Считаем LTV силами Google Analytics

Руководитель студии Aberix Александр Рубцов поделился удобными способами подсчета LTV и рассказал, в чем недостатки отчетов по LTV в Google Analytics

Этот материал пригодится представителям магазинов и сервисов, в которые пользователь с высокой вероятностью вернется за повторной покупкой. Например, службам доставки еды, интернет-магазину товаров для животных.

Если ваш бизнес ориентирован на разовые продажи, скажем, как служба эвакуации авто или изготовление памятников, то пользы будет немного.

Препарируем базовые ecommerce метрики

Прежде чем начнем разбирать отчет, краткий ликбез с формулами. Наш персонаж-буратино — Василий, маркетолог пиццерии «Парма».

Цель бизнеса — получать прибыль. Руководитель пиццерии зарабатывает, когда привлекает клиента (CAC — Customer Acquisition Cost / Стоимость привлечения клиента) за 500 рублей, а клиент покупает Пепперони с колой и картошкой-фри на 1000 рублей (Revenue / Выручка). Так, у нас появились два показателя: выручка и САС, Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента.

Клиенты разные и кто-то собирает заказ на 500 рублей, кто-то берет пиццу на корпоратив и платит 3000 рублей. Чтобы сгладить колебания, принято ориентироваться на средний чек — AOV, Average Order Value — по всем клиентам 

Первая формула гласит, что стоимость привлечения должна быть меньше среднего чека иначе Василий и руководитель долго не протянут:

CAC < AOV

Правильно смотреть в будущее и ожидать, что клиент совершит еще несколько заказов. Потом отвалится, так как никто не вечен. Однако за свой «срок жизни» успеет принести определенный доход. Это и будет LTV, Life Time Value — пожизненная ценность клиента.

Вторая формула:

LTV = AOV × Количество продаж (год) × Срок жизни (лет)

Василий предполагает, что типичный клиент оформляет заказ на 800 рублей, делает один заказ в месяц на протяжении года, затем так пресытится, что поменяет «Парму» на «Флоренцию».

LTV = 800 * 12 * 1 = 9600 рублей.

Недурно! Как понять, сколько Василий может платить за привлечение клиента, чтобы бизнес рос и развивался? В учебных пособиях приводят такую формулу, третью для нас:

LTV > 3 × CAC

или

CAC < LTV / 3

Если возьмем данные по LTV из примера, то получим, что на привлечение можно тратить до 3200 рублей. Даже я немного в шоке. Для перестраховки предлагаю занизить ожидания Василия: продажи клиенту в рамках года на 50% (ах!), а LTV делить на 5 (ох!). Получаем CAC = 800 * 6 * 1 / 5 = 960 рублей. Похоже на правду :)

Что интересно, мы готовы заплатить за привлечение клиента даже больше, чем получим с его первой покупки — и ничего, не трясемся! Знаем, что будут светлые времена в нашей с ним истории, он еще поест нашей пиццы, хе-хе.

Analytics считает данные в плоскости пользователя, а не клиента, что не меняет сути. Посмотрите на эти метрики:

  • UAC (User Acquisition Cost) — стоимость привлечения пользователя: еще ничего не купил, просто человечек зашел осмотреться;
  • ARPU (Average Revenue Per User) — средний доход с одного пользователя.

Четвертая формула, очень похожая на первую:

UAC < ARPU

Вопрос: а если я не плачу за привлечение пользователя совсем?

Ответ: тогда UAC = 0. Типичная ситуация для прямого трафика: пользователь вбил адрес www.shop.ru — уже знает вас. Если пользователь приходит с контекста, тогда UAC = CPC (стоимость клика). Аналогично можно рассчитать для любого источника.

Такая длинная подводка нужна для того, чтобы переварить главное налегке.

Как включить и прочитать отчет LTV

Где найти: «Аудитория» — «Общая ценность». Удобно, что не требуется модифицировать код или предварительно включать сбор данных. Работает из коробки.

Подкручиваем:

  1. Показатель общей ценности — нас интересуют деньги, выбираем «Доход на пользователя» (ARPU). Ремарка: требуется настроенная «Электронная торговля».
  2. Диапазон дат для канала — период для анализа, данные собираются с 1 марта 2017. Общая ценность
  3. В таблице ниже «Канал привлечения трафика» (channel) выставлен по умолчанию, можно также смотреть в других разрезах:
    • источника (source);
    • канала, ох уж этот перевод (medium);
    • кампании (campaign).

Осталось посмотреть на показатель ARPU и решить, хорошо ли отрабатывают рекламные инструменты или ну такое.

Показатель  ARPU

Выше я писал, что UAC для контекстной рекламы — это средняя цена клика за тот же диапазон, за который мы смотрим отчет в Analytics. Сформировал отчет в рекламном кабинете, увидел цифру, вписал — никакой магии.

Разберем цифры в отчете Google Analytics. Возьмем источник yandex.search, по нему UAC=20, а ARPU=280 — сверхприбыльно! Другой источник — yandex.context, UAC=14, а ARPU=31. В плюсе, но если посчитать прочие расходы бизнеса, то сработали в 0 или даже в минус.

Почему отчет LTV в Analytics не так хорош, как хотелось бы

  1. LTV для пользователя считается в течение последующих 90 дней после первого визита. Все покупки, которые он совершил спустя 90 дней, не будут учтены и просуммированы с текущим LTV. Мы же нацелены работать с клиентами вдолгую и считать их покупки минимум за 12 месяцев. Получается, реальная ценность клиента будет занижена.
  2. Инструмент не работает в самой полезной разбивке — по рекламным кампаниям. Корректные данные только для Google Ads, для Директа и прочих — нули.

    Данные для Google Ads

Кто еще умеет считать LTV автоматом

Яндекс.Метрика внедрила отчет по пользователям, но пока это таблица с фиксацией всех телодвижений пользователей.

Отчет по LTV в Метрике

Пофильтровали, поохали, закрыли. Работать с данными невозможно, можно только смотреть. Уверен, что в 2019 году отчет обрастет полезными фишками, ждем.

Любая система person-based аналитики справляется с этим на ура. Примеры: Kissmetrics, Mixpanel. Дорого, пропускаем.

И, вероятно, самый оптимальный вариант «цена/качество» — Roistat. Это типичный пример «аналитики денег», а не «аналитики пользовательских сессий»: какое дело бизнесу до глубины просмотра?

Roistat интегрируется с CRM, поэтому видит, когда продажа действительно состоялась. Analytics не понимает, что происходит, когда заказ с сайта попадает на менеджера. Заказ задвоился? Клиент отменил? Не выкупил в пункте выдачи? Вернул из-за брака? Данные преувеличены и не отражают действительности.

Roistat считает LTV по каналу так:

LTV = Прибыль / Оплатившие клиенты

Легко видеть, что если бизнес регулярно допродает, то LTV увеличивается. И наоборот, если пользователи совершают единичные покупки, то LTV замирает. Два примера пользы:

  1. После открутки кампании в Директе «Пиццы на заказ» получаем, что LTV ежемесячно прирастает и уже достиг показателя 3000 рублей. Что позволяет нам смело выделять 1000 рублей на привлечение одного клиента, несмотря на изначальную установку «не более 300 рублей».
  2. Если LTV Директа сильно больше LTV Google Ads, то повод задуматься, все ли возможности рекламы мы используем? Возможно, именно ретаргетинг в Директе возвращает аудиторию на сайт за повторными заказами, а мы не используем это в Ads.

Знаете альтернативу Roistat или что-то похожее — расскажите.

Что почитать по теме

Анализ эффективности рекламы с помощью Google Analytics
Анализ эффективности рекламы с помощью Google Analytics

Как повышать эффективность рекламы, обрабатывая данные из Analytics.

22 мин.
Видео по теме
Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: