В B2C SaaS от CPO постоянно ждут ответов на вопросы в цифрах. Сколько новых клиентов пришло за неделю? Сколько отвалилось? Что этому предшествовало? Всё это уже есть в базе данных, но универсального способа быстро достать эти ответы — нет.
Вариантов два: делать ad-hoc выгрузки вручную или строить аналитическую систему. На первых порах каждый запрос к данным — это отвлечение разработчиков или аналитиков. При этом база в высоконормализованной структуре, и несколько тяжёлых аналитических запросов могут замедлить работу всего продукта.
Когда аналитики начинают забирать одни и те же данные, становится ясно, что пора автоматизировать процесс. Появляются стабильные дашборды, которые отвечают на повторяющиеся вопросы без участия специалистов. Вместе с этим — куча новых терминов и рост расходов на команду. Зарплаты хороших аналитиков легко переваливают за 300 тысяч в месяц, и в этот момент CPO начинает задумываться о стоимости такого подхода.
При этом первые MVP аналитики можно сделать гораздо проще и дешевле, чем кажется. Они уже приносят пользу: позволяют быстро отвечать на ключевые бизнес-вопросы, не ломая основную инфраструктуру и не собирая штат инженеров. Именно об этом — наша статья.
Почему это важно бизнесу
Без быстрой и понятной аналитики бизнес-решения превращаются в догадки. Маркетинг запускает кампании, но никто не знает, какой канал реально даёт клиентов. Продажи жалуются на низкое качество лидов, но подтвердить или опровергнуть это нечем. Продуктовая команда спорит, что именно удерживает пользователей, а что их отталкивает — и спор этот длится месяцами.
В среднем SaaS-компании тратят 7–15 % своей годовой выручки на маркетинг (а вместе с продажами эта цифра доходит до 30–50 %). Для компании с оборотом 200 млн ₽ это значит, что ежегодно в маркетинг уходит от 14 до 30 млн ₽. И пока у вас нет MVP аналитики, значительная часть этих денег работает «вслепую» — вы не знаете, что именно приносит результат, а что просто сжигает бюджет.
Мы часто видим картину, когда данные вроде бы есть, но чтобы ими воспользоваться, приходится тратить часы на поиск, сверку и ручные расчёты.
Первый MVP аналитики не закроет все метрики и не построит идеальный data-пайплайн, но он сразу решает три ключевые задачи:
сокращает время получения ответа на повторяющийся вопрос с часов или дней до секунд;
убирает зависимость от разработчиков и ручных Excel-отчётов;
фиксирует единые правила расчёта показателей, чтобы маркетинг, продажи и продукт видели одну и ту же цифру.
Что такое MVP аналитики
MVP аналитики — это минимальный набор инструментов и процессов, который позволяет руководителю получать ключевые бизнес-метрики без ожидания и ручных сборов данных.
Технически это выглядит так:
Коннекторы для сбора данных самая сложная часть на этом этапе, нужно немного уметь в python. Есть еще платные сервисы, но это не путь mvp.
Хранилище в облаке (ClickHouse, Postgresql) для аналитических запросов. Коннекторами складывать данные сразу в хранилище
Слой агрегаций: набор SQL-скриптов или представлений (views/materialized views), где сразу считаются ключевые показатели — отток, LTV, CAC, конверсия по каналам.
Минимальный BI-слой в бесплатном инструменте (Datalense, Metabase, Redash, Superset) с дашбордами под конкретные роли: маркетинг, продажи, продукт. Каждый дашборд «цепляется» напрямую к агрегированным представлениям, что исключает расхождения в расчётах.
Базовый контроль качества данных: Простые таблички с фильтрами в визуализации, чтобы показатели не «уплывали» из-за ошибок в источниках.
Такой контур обычно закрывает 70–80% управленческих вопросов. На его развёртывание уходит от нескольких дней до пары недель, а поддержка требует 1–2 дня работы аналитика в месяц.
Блок с кейсом
У B2B-сервиса корпоративного такси было от 5 до 15 тысяч лидов. Маркетинг строился на Директе и SEO. При этом данные лежали в разных системах: затраты по ключевикам фиксировал Яндекс.Директ, UTM-метки уходили в CRM, трафик из SEO считали в Excel, данные по пришедшим клиентам из SEO собирал Calltouch, а итоговая выручка клиентов считалась в 1С. Старых клиентов старались «оживлять» тоже через CRM.
Проблема была в том, что собрать эти разрозненные данные в единую картину было почти невозможно. Распределение бюджета делили на три части и пытались прикинуть экономику в целом.
Посчитать удавалось только общий ROMI по маркетингу: сколько денег вложили и сколько получили обратно. Но конверсии по каждому каналу занимали слишком много времени, данные не сходились, и в итоге на детализацию махнули рукой. Ни когортного анализа, ни расходов и доходов в разрезе клиента не было.
Первый MVP аналитики изменил ситуацию. Мы выгрузили кампании и затраты из Директа, подтянули UTM-метки и сделки из CRM, в Excel завели расходы на SEO. В одном месте появилась сквозная воронка: сколько лидов пришло из каждого канала за период, как они проходили этапы сделки в CRM, какой получался CAC по каналу.
Впервые стало видно, что SEO даёт более выгодных клиентов: выше конверсия и в квалифицированного лида, и в успешную сделку.
При этом нельзя было сразу взять и отключить Директ. Поведение клиентов оказывалось сложнее: кто-то видел компанию через рекламу, потом искал руками и только потом заходил на сайт.
На втором MVP пошли глубже: выделили из Директа те ключевые слова, которые лучше всего конвертят в сделки. Оказалось, что именно на них раньше тратили меньше всего.
Вдобавок стало понятно, что период «дотекания» клиентов с рекламной кампании составляет около трёх месяцев. То есть впервые можно было видеть, насколько маркетинг действительно приносит денег — вплоть до каждого ключевого слова.
Перераспределение бюджета дало ощутимый результат: ROMI вырос примерно на 20 %.
Как мы к этому приходим
Любая аналитика начинается не с BI-систем, а с человека, который умеет перевести язык базы данных на язык бизнеса. Внутри базы десятки таблиц, и задача аналитика — понять, что именно они означают для компании.
Даже простой запрос вроде «посчитайте churn rate» превращается в исследование: кого считать «отвалившимся» — того, кто перестал логиниться, отменил подписку или удалил аккаунт? Ответа у маркетинга или CPO часто нет, и именно аналитик помогает его сформулировать.
Вот как выглядит дальнейшая эволюция работы с данными:
Появляется бизнес-аналитик с доступом к данным. Понимает структуру базы, знает, какие таблицы нужны, может объяснить показатели на человеческом языке.
Бизнес-аналитик растёт до data-analyst. Осваивает SQL, немного ETL, визуализацию. Просит разработчика положить нужные таблицы в новое хранилище или дать реплику продовой базы без нагрузки.
Появляются первые паттерны. Когда одни и те же запросы повторяются, аналитик начинает строить дашборды в Datalens/Metabase/Superset. Если данных меньше 10 млн строк — достаточно PostgreSQL, иначе разумно вынести агрегации в ClickHouse.
Происходит доставка данных бизнесу. Дашборды уходят маркетингу, продажам, продукту, чтобы решения принимались без постоянного обращения к аналитику.
Такой формат может работать несколько лет: достаточно одного специалиста и небольшой помощи разработчиков. А когда объём данных вырастает, становится понятно, что пора строить полноценный пайплайн и подключать инженеров.
Ценность появляется сразу: за пару недель компания получает систему, которая отвечает на ключевые вопросы бизнеса простыми и понятными цифрами.
Вывод
Аналитика часто кажется дорогим и сложным проектом, который по силам только корпорациям. На практике достаточно собрать первый MVP, чтобы перестать двигаться на ощупь.
Наш кейс это подтверждает: компания, которая раньше считала лишь общий ROMI, после запуска MVP смогла управлять маркетингом точнее. В итоге ROMI вырос на 20 %, хотя речь шла всего о первом прототипе системы.
Вам не нужно строить полноценный отдел аналитики. Достаточно выбрать одну область, сделать MVP и окупить его. Затем повторить для следующей области. И так шаг за шагом в бизнесе появится полноценная аналитика.
Я веду свой телеграм‑канал, где рассказываю кейсы, как аналитика помогает сэкономить бизнесу деньги, отстроиться от конкурентов и сделать компанию более управляемой. Скоро расскажу, в каких случаях малому и среднему бизнесу нужна полноценная аналитика. Подписывайтесь на канал.
