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

31 августа / Комментарии

Рынок онлайн продажи продуктов: динамика заказов и эволюция прогноза на 2022 год

Data Insight анонсирует новый выпуск ежемесячного бюллетеня, посвященного развитию eGrocery в России. В нем раскрываются основные цифры, характеризующие рынок онлайн продажи продуктов за июль 2022 года.

далее →

23 августа / Комментарии

E-commerce рассылки: анализ вовлеченности и кликов

Специалисты компания Bluecore изучили более 35 млрд email-кампаний и выяснили, что самый большой уровень вовлеченности в email-рассылках показывают приветственные письма — их Open Rate достигает 46,7%.

далее →

11 августа / Комментарии

Программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров: тренды, антитренды и перспективы рынка

Эксперты компаний Кошелёк и Direct Service изучили программы лояльности и аналитические системы российских ритейлеров, обсудили тренды и антитренды, узнали как в целом они оценивают развитие рынка, какие строят планы на 2022.

далее →

4 августа / Комментарии

Тренды, аудитория и трафик российских маркетплейсов

Чтобы лучше понимать возможности площадок для селлеров и покупателей, эксперты компании iConText Group изучили самые крупные российские маркетплейсы.

далее →

Кто и как продает на маркетплейсах в России

Платформа для роста онлайн-продаж Тинькофф eCommerce в рамках аналитического проекта Tinkoff Data провела исследование российского бизнеса в сфере eCommerce и составила портрет продавца, торгующего на маркетплейсах.

далее →