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

Подписаться на новости

Читайте также

6 августа / Комментарии

FMCG: эффекты самоизоляции. Исследование Яндекс.Взгляда

Введение режима самоизоляции во время пандемии коронавирусной инфекции спровоцировало быстрый рост интернет-торговли в секторе FMCG. После снятия большинства ограничений объем продаж в e-commerce не сократился до «докризисного уровня», поэтому онлайн-канал в долгосрочной перспективе будет увеличивать свою долю, показало исследование Яндекса.

далее →

Обсуждение с экспертами июньских новостей в e-commerce

Наши эксперты: Елена Суховей, Price.ru; Олег Неворотов, Upmarket.cc; Николай Хорт, Take’N’Go; Дмитрий Дорошенко, SaveTime; Максим Набабий, FulEx; Екатерина Донцова, Backit и ePN Affiliate; Павел Родыгин, Accenture Interactive в России; Максим Храменков, «Иннодата»; Виктория Малышкина, ГК «Обувь России»...

далее →

Использование мобильных приложений во 2 квартале 2020: цифры и тренды

Компания App Annie, платформа, анализирующая мобильные данные, опубликовала результаты отчета за второй квартал 2020 года. Количество времени, проводимого в мобильных приложениях, в мире выросло на 40% по сравнению с показателями второго квартала прошлого года, достигнув ежемесячного максимума в более чем 200 млрд проведенных в приложениях часов в апреле 2020.

далее →

Data Insight & RBK.money: онлайн-платежи глазами покупателей

Data Insight и компания RBK.money публикуют результаты первого этапа исследования "Онлайн платежи глазами покупателей", исследование поведения покупателей при оплате товаров и услуг. В исследовании рассмотрены: поведение покупателей при оплате товаров и услуг, самые популярные в России способы оплаты, а также наиболее часто встречающиеся проблемы при использовании этих способов.

далее →

Картина карантина по отраслям интернет-торговли

Разработчик и интегратор платежных решений Assist изучил, как в самые «карантинные» месяцы (в апреле и мае) менялось поведение онлайн-покупателей в некоторых отраслях российской электронной коммерции. Для сравнения с этим периодом был взят март как первый месяц, продемонстрировавший результат влияния пандемии на онлайн-продажи.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook