- Теория и практика
Ключевые метрики и KPI интернет-магазина: как измерить эффективность e-commerce
KPI интернет-магазина — это числовые показатели, которые превращают хаос данных в четкую картину происходящего с вашим бизнесом. Представьте: вы вкладываете деньги в рекламу, запускаете акции, меняете дизайн сайта, но не знаете, какие действия реально работают, а какие сжигают бюджет впустую. Именно здесь на помощь приходят правильно настроенные метрики — они показывают, где теряются клиенты, почему падают продажи и куда уходят маркетинговые деньги.
В этой статье мы разберем ключевые метрики интернет-магазина по категориям: от финансовых показателей (GMV, средний чек, маржа) до поведенческих метрик (конверсия, брошенные корзины), от показателей удержания клиентов (LTV, Retention Rate) до маркетинговых KPI (CAC, ROAS, CTR). Вы узнаете не только формулы расчета каждого показателя, но и конкретные способы их улучшения — чтобы цифры в дашборде превратились в реальный рост прибыли.
Что такое KPI в e-commerce
KPI — это ключевая цифра, по которой ясно, приближается ли бизнес к важной цели. В интернет‑магазине такие числа всегда привязывают к стратегии.
Например, хотите нарастить трафик на 50% за год — значит, в дашборд попадут ежедневные визиты и каналы, из которых приходят люди: контекст, SEO, баннеры.
На каждую цель достаточно 2‑3 таких маячка": перегрузите панель лишними метриками — потеряетесь в данных.
Финансовые метрики
Финансовые показатели интернет‑магазина отвечают на простой вопрос: где и сколько мы реально зарабатываем. Они помогают увидеть, какие действия и каналы продаж приносят прибыль, а какие — тянут деньги впустую.
Как работают отзывы
GMV (Gross Merchandise Volume) / Общий объём продаж — это метрика, измеряющая совокупную стоимость всех проданных товаров за определённый период времени, без учета возвратов, скидок и логистических расходов. Используется для оценки общего товарооборота компании.
Что даёт GMV бизнесу:
- Оценивает рост и сезонные пики. Например, в ноябре 2024 года Wildberries зафиксировал рекордный GMV в рамках «Чёрной пятницы» — более 90 млрд рублей за неделю. Это стало маркером успешной промо-кампании и повлияло на стратегию скидок в декабре.
- Сравнивает регионы и категории. Ozon использует GMV, чтобы понять, где лучше всего продаются товары для дома, а где — электроника. В результате компания адаптирует логистику и усиливает локальные склады.
- Управляет закупками и логистикой. Например, «СберМаркет» анализирует GMV по продуктам и категориям и заранее увеличивает запасы в высокорисковых позициях перед праздниками — чтобы избежать дефицита.
- Оценивает маркетинг и новые запуски. Если запуск категории «товары для животных» дал GMV выше среднего по рынку — команда получает сигнал масштабировать предложение и усиливать продвижение.
Допустим, аналитик маркетплейса готовит отчёт по продажам за июль.
Категория: Электроника
Период: Июль 2025
GMV по категории «Электроника» за июль: 40 000 000 + 1 800 000 + 2 070 000 = 43 870 000 ₽
Если GMV в июле составил 43,87 млн рублей, а в июне — 36,2 млн, это значит:
- Продажи выросли на 21%.
- Основной вклад дали ноутбуки.
- Сработали акции на периферийные устройства.
- Надо усилить закупки популярных моделей и перераспределить маркетинговый бюджет в сторону товаров, которые тянут GMV вверх.
То есть чтобы посчитать GMV, нужны две вещи: сколько товаров продано и по какой цене.
Эти данные можно взять из:
- Интернет-магазина (CMS) — показывает, какие товары были куплены и сколько штук.
- Системы заказов (CRM) — помогает понять, какие заказы были оформлены и оплачены.
- Платёжной системы — подтверждает, что за товар действительно заплатили.
- Маркетплейса (если вы продаёте на Ozon, Wildberries и т.п.) — там можно скачать отчёты о продажах.
Связанные метрики:
Как работают отзывы
AOV (Average Order Value) / Средний чек — это метрика, показывающая среднюю сумму денег, которую клиент тратит за один заказ. Используется для оценки покупательской способности аудитории и эффективности продаж.
Что даёт AOV бизнесу:
- Планирует маркетинговый бюджет. Если средний чек составляет 3000 рублей, а стоимость привлечения клиента — 500 рублей, то рентабельность каждого заказа составляет 6:1. Это помогает определить максимальную ставку в рекламе.
- Оптимизирует ассортимент. Lamoda анализирует средний чек по категориям и понимает, что покупатели обуви тратят в среднем 4500 рублей, а одежды — 2800 рублей. Это влияет на стратегию закупок и выкладки товаров.
- Настраивает персонализацию. Если клиент обычно покупает на 2000 рублей, а сегодня добавил товаров на 5000 — система может предложить бесплатную доставку или дополнительную скидку для завершения покупки.
- Сегментирует клиентскую базу. DNS разделяет покупателей на сегменты по среднему чеку: до 5000 рублей (массовый сегмент), 5000-15000 рублей (средний+), свыше 15000 рублей (премиум). Каждому сегменту — свои акции и коммуникации.
Допустим, интернет-магазин спортивных товаров анализирует средний чек за август.
Период: Август 2025
Общий AOV: (1 350 000 + 800 000 + 540 000 + 680 000) / (450 + 200 + 180 + 170) = 3 370 000 / 1 000 = 3 370 ₽
Анализ показывает, что контекстная реклама и email-рассылки привлекают клиентов с более высоким средним чеком (4000 рублей против 3000 у органики и соцсетей). Это значит, что стоит увеличить бюджет на эти каналы и оптимизировать контент для органического трафика, добавив больше дорогих товаров в выдачу.
Эти данные можно взять из:
- Платёжных систем — подтверждённые транзакции
- CMS интернет-магазина — общая статистика по заказам и выручке.
- Системы веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика) — разбивка по каналам.
- CRM-системы — детальная информация о клиентах и их покупках.
Связанные метрики:
3. Маржа
Маржа (Profit Margin) / Норма прибыли — это метрика, показывающая долю прибыли в общей выручке после вычета себестоимости товаров. Измеряется в процентах и показывает, сколько чистой прибыли остается с каждого рубля продаж.
Что даёт маржа бизнесу:
- Оценивает прибыльность товаров. М.Видео анализирует маржу по категориям и понимает, что смартфоны дают 8% маржи, а аксессуары — 45%. Это влияет на стратегию продвижения: аксессуары активнее рекламируют и предлагают в cross-sell.
- Контролирует ценообразование. Если конкуренты снижают цены, важно понимать критическую точку. При марже 30% можно дать скидку до 25% и остаться в плюсе, а при марже 15% — максимум 10%.
- Планирует рекламный бюджет. Товары с маржой 50% могут выдержать CAC до 25% от AOV, а товары с маржой 20% — только 10%. Это определяет ставки в контекстной рекламе.
- Оптимизирует ассортимент. Ашан убирает из активного продвижения товары с маржой ниже 15% и фокусируется на позициях с маржой 25-40%, которые обеспечивают основную прибыль.
Допустим, интернет-магазин косметики анализирует маржинальность разных категорий за сентябрь.
Период: Сентябрь 2025
Общая маржа: (400 000 + 180 000 + 180 000 + 120 000) / (800 000 + 600 000 + 900 000 + 200 000) × 100% = 880 000 / 2 500 000 × 100% = 35,2%
Анализ показывает, что аксессуары и уходовая косметика — самые маржинальные категории (60% и 50%), а парфюмерия дает всего 20% маржи. Стоит сосредоточить рекламный бюджет на продвижении аксессуаров и средств по уходу, а парфюмерию использовать как трафикогенератор для привлечения клиентов с последующим cross-sell более прибыльных товаров.
Эти данные можно взять из:
- ERP-системы — учёт себестоимости и закупочных цен.
- Системы управления складом — данные о поступлениях товаров.
- CMS интернет-магазина — выручка по категориям и товарам.
- 1С или аналогичные системы учёта — полная финансовая отчётность.
Связанные метрики:
4. CPO (Cost Per Order)
CPO (Cost Per Order) / Стоимость заказа — это метрика, показывающая, сколько денег компания тратит на маркетинг для получения одного заказа. Включает все рекламные расходы, разделённые на количество полученных заказов.
Что даёт CPO бизнесу:
- Оценивает эффективность каналов. Яндекс.Маркет показывает CPO 300 рублей, а реклама в соцсетях — 800 рублей. При одинаковом качестве трафика стоит перераспределить бюджет в пользу Яндекс.Маркета.
- Планирует рекламный бюджет. Если средний чек 2000 рублей, а маржа 40%, то валовая прибыль с заказа — 800 рублей. При CPO 500 рублей чистая прибыль составит 300 рублей с заказа, что рентабельно.
- Контролирует масштабирование. При росте бюджета CPO может увеличиваться из-за исчерпания качественной аудитории. Если CPO вырос с 400 до 700 рублей, стоит остановить масштабирование и оптимизировать кампании.
- Сравнивает сезонность. В преддверии Нового года CPO может вырасти в 2-3 раза из-за повышенной конкуренции. Компании планируют это заранее и закладывают увеличенный CPO в бюджет.
Допустим, интернет-магазин детских товаров анализирует эффективность разных каналов за октябрь.
Период: Октябрь 2025
Средний CPO: (180 000 + 120 000 + 80 000 + 40 000 + 60 000) / (600 + 300 + 160 + 50 + 240) = 480 000 / 1 350 = 356 ₽
Анализ показывает, что самые эффективные каналы — Яндекс.Маркет (250 ₽ за заказ) и Яндекс.Директ (300 ₽ за заказ). Telegram показывает высокий CPO (800 ₽), что говорит о неэффективности канала или неправильной настройке таргетинга. Стоит увеличить бюджет на Яндекс.Маркет и Директ, а расходы на Telegram пересмотреть или приостановить.
Эти данные можно взять из:
- UTM-разметка и системы веб-аналитики.
- Рекламных кабинетов (Яндекс.Директ, Google Ads и др.).
- Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch).
- CRM-системы — количество заказов с привязкой к источникам.
Связанные метрики:
5. CRR (Cost Revenue Ratio)
ДРР (Доля рекламных расходов) или CRR (Cost Revenue Ratio) — это метрика, показывающая соотношение затрат на рекламу к выручке, которую эта реклама принесла. Измеряется в процентах и помогает оценить эффективность рекламных кампаний.
Что даёт ДРР бизнесу:
- Контролирует рентабельность рекламы. Если ДРР составляет 15%, а маржа товаров 30%, то чистая прибыль с рекламы — 15%. При ДРР выше 25% реклама становится убыточной.
- Сравнивает эффективность кампаний. Реклама в поиске показывает ДРР 8%, а в КМС — 18%. Это значит, что поисковая реклама в 2 раза эффективнее, и стоит перераспределить бюджет.
- Планирует масштабирование. Ozon контролирует ДРР на уровне 12-15% и при превышении этого показателя останавливает неэффективные кампании или снижает ставки.
- Оценивает сезонные колебания. В период распродаж ДРР может временно вырасти до 25-30% из-за высокой конкуренции, но общая прибыльность сохраняется за счёт увеличения объёмов.
Допустим, интернет-магазин одежды анализирует эффективность рекламных кампаний за ноябрь.
Период: Ноябрь 2025
Общий ДРР: (250 000 + 80 000 + 150 000 + 120 000 + 100 000) / (2 500 000 + 400 000 + 600 000 + 300 000 + 1 000 000) × 100% = 700 000 / 4 800 000 × 100% = 14,6%
Анализ показывает, что поисковая реклама и реклама на маркетплейсах наиболее эффективны (ДРР 10%), а видеореклама показывает высокий ДРР (40%), что делает её убыточной. Стоит увеличить бюджет на поиск и маркетплейсы, пересмотреть креативы для социальных сетей и приостановить видеорекламу до оптимизации.
Эти данные можно взять из:
- Рекламных кабинетов с настроенными целями электронной коммерции.
- Систем сквозной аналитики (Roistat, Calltouch, Carrot quest).
- Google Analytics и Яндекс.Метрики с настроенными конверсиями.
- CRM-систем с привязкой заказов к рекламным источникам.
Связанные метрики:
6. Product Revenue (Доход по товарам)
Product Revenue / Доход по товарам — это метрика, показывающая, какие именно позиции или категории товаров приносят основную прибыль компании. Используется для принятия решений об ассортименте и фокусировке на наиболее прибыльных товарах.
Что даёт Product Revenue бизнесу:
- Оптимизирует ассортимент. М.Видео анализирует доход по SKU и понимает, что 20% товаров дают 80% выручки. Эти позиции получают приоритет в закупках и размещении.
- Планирует маркетинговую стратегию. Если iPhone приносит 40% дохода категории, то и рекламный бюджет на продвижение смартфонов распределяется с учётом этой пропорции.
- Управляет складскими запасами. Wildberries использует данные о доходе по товарам для планирования логистики: топовые позиции размещают ближе к покупателям в быстрых складах.
- Выявляет тренды и сезонность. Перед Новым годом доход от игрушек может вырасти в 5 раз, а летом — упасть до минимума. Это влияет на закupки и акции.
Допустим, интернет-магазин электроники анализирует доходность товаров в категории «Смартфоны» за декабрь.
Период: Декабрь 2025
Категория: Смартфоны
Общий доход по категории: 54 000 000 + 24 000 000 + 17 000 000 + 9 000 000 + 5 600 000 = 109 600 000 ₽
Анализ показывает, что iPhone занимает 71% дохода категории (iPhone 15 Pro Max — 54%, iPhone 15 — 17%), поэтому стоит усилить партнерские отношения с Apple, увеличить закупки этих моделей и сосредоточить основную рекламу на продвижении iPhone. Samsung Galaxy S24 показывает хорошие результаты (24%), что делает его вторым приоритетом в категории.
Эти данные можно взять из:
- Отчётов с маркетплейсов (Ozon, Wildberries) — аналитика по SKU.
- CMS интернет-магазина — детальная статистика по товарам.
- Систем управления складом (WMS) — движение товаров и остатки.
- ERP-систем — полная аналитика по продажам и закупкам.
Связанные метрики:
Конверсия и поведение
Конверсия (Conversion Rate) — это метрика, показывающая долю посетителей сайта, совершивших целевое действие (обычно покупку). Измеряется в процентах и является ключевым показателем эффективности сайта в превращении трафика в продажи.
7. Конверсия (Conversion Rate)
Метрики поведения показывают, как пользователи ведут себя на вашем сайте и где возникают проблемы с покупками. Финансовые показатели говорят о том, сколько вы заработали, а поведенческие — объясняют почему именно столько.
Что даёт конверсия бизнесу:
- Оценивает качество трафика. Если органический поиск показывает конверсию 4%, а реклама в соцсетях — 1%, значит органический трафик более качественный и мотивированный к покупке.
- Выявляет проблемы с сайтом. Резкое падение конверсии с 3% до 1% может сигнализировать о технических проблемах, изменениях в ассортименте или ухудшении юзабилити.
- Планирует масштабирование. При конверсии 2% из 10 000 посетителей получится 200 заказов. Чтобы получить 400 заказов, нужно либо привлечь 20 000 посетителей, либо поднять конверсию до 4%.
- Оптимизирует каналы привлечения. Lamoda видит, что email-рассылки дают конверсию 8%, поэтому увеличивает частоту рассылок и улучшает персонализацию.
Допустим, интернет-магазин спортивного питания анализирует конверсию по разным источникам трафика за январь.
Период: Январь 2025
Общая конверсия: (875 + 600 + 560 + 180 + 540 + 200) / (25 000 + 15 000 + 8 000 + 12 000 + 18 000 + 5 000) × 100% = 2 955 / 83 000 × 100% = 3,56%
Анализ показывает, что email-рассылки демонстрируют самую высокую конверсию (7%), а социальные сети — самую низкую (1,5%). Это означает, что стоит развивать email-маркетинг, увеличивать базу подписчиков и улучшать персонализацию. Для социальных сетей нужно пересмотреть контент-стратегию и креативы, возможно, они привлекают нецелевую аудиторию.
Эти данные можно взять из:
- Систем веб-аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика).
- CRM-систем с настроенной аналитикой по источникам.
- Сквозной аналитики (Roistat, Calltouch).
- CMS интернет-магазина со встроенной аналитикой.
Работу по увеличению конверсии стоит вести постоянно, как это делают Growth Hacker’ы Retail Rocket.
Связанные метрики:
8. Брошенные корзины
Брошенные корзины (Shopping Cart Abandonment Rate) — это метрика, показывающая долю пользователей, которые добавили товар в корзину, но не завершили покупку. Высокий показатель указывает на проблемы в процессе оформления заказа.
Что даёт анализ брошенных корзин бизнесу:
- Выявляет проблемы в воронке покупок. Если 70% корзин бросают на этапе оплаты, возможно, проблема в ограниченном выборе платёжных систем или сложном процессе ввода данных карты.
- Восстанавливает потерянные продажи. Письма о брошенной корзине отправляются через 2 часа после ухода пользователя и могут вернуть 15-20% потенциальных покупателей, что даёт дополнительно 2-3% к общей конверсии.
- Оптимизирует UX и процессы. Если корзины чаще всего бросают на странице доставки, стоит упростить выбор способов доставки или добавить калькулятор стоимости доставки на более ранних этапах.
- Тестирует гипотезы улучшения. Добавление прогресс-бара оформления заказа может снизить процент брошенных корзин на 10-15%, что легко проверить A/B-тестированием.
Допустим, интернет-магазин товаров для дома анализирует поведение пользователей в процессе покупки за февраль.
Период: Февраль 2025
Общий процент брошенных корзин: (5 000 — 2 000) / 5 000 × 100% = 60%
Анализ показывает, что наибольший отсев происходит на этапах добавления в корзину (20%), оформления заказа (20%) и выбора доставки (20%). Это указывает на необходимость упростить процесс оформления, добавить больше вариантов доставки и возможно предложить бесплатную доставку от определённой суммы. Относительно низкий отсев на этапе оплаты (13%) говорит о том, что платёжная система работает нормально.
Эти данные можно взять из:
- Heatmap и сессионных аналитик (Hotjar, Яндекс.Вебвизор).
- Систем веб-аналитики с настроенной E-commerce воронкой.
- CMS интернет-магазина — статистика по корзинам и заказам.
- Систем email-маркетинга — данные об отправке писем о брошенных корзинах.
Связанные метрики:
9. Bounce Rate (Показатель отказов)
Bounce Rate / Показатель отказов — это метрика, измеряющая долю посетителей, покинувших сайт после просмотра только одной страницы без какого-либо взаимодействия. Высокий показатель может указывать на проблемы с контентом, скоростью загрузки или соответствием ожиданиям пользователей.
Что даёт Bounce Rate бизнесу:
- Оценивает качество посадочных страниц. Если реклама ведёт на страницу с Bounce Rate 80%, а органический поиск показывает 45%, значит реклама привлекает нерелевантный трафик или посадочная страница не соответствует объявлению.
- Выявляет проблемы с контентом. Высокий Bounce Rate на страницах товаров может указывать на плохие фотографии, недостаток описаний или завышенные цены по сравнению с конкурентами.
- Анализирует техническую производительность. Если Bounce Rate резко вырос, возможны проблемы со скоростью загрузки сайта, особенно с мобильных устройств.
- Сегментирует источники трафика. Если маркетплейс видит, что трафик из социальных сетей имеет Bounce Rate 70%, а из email-рассылок — 30%, это говорит о разном качестве аудитории.
Допустим, интернет-магазин мебели анализирует показатель отказов по разным типам страниц за март.
Период: Март 2025
Общий Bounce Rate: (6 000 + 10 000 + 21 000 + 5 600 + 1 500 + 9 600) / (15 000 + 25 000 + 35 000 + 8 000 + 5 000 + 12 000) × 100% = 53 700 / 100 000 × 100% = 53,7%
Анализ показывает критические проблемы: очень высокий Bounce Rate у карточек товаров (60%) и посадочных страниц рекламы (70%). Это указывает на необходимость улучшить описания товаров, добавить качественные фотографии и пересмотреть соответствие рекламных объявлений посадочным страницам. Низкий показатель у страниц акций (30%) подтверждает, что скидки мотивируют пользователей к дальнейшему изучению сайта.
Эти данные можно взять из:
- Google Analytics и Яндекс.Метрика — основной источник данных о поведении пользователей.
- Системы A/B-тестирования — сравнение показателей разных версий страниц.
- Heatmap-сервисы (Hotjar, Crazy Egg) — анализ поведения на странице.
- CMS сайта со встроенной аналитикой.
Связанные метрики:
Повторные покупки и удержание
Метрики удержания показывают, возвращаются ли к вам покупатели снова. Это очень важно, потому что вернуть старого клиента намного проще и дешевле, чем найти нового.
LTV (Customer Lifetime Value) / Пожизненная ценность клиента — это метрика, показывающая общую прибыль, которую может принести клиент за всё время взаимодействия с брендом. Используется для планирования маркетингового бюджета и оценки долгосрочной эффективности привлечения клиентов.
Что даёт LTV бизнесу:
- Планирует маркетинговый бюджет. Если LTV клиента составляет 15 000 рублей, то можно потратить до 3 000-5 000 рублей на его привлечение и остаться в прибыли с учётом операционных расходов.
- Сегментирует клиентскую базу. Wildberries выделяет клиентов с высоким LTV (свыше 50 000 рублей) в VIP-сегмент и предлагает им персональные скидки, приоритетную доставку и эксклюзивные товары.
- Оценивает эффективность каналов. Клиенты из поисковой рекламы могут иметь LTV 8 000 рублей, а из email-рассылок — 25 000 рублей. Это влияет на распределение бюджета между каналами.
- Прогнозирует выручку. Зная LTV и количество новых клиентов в месяц, можно спрогнозировать выручку на год вперёд и планировать развитие бизнеса.
Допустим, интернет-магазин косметики анализирует LTV по разным сегментам клиентов за годовой период.
Период анализа: 12 месяцев
Распределение клиентов по сегментам:
- Новички: 60% (LTV = 4 500 ₽)
- Активные: 30% (LTV = 42 000 ₽)
- VIP: 5% (LTV = 240 000 ₽)
- Подписчики: 5% (LTV = 216 000 ₽)
Средневзвешенный опреационный LTV: 4 500 × 0,6 + 42 000 × 0,3 + 240 000 × 0,05 + 216 000 × 0,05 = 2 700 + 12 600 + 12 000 + 10 800 = 38 100 ₽
Анализ показывает, что несмотря на то, что новички составляют 60% клиентской базы, их вклад в LTV минимален. VIP-клиенты и подписчики, составляя всего 10% базы, дают наибольшую ценность. Стоит сосредоточиться на программах лояльности для перевода новичков в активные покупатели и развитии VIP-сервисов для удержания самых ценных клиентов.
Эти данные можно взять из:
- CRM-систем с историей покупок клиентов.
- Систем аналитики с когортным анализом.
- Программ лояльности — данные о повторных покупках.
- ERP-систем с полной клиентской аналитикой.
Связанные метрики:
11. Retention Rate
Retention Rate / Коэффициент удержания — это метрика, показывающая долю клиентов, которые остались активными за определённый период времени. Измеряется для оценки лояльности клиентов и эффективности программы удержания.
Что даёт Retention Rate бизнесу:
- Оценивает лояльность клиентов. Если месячный Retention Rate составляет 85%, это означает высокую удовлетворённость клиентов продуктом и сервисом. При показателе ниже 60% нужно срочно работать над качеством.
- Планирует развитие продукта. Netflix анализирует Retention Rate по контенту и понимает, какие сериалы удерживают подписчиков, а какие — нет. Это влияет на решения о продлении или закрытии проектов.
- Прогнозирует выручку. Зная Retention Rate, можно спрогнозировать, сколько клиентов останется через полгода или год, и планировать выручку без привлечения новых клиентов.
- Сравнивает эффективность каналов. Клиенты, пришедшие из органического поиска, могут показывать Retention Rate 70%, а из платной рекламы — 45%. Это говорит о разном качестве трафика.
Допустим, интернет-магазин здорового питания анализирует удержание клиентов по месяцам в рамках годового когортного анализа.
Когорта: Клиенты, пришедшие в январе 2025 года
Кумулятивный Retention Rate за 6 месяцев: 430 / 1 000 × 100% = 43%
Анализ показывает классическую картину: наибольший отток происходит в первые месяцы (25% в феврале), но затем Retention Rate стабилизируется и даже растёт (с 80% до 94%). Это означает, что клиенты, которые остаются после первых покупок, становятся лояльными. Стоит сосредоточиться на улучшении первого впечатления и внедрении программы адаптации новых клиентов в первые 2-3 месяца.
Эти данные можно взять из:
- CRM-систем с когортным анализом.
- CRM-систем с когортным анализом.
- Программ лояльности — данные об активных участниках.
- Аналитических платформ (Amplitude, Mixpanel) для SaaS-продуктов.
Связанные метрики:
12. Repeat Purchase Rate
Repeat Purchase Rate / Коэффициент повторных покупок — это метрика, измеряющая долю клиентов, совершивших более одной покупки за определённый период. Показывает способность бизнеса удерживать клиентов и стимулировать повторные продажи.
Что даёт Repeat Purchase Rate бизнесу:
- Оценивает качество товаров и сервиса. Высокий процент повторных покупок (30-40%) говорит о том, что клиенты довольны качеством товаров и готовы покупать снова.
- Планирует маркетинговую стратегию. Если только 15% клиентов возвращается, стоит инвестировать в программы лояльности, email-маркетинг и персонализацию предложений.
- Сегментирует клиентскую базу. Клиенты с повторными покупками — самая ценная аудитория для cross-sell и up-sell кампаний, так как они уже доверяют бренду.
- Прогнозирует стабильность бизнеса. Бизнес с высоким Repeat Purchase Rate менее зависим от постоянного привлечения новых клиентов и более предсказуем в плане выручки.
Допустим, интернет-магазин товаров для домашних животных анализирует повторные покупки за 6-месячный период.
Период анализа: Январь — Июнь 2025
Общий Repeat Purchase Rate: (1 750 + 2 100 + 540 + 360 + 480 + 1 200) / (2 500 + 3 000 + 1 800 + 1 200 + 800 + 1 500) × 100% = 6 430 / 10 800 × 100% = 59,5%
Анализ показывает, что товары регулярного потребления (корм, наполнители) имеют самый высокий Repeat Purchase Rate (70-80%), что логично — они заканчиваются и требуют пополнения. Низкие показатели у игрушек и аксессуаров (30%) говорят о том, что это товары разовой покупки. Стоит настроить автоматические напоминания о повторном заказе кормов и разработать программу cross-sell игрушек и аксессуаров для клиентов, регулярно покупающих корм.
Эти данные можно взять из:
- CRM-систем с историей заказов клиентов
- CMS интернет-магазина — статистика по повторным покупкам
- Систем email-маркетинга — данные о клиентах с несколькими заказами
- Аналитических платформ с когортным анализом
Связанные метрики:
ARPU (Average Revenue Per User) / Средний доход с пользователя — это метрика, показывающая средний доход, получаемый с одного пользователя за определённый период времени. Используется для оценки монетизации пользовательской базы и планирования доходов.
Что даёт ARPU бизнесу:
- Измеряет эффективность монетизации. Если у конкурента ARPU составляет 5 000 рублей в месяц, а у вас — 2 000 рублей, это говорит о потенциале роста среднего чека или частоты покупок.
- Планирует развитие продуктовой линейки. Рост ARPU на 20% без увеличения пользовательской базы может дать тот же эффект, что привлечение 20% новых клиентов.
- Сегментирует пользователей по ценности. Пользователи с ARPU выше среднего получают VIP-статус и персональные предложения, что помогает удерживать самых прибыльных клиентов.
- Оценивает эффект изменений. Введение программы лояльности или изменение цен сразу отражается на ARPU, что позволяет быстро оценить эффективность нововведений.
Допустим, онлайн-сервис доставки готовых обедов анализирует ARPU по разным тарифным планам за квартал.
Период: II квартал 2025
Общий ARPU: (4 050 000 + 5 760 000 + 4 320 000 + 4 800 000) / (1 500 + 800 + 300 + 200) = 18 930 000 / 2 800 = 6 760 ₽ за квартал или 2 253 ₽ в месяц
Анализ показывает, что семейный тариф даёт самый высокий ARPU (8 000 ₽/месяц), но имеет наименьшее количество пользователей. При этом базовый тариф привлекает больше всего клиентов, но даёт низкий ARPU (900 ₽/месяц). Стратегия должна включать стимулирование перехода пользователей с базового тарифа на более дорогие планы через персональные предложения и акции апгрейда.
Эти данные можно взять из:
- CRM-систем с детализацией доходов по клиентам.
- Системы биллинга — доходы от подписок и разовых платежей.
- Аналитических платформ (Google Analytics, Яндекс.Метрика) с настроенной электронной коммерцией.
- ERP-систем с полной финансовой отчётностью.
Связанные метрики:
Трафик и маркетинг
Маркетинговые метрики помогают оценить эффективность рекламных кампаний и каналов привлечения трафика. Без трафика нет продаж, без грамотного маркетинга нет прибыльного трафика.
14. Total Traffic (Общий трафик)
Total Traffic / Общий трафик — это метрика, показывающая общее количество посетителей сайта за определенный период. Используется для оценки охвата аудитории и популярности ресурса.
Что даёт Total Traffic бизнесу:
- Измеряет масштаб присутствия в интернете. Если конкурент получает 100 000 посетителей в месяц, а вы — 50 000, это показывает потенциал роста узнаваемости бренда.
- Планирует рекламные бюджеты. Рост трафика на 30% может потребовать увеличения серверных мощностей и бюджета на контент-маркетинг.
- Оценивает эффективность SEO и контент-стратегии. Стабильный органический рост трафика на 15% ежемесячно говорит об успешной оптимизации.
- Прогнозирует потенциальные продажи. При конверсии 2% рост трафика с 10 000 до 15 000 посетителей даст дополнительно 100 заказов.
Допустим, интернет-магазин спортивной одежды анализирует трафик по источникам за месяц.
Период: Июль 2025
Общий трафик: 60 000 + 28 000 + 20 000 + 15 000 + 2 500 = 125 500 посетителей
Анализ показывает, что органический поиск дает почти половину трафика (48%), что говорит об эффективной SEO-стратегии. Высокая доля прямого трафика (22%) указывает на хорошую узнаваемость бренда. Стратегия должна включать развитие социальных сетей и увеличение бюджета на контекстную рекламу для диверсификации источников трафика.
Эти данные можно взять из:
- Google Analytics и Яндекс.Метрика с детализацией по источникам трафика
- Системы веб-аналитики (Adobe Analytics, Mixpanel) с отчетами по сессиям
- CRM-системы с интеграцией веб-аналитики
- Платформы социальных сетей с аналитикой переходов
Связанные метрики:
CAC (Customer Acquisition Cost) / Стоимость привлечения клиента — это метрика, показывающая совокупные затраты на привлечение одного нового клиента. Используется для оценки эффективности маркетинговых каналов и планирования рекламных бюджетов.
Что даёт CAC бизнесу:
- Сравнивает эффективность каналов привлечения. Если CAC в Google Ads составляет 1 500 рублей, а в соцсетях — 800 рублей, стоит перераспределить бюджет в пользу более эффективного канала.
- Рассчитывает окупаемость маркетинга. При LTV клиента 15 000 рублей и CAC 3 000 рублей соотношение LTV/CAC = 5, что считается отличным показателем.
- Планирует масштабирование. Знание CAC по каналам позволяет рассчитать бюджет для привлечения определенного количества клиентов.
- Оптимизирует воронку продаж. Высокий CAC может указывать на проблемы с конверсией лендингов или неточный таргетинг.
Допустим, онлайн-школа английского языка анализирует CAC по каналам за квартал.
Период: II квартал 2025
Средний CAC: (1 050 000 + 780 000 + 520 000 + 390 000 + 260 000) / (350 + 280 + 260 + 130 + 180) = 3 000 000 / 1 200 = 2 500 ₽
Анализ показывает, что самый низкий CAC у работы с блогерами (1 444 ₽), а самый высокий — у Google Ads и YouTube (3 000 ₽). При среднем чеке курса 25 000 рублей все каналы показывают здоровое соотношение LTV/CAC. Стратегия должна включать увеличение бюджета на работу с инфлюенсерами и оптимизацию кампаний в Google Ads.
Эти данные можно взять из:
- Рекламных кабинетов (Google Ads, Яндекс.Директ).
- CRM-системы с атрибуцией источников лидов.
- Системы аналитики с настроенными целями и конверсиями.
- Платформы маркетинговой автоматизации с полной воронкой продаж.
Связанные метрики:
ROAS (Return on Advertising Spend) / Возврат рекламных инвестиций — это метрика, показывающая доход, полученный с каждого рубля, потраченного на рекламу. Используется для оценки эффективности рекламных кампаний и распределения бюджетов.
Что даёт ROAS бизнесу:
- Измеряет прибыльность рекламы. ROAS 4:1 означает, что каждый рубль в рекламе приносит 4 рубля дохода, что обычно считается хорошим результатом.
- Сравнивает эффективность кампаний. Если ROAS поисковой рекламы составляет 6:1, а медийной — 2:1, стоит перераспределить бюджет в пользу поиска.
- Оптимизирует ставки и таргетинг. Низкий ROAS указывает на необходимость корректировки аудитории или креативов.
- Планирует рекламные бюджеты. Зная ROAS по каналам, можно рассчитать необходимые инвестиции для достижения целевого дохода.
Допустим, интернет-магазин косметики анализирует ROAS по типам кампаний за месяц.
Период: Август 2025
Общий ROAS: (3 000 000 + 1 400 000 + 900 000 + 1 200 000 + 2 100 000) / (500 000 + 200 000 + 300 000 + 400 000 + 350 000) = 8 600 000 / 1 750 000 = 4.9
Анализ показывает, что ремаркетинг даёт самый высокий ROAS (7.0), так как работает с уже заинтересованной аудиторией. Поисковые и Shopping-кампании показывают стабильный результат (6.0). Медийная и видеореклама требуют оптимизации или смены стратегии. Рекомендуется увеличить бюджет на ремаркетинг и поисковые кампании, сократив инвестиции в медийную рекламу.
Эти данные можно взять из:
- Рекламных платформ с интеграцией электронной коммерции.
- Google Analytics с настроенными целями и атрибуцией доходов.
- CRM-систем с привязкой продаж к рекламным кампаниям.
- Систем сквозной аналитики (CallTouch, Roistat) с полной воронкой.
Связанные метрики:
17. CPC (Cost Per Click)
CPC (Cost Per Click) / Стоимость за клик — это метрика, показывающая стоимость одного клика по рекламному объявлению. Используется для контроля эффективности рекламных кампаний и оптимизации ставок.
Что даёт CPC бизнесу:
- Контролирует стоимость трафика. Если средний CPC в нише составляет 30 рублей, а у вас — 50 рублей, нужно оптимизировать кампании или пересмотреть стратегию.
- Сравнивает конкурентоспособность. Низкий CPC при высоком Quality Score говорит об эффективности объявлений и релевантности лендингов.
- Планирует рекламные бюджеты. Зная CPC и планируемое количество кликов, можно точно рассчитать необходимый бюджет.
- Оптимизирует ключевые слова. Высокочастотные запросы с низким CPC — золотая жила для получения дешевого трафика.
Допустим, агентство недвижимости анализирует CPC по типам объявлений за месяц.
Период: Сентябрь 2025
Средний CPC: (800 000 + 400 000 + 600 000 + 300 000 + 500 000) / (16 000 + 20 000 + 10 000 + 5 000 + 25 000) = 2 600 000 / 76 000 = 34 ₽
Анализ показывает, что самый низкий CPC у объявлений по аренде и новостройкам (20 ₽), что объясняется высокой конкуренцией и большим объемом поискового трафика. Продажа домов и коммерческая недвижимость имеют высокий CPC (60 ₽), но показывают хорошую конверсию. Стратегия должна включать увеличение бюджета на новостройки и оптимизацию кампаний по продаже квартир.
Данные для расчета CPC можно взять из:
- Рекламных платформ (Google Ads, Яндекс.Директ).
- Систем управления PPC-кампаниями.
- Аналитических платформ с интеграцией рекламных аккаунтов.
- Инструментов автоматизации контекстной рекламы.
Связанные метрики:
CTR (Click Through Rate) / Кликабельность — это метрика, показывающая долю пользователей, кликнувших на рекламное объявление от общего количества показов. Используется для оценки привлекательности рекламных креативов и релевантности объявлений.
Что даёт CTR бизнесу:
- Измеряет привлекательность объявлений. CTR выше 5% в поисковой рекламе считается отличным результатом и говорит о высокой релевантности.
- Влияет на стоимость клика. Высокий CTR повышает Quality Score и снижает CPC, что делает рекламу более выгодной.
- Сравнивает эффективность креативов. A/B-тестирование объявлений с разным CTR помогает найти наиболее эффективные форматы.
- Оптимизирует таргетинг. Низкий CTR может указывать на неточную настройку аудитории или неподходящие ключевые слова.
Допустим, агентство недвижимости анализирует CPC по типам объявлений за месяц.
Период: Октябрь 2025
Общий CTR: (30 000 + 16 000 + 18 000 + 10 000 + 7 500) / (500 000 + 400 000 + 300 000 + 250 000 + 150 000) × 100% = 81 500 / 1 600 000 × 100% = 5.1%
Анализ показывает, что направления Турция и ОАЭ имеют самый высокий CTR (6.0%), что говорит о высоком интересе пользователей к этим направлениям. Египет и Таиланд показывают более низкий CTR (4.0%) и требуют оптимизации объявлений. Мальдивы, несмотря на средний CTR, имеют очень высокий CPC из-за дорогой ниши премиум-туризма.
Данные для расчета CTR можно взять из:
- Рекламных платформ с детальной статистикой по кампаниям.
- Систем email-маркетинга для анализа CTR рассылок.
- Социальных сетей для анализа CTR органических и рекламных постов.
- Веб-аналитики для анализа CTR внутренних баннеров и ссылок.
Связанные метрики:
19. CPA (Cost Per Action)
CPA (Cost Per Action) / Стоимость за действие — это метрика, показывающая стоимость достижения одного целевого действия пользователя. Используется для оценки эффективности рекламы с точки зрения конечных результатов, а не просто кликов.
Что даёт CPA бизнесу:
- Измеряет реальную эффективность рекламы. CPA показывает стоимость получения лида, регистрации или покупки, что важнее количества кликов.
- Сравнивает каналы по результативности. Если CPA в Google Ads составляет 500 рублей за заявку, а в соцсетях — 300 рублей, выбор очевиден.
- Планирует маркетинговые бюджеты. Зная CPA и целевое количество действий, можно точно рассчитать необходимые инвестиции.
- Оптимизирует воронку продаж. Высокий CPA может указывать на проблемы с лендингом, формой заявки или некорректным таргетингом.
Допустим, интернет-магазин бытовой техники анализирует CPA по типам действий за месяц.
Период: Ноябрь 2025
Анализ по эффективности:
- Регистрация: низкий CPA (100 ₽), но низкая конверсия в покупку (15%).
- Оформление заказа: высокий CPA (500 ₽), но высокая конверсия в покупку (90%).
- Заявка на консультацию: оптимальное соотношение CPA/конверсия (200 ₽ / 60%).
Расчет рентабельности: Заявка на консультацию: CPA 200 ₽ × конверсия 60% × средний чек 45 000 ₽ = ROI 13 400%
Анализ показывает, что заявки на консультацию дают лучшее соотношение стоимости привлечения и итоговой прибыли. Оформление заказа имеет высокий CPA, но почти гарантированную конверсию. Стратегия должна включать увеличение бюджета на заявки консультаций и оптимизацию воронки для регистраций.
Данные для расчета CPA можно взять из:
- Рекламных кабинетов с настроенными конверсиями.
- Веб-аналитики с настроенными целями и воронками.
- CRM-систем с интеграцией источников лидов.
- Систем сквозной аналитики с полной атрибуцией.
Связанные метрики:
DAU (Daily Active Users) — это метрика, показывающая количество уникальных пользователей, которые заходили на сайт или в приложение и совершали целевое действие в течение одного дня. Используется для оценки ежедневной активности и вовлечённости.
Что даёт DAU бизнесу:
- Оценивает краткосрочную активность. Резкие колебания DAU помогают выявить проблемы: технические сбои, неудачные релизы, ошибки в маркетинговых кампаниях.
- Отслеживает влияние маркетинга. DAU позволяет быстро оценить эффективность рекламных активаций и спецпредложений.
- Служит базой для расчёта конверсий. Сравнение DAU и количества заказов — ключ к оптимизации воронки.
- Формирует основу для анализа Retention. Без анализа ежедневных активных пользователей невозможно строить качественные когорты.
Пример (DAU по неделе в июле 2025):
Падение DAU в выходные может свидетельствовать о B2B-фокусе продукта или о недостаточной развлекательной ценности в контенте.
Источники данных о DAU:
- Google Analytics
- Яндекс.Метрика
- BI-системы
Связанные метрики:
21. WAU (Weekly Active Users)
WAU (Weekly Active Users) — метрика, показывающая количество уникальных пользователей, совершивших активные действия в течение семи дней. Используется для оценки стабильности аудитории и реакции на продуктовые и маркетинговые изменения.
Что даёт WAU бизнесу:
- Сглаживает краткосрочные колебания. В отличие от DAU, WAU нивелирует сезонные или разовые всплески активности.
- Позволяет оценивать когорты. В контентных продуктах (например, образовательных платформах) WAU критичен для измерения удержания.
- Служит опорой для роста Retention Rate. Повышение WAU без увеличения маркетинговых затрат — показатель здоровой вовлечённости.
Пример (WAU по неделям июля 2025):
Рост WAU на 13% за месяц — хороший признак успешных улучшений в продукте или интерфейсе.
Источники данных о WAU :
- Продуктовая аналитика.
Связанные метрики:
MAU (Monthly Active Users) — это количество уникальных пользователей, которые совершали активные действия за календарный месяц. Это один из главных индикаторов масштабов продукта.
Что даёт MAU бизнесу:
- Показывает общий охват продукта. MAU отражает, сколько людей в принципе заинтересованы в продукте.
- Служит верхней точкой воронки. В e-commerce и SaaS MAU — основной ориентир для оценки потенциала LTV и общего роста.
- Используется для расчёта Retention и ARPU. Эти метрики делят финансовые показатели на MAU, поэтому искажения в подсчете MAU влияют на финальную юнит-экономику.
- Позволяет сравнивать продукт по рынку. Большинство отраслевых бенчмарков публикуются в MAU.
Пример (MAU по сегментам за июль 2025):
Анализ MAU в разбивке по каналам помогает фокусировать инвестиции в наиболее эффективные точки входа.
Источники данных о MAU:
- Системы аналитики
- CRM
- BI-платформы
Связанные метрики:
ROMI (Return on Marketing Investment) — метрика, показывающая, насколько эффективно работают маркетинговые вложения. Используется для оценки окупаемости рекламных кампаний и планирования бюджетов.
Что даёт ROMI бизнесу:
- Определяет эффективность каналов. Если ROMI по email-рассылке выше, чем по таргетированной рекламе, можно перераспределить бюджет.
- Оправдывает инвестиции в маркетинг. Положительный ROMI позволяет обосновать рост бюджета или масштабирование кампании.
- Сигнализирует о неэффективности. Отрицательный ROMI — повод проверить креатив, оффер или посадочную страницу.
- Используется для сравнения стратегий. ROMI помогает принимать решения: продолжать продвижение или искать альтернативные каналы.
Пример: ROMI по каналам за июль 2025
Вывод: email-канал дал максимальный возврат — его стоит масштабировать.
Источники данных для расчета ROMI:
- CRM-системы
- Рекламные кабинеты
- BI-отчёты
Связанные метрики:
Возвраты и логистика
Метрики возвратов и логистики помогают оценить качество товаров и сервиса, а также эффективность процессов доставки. Потому что можно сколько угодно привлекать клиентов и повышать конверсию, но если товар приходит бракованным или через месяц после заказа — вся работа насмарку.
24. Процент возвратов
Return Rate — это метрика, показывающая долю заказов, которые были возвращены покупателями. Используется для оценки удовлетворённости, качества товара и точности описаний.
Что даёт Return Rate бизнесу:
- Снижает потери. Высокий процент возвратов ведёт к убыткам — через логистику, обслуживание и потерю клиентов.
- Помогает выявить проблемные товары. Если один и тот же артикул чаще возвращают, это сигнал для закупок или контента.
- Влияет на маржинальность. Возвраты напрямую уменьшают фактическую прибыль с продаж.
- Оценивает влияние описаний. Уточнение характеристик и реалистичные фото могут снизить RR на 15–30%.
Пример: Возвраты по категориям за июнь 2025
Возвраты в одежде — наиболее частые. Необходимо внедрить размерные сетки и фотореалистичные карточки.
Источники данных для расчета Return Rate:
- CMS
- ERP
- Cистемы логистики
Связанные метрики:
25. Эффективность доставки (Delivery Performance)
Delivery Performance — метрика, отражающая, насколько своевременно и точно компания выполняет свои обязательства по доставке заказов. Это один из ключевых показателей клиентского опыта.
Что даёт Delivery Performance бизнесу:
- Улучшает лояльность. Своевременная доставка — фактор, напрямую влияющий на Retention и NPS.
- Снижает количество обращений. Чёткие сроки уменьшают нагрузку на поддержку.
- Оптимизирует логистику. Сравнение эффективности разных служб и складов помогает улучшать SLA.
- Повышает рейтинг на маркетплейсах. Высокий показатель — залог доверия платформы и покупателей.
Пример: Эффективность доставки по регионам (июль 2025)
В Новосибирске — проблемы со сроками. Возможные причины: смена службы доставки, логистические узкие места.
Источники данных для расчета Delivery Performance:
- Системы OMS
- CRM
- Интеграции со службами доставки
Связанные метрики:
