Как учитывать CPA по когортам

Даниил Ханин, эксперт в области электронной-коммерции, рекламы, big-data, опубликовал полезную заметку о том как правильно учитывать затраты на привлечение пользователя в когорту, если пользователь приходит по разным каналам и расписал как правильно вести учет таких заходов.

Давайте посмотрим как правильно учитывать маркетинговые расходы в юнит-экономике по когортам. Для начала представим, что наш бюджет 100 000 рублей в месяц и мы его тратим на два канала G и Я поровну, по 50 000 рублей. В первый месяц работы наш маркетинг принес нам 8000 посетителей 3000 из канала G и 5000 из канала Я. Давайте запишем это в таблицу.

Обратите внимание на то, как отличается среднее значение CPA по каналам (16,67+10)/2 и среднее по больнице, рассчитанное через весь бюджет и весь трафик. Теперь давайте посмотрим на второй месяц, предположим наш бюджет будет прежним, но теперь мы выделим на канала Я чуть больше денег, так как он принес нам больше пользователей.

Однако, во второй месяц, часть пользователей пришедших на сайт, на самом деле это возвращенные пользователи, которые пришли из других каналов. Давайте посмотрим на наши когорты в разрезе каналов.

Причем мы должны понимать, что 700 пользователей, которые пришли в когорту G1 во второй месяц, могли быть приведены рекламной активностью в канале Я, во второй месяц. Тогда наша таблица будет выглядеть следующим образом

Как видим, у нас 350 человек из когорты G1 вернулись через канал Я, и 200 человек из Я1 через канала G. Теперь нам осталось посчитать, как изменилось CPA для каждой из когорты во второй месяц. Для этого нам надо понять на сколько увеличился бюджет на формирование когорты за счет дополнительных трат на возврат пользователей во второй месяц через разные каналы.

Фактически, сумма по G1 показывает реальную стоимость AC для когорты G1 и мы можем пересчитать CPA.

Обратите внимание на то, как изменился бюджет на привлечение аудитории в первой когорте, при этом месячные расходы не изменились. Используя этот подход вы можете правильно учитывать затраты на привлечение аудитории из разных каналов внутри когорты.

Автор: Даниил Ханин

Читайте также

Рынок интернет-аптек в 2021 году: аналитика Data Insight

Data Insight при поддержке Master Delivery — Прямиком выпустили исследование «Рынок интернет-аптек» за 2021 год. В исследовании приведены данные по 57 аптекам, входящим в ТОП-1000 российских интернет-магазинов по количеству заказов в 2021 году.

далее →

Отчёт по рейтингу «Топ-100 интернет-магазинов» за 2021 год

Data Insight представила отчёт «Топ-100 интернет-магазинов: рейтинг 2021». В нём собраны результаты рейтинга Ecommerce Index Top-100 за 2021 год и церемонии награждения его победителей.

далее →

29 апреля / Комментарии

Рейтинг крупнейших российских интернет-магазинов за 2021 год

Data Insight публикует рейтинг Top-100 2021. В рейтинг включены сто крупнейших российских магазинов по объему онлайн-продаж за 2021 год. По сравнению с рейтингом за 2020 год, в списке появилось 14 новых проектов, не входивших в аналогичный топ за прошлый год. Порог входа в Топ-100 за год вырос на 610 млн рублей или 22%.

далее →

26 апреля / Комментарии

Сравнение уровня выкупа в интернет-магазинах в феврале и марте 2022 года

Компания PIM Solutions, оператор логистических и финансовых услуг для интернет-магазинов, сравнила уровень выкупа в феврале и марте 2022 года. Для этого была проанализирована информация о 10,5 млн заказов, прошедших через логистические сервисы PIM Solutions за эти два месяца.

далее →

22 апреля / Комментарии

Экспресс-мониторинг сегментов рынка электронной коммерции

Data Insight представляет экспресс-мониторинг нескольких сегментов рынка электронной коммерции. Его задача — оценить и показать объемы, востребованность, доступность ассортимента и изменение цен в магазинах различных товарных сегментов. Сейчас мониторинг охватывает четыре сегмента.

далее →