Экономика каналов роста в IT продуктах
Как часто вы задумываетесь над тем, выбрали ли вы правильную метрику? Мы с командой часто задаем себе вопрос «почему?». Чтобы добраться до сути, обычно нужно задать его 3-5 раз.
Например, недавно мы общались с командой маркетинга, которая отвечает за привлечение новых пользователей через диджитал-каналы. Основная метрика, которую они используют для оценки эффективности трафика — это конверсия в первый депозит.
Мы — букмекерский продукт, так что путь от первого контакта с продуктом до депозита кажется хорошей метрикой для оценки воронки активации. Она напрямую влияет на количество пользователей.
Но что, если ваша цель не в количестве пользователей, а в увеличении прибыли? На первый взгляд все кажется очевидным: больше пользователей — больше прибыли. Но разобрав вопрос глубже, мы поняли, что это не всегда так. Пользователи разные: у одних средний чек 500 рублей, у других — 3000 рублей; одни делают 10 ставок, другие — 500.
У команды маркетинга есть 5 основных платных каналов привлечения, которые они приоритизируют исходя из конверсии в депозит.
Мы решили посчитать прибыль на пользователя за время жизни клиента (LTV) тех, кто пришел из этих каналов. Результаты оказались интересными. Пользователи, пришедшие через канал, который, по мнению команды маркетинга, является самым приоритетным, на 6-м месяце жизни показывают отрицательную прибыль и составляют самую большую часть пользователей. Оказывается, закупая клиентов из этого канала, мы тратим больше денег, чем получаем с них за 6 месяцев.
Главным критерием эффективности канала привлечения является положительный ROI. Если этот критерий выполняется, это означает, что инвестиции в канал окупились: вы получили больше денег, чем вложили.
Когда вы определили основную ценность вашего продукта и создали его вокруг этой ценности, следующим шагом будет выбор эффективных каналов роста.
ROI рекламного канала = (LTV пользователей из канала – CPA пользователей из канала) / CPA пользователей из канала)
Для более глубокого понимания эффективности канала стоит использовать когортный анализ. Этот метод позволяет группировать пользователей по времени их привлечения (день, неделя или месяц регистрации) и анализировать их метрики. Таким образом, вы получите наглядное представление о том, насколько и как быстро ваши затраты на привлечение начинают окупаться.
Разделите пользователей на когорты, расчитайте кумулятивный доход, которые они приносят на протяжении жизни в продукте, затем разделите каждый из них на стоимость привлечения этих пользователей.
Например, разделив пользователей на когорты по месяцам регистрации, мы обнаружили, что треть из них не окупилась даже через 9 месяцев. Основная причина — недостаточное количество пользователей. В беттинговых продуктах, подобно мобильным играм, основной доход приносят пользователи с высоким средним чеком. При недостаточном объеме трафика вероятность привлечения таких пользователей очень низка. Если рассматривать экономику только с точки зрения среднего пользователя, она окажется убыточной. Так мы выявили оптимальный размер закупки трафика для определенных каналов. Что позволяет увеличить суммарный ROI по каналам.
Мы регулярно подвергаем сомнению все, что делаем в продукте. Проводим A/B-тесты, исследуем пользователей и много анализируем данные из системы аналитики. Больше интересных кейсов по теме продуктовой аналитики можно почитать в телеграм-канале нашего Head of product analytics Ивана Кастонова.