Илья Красинский, эксперт в продуктовой аналитике, разработал Appcraft, который помогает командам визуализировать ключевые метрики и принимать управленческие решения. Он подчеркивает, что данные из Google Analytics и Яндекс.Метрики зачастую искажаются и требуют систематизации для эффективного использования. Appcraft предлагает интеграцию данных из разных источников для выявления точек кратного роста и упрощения анализа, что делает процесс принятия решений более эффективным.

1. Метрика и аналитика не нужны. Нужны выводы
AppCraft
Визуализируем ключевые метрики
и помогаем продуктовым командам
найти точки кратного роста
Илья Красинский
idkras@gmail.com, +7 926 831-12-31

2. Илья Красинский
В ДЕТСТВЕ БЫЛ БЛАГОВОСПИТАННЫМ МАЛЬЧИКОМ,
НО НАЧАЛ ИГРАТЬ В КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИГРЫ,
СВЯЗАЛСЯ С ПРОГРАММИРОВАНИЕМ, ДИЗАЙНОМ
И ПОКАТИЛСЯ... ХАРАКТЕР НАСТОЙЧИВЫЙ.
Работал над продуктами для
До осени 2013 продакт менеджер
и руководитель мобильной и декстоп
разработки LinguaLeo
C cередины 2013 по 2015 год нашли точки кратного роста
с 700+ продуктовыми командами: от бизнесов с 30М пользователей
по всему миру, до небольших стартапов.
facebook.com/ikrasinsky

3. Google Analytics, Яндекс.Метрика и другие показывают много цифр.
Но цифры не нужны, нужны выводы и управленческие решения.
1.
2.
Много разрозненных данных усложняют
принятие эффективных решений
Цифр, много, они не системны, чтобы делать из верные выводы,
нужно тратить много времени и много считать.
3. Нужен свой, хороший и дорогой продуктовый аналитик.

4. Это позволяет определить узкие места, воздействие на которые
проще и эффективнее всего влияет на финансовый результат.
Вместо множества отчетов — Appcraft создает 1 страницу,
показывает команде проекта ключевые факторы,
влияющие на бизнес, и помогает делать выводы из них
и принимать управленческие решения.
AppCraft импортирует данные
из различных источников в единую систему

5. Какие выводы вы можете сделать?
Какие отчеты и цифры, хотите запросить?
Кейс. Небольшой интернет-магазин продажи цветов
За последние 30 дней, с 16 фев по 17 мар
Выручка
Валовая выручка
Расходы на рекламу
2 264 695 р.
452 939 р.
~400 000 р.
Уникальные пользователи
Покупатели
Заказы
36 812
614
758

6. 1,21%
1,56%1,79
1,17
Неверная интерпритация цифр
в Google Analytics и Яндекс.Метрике
2 264 695 р.

7. Все эти конверсии
посчитаны по сессиям.
А значит, занижены в 1,1—2,3 раза,
причем, на каждом шаге
свой случайный коэффициент.
Неверная интерпритация цифр
в Google Analytics и Яндекс.Метрике

8. Заказов на 10 463 249 р. из них заработали 4 708 462 р.
привлекли 101 825 пользователей из которых заказало 3,6%
т.е. 3 665 покупателей совершили 4 398 заказов по 1739 р.
За посл. 30 дней
Прогноз выручки на май Revenue
10,5 млн р.
11,2 млн р.11,5 млн р.
апрель май
прогноз на май
мартфевраль
от 8,4 млн р.
до 9,8 млн р.
Способы увеличить прибыль на 0,8 млн р. в месяц
Рост заплативших на +1%
дает 796 831 р. в месяц
привлечь в месяц
+21 300 пользователей
увеличить средний чек
на +330 р.
или аналогичный
эффект дает
или

9. Конверсия Conv3,3%
3,6%
AvPriceСредний чек
Пользователи Users
RevenueВыручка
Покупатели Buyers
Заказы Transactions
1 456 р.1 798 р.
22 21120 021
35 728
1 2121 269
1 803
9971 023
1 471
1,8 млн р.
2,3 млн р.
3,4 млн р.
13 апр 20 114 мая27
посл. неделяпредпосл.
Падение доходов
произошло за счет
падения числа пользователей
и небольшого снижения
среднего чека, не смотря
на рост конверсии

10. 13 апр 20 114 мая27
посл. неделяпредпосл.
коверсия в уник. покупателя
29%
6,6%7,4%
3,9%
4,4%
4,5%
5,1%
30%31%
100%
транзакция оплаты eCommerce
открыл страницу /cart/checkout
открыл страницу /cart
открыл страницу /goods
открыл страницу / — любая страница сайта
посетил карточку товара
посетил корзину
посетил страницу оформления заказа
оформил заказ
3.
2.
Посетил любую страницу1.
4.
5.
запись оплаты в CRM
купил6.
воронки и конверсии
теряется 2,1% пользователей
теряется 0,6% пользователей
3,6%
4,4%
Рост заплативших на +1%
дает +796 831 р. прибыли
в месяц
Конверсия упала
Доверительный интервал
3,6%±0,5%
−1,7 млн р. прибыли в месяц
Потеря 2,6% платящих
от корзины
до оформления заказа

11. Анализ каналов и рекламных кампаний
Анализ браузеров и платформ: mobile, desktop, tablet
Какие кампании нужно отключать, с какими продолжать работать.
Из каких каналов и кампаний приходят пользователи с наибольшим LTV
и числом повторных покупок.
Какие платформы растут по трафику, но плохо автоматизированы
и на каких экранах конверсия резко отличается от средней.
Анализ городов
В каких городах конверсия и доход с платящих упали или выросли.
В каких городах растет число пользователей.
Что еще

12. Конверсия mobile и table iOS
и android пользователей 1,7%.
В 1,8 раза ниже чем на десктопе
−1,3 млн р. прибыли в месяц
Падает конверсия и число
пользователей из каналов
Google Adwords и Yandex.Direct
−0,4 млн р. за посл. неделю
Конверсия mobile и table iOS
и android пользователей 1,7%.
В 1,8 раза ниже чем на десктопе
−1,3 млн р. прибыли в месяц
Конверсия в Казани и Нижнем-
Новгороде упала относительно
средней
−0,2 млн р. прибыли в месяц
Конверсия mobile и table iOS
и android пользователей 1,7%.
В 1,8 раза ниже чем на десктопе
−1,3 млн р. прибыли в месяц
Если привлечь 3 000 таких же
пользователей из
Санкт-Петербурга
+0,2 млн р. прибыли в месяц
Конверсия mobile и table iOS
и android пользователей 1,7%.
В 1,8 раза ниже чем на десктопе
−1,3 млн р. прибыли в месяц
Каждый месяц, автоматизируем
2—3 новые эвристики,
в поисках точек кратного роста
Если увеличить посещаемость
из рекламных кампаний
на 5 000 пользователей
смотреть списокчто случилось
+0,7 млн р. прибыли в месяц
Выводы из метрик

13. Анализ асортимента
Анализ Discovery
Какие товары имеют лучший CTR и маржинальность,
чтобы их показать в выдаче пользователю.
На сколько легко пользователи находят нужный товар, чтобы
добавить его в корзину
Простая и удобная сегментация
Например, как конвертируются по воронке пользователи от недели
к неделе, которые посмотрели больше 3-х товаров.
Какие рекламные кампании, продают наиболее маржинальные
товары и в них стоит вложить больше денег.
Над чем работаем сейчас

14. В среднем, решения, которые мы принимаем
стоят нам −500 000 р. или −1 млн р. в месяц
На команду, которая их выполняет

15. Гипотеза
Если А, то B
Какую метрику
повышает?
Конверсию в покупку
рост на 1 п.п.
Конверсию в покупку
рост на 0,3 — 0,5 п.п.
Если упростить форму
заказа, то сократятся потери
конверсии с 4% до 3%
Если исправить дефекты
в Opera и Android браузер
Конверсию среднего чека
+100 р.
Добавить допродажу
открыток и т.д. в конце покупки
эффект
в Прибыль
Сложность
реализации
3+0,73 млн р.
+0,6 млн р.
+0,2—0,35 млн р.
2
?Редизайн всего ??? 5
1
Как вы определяете приориеты?

16. Смело спрашивайте,
я отвечу ;)
AppCraft
Илья Красинский
idkras@gmail.com, +7 926 831-12-31