WAU отслеживают в продуктах, которыми люди пользуются часто, но не обязательно каждый день: игры, приложения для здоровья, сервисы доставки еды.

PCU-метрика 

PCU (Peak Concurrent User) — показатель пикового посещения в продукте. Метрика отображает максимальное число пользователей, которые одновременно находятся в приложении. 

PCU отслеживают, чтобы знать, что предшествовало пикам посещаемости: эффективная реклама, офлайн-мероприятие или органический рост после окончания рабочего дня.

Пример: приложение установили 100 пользователей. Максимальное количество пользователей, единовременно находящихся в нем, — 87. PCU = 87. 

ACU-метрика

ACU (Average Concurrent User) — показатель среднего посещения в продукте. ACU показывает среднее число пользователей, находящихся онлайн.

Пример: приложение установили 100 пользователей. В среднем единовременно его используют 55 пользователей. ACU = 55.

ACU и PCU показывают, когда пользователи наиболее активно используют ваш продукт. Мониторинг метрик помогает определить идеальное время для запуска рекламных кампаний в приложении или онлайн-сервисе. Вы управляете показами, делая упор на часы с наибольшей активностью.  

Необходимость анализа целевой аудитории

Маркетинговый анализ целевой аудитории – это то, без чего не может обойтись ни один бизнес, нацеленный на собственное развитие и получение прибыли

Не важно на сколько молода или, наоборот, опытна компания. Выводя на рынок свою продукцию, она в первую очередь начинает сбор данных о своих потенциальных клиентах

Такой подход необходим для правильного планирования стратегии продвижения товара. Ведь для снижения неоправданных затрат, лучше сразу понимать, каким образом привлечь потребителя.

Необязательно, что покупка будет совершена здесь и сейчас. «Холодный» клиент также заслуживает внимания: пусть не сразу, но он совершит заказ в отличие от тех, кому данная продукция не интересна в принципе.

Для установления подобных параметров, как правило, ориентируются на тех, кто уже приобрел продвигаемую продукцию или услугу

Поэтому важно анализировать уже сложившуюся базу клиентов параллельно с изучением и оптимизацией выявленной ЦА. Работа со сформированной ЦА подразумевает исследование ее предпочтений или изучение результативности каналов связи

Как посчитать LTV

Для расчета используют самые разные формулы — кто-то более простые, кто-то более сложные. Мы предложим расчеты для определения двух видов LTV.

Исторический LTV

Показатель рассчитывают на основе данных, которые компания уже получила о клиенте.

Его легко посчитать, если у вас есть своя система обработки данных — например, CRM-система. Чтобы посчитать жизненный цикл одного клиента, нужно просмотреть историю всех его заказов вплоть до последней транзакции и сложить суммы, которые он потратил.

LTV = сумма первой покупки + сумма второй покупки + сумма третьей покупки и так далее.

Например, клиент совершил первую покупку на 1 800 ₽, вторую — на 3 400 и третью на 6 000. В этом случае его LTV равен 11 200 ₽.

Более точную информацию даст формула с учетом средней валовой прибыли. Так вы увидите, сколько чистой прибыли принес один клиент. Для этого сумму всех заказов надо умножить на СВП — среднюю валовую прибыль. Этот показатель считают отдельно в каждой компании.

LTV = (сумма всех покупок) × СВП

Например, в расчете использована ситуация, приведенная выше. В этом случае LTV составит 4 480 ₽ — столько чистой прибыли вы получили с одного клиента.

Есть способ еще проще — умножить средний чек на количество покупок, которые сделал один клиент.

LTV = средний чек × количество покупок

Допустим, средний чек компании — 1 500 ₽. Конкретный клиент совершил 17 заказов. Значит, его жизненный цикл — 25 500 ₽. В этой формуле также можно учесть СВП, но в любом случае она даст усредненные показатели вместо реальных.

Есть еще один способ рассчитать показатель. Учитывают средний чек, количество покупок за месяц от одного клиента, и среднее количество месяцев, в течение которых клиент совершает покупки у вас.

LTV = средний чек × покупки в месяц одного клиента × срок, в течение которого клиент покупает у вас

Например, компания в год обслуживает 138 клиентов. Каждый клиент в среднем совершает 2 покупки в месяц, покупает на протяжении 7 месяцев, а средний чек составляет 5 600 ₽. В этом случае LTV составит 78 400 ₽без учета СВП. То есть среднестатистический клиент вносит в оборот более 78 тысяч ₽.

Формулу можно усложнить, чтобы получить самый точный результат. Она будет выглядеть так:

LTV = (сумма первой покупки + сумма второй покупки + сумма третьей покупки) — стоимость привлечения и удержания — себестоимость продуктов

Здесь придется считать отдельно себестоимость каждого товара, проданного клиенту, и складывать полученные суммы, чтобы увидеть общую себестоимость всех проданных товаров. Эта формула самая сложная и самая точная.

Статья в тему: Как посчитать ROI

Прогнозный LTV

Значение, которое поможет прогнозировать суммы, которые в среднем оставят у вас будущие клиенты. Для расчета значения нужно знать средний чек, среднее время, в течение которого клиент заказывает у вас, среднее количество продаж в месяц и долю прибыли в выручке, или СВП. Всю информацию о клиентах можно взять из CRM или поднять документы и посмотреть средние значения. СВП рассчитывайте отдельно.

Формула сложнее, если сравнивать ее с формулами расчета исторического LTV.

LTV = ((среднее число заказов в месяц × средний чек) × СВП) × среднее количество месяцев удержания клиента

Например, посчитаем цикл жизни клиента для онлайн-сервиса. Он привлек 700 пользователей, каждый из них раз в месяц оплачивает тариф — платит 500 ₽. В среднем пользователи оплачивают продукт полтора года, то есть 18 месяцев, а СВП сервиса составляет 0,7. LTV составит 6 300 ₽ для одного человека.

Полезные ссылки:

• 5 улётных коллабов
• Боли клиента — как найти и закрыть
• Как принимать чаевые картой

Подведём итог

• С помощью среднего чека можно оценить положение дел и эффективность любого мероприятия.
• Посчитать средний чек несложно, его можно определить по простой формуле. Операцию легко автоматизировать.
• Вычислять средний чек нужно регулярно, а затем проводить анализ результатов.
• Есть разные способы увеличить средний чек. Используя их, вы повысите продажи и прибыльность бизнеса.

Кстати о чеках. Для многих компаний использование онлайн-касс при расчётах с покупателями стало обязательным. Но здесь есть и плюс: современный аппарат помогает не только организовать работу в соответствии с требованиями закона, но также облегчить маркировку, товароучёт, расчёты с покупателями и многое другое. Например, всё это умеет делать МТС Касса.