В жизни каждого CMO бывает черный понедельник: часть кампаний в минусе, CAC зашкаливает, CR уходит в землю. Дашборд краснеет, стрелки вниз. Что тут напрашивается? Правильно, пора резать бюджеты, начинать разбираться.
Но маркетинг продолжает лить трафик, закупает новые форматы, расширяет каналы. В воздухе витает легкое недоумение: «Они что, не видят цифры?»
Почему картинка выглядит противоречиво?
Ответ находится в разных горизонтах оценки.
- аналитика показывает «моментальную» эффективность — привели клиента, прикинули ROAS в моменте, посчитали минус,
- маркетинг смотрит длиннее: видит когорты, клиентов «в прогреве», фиксирует ценность, которая проявится через 2–3 месяца,
Я сам видел проекты, где по первому дню или неделе кампания выглядела катастрофой, а через квартал эти же клиенты приносили реальные деньги. Более того, однажды клиент из гипотезы, которую признали неудачной, принес полтора миллиона выручки. Произошло это спустя полгода после клика и заявки.
Почему одна и та же кампания провоцирует разные действия?
Потому что логика оценки статична. Для шальной оценки здесь и сейчас клиент «неокупаемый», если он не дал деньги – здесь и сейчас. Для маркетинга такой клиент - это инвестиция в долгий цикл сделки.
Одна и та же кампания может выглядеть убыточной сегодня, но прибыльной завтра. Без adjusted модели расчётов цифры превращаются не в помощь, а в источник споров.
Если маркетинг продолжает закупку провальной кампании... может он знает немного больше, чем кажется?
Как перестать спорить с собственными дашбордами?
Сначала методология, потом выводы:
- договориться, в какой момент клиент считается прибыльным,
- определить горизонт оценки — неделя, месяц, квартал,
- учитывать когорты и триггеры, а не только «моментальную» метрику,
- завести разные метрики и методики для разных горизонтов - например ROAS 7 дней для начала и LTV на горизонте 6 месяцев для конечной оценки.
Сквозная аналитика должна помогать принимать решения. И для этого она обязана учитывать контекст бизнеса, контекст клиента. А не цвет графика в моменте.
Больше о работе с данными в продукте и маркетинге есть в Телеграм-канале «Модель атрибуции».
