CTR карточки
было100%
стало150%
Как растить e-commerce на основе данных и коротких экспериментов — практика, а не теория.
Рост — это конвейер: эксперимент → оптимизация → масштабирование проверенных стратегий, а не разовая удача.
Алексей Костин — руководитель e-com и маркетплейсов · ← → листать
Одна логическая ось: понятия → системы → построение → техники решений. По ней курс ведёт к итоговому заданию — проанализировать данные креатива и защитить одну гипотезу в команде.
метрики · словарь · стек данных
три модели маркетинга · PLG · воронка · жизненный цикл
growth-цикл · три опоры · бизнес и маркетинг
RICE/ICE · A/B · команды · автоматизация · AI
Growth-цикл, как сформулировать и приоритизировать гипотезу, A/B-тест без ошибок.
Продукт как канал роста. Модели Роджерса и Басса, теория перспектив, уровни воронки.
Продукт, процесс, команда. Как бизнес ставит KPI маркетингу и почему бюджет растёт только после доказанной рентабельности.
Роли, цели (North Star, OKR), кросс-функциональность, мотивация и разделение рисков.
Сквозная аналитика, атрибуция, оцифровка процессов, AI как инструмент, контроль качества трафика.
Курс — сквозное повествование: от понятий и моделей роста к техникам управления и принятия решений. Каждый блок: теория + разбор реального кейса + практика в командах.
Один язык на весь курс. Все цифры — ориентиры, изменённые для NDA; порядок величин сохранён. Полный словарь — на следующих трёх страницах, разбитый на блоки: Performance → Бизнес → Маркетинг.
Экономика платного трафика — от показа к возврату на рекламу. Читается по воронке привлечения.
Деньги бизнеса и клиента: юнит-экономика, удержание и операционка.
Как трафик превращается в продажи и как этим управляют: воронка, атрибуция, процесс роста.
Все термины со словарных страниц — не разрозненные буквы, а звенья одной цепи: Performance-метрики считают трафик, Бизнес-метрики — деньги клиента, Маркетинговые — саму воронку. Двигай ползунки и смотри, как значение одной метрики становится вводной для следующей.
Сквозная аналитика — конвейер ELT: извлечь → сложить в хранилище → превратить в модели → вывести в BI. Сверху — атрибуция: понять, кто реально привёл к продаже (UTM, промокоды, post-view, ROPO).
Сначала строим фундамент — сквозную аналитику, где каждая метрика опознаётся однозначно. Потом на этом фундаменте распознаём проблемы по цифрам. Альтернатива — постоянная ручная сборка всего в Excel: человеческий фактор, задержки и хаос в управлении, когда решение нужно быстро.
Набор систем в компании может быть разным, но логика одна: каждый источник отдаёт свои таблицы и поля, а из них собираются метрики. Кликни по источнику — зависящие от него метрики погаснут на дашборде ниже.
Разница между моделями — не в том, где продаём, а в том, кому принадлежит клиент. Это определяет, как строится рост и где находятся точки управления.
Мы не растим пользовательскую базу — сделали продажу и конец. Мы не приводим клиента к повторной покупке в своём контуре, потому что не владеем продуктом на площадке. Конкурент поставил цену ниже — карточка теряет позиции, и бизнес получает дед-сток: деньги замерли в товаре, который перестал продаваться.
Стратегия работы с товарным ассортиментом в модели №3: конвейер запуска новых карточек, тестирования и отсева — чтобы в остатке получить ядро, которое даёт всё больше продаж на один артикул. Рост здесь — не новые клиенты, а глубина ядра: больше штук с каждой проверенной карточки.
постоянный ввод новых карточек на тестирование
органика + реклама, карточка набирает рейтинг и продажи
слабые карточки (рейтинг, выкуп, маржа) убираются
успешные карточки накапливаются — цифровой актив
ядро растёт → выручка и доля рынка растут
Ядро даёт выручку и органику, часть прибыли снова идёт в запуск новинок — и ядро расширяется. Органические карточки уже не зависят от рекламного бюджета.
Логика воронки запусков: сколько новинок нужно запустить, чтобы ядро выросло. Неуспешные запуски не бесплатны — их убыток считаем как расходы на рост, наравне с комиссией и рекламой.
Накопленный результат по месяцам: убытки от неуспешных запусков и реклама — это плата за наращивание ядра, пока оно не окупит расходы на рост.
На маркетплейсе у карточки несколько уровней цены. Маркетолог обязан читать цепочку вычетов от цены реализации до маржи, включая налоговый режим — только так держится линейная экономика канала.
Цена «до» — зачёркнута на карточке. Маркетинговый якорь, на экономику не влияет.
Цена со скидкой — её выставляет продавец.
Цена реализации — после скидки МП. От неё считаются налоги, комиссии и реклама.
Задача модели №3 — не только держать линейную экономику (с учётом налогового режима), но и получать лояльных клиентов и считать, сколько из них перетекает в собственные каналы, где маржа выше — нет комиссии МП.
Avito и часть агрегаторов не показывают сквозную воронку — только фиксированную стоимость лида (или просто показы). Эффективность канала приходится сводить вручную с финальной ценой сделки.
Лиды по фикс. цене (или оплата за размещение), без данных о том, что случилось дальше: переписка, показ, сделка, сумма продажи.
Каждый лид ведём вручную: лид → ответ → показ/встреча → сделка → финальная цена продажи. Это и есть «сквозная воронка», собранная руками.
Конверсия лид → сделка и стоимость продажи (бюджет ÷ сделки) вместо «стоимости лида». Только так видно, окупается ли канал.
Стоимость сделки из Avito — против стоимости заказа из маркетплейса/директа. Канал оставляем, если он выигрывает по цене сделки или приводит сегмент, которого нет в других каналах.
Пока объём лидов мал — достаточно Excel/Google-таблицы с одной строкой на лид. При росте — выгрузка объявлений и лидов в таблицу/CRM по расписанию и связка с историей сделок. Главное не инструмент, а дисциплина: каждый лид доводится до статуса «сделка / отказ».
Research Online, Purchase Offline — реклама привела клиента, а покупка случилась в шоуруме или офисе. Чтобы это посчитать, нужна связка между рекламным контактом и чеком на кассе.
Кассир спрашивает телефон (или клиент вводит его в программе лояльности) — телефон попадает в чек. Это мостик между офлайном и CRM.
Телефон из рекламной заявки сопоставляется с телефоном в чеке. Совпало — рекламный контакт привёл к покупке, и мы видим сумму чека.
Промокод из рекламы (вводится на кассе), уникальный номер купона или ссылка на конкретное объявление. По ним считаем атрибуцию без телефона.
Видел рекламу → через N дней покупка. Грубая оценка охвата и лага между контактом и чеком, без точной связки.
Нет привязки телефона, нет CRM, нет промокодов — остаётся измерять уровень бизнеса целиком: динамика офлайн-продаж в периоды с рекламой и без неё. Это не точная атрибуция, а контроль общего эффекта — но лучше, чем «мы просто верим в бренд».
Определение ROPO у вас уже есть (до ~95% заказов — самовывоз). Здесь — только техническая механика «как это считается»: от привязки телефона до матчинга с чеком.
От наблюдения — к проверяемому эксперименту. Growth — это конвейер, а не разовые кампании.
Сначала — факты: трафик, конверсия, выкуп, ДРР по каналам и сегментам. Без данных гипотеза — это гадание.
Формулируем проверяемое предположение: «Если [действие], то [метрика] изменится на [X], потому что [причина]». Как приоритизировать несколько гипотез — см. RICE / ICE →.
Короткий, дешёвый, изолированный тест. Одна переменная. Чёткий критерий успеха. Как не обмануться случайностью — см. A/B и карантин изменений → и статистическую погрешность →.
Сработало — масштабируем; не сработало — это тоже результат: гипотезу закрыли дёшево.
Плохо: «сделаем креатив лучше». Хорошо: «если сменим заголовок с “скидка” на “подарок к заказу”, то CTR вырастет на X, потому что скидка обесценивает премиум-позиционирование».
RICE = (Reach × Impact × Confidence) ÷ Effort. Reach — кого/что затронет (в деньгах или людях), Impact — эффект на метрику, Confidence — уверенность в оценке, Effort — усилия команды. Полный разбор с живым калькулятором — на следующих двух страницах курса («RICE: выжать максимум из бюджета» → «RICE в деньгах»).
Меняем одну переменную, остальное — «карантин»: трафик, сезонность, структура аудитории должны быть стабильны, иначе не поймём, что на самом деле сработало. Подробный разбор — на странице «A/B-тест без ошибок» этого занятия.
Тест даёт не точное число, а оценку p ± E. Чем точнее нужен результат — тем больше выборка и бюджет теста (растёт квадратично). Формулы и калькулятор — на страницах «Статистическая погрешность теста» → «Погрешность vs бюджет проверки».
Гипотез всегда больше, чем ресурсов. Задача — не тестировать всё подряд, а находить точки с наибольшим рычагом на воронку.
Сколько пользователей или заказов затронет изменение за период.
Насколько сдвинет метрику (CR, выкуп, ДРР). Шкала: 3 — колоссальный, 2 — высокий, 1 — средний, 0,5 — слабый.
Данные и кейсы vs интуиция. 100% — точные данные, 80% — аналогия, 50% — интуиция.
Ресурсы команды на тест (дни, бюджет). Шкала: 1 — легко, 5 — сложно/долго.
RICE = (Reach × Impact × Confidence) ÷ Effort · ICE = (Impact × Confidence) ÷ Effort (без Reach). Effort в знаменателе: быстрые и дешёвые тесты с высоким эффектом всегда в приоритете.
Даю командам «сырые» метрики воронки. Задача: найти узкое горлышко, сформулировать 3 гипотезы и отранжировать их по RICE — и защитить выбор.
Воронка сверху считает охват на каждом этапе. Гипотезы снизу берут Reach прямо из воронки (сколько людей затронет) — и ранжируются по RICE. Двигай ползунки.
—
Сменили креатив — и CTR упал. Гипотеза сработала? Не факт: если параллельно поменялась структура трафика (другой канал, другая аудитория, другое качество), ты меряешь смесь двух эффектов, а не свою гипотезу.
Новый креатив приводит другую аудиторию (например, площадка меняет ротацию) — CTR/CR меняются не от креатива, а от того, кто теперь смотрит рекламу.
Настоящий сплит-тест: одна и та же аудитория делится 50/50, оба варианта крутятся одновременно, в одинаковых условиях. Дорого и не всегда технически возможно — но даёт чистый результат.
Меняем только одно и смотрим тренд до/после при стабильном составе трафика. Если состав трафика сам «поплыл» в этот период — результат теста не валиден, как ни считай.
Уметь замерять состав и качество трафика в процессе теста (источник, канал, устройство, гео), а не только метрику до/после. Иначе не отличишь эффект гипотезы от эффекта «трафик стал другим».
Креатив «А» — самый низкий post-view ДРР (~29%), но скромный CTR. Креатив «Б» — самый высокий CTR (0,23), но слабый выкуп. Прежде чем делать вывод «Б лучше», проверили состав трафика на обоих — совпадал. Вывод: клики ≠ деньги, метрику выбираем по цели. Другой пример: из 200 протестированных Telegram-каналов рентабельны только 15 — тест отсеивает «мусор», но это сработало только потому, что каждый канал тестировался в одинаковых условиях.
Построить полностью стерильную среду для A/B почти невозможно в реальном e-com — слишком много переменных (сезонность, конкуренты, алгоритмы площадок). Задача маркетолога — не гнаться за лабораторной чистотой, а уметь распознать, когда трафик «поплыл», и не приписывать этот эффект креативу.
Тот же товар, одна гипотеза: как показывать украшение на руке. Заменили главную фотографию карточки — кликабельность выросла в полтора раза. Это тот же A/B-тест, что и в рекламе, только на карточке маркетплейса.
«Если показать браслет на запястье, а не отдельно на пальцах, то CTR карточки вырастет — потому что виден реальный масштаб и посадка на руке».
Меняем только фото. Цена, заголовок, отзывы, реклама — заморожены. Трафик на карточку стабильный по составу, иначе эффект припишем не тому.
CTR вырос в 1,5 раза на том же охвате — больше кликов в карточку за те же деньги. Дальше смотрим, как клики конвертируются в заказы и выкуп.
Тестировать можно не только рекламные креативы, но и саму карточку: фото, порядок кадров, инфографику, рич-контент. Механика та же — одна переменная, карантин остального, чёткая метрика. Выигрыш в CTR без роста бюджета — это снижение CPA и ДРР по каналу.
Экономика карточки уже разобрана (цена-лестница, комиссия, перетекание). Здесь — практический слой сверху: какие элементы площадки позволяют проверять нативно, без внешних A/B-сервисов, и как балансировать инструменты.
Главное фото, порядок кадров, цена «до», название и атрибуты. Первое, что видит покупатель — и первое, что тестируем (кейс браслетов выше).
Инфографика с размерами/составом, видео, блоки «витрина» и «обзор». Снижают вопросы и возвраты, поднимают конверсию в корзину.
Ставки за показы, автостратегии, бюджеты на карточку. Балансируем цену клика против маржи — чтобы реклама не съедала экономику.
Не гнаться за каждым инструментом сразу, а держать одну цель: выкуп и маржа карточки. Любой инструмент — это рычаг на воронку (CTR → корзина → заказ → выкуп). Тестируем по одному, смотрим на ДРР и выкуп, а не на «больше показов».
Нативно площадки позволяют менять фото/рич-контент и сравнивать динамику метрик до/после. Чистый сплит — через эксперименты рекламной платформы (если есть) или внешний A/B при выведении трафика на свой лендинг. Правило «карантин изменений» работает и здесь.
Гипотеза — это проверка ставки (конверсия, выкуп, churn). Тест даёт не точное число, а оценку p ± E, где E — статистическая погрешность. Именно E задаёт точность всех дальнейших планов.
Проверяем «конверсия канала = 0,3%». Результат — не точка, а интервал: 0,3% ± E. E — погрешность теста.
n = Z² · p · (1 − p) ÷ E². Z = 1,96 для уровня значимости 95% (90% → 1,65; 99% → 2,58).
Значение E потом подставляется в модели: CPA, выручка, ДРР наследуют эту точность. Чем точнее нужны планы — тем меньше E.
n растёт квадратично: в 2 раза точнее → в 4 раза больше выборка → в 4 раза дороже. Бюджет канала = n × CPC, сумма по всем гипотезам — полный бюджет проверки.
В торговой модели (продажа сейчас + повторные) проверяем конверсию в выкуп, в сервисной (отток + регулярные платежи) — конверсию в подписку или сам churn. Формула одна: проверить конверсию 0,3% с точностью ±10% нужно ≈128 тыс. кликов, с точностью ±100% — всего ≈1,3 тыс. Точность планов напрямую превращается в бюджет тестирования.
Те же две модели, что в «Прогнозе целей» и «Подписках». Двигай требуемую точность — смотри, сколько стоит проверить все гипотезы на каналах трафика.
Проверяем ставку p с погрешностью ±E = p × точность. Выборка n = Z²p(1−p)/E², бюджет канала = n × CPC. Ниже — полный бюджет на все каналы.
—
Mediascope — измеритель аудитории СМИ (ТВ, радио, интернет, пресса). Даёт охваты и рейтинги, по которым планируют медиаразмещения и сверяют бенчмарки. Открытых обучающих материалов мало — разбираем, как с ним работать.
Охват (reach), рейтинг (rating), доля (share) по ТВ, радио и интернету на выборке домохозяйств.
GRP (суммарный рейтинг) и средняя частота контакта: сколько раз аудитория увидела сообщение.
Рейтинг × N выходов = GRP. Смотрим не «миллионы показов», а какой охват и частоту дал каждый медиаканал.
Mediascope даёт бенчмарки охвата: сколько контактов реально даёт радио/ТВ в вашем регионе и по вашей ЦА, до запуска кампании. Это «верх воронки» в абсолютных цифрах — в отличие от перформанс-каналов, где мы сразу платим за клик и видим конверсию.
Охватные медиа не дают клика — их эффект считают косвенно (брендовый спрос, прирост прямых заходов, промокоды). Полный разбор — в блоке «Как измерять то, что не кликается».
Уровень значимости — это не «насколько тест правильный», а насколько уверенно мы отличаем эффект от шума. Чем выше значимость, тем больше выборка: формула n = Z²p(1−p)/E² у вас уже есть.
| Вертикаль | Типичная значимость | Что это значит на практике |
|---|---|---|
| Финансы / финтех | 90–95% | Цена ошибки высокая (деньги клиента) — платим большими выборками за уверенность. |
| E-commerce / маркетплейсы | 80–90% | Баланс скорости и надёжности: тесты дешёвые, решения частые. |
| SMM / контент / креативы | 70–85% | Охват большой, а риск неверного решения ниже — можно тестировать быстрее и дешевле. |
| Медийные / имиджевые кампании | 70–80% | Эффект косвенный и размытый — значимость ниже, метрики охватные. |
Каждый шаг значимости стоит квадратично дороже по выборке (и бюджету). Правило: чем дороже ошибка решения — тем выше значимость. Финансовый сектор держит 90%+, креативный контент может позволить себе 70–80% и больше тестов за тот же бюджет.
Значимость 95% → Z = 1,96, 90% → 1,65. При одной и той же погрешности E уровень 95% требует на ~40% больше выборки, чем 90%. Это и есть «цена уверенности» в бюджете теста.
Продукт и воронка сами по себе дают рост — если уметь их читать.
Больше половины группы — SMM и контент. Но рост считают не охватом, а деньгами: CPA, ДРР, ROMI. Этот переходник переводит «охватные» метрики в «денежные» — без него своя реальность не встраивается в оставшиеся занятия про воронку до выкупа.
Подписчики, охват, ER, просмотры и CPV. Отвечают «нас заметили», но не «мы заработали». Это топ воронки: показы и контакты.
Каждый охватный показатель конвертируется вниз: показы → CTR поста/ссылки; ER → реальные клики; подписчик → визит. Здесь охват начинает стоить денег или приносить лиды.
CPA (цена заказа), ДРР (доля рекламы в выручке), ROMI (возврат на маркетинг). Только они отвечают «окупилась ли активность» и связываются с финансовой моделью.
Даже без платного трафика ты живёшь внутри воронки: контент — это её верх, и он обязан конвертироваться. Считай хотя бы стоимость подписчика и переход ER → клик → заявка. Тогда твой отчёт можно подставить в общую модель наравне с платными каналами.
В Product-Led Growth маркетинг не «продаёт протухшую рыбу», а ускоряет распространение продукта, который сам генерирует ценность и сарафанное радио.
Реклама → Обещание ценности → Покупка → Опыт использования.
Опыт использования / Ценность → Покупка → Рекомендация. Продукт сам — главный драйвер привлечения, активации и удержания.
Клиент ощущает ценность до оплаты: бесплатная примерка, конструктор, пробный период.
Использование продукта одним привлекает других: шеринг кастомной гравировки, реферальная ссылка.
Минимум времени от первого контакта до осознания пользы/красоты — продукт «продаёт» сам.
Рынок делится на группы по готовности принимать новое — нельзя продавать всем одинаково.
Эксклюзив и технологичность. Терпят баги ради «быть первыми».
Ищут статус и конкурентное преимущество.
Надёжность, гарантии, понятная доставка, отзывы.
Покупают, когда «уже все купили».
Только когда альтернатив нет — или по сильной скидке.
Между ранними последователями и большинством — пропасть: большинство не верит обещаниям бренда, оно верит только отзывам других людей.
Новаторы (p) покупают под влиянием рекламы; подражатели (q) — под влиянием соц. доказательства. На старте платим за рекламу (тянем p), но если продукт PLG-шный — новаторы запускают волну подражателей, и она растёт сама, снижая CAC.
Боль потери в 2–2,5 раза сильнее радости выигрыша. Отсюда офферы: снятие страха (бесплатный возврат, гарантия), FOMO («сгорит через 24 ч»), пакеты («кольцо + гравировка в подарок»).
В «алом океане» ювелирного ритейла (скидки −70%, стандартные кольца) маржа умирает. Голубой океан — не победить конкурентов, а сделать их нерелевантными.
Патент на закрепку — «защитный ров» против копирования. WOW-эффект движения камня работает как реклама в реальной жизни: «Ой, а как у тебя держится камушек?» — владелица сама транслирует бренд.
открыть → танцующий бриллиант 2.0классика у конкурентовОбычное серебро — товарная масса. Гравировка имени/дат/координат переводит изделие в категорию «персональная память»: интерактивный конструктор даёт Aha!-момент до оплаты, а подарок провоцирует шеринг — продукт приводит новых клиентов без таргета.
открыть → украшение с гравировкой| Элемент | Гравировка | Танцующий бриллиант |
|---|---|---|
| Стратегия океана | Товар → эмоция и кастомизация | Защищённый патентом голубой океан |
| PLG-механика | Конструктор-превью + шеринг | WOW-эффект движения камня (offline-виральность) |
| Драйвер по Бассу | q — подражатели копируют идею | p → q — новаторы покупают новинку |
Взяли медийные личности, цель — запуск по регионам от населения: Москва ~15 млн жителей → достичь 20% аудитории в показах, чтобы первые продажи подтолкнули рост продукта — и пользователи начали искать его сами.
Привлечение: платный трафик, контент, посевы. Цель — попасть к нужной аудитории.
Конверсия в заказ: витрина, цена, скорость, сервис. Здесь решает продукт и страница, а не реклама.
Ретаргетинг, реактивация базы, повторные продажи. Самый дешёвый рост — удержание.
Новые клиенты, приведённые рекламным бюджетом, дают прогнозируемый рост выручки за счёт стабильных повторных покупок. Но если бюджет снижать — клиенты начинают отваливаться быстрее, чем новые (и их повторы) это перекрывают. Бизнес угасает.
Группа клиентов, появившихся в один период (квартал). Их выручка по периодам — «жизнь» когорты: диагональ таблицы = первые покупки, справа от неё — повторные.
Доля выручки когорты, повторяющаяся в следующем периоде. В модели LS когорты «тают» примерно вдвое каждый квартал (retention ≈ 50%).
Приток = новые клиенты из бюджета. Утечка = отток. Бизнес растёт, пока приток больше утечки; гаснет — когда меньше.
Выручка на плато = первичная выручка ÷ (1 − удержание). При удержании 50% выручка = 2× первичная — и остаётся плоской при постоянном бюджете. Рост даёт только рост притока.
Флэт (бюджет постоянный) → плато. Рост (бюджет растёт) → выручка растёт. Угасание (бюджет падает) → выручка падает быстрее, чем кажется.
Реклама — это «насос», который наполняет резервуар клиентов. Удержание — «пробка» на дне. Масштабировать бюджет имеет смысл только когда retention и юнит-экономика держат приток выше оттока. Иначе рост бюджета = слив денег, а его сокращение = тихое угасание бизнеса.
Один клик по сценарию — и видно, как бюджет и удержание двигают выручку и клиентскую базу через повторы. Попробуй «флэт» → «рост бюджета» → «угасание бюджета».
В этой модели у всех клиентов покупка есть по определению, поэтому ARPU и ARPPU совпадают — здесь нет неоплачивающих пользователей, как бывает в подписочных сервисах.
—
Рост одного канала за счёт другого — это не рост. Это каннибализация.
Разбираем воронку: студенты находят уровень, где конверсия «проседает», и предлагают, где дешевле всего получить прирост — охват, захват или возврат.
Медиаплан — это таблица прогноза рекламы: показы → клики → лиды → заказы. Его итоговая цифра (CPL/CPA/CAC) подставляется в финансовую модель, которую мы разбирали выше.
Платим за клики (CPC). Метрики: CPC, CTR, конверсия клик → лид. Итог — стоимость лида (CPL).
Платим за показы (CPM). Метрики: CPM, частота, CTR, конверсии лид → заказ. Итог — CPO и ROAS.
Стоимость лида/клиента (CPL/CAC) идёт в сервисную модель как CAC; стоимость заказа (CPO/CPA) — в торговую как CPA. Так верх воронки влияет на финансы.
Медиаплан не существует сам по себе — его смысл в том, чтобы дать CAC/CPA для юнит-экономики. Сначала считаем цену клика/лида, потом проверяем, выдерживает ли её экономика продукта.
Поисковая реклама оплачивается за клики. Смотри, как CPC и конверсии превращаются в итоговую стоимость лида — твой CAC/CPA для финансовой модели.
—
Соцсети оплачиваются за показы. Смотри, как CPM, частота и конверсии превращаются в заказы и ROAS — и сравни с критическим ROAS.
—
Продукт, процесс, команда — как рост строится на практике, глазами бизнес-заказчика.
Развитие компании — это путь зрелости данных и маркетинга. Сначала — долина смерти, первая прибыль — точка безубыточности, в конце — выход и продажа.
Наши интерактивы дают числовые цели для любой стадии: «Прогноз целей» — юнит-экономика раннего роста, «Подписки · J-кривая» и «Погрешность теста» — бюджет и точность проверки гипотез на стадии расширения.
В отличие от торговой модели с заложенной маржинальностью, сервисная модель держится на подписках: есть ARPU (выручка с подписчика) и отток (churn). Клиент окупается не сразу — сначала бизнес «прожигает» деньги, потом выходит в плюс.
Стоимость привлечения клиента (CAC), воронка и конверсия подписания, процент оттока (churn), постоянные расходы.
LTV = ARPU ÷ churn (срок жизни = 1 ÷ churn). ROMI = LTV ÷ CAC. Модель сходится, когда LTV > CAC.
На старте — убыток: каждый новый клиент уходит в минус на CAC − первая оплата. При выдерживании воронки и удержания прибыль выходит в плюс и растёт.
Сколько денег нужно «спалить» (кумулятивный убыток), прежде чем модель выйдет на окупаемость. Это и есть бюджет на запуск.
CAC приходит из воронки: CPC ÷ (конверсия в заявку × конверсия в клиента). Медиаплан (верх воронки) выдаёт CPC и конверсии → подставляем CAC сюда → видим, сходится ли экономика подписки.
Подписка и «прожиг до плюса» — модель бизнесов без физической единицы товара, где ценность в повторном доступе, а не в разовой покупке: стриминг и контент (Кинопоиск, Литрес, Яндекс.Музыка), финтех (страховки, инвест-подписки, банковские тарифы), телеком и интернет-провайдеры (месячная плата за канал связи), SaaS (CRM, аналитика, любой b2b/b2c софт по подписке). Общий признак — ARPU и churn считаются с первого дня, а не с первой продажи.
Верх воронки (показы → клики → договоры) даёт CAC и бюджет. Экономика подписки + драйверы показывают, когда бизнес выйдет в плюс.
—
Роль маркетинга и ключевые метрики кардинально меняются на каждой из пяти стадий.
| Стадия | Роль маркетинга | Ключевые метрики | E-commerce / SaaS |
|---|---|---|---|
| 1 · Посев | Кастдев, тесты офферов, поиск первых клиентов «на ощупь». | CTR, CR в заявку · CPL, CPC · burn rate, runway | Add-to-Cart / Free-trial signups |
| 2 · Ранний рост | Перформанс-каналы, оцифровка воронки, связка «продукт–канал». | CR в первую покупку, retention · CAC, ROAS · gross margin, LTV>CAC | AOV, отвал на чекауте / activation rate |
| 3 · Расширение ⭐ | Масштаб платного трафика, CRM, LTV, брендовая реклама. | NPS, repeat rate · blended CAC, ROMI · LTV/CAC>3, payback | частота покупок, LTV когорт / MRR·ARR, churn |
| 4 · Зрелость | Доля голоса (SOV), лояльность, анти-отток. | SOV, awareness · incremental ROAS · EBITDA, доля рынка | CLTV, оборачиваемость / NRR>100%, revenue churn |
| 5 · Выход | Устойчивость бренда, прозрачность аналитики, капитализация. | brand equity · predictable CAC · valuation multiples, P/E | private label, капитализация / EV/ARR |
На этапе Расширения ⭐ бизнес перестаёт работать «на ощупь». Маркетинг превращается из «расходной части» в прогнозируемый инструмент инвестиций, где каждый вложенный рубль даёт математически просчитанную отдачу.
Без ценности продукта никакой маркетинг не вытянет. Цена, отстройка, невозможность сравнить в лоб.
Аудит → чистка от фрода → сегментация → тестовые кампании → масштаб успешных. Система, а не «кампании по настроению».
Кросс-функция: аналитик, креатив и закупка трафика в одном контуре, а не в разных отделах.
«Не копировать конкурентов, а вырабатывать свои решения.» Рост приходит от собственных гипотез и данных, а не от повторения чужих связок.
Модель из практики: 8 переменных определяют, сойдутся ли планы торгового бизнеса. Меняем входные — видим, выживет ли экономика. На следующей странице — живой калькулятор.
Одновременно гипотеза и целевое значение: за сколько мы покупаем трафик. Модель отвечает — приемлема ли эта цена для конкретного товара.
Либо операционный (бизнес уже работает), либо предполагаемый — на этапе создания продукта.
Операционная или планируемая. Для платного трафика реалистичный коридор ~0,1–1%. Выше 1% — это уже большой бизнес с лояльной базой, еда/повторные покупки или чек до 5 тыс ₽.
Планируемое количество заказов — точка отсчёта всех расчётов.
Курьерская доставка сейчас — от 350 до 2500 ₽. Прямо влияет на маржу каждого заказа.
Перепродажа — 40–50%, собственное производство — 50–80%. Показывает потенциал: сколько денег нужно держать в товаре, чтобы выполнять планы. Эта цифра часто отрезвляет разговоры на старте.
Отдельный лист в модели. Для простоты первого восприятия часто ставим в 0 — чтобы не спорить о ЗП раньше времени.
Ставка — % от управляемого рекламного бюджета. Зашивается в стоимость рекламы.
ROAS = выручка ÷ реклама: ROAS 3 = на 1 ₽ рекламы пришло 3 ₽ выручки. Не учитывает себестоимость, поэтому рядом всегда считаем ROAS по марже = маржинальная прибыль ÷ реклама. ROI/ROMI = (маржа − реклама) ÷ реклама: 100% означает «реклама окупилась маржой». Точка безубыточности по рекламе: break-even ROAS = 1 ÷ маржа (при марже 50% нужно ROAS ≥ 2).
Двигай ползунки — пересчёт мгновенный. Повторные покупки и отток дают когортную динамику на горизонте до 10 лет.
—
Успешная связка держится на едином контуре данных и чёткой зоне ответственности каждой стороны — не «маркетинг решает всё» и не «заказчик диктует цифры», а разделение по компетенции.
Понимает, как продавать свой продукт и «вкусно» его преподнести: ассортимент, позиционирование, ценность для клиента, ограничения (маржа, потолок цены, бренд-код).
Насмотренность по рынку, знание норм метрик по нишам (какой ДРР нормален для ювелирки, а какой — для FMCG), техническая экспертиза в каналах и инструментах.
Команды делятся на «клиента» и «агентство». Агентство защищает медиаплан и KPI, объясняя нормы метрик по нише; клиент проверяет, соответствует ли предложение продукту и бренду, задаёт жёсткие вопросы про ДРР, каннибализацию и «мусорный трафик».
Радио, пресса, ивенты, PR и блогерские интеграции не дают прямого клика. Их эффект меряют косвенно — через прирост брендового спроса и косвенную атрибуцию.
Прирост брендовых запросов в Вордстате до/после кампании — прокси «бренд запомнили». Растёт брендовый спрос → растёт прямой трафик и органика.
Охват и частота (GRP) по Mediascope → стоимость контакта. Для ивентов — стоимость регистрации/лида на отраслевом мероприятии.
Уникальный промокод на радио, отдельный номер телефона в прессе, post-view для видео. Связываем контакт с последующей покупкой.
Блогерские интеграции без перформанс-бюджета меряют охватом и стоимостью просмотра: CPV < 1 ₽ — ориентир дешёвого имиджевого охвата. Но это верх воронки — до денег его доводит та же цепочка: охват → брендовый спрос → прямые заходы → заказы.
Разделение «перформанс vs брендформанс» остаётся. Здесь — только практика для не-перформанс каналов: как перевести «не кликается» в цифры, которые можно защитить перед бизнесом.
Аудитория — это люди, а не деньги. Каждый уровень воронки — сегмент людей, переход между уровнями — конверсия, а цена перехода — экономика. Это третья модель роста — рядом с торговой (продажа сейчас) и сервисной (регулярный платёж).
Поток контента: контент-план + работа с алгоритмами. CPM = цена контента ÷ показы — сколько стоит показать себя одному человеку.
Отдельная аудитория, которую греем, развиваем, учим, продаём — циклами раз в неделю. CR подписки = подписчики ÷ показы.
Лид-магнит — цифровой продукт: даёт пользу, знакомит с продуктом, вызывает желание купить. CPL = цена контента ÷ заявки.
Две ветки: услуга (курс, дорого, рассрочка) и товар (дёшево — для тех, кто не готов к услуге). CPA = контент ÷ оплаты, AOV = выручка ÷ оплаты.
Ретеншн: среднее число покупок на пользователя, средний доход с пользователя (ARPU), LTV. Самый дешёвый рост — удержание.
Показы и подписчики — это ещё не деньги, но именно они делают деньги дешевле. Контент сначала собирает людей, а потом монетизирует их через две ветки — услугу (высокий чек) и товар (низкий чек). Если ветки нет для «не готовых» — человек уходит, и весь прогрев сгорает впустую.
Кликни по узлу — справа появятся сегмент аудитории, ключевая метрика и формула перехода. Слева от узла — цена перехода, справа на ребре — конверсия.
Меняй конверсии перехода — и смотри, сколько людей доходит до конца, сколько из них платит и сколько это денег. Кнопка «+ добавить этап» расширяет воронку.
Сайт на 1С-Битрикс, наполнение карточек (фото, видео, текст) + системная работа с платным трафиком. Ниже — воронка на одинаковых 100 000 визитов, чтобы сравнить «было» и «стало» напрямую.
Рост не в «больше денег на рекламу», а в качестве трафика и воронки: точная аналитика → чистка → сегментация → масштаб. На тех же 100 000 визитов заказов стало в 9 раз больше, а выручка выросла почти в 12 раз при бюджете, выросшем лишь в 2,6 раза — ДРР упал в 4,5 раза при росте конверсии в 9 раз.
Кто делает рост — роли, цели, кросс-функциональность и мотивация.
Кросс-функциональная команда владеет всем циклом AARRR — привлечение, активация, удержание, выручка, рекомендации. Не «маркетолог привлекает трафик», а одна команда отвечает за выручку целиком.
Ведёт бэклог гипотез, приоритизирует (ICE/RICE), отвечает за финальный результат и «одну метрику, которая важна».
Настраивает привлечение, триггеры, email/push/SMS — держит этапы воронки AARRR.
Ищет аномалии и точки роста, проектирует A/B-тесты, считает значимость и переводит эффект в деньги.
Быстро собирает прототипы под эксперимент — не «рисует красиво», а ускоряет тест.
Пишет под A/B-тесты и внедряет успешные гипотезы без очереди в основном бэклоге.
Дизайн креативов и запуск/оптимизация кампаний — то, что мы видим в рекламе.
Одна фокусирующая метрика — ценность для клиента и успех бизнеса. В e-com это обычно повторные заказы с высоким LTV или GMV.
O: повысить конверсию каталог → корзина. KR: CR каталога с 12% до 16%; провести 15 A/B-тестов на категориях.
Гипотезы живут в бэклоге, работа идёт короткими циклами по 2 недели. Лидер команды держит ресурсы и риски — каждая гипотеза проходит его оценку эффекта.
Каждый спринт команда берёт 2–3 гипотезы (лимит WIP), за 2 недели доводит до результата и решает: масштабировать или закрыть. Дешевле отсечь гипотезу тестом, чем спорить о ней месяцами.
Перед тем как взять гипотезу в работу, лидер прорабатывает: что она улучшает и какой эффект даст (метрика + ожидаемый сдвиг). Ограниченные ресурсы идут на гипотезы с лучшим соотношением эффект/риск.
Гипотеза на верхнем уровне воронки: узнаваемость сильнее новизны сообщения.
Если люди регулярно видят объявления с одинаковым цветом и графикой, но разными сообщениями и товарами — растёт кликабельность на верхнем уровне воронки.
Вводим единый дизайн-код: цвет + узнаваемая графика как фирменный стиль. Все объявления — в одном визуальном ключе, меняются только оффер и товар.
Рост кликабельности +1,5% на верхнем уровне воронки. Узнаваемость делает показ «своим» — кликают чаще.
По сути это механика уже работающего процесса, который ищет точки роста. В розничной торговле такие точечные улучшения называют драйверами: не строим всё заново, а усиливаем то, что уже приносит результат.
И это нормально. Команду премируют не за «успешный запуск фичи», а за скорость проверки гипотез и суммарный рост метрик на дистанции.
| Пример | Классический подход | Growth-подход |
|---|---|---|
| Ускорение каталога | Разработчик задеплоил: «стало быстрее на 2 сек». | A/B-тест: рост конверсии +0,5% → +1,5 млн ₽ к GMV. |
| Брошенная корзина | «Отправили 10 000 промокодов, применили 500». | Контрольная группа + учёт каннибализации маржи → доказан чистый прирост прибыли. |
Студенты делятся на growth-команды (4–6 человек) и распределяют роли — это 1-й слайд итоговой защиты.
Как рост масштабируется через мониторинг, оцифровку процессов и искусственный интеллект.
Автоматизируем рутину, а не решения. Человек принимает решения по данным, система — исполняет и мониторит.
AI отлично развивает твои мысли — как T9 когда-то развивал набор текста. Но думать всё равно нужно самому: текущий AI — это только инструмент.
AI подсказывает и доразвивает мысль — как T9 дописывал слова. Но предложение придумываешь ты.
Модель не принимает на себя ответственность. За результат отвечает человек — автор мысли и идеи.
Мир детерминирован или подчиняется воле? Воля и есть суть человека — его душа, если она существует.
Машина детерминирована: на входе данные — на выходе ответ. Человек — носитель воли. Поэтому AI — инструмент воли, а не её замена. Итоговое решение и ответственность — всегда за человеком.
Под капотом — множество моделей, каждая натренирована на массиве похожих данных. Источником AI стал интернет.
Не «один мозг», а множество моделей, каждая обучена на своём массиве похожих данных.
AI обучен на интернете. И сейчас люди, решая свои задачи (включая этот курс), продолжают обучать новые модели.
Данные, на основе которых принимаются решения, нужно контролировать и понимать, как они собираются, — и проверять самостоятельно, прежде чем решать.
AI генерирует быстро, но не отвечает за истинность. Собирать и проверять данные для решений — и принимать по ним решения — обязан человек.
AI сильно расширил потенциал специалистов: один человек теперь делает то, на что раньше нужна была команда.
Один специалист с AI закрывает дизайн, видео, код и тексты — раньше на это нужна была студия. Но аналитика, проверка данных и решения остаются за человеком.
«Антифрод» как отдельная дисциплина — не главный инструмент. Реальный контроль качества трафика виден глазами и считается через данные: растёт трафик, а вниз по воронке ничего не двигается — вот и сигнал.
Не через детектор бота, а через воронку: трафик растёт, а заказы и выкуп — нет. Это видно глазами на дашборде. Если трафик покупается за действие (модель CPA, часто в мобильном продвижении) — экономика самокорректируется: поставщик, который не даёт конверсии, просто не получает денег за работу и теряет контракт. Специальный «антифрод» — не первая линия защиты, первая линия — это платить за результат, а не за показы.
SEO даёт органический трафик, но требует постоянного производства контента: писать посты, обновлять карточки, наращивать ссылочную массу. Это ресурс команды, а не разовая настройка — оцениваем SEO по тому же принципу, что и платный трафик: трафик растёт → конверсия и заказы должны расти вместе с ним.
Входящие звонки — отдельный источник контроля качества, который не измерить кликами. Пайплайн: запись звонка → speech-to-text → прогон через LLM-промпт с оценкой по 20+ параметрам (скрипт, возражения, тон, закрытие) → балл в таблицу → график динамики по менеджерам/периодам. Работает как труба: один раз настроил — дальше течёт само.
Генерация и ресайз креативов (сотни форматов), смарт-баннеры, авто-таргетинг, переобучение кампаний, предиктивные отчёты, а также сама расшифровка и оценка звонков — рутина уходит в инструменты, экономя время команды.
«Магия» без данных и аудита. AI не заменит гипотезу, стратегию и понимание воронки — решение принимает человек, который проверяет данные.
Команды (4–6 человек) получают результаты действующего рекламного креатива. Задача — проанализировать данные и разработать одну рабочую гипотезу улучшения, затем защитить её.
Распределяем роли внутри команды (growth-лидер, аналитик, креатив, трафик).
Читаем данные креатива: CTR, CPC, CR, выкуп, ДРР — ищем точку роста.
Кому адресован креатив → формулируем гипотезу в правильном формате → обосновываем.
Мини-презентация: 8 минут выступление + 5 минут обсуждение. Голосование за лучший вариант (за свой — нельзя).
6 слайдов: ① роли · ② анализ вводных · ③ анализ ЦА · ④ гипотеза · ⑤ обоснование · ⑥ анализ результатов.
О = 0,7 · О₁ + 0,3 · О₂, где О₁ — практическое задание, О₂ — итоговый тест. Округление — в пользу студента.
Рост — это система: данные → гипотезы → тесты → анализ → масштаб. Метрики — язык этой системы.
Алексей Костин · руководитель e-com и маркетплейсов