Аналитика – это не описание того, что произошло.

Это про объяснение, почему так вышло и что с этим делать.

Вот схема из 6 шагов, позволяющая превратить падение метрики в инсайты и действия:

1. Убедитесь, что просадка реальна
2. Разложите метрику на драйверы
3. Изучите динамику драйверов
4. Рассмотрите драйвер в разрезах
5. Сравните сегменты
6. Сформулируйте гипотезы

📌 Сохраните это и начните объяснять падения метрик, а не просто наблюдать.

—

Полезно?
🔥 – да

🍏 Свежий выпуск JetMetrics Weekly №002

Что интересного там есть:

1/ Основная статья:
→ Как определить проблемные товары с использованием метрик (и как это можно исправить)

2/ Гайд недели:
→ Как растить Conversion Rate

3/ Пост недели в LinkedIn:
→ Как понять, почему метрика просела

4/ Обновление продукта:
→ Что мы сделали за неделю в нашем основном продукте JetMetrics для Shopify магазинов

✌️ Читайте, подписывайтесь и вот это вот всё – https://jetmetrics.substack.com/p/how-to-identify-and-fix-underperforming

Это дорогого стоит, когда чел, работая в компании, которая и так скупила у нас все гайды, дашборды и бандлы, покупает их отдельно на ~$900 за свои собственные деньги, потому что это... честно 🤝

Все наши полезные материалы по аналитике, екому и маркетингу можно найти тут — store.jetmetrics.io

Подавляющее большинство из которых полностью бесплатные 🫶

Повторные продажи – это не только % клиентов, которые вернулись.

Retention можно измерять 7-ю способами, и каждый подойдёт на разном этапе развития еком бизнеса.

– Только начали?
Считайте просто % повторных заказов

– Есть стабильные продажи?
Переходите к LTV и retention curves

– Хотите понять реальную прибыль от удержания?
Смотрите на Net LTV (с учетом скидок, возвратов, CAC и др.)

📌 Сохраните, чтобы сделать level-up аналитики ретеншена

@jetmetrics

JetMetrics Weekly №003 готов!

О чем мы написали в этот раз:

1/ Статья:
→ Почему 90% клиентских сегментов не приносят денег

2/ Гайд недели:
→ Как управлять метрикой Cart Abandonment Rate

3/ LinkedIn пост недели:
→ 7 способов измерить ретеншен в e-commerce

4/ Апдейты продукта:
→ Что сделали в нашем JetMetrics для Shopify магазинов

Читать, лайкать и подписываться здесь – https://blog.jetmetrics.io/p/why-90-of-customer-segments-dont

@jetmetrics

Как выбрать North Star метрику в e-commerce?

Мы вынашивали идею этого материала с 2022 года.

И, наконец-то, сделали этот пошаговый алгоритм, который помогает ответить на этот вопрос.

Вы же не можете одновременно гнаться за LTV, ROI и еще десятком метрик. Всё вместе не вырастить, и нужен приоритет.

Поэтому мы и описали логику подбора ключевой метрики в зависимости от:
– вашей цели
– бизнес-модели
– этапа развития бизнеса

В чем её особенности:
+ Основывается на нашей огромной базе из 1100 метрик
+ Будет полезна бизнесу, агентствам и консультантам
+ Понятный флоу – 1 вход, 18 метрик в качестве итога
+ Охватывает привлечение, удержание, прибыльность и не только

Определяйте приоритеты и защищайте их, когда начинается расфокус.

Получить доступ к Miro доске

@jetmetrics

Средние значения метрик не объясняют ситуацию
А сегменты – вполне

Средний CR = 3%.
Вроде норм?

А если у новых покупателей CR = 0.5%, а у повторных = 8%, то 3% всё ещё звучит как успех?

Такое встречается повсюду:
- AOV проседает из-за мобильного трафика
- LTV снижается у новых когорт
- Одна категория рушит вам конверсию

Собрал тут 8 примеров, где среднее значение метрики выглядит нормально, пока не посмотришь в разрезы.

1/ Сохраните, чтобы использовать в отчётах
2/ Покажите команде или клиенту
3/ И никогда больше не доверяйте “среднему”

@jetmetrics

Одинаковый LTV. Совершенно разные бизнесы.

LTV = $180 может выглядеть нормально.

Но вот в чём дело:
Одна компания получает эти $180 с 2 заказов, в среднем. Другая – с 6 мелких покупок за 8 месяцев.

Да и всё остальное разное:
→ Поведение при повторных заказах
→ Динамика удержания
→ CAC
→ Маржинальность

Мы с Колей Валиотти из LEFT JOIN показали в одном простом визуале, как это может выглядеть.

Что тут важно:
Одна метрика LTV не расскажет, какой бизнес работает лучше.

А что ещё важнее:
Ни одна метрика не даёт ответа в одиночку и в изоляции от других. Важно понимать систему: структуру, взаимосвязи, контекст.

Это то, на чём мы фокусируемся в JetMetrics.

Теперь главный вопрос:
Какой из этих двух бизнесов вы бы стали масштабировать и почему?

@jetmetrics

[Статья] Как промо-акции и скидки разрушают ваши метрики.

И как это остановить.

Скидки - это нормальная часть ведения бизнеса.
Особенно в екоме.

Вы используете их, чтобы слить неликвид, увеличить продажи в краткосроке, привлечь новых клиентов. И они работают - причем, весьма быстро.

Но они также меняют поведение потребителей.
А вслед за этим меняются и ваши показатели.

→ Повышается CR.
→ Снижается CAC.
→ Растет AOV.

Это похоже на рост. Но он носит временный характер, а изменения некоторых показателей может вводить в заблуждение.

В статье мы рассказали:
- как скидки влияют на ваши ключевые показатели;
- где обычно скрываются ловушки;
- и как анализировать результаты промо-акций более осознанно, не обманывая себя и свою команду.

Потому что скидки – это не проблема.
Проблема – это поверхностный анализ их последствий.

Читайте об этом в нашем свежем JetMetrics Lite 005 – https://jetmetrics.substack.com/p/how-discounting-kills-your-metrics

(Подписывайтесь, там говорят правду)

Вы запускаете промо → получаете рост в краткосроке, но проблемы в долгосроке

Вот как промо могут исказить ваши метрики:
✅ Скидки поднимают CR.
✅ Увеличивают AOV.
✅ Иногда даже ROAS.

Выглядит круто, правда?

Но если посмотреть глубже:
🔻 Маржа падает
❌ Клиенты не всегда возвращаются
🔻 LTV снижается
🔺 Растут возвраты

Промо-акции порой искажают аналитику, а краткосрочные успехи часто мешают долгосрочным решениям.

@jetmetrics

👋 Привет! Меня зовут Дима, и это канал про метрики в екоме и как принимать решения на их основе.

Здесь мы не просто смотрим на показатели в отчетах, а разбираемся:
– почему они вдруг пошли в разные стороны,
– что на что влияет, и как,
– и можно ли вообще выжать что-то из того, что ваш Repeat Rate = 7%.

Делаю продукт JetMetrics – он помогает Shopify-магазинам видеть взаимосвязи между метриками и находить, где проблемы, а где – возможности для роста.

Еще мы публикуем много полезных материалов и дашбордов для екома.

До этого развивал агентство BI-аналитики Datmark.

Но мне всегда была интересна “последняя миля” в аналитике – как цифры и графики превращаются в инсайты и действия. Так мы решили начать делать свой продукт на глобал, который решал бы эту проблему.

––

Что вы здесь найдете?
– Гайды, наглядные схемы и шпаргалки
– Разборы ключевых ecom-метрик: LTV, AOV, CR, Retention и пр.
– Как искать точки роста, а не просто сравнивать с прошлым месяцем
– 3–4 поста в неделю, без рекламы (по крайней мере, пока)

Кому это полезно?
– Еком бизнесам, которые хотят принимать более эффективные решения
– Агентствам и консультантам, которые хотят объяснять клиенту: “почему всё не так просто”

Что почитать для начала?
– Средние значения метрик не объясняют ситуацию
– Аналитика – это не описание того, что произошло
– Шахматная доска метрик в e-commerce
– Рост AOV может означать проблемы

Аналитика, когда метрики без связей – это проигрышная колода

Большинство отчетов и дашбордов работают как слабые карты:
→ Показатель отказов составляет 60 %
→ CR составляет 3,2 %
→ ROAS составляет 7,1
(и что?)

Выглядит красиво, но не даёт достаточной информации.

А "нормальные" значения метрик часто часто маскируют реальные проблемы.

В этой инфографике мы сравнили аналитику с карточной игрой.

А какой колодой играете вы?

#jetmetrics

"Яркие" метрики могут врать.
Метрики "в тени" говорят правду.

На дашбордах обычно гордо размещают карточки с основными метриками:
→ CR = 3,1%
→ LTV = $300
→ Отказность = 65%.

Но важные контекстные метрики зачастую упускают из виду:
→ Новые сессии ↓ 40 %
→ Медианная LTV = 90 долларов
→ CTR до оформления заказа = 45 %.

Метрики на виду привлекают внимание.
Хотя "теневые" метрики могли бы изменить решение.

Вот почему мы запилили эту шпаргалку с 9 примерами, когда вторая метрика меняет всё.

@jetmetrics

Не каждое удержание клиента полезно.

Некоторые могут вредить или вводить вас в заблуждение.
И только один сценарий может означать лояльность наверняка.

Быстрая повторная покупка
(в течение 1-7 дней)
Обычно вызвана забытыми товарами, неясным UX или ошибками при оформлении заказа

Повторная покупка с помощью промо
(в течение 10-20 дней)
Вызвана email-рассылками, SMS, push или скидками

Здоровая лояльность
(в течение 30-90 дней)
Происходит без скидок и напоминаний

В читшите мы так же указали, почему так происходит, что проверить и делать дальше.

📌 Сохраните и поделитесь с коллегами, чтобы убедиться, что вы стимулируете правильную лояльность.

@jetmetrics