30+ основных метрик в маркетинге: как считать, понимать и применять

В этом материале — более 30 ключевых показателей: на русском и английском, с формулами, пояснениями, отраслевыми нормами * и практическими советами. Мы собрали самые важные маркетинговые формулы и показали, как использовать их в отчётах, гипотезах и переговорах. Никакой воды — только польза и применимость.

***Ориентиры, основанные на практике и профессиональных стандартах.

CTR (Click-Through Rate) — показатель кликабельности

CTR показывает, насколько эффективно ваше рекламное сообщение или рассылка мотивируют пользователей кликнуть. Метрика актуальна для рекламы, email-маркетинга, баннеров, посадочных страниц и всех точек первого касания.

Используется на этапе привлечения трафика: помогает оценить, насколько заголовок, объявление, баннер или письмо «зацепили» аудиторию.

Формула

Пример: объявление было показано 10 000 раз, по нему кликнули 320 раз.

CTR = (320 ÷ 10 000) × 100% = 3,2%

Где применяется

• Оценка эффективности рекламных креативов, баннеров, call-to-action.
• A/B-тестирование заголовков и сообщений.
• Анализ привлекательности сниппетов в поиске.
• Email-маркетинг: сравнение тем писем и CTA-кнопок.
• Повышение вовлечения на этапе первого контакта.

Нормальные значения*

• Email-рассылки B2C — 1–3%
• Поисковая реклама — 4–6%
• Баннерная реклама — 0,3–1%
• SMM (органика) — 1–5%

Показатели могут сильно варьироваться по отрасли и типу трафика.

Что влияет на CTR

CPC (Cost Per Click) — стоимость одного клика

CPC показывает, во сколько вам обходится привлечение одного посетителя по платной рекламе. Это ключевой показатель экономической эффективности кампаний, особенно в Google Ads, Яндекс.Директе и социальных сетях.

Используется для анализа затрат на трафик и оценки конкурентной ситуации в нише.

Формула

Пример: вы потратили 12 000 ₽ на рекламу, получили 1000 переходов.

CPC = 12 000 ÷ 1000 = 12 ₽ за клик

Где применяется

• Оценка стоимости трафика из разных источников.
• Анализ эффективности разных кампаний и креативов.
• Оптимизация рекламного бюджета.
• Контроль за ставками в аукционе.

Нормальные значения*

• Ретаргетинг — от 5 ₽
• Поисковая реклама — 10–40 ₽
• Социальные сети — от 8 до 50 ₽, зависит от региона, конкурентности, аудитории и креативов.

Что влияет на CPC

RPC (Revenue Per Click) — доход с одного клика

RPC показывает, сколько денег приносит один переход на сайт. Это одна из важнейших метрик окупаемости трафика — она позволяет понять не просто, сколько стоит пользователь, а сколько он вам приносит.

Используется для оценки качества привлечённого трафика, сравнения каналов, сегментов и креативов.

Формула

Пример: вы получили 500 переходов, и они принесли 50 000 ₽ выручки.

RPC = 50 000 ÷ 500 = 100 ₽ на один клик

Где применяется

• Анализ ROI на уровне объявления, канала, креатива.
• Определение рентабельных сегментов аудитории.
• Сравнение воронок и посадочных страниц.
• Оптимизация ставок и распределения бюджета.

Нормальные значения*

Нормы варьируются по рынкам. Главное — чтобы RPC превышал CPC, иначе кампания убыточна.

Что влияет на RPC

CPM (Cost Per Mille) — стоимость за тысячу показов

CPM показывает, сколько стоит 1000 показов рекламного объявления. Эта метрика особенно важна в медийной рекламе, баннерах, видео и нативных форматах, где ставка делается не на клики, а на охват.

Используется на этапе узнаваемости, когда цель — охватить как можно больше людей в рамках бюджета.

Формула

Пример: потрачено 25 000 ₽, получено 500 000 показов.

CPM = (25 000 ÷ 500 000) × 1000 = 50 ₽

Где применяется

• Медийная реклама (баннеры, видео).
• Рекламные сети (например, РСЯ).
• Брендовые охватные кампании.
• Расчёт стоимости видимости в нативных сетях.

Нормальные значения*

Цифры варьируются в зависимости от тематики и площадки.

• Россия, баннеры — 40–150 ₽
• Видеореклама — 100–300 ₽
• Нативка в СМИ — 200–600 ₽

Что влияет на CPM

Как помогает Retail Rocket

Retail Rocket позволяет использовать данные о поведении пользователей для более точного таргетинга. Это сокращает лишние показы и повышает вовлечённость даже при охватных размещениях — в результате снижается CPM за счёт лучшего взаимодействия с аудиторией.

CPA (Cost Per Action) — Стоимость целевого действия

CPA показывает, сколько стоит достижение одного конкретного целевого действия. В одном расчёте всегда учитывают только один тип действия — например, заявка, а не клики или оплата. Это ключевая метрика performance-маркетинга, которая помогает оценить, насколько реклама эффективно приводит к бизнес-результату.

Например, если в кампании зафиксировано 50 заявок и на рекламу потрачено 25 000₽, то:

CPA = 25 000₽ / 50 = 500₽

В данном случае целевое действие — именно заявка.

Метрику используют на этапе конверсии и оптимизации: сравнивают кампании между собой, снижают стоимость лида, отключают неэффективные источники.

Формула

Пример: вы потратили 18 000 ₽ и получили 90 заявок.

CPA = 18 000 ÷ 90 = 200 ₽ за действие

Где применяется

• Таргетированная и контекстная реклама.
• Email-маркетинг и лидогенерация.
• Аффилиат-программы.
• Ретаргетинг и ремаркетинг.

Нормальные значения*

Всё зависит от ниши, стоимости лида и этапа воронки.

• Email — от 50 ₽
• Таргетированная реклама — 150–500 ₽
• Контекст — 300–800 ₽

Что влияет на CPA

CPO (Cost Per Order) — стоимость подтверждённого заказа

CPO — это стоимость привлечения одного подтверждённого заказа. В отличие от CPA, CPO фиксируется только тогда, когда пользователь не просто оставил заявку, а совершил покупку, и заказ прошёл проверку (например, не был отменён или не оплачен).

Метрика актуальна для e-commerce и CPA-моделей в рекламных сетях.

Формула

Пример: потрачено 30 000 ₽, получено 75 заказов.

CPO = 30 000 ÷ 75 = 400 ₽

Где применяется

• Интернет-магазины, маркетплейсы.
• Системы аналитики ROAS и unit-экономики.
• Оценка эффективности каналов, креативов, посадок.
• Работа с повторными покупками.

Нормальные значения*

Норму следует соотносить со средней маржой и LTV.

• Ретаргетинг — от 150–300 ₽
• Товарка и fashion — 300–800 ₽
• Техника и дорогие сегменты — до 1500–2500 ₽

Что влияет на CPO

Как помогает Retail Rocket

Сценарии Retail Rocket помогают сопровождать пользователя до заказа — показывая релевантные товары, мотивационные pop-up’ы, рекомендации, cross-sell-блоки. Это повышает конверсию на последнем этапе и позволяет снизить CPO без увеличения бюджета.

CR (Conversion Rate) — коэффициент конверсии

CR отражает, какой процент посетителей совершил целевое действие: от подписки до покупки. Это ключевой показатель эффективности сайта или конкретной страницы.

Используется на всех этапах воронки, от лида до сделки.

Формула

Пример: за месяц интернет-магазин получил 200 000 сессий и 4 000 заказов. CR = 4 000 / 200 000 × 100% = 2%.

Важно учитывать, что CR всегда рассчитывается в рамках одного типа данных:

• можно считать от сеансов (Session CR);
• от уникальных посетителей (User CR);
• или от кликов по рекламе (Click-to-Conversion Rate).

Пример: 1000 пользователей, 80 заявок.

CR = (80 ÷ 1000) × 100% = 8%

Где применяется

• A/B-тесты лендингов и форм.
• Анализ эффективности страниц.
• Оптимизация UX и UI.
• Сравнение источников трафика.

Нормальные значения*

Зависит от предложения, сложности продукта и качества трафика.

• Лендинг — 5–10%
• E-commerce — 1–3%
• B2B-формы — 2–7%

Что влияет на CR

LCR (Lead-Close Rate) — коэффициент закрытия лидов

LCR показывает, какой процент лидов конвертируется в оплату, заказ или сделку. Это показатель работы отдела продаж, маркетинга и их взаимодействия.

Используется на нижнем этапе воронки — от лида к клиенту.

Формула

Пример: 200 лидов, из них 40 стали клиентами.

LCR = (40 ÷ 200) × 100% = 20%

Где применяется

• Оценка эффективности отдела продаж.
• Работа с CRM-воронками.
• Контроль качества трафика с точки зрения продаж.
• Оценка квалификации лидов (SQL vs MQL).

Нормальные значения*

• B2B-сегмент — 10–30%
• E-commerce (горячие лиды) — 20–50%
• Сложные продажи (недвижимость, финансы) — 5–15%

Что влияет на LCR

LPO (Leads Per Offer) — количество лидов на одно предложение

Метрика LPO показывает, сколько лидов приносит уникальный оффер или акция. Это один из способов замерить, насколько хорошо работает оффер — будь то рекламный баннер, email-рассылка или страница на сайте.

Используется на этапе генерации интереса: помогает сравнивать привлекательность разных предложений и креативов.

Формула

Пример: вы запустили 5 акций, всего получили 150 лидов.

LPO = 150 ÷ 5 = 30 лидов на оффер

Где применяется

• Сравнение эффективности промо-акций.
• Анализ результатов email-кампаний.
• Оценка спроса на тестовые продукты.
• Выбор работающего оффера перед масштабированием.

Нормальные значения*

Единых норм нет — всё зависит от продукта, воронки и канала. Обычно сравнивают LPO в динамике и между офферами.

Что влияет на LPO

CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента

CAC показывает, во сколько вам обходится один новый клиент. Это критически важная метрика в юнит-экономике, без которой невозможно оценить прибыльность привлечения и построить масштабируемую модель продаж.

Используется на пересечении маркетинга и финансов — как точка контроля затрат на рост.

Формула

Пример: вы потратили 300 000 ₽ за месяц, получили 500 новых клиентов.

CAC = 300 000 ÷ 500 = 600 ₽

CAC показывает, сколько в среднем стоит привлечение одного клиента.

Важно различать два варианта расчёта:

Пример: если на рекламу потрачено 500 000 ₽, на работу отдела продаж и сервисы ещё 300 000 ₽, а привлекли 400 новых клиентов:

• Маркетинговый CAC: 500 000₽ ÷ 400 = 1250₽
• Полный CAC: (500 000₽ + 300 000₽) ÷ 400= 2000₽

Где применяется

• Контроль эффективности каналов.
• Оценка юнит-экономики продукта.
• Сравнение платного и органического трафика.
• Расчёт прибыльности рекламных инвестиций.

Нормальные значения*

CAC всегда соотносится с LTV (Lifetime Value). Формула: LTV > CAC минимум в 2–3 раза.

Что влияет на CAC

Как помогает Retail Rocket

Retail Rocket позволяет уменьшить CAC за счёт повышения конверсии входящего трафика — через AI-рекомендации, поведенческий таргетинг, персонализацию и автоматизированные триггеры. А значит, вы тратите меньше на привлечение одного покупателя при той же выручке.

ROI (Return on Investment) — Возврат инвестиций

ROI показывает, насколько прибыльными оказались вложения. Это базовая финансовая метрика, которая используется во всех бизнес-направлениях: от маркетинга до продуктовых решений.

Применяется для оценки эффективности конкретной кампании или канала, а также инвестиционных решений в целом.

Формула

Пример: вложено 500 000 ₽ в маркетинг, получено 1 500 000 ₽ дохода. ROI = (1 500 000 − 500 000) / 500 000 × 100% = 200%.

Пример: доход = 500 000 ₽, расходы = 200 000 ₽

ROI = ((500 000 — 200 000) ÷ 200 000) × 100% = 150%

Где применяется

• Финансовая оценка маркетинга.
• Сравнение эффективности разных вложений.
• Планирование бюджета на каналы.
• Оптимизация воронки.

Нормальные значения*

Для digital-кампаний целевой ROI обычно от 100% и выше.

• ROI > 100% — инвестиция себя окупила с прибылью;
• ROI = 0% — точка безубыточности;
• ROI < 0% — вложение убыточно.

Что влияет на ROI

ROMI (Return on Marketing Investment) — возврат маркетинговых инвестиций

ROMI — это ROI, но применительно к маркетинговым расходам. Он показывает, сколько прибыли приносит каждый рубль, вложенный именно в маркетинг.

Это ключевая метрика для обоснования бюджета маркетинговых команд и планирования следующего цикла активности.

Формула

Пример: вы вложили 100 000 ₽ в маркетинг, получили 250 000 ₽ дохода.

ROMI = ((250 000 — 100 000) ÷ 100 000) × 100% = 150%

Где применяется

• В отчётах по эффективности кампаний.
• При защите бюджета.
• Для сравнения каналов продвижения.
• В юнит-экономике продукта.

Нормальные значения*

В e-commerce и подписных моделях целевой ROMI — от 200% и выше.

• ROMI > 100% — хороший результат;
• < 100% — деньги вернулись, но без прибыли;
• < 0% — маркетинг убыточен.

Что влияет на ROMI

ROAS (Return on Ad Spend) — окупаемость рекламных затрат

ROAS показывает, сколько рублей выручки приносит каждый рубль, вложенный в рекламу. Это ключевой показатель для оценки эффективности платных каналов: Google Ads, Meta, TikTok, Programmatic.

Используется в performance-маркетинге для оптимизации бюджетов и кампаний.

Формула

Пример: вы потратили 50 000 ₽ на рекламу, заработали 200 000 ₽.

ROAS = (200 000 ÷ 50 000) × 100% = 400%

Где применяется

• Оптимизация платных кампаний.
• A/B-тестирование креативов и каналов.
• Принятие решений о масштабировании.
• Оценка юнит-экономики конкретной рекламы.

Нормальные значения*

Зависит от маржинальности и жизненного цикла клиента.

• E-commerce — ROAS от 300–500%
• Маржинальные продукты — от 800%
• Ретаргетинг — от 1000% и выше

Что влияет на ROAS

В чем отличие ROAS от ROMI

AOV (Average Order Value) — средний чек

AOV показывает, сколько в среднем тратит клиент за одну покупку. Эта метрика помогает понять не просто, сколько заказов вы получаете, а на какую сумму они оформлены — критично важно для расчёта рентабельности и выручки.

Используется для оценки эффективности кросс-продаж, апсейлов и упаковки.

Формула

Пример: вы получили 200 заказов на сумму 600 000 ₽.

AOV = 600 000 ÷ 200 = 3 000 ₽

Где применяется

• Анализ выручки по каналам/аудиториям.
• Оценка эффективности апсейлов.
• Построение unit-экономики.
• Сегментация по платёжеспособности.

Нормальные значения*

Сильно зависят от ниши. Сравнивать лучше в динамике и по источникам. Примеры:

• Фастфэшн / масс-маркет — 2 000–5 000 ₽
• Премиум ритейл — 15 000–30 000 ₽
• Фудтех — 1 000–3 000 ₽

Что влияет на AOV

SV (Sales Volume) — объём продаж

SV — это общее количество товаров или сумма продаж за выбранный период. Это одна из самых базовых и универсальных метрик, по которой оценивают рост бизнеса, результативность маркетинга и влияние внешних факторов (сезон, скидки, инфоповоды).

Применяется на всех уровнях — от отдела продаж до совета директоров.

Формула

Объём продаж можно выразить двумя способами:

Пример: за квартал интернет-магазин электроники продал 12 500 единиц товара. V = 12 500 шт.

Пример: 500 проданных единиц на сумму 1 250 000 ₽.

SV = 1 250 000

V = 500

Где применяется

• Отчётность перед инвесторами.
• KPI отдела продаж и маркетинга.
• Отслеживание сезонных пиков/провалов.
• Моделирование спроса и планирование закупок.

Нормальные значения*

Определяются индивидуально по сегменту, целям и истории. Важно отслеживать SV в динамике, а не в абсолюте.

Что влияет на SV

SOM (Share of Market) — доля рынка

SOM показывает, какую долю от общего рынка занимает компания — в штуках, деньгах или клиентах. Это стратегическая метрика, которая помогает оценить позиционирование, масштаб и конкурентное преимущество.

Используется в аналитике, инвестиционных отчётах и стратегическом планировании.

Формула

Пример: годовые продажи компании — 800 млн ₽, объём рынка — 20 млрд ₽. SOM = 800 000 000 / 20 000 000 000 × 100% = 4%.

Пример: рынок = 2 млрд ₽, ваш объем продаж = 200 млн ₽

SOM = (200 ÷ 2000) × 100% = 10%

Где применяется

• Анализ роста бизнеса относительно рынка.
• Оценка конкурентной позиции.
• Подготовка к выходу на новые сегменты.
• Планирование доли в отдельных регионах/нишах.

Нормальные значения*

Нормы варьируются по нише. SOM ниже 1% — типично для начинающих. 5–15% — уверенная позиция, >30% — доминирование.

Что влияет на SOM

ARPU (Average Revenue Per User) — средний доход на пользователя

ARPU показывает, сколько денег в среднем приносит один активный пользователь за период. Активный пользователь — это человек, который совершил хотя бы одно значимое действие в заданный промежуток времени. Важно, чтобы для расчёта ARPU критерий «активности» был один и тот же для всех пользователей и периодов — иначе данные будут некорректными. ARPU — одна из ключевых метрик в подписных, SaaS и мобильных продуктах, а также в e-commerce с повторными покупками.

Используется в прогнозировании выручки и анализе эффективности монетизации.

Формула

Пример: 200 000 ₽ выручки при 500 активных клиентах.

ARPU = 200 000 ÷ 500 = 400 ₽

Где применяется

• Анализ платёжеспособности базы.
• Мониторинг роста или оттока выручки.
• Сравнение сегментов.
• Моделирование LTV.

Нормальные значения*

• SaaS / подписки — 300–1000 ₽
• E-commerce — 500–3000 ₽
• Мобильные приложения — от 5 до 100 ₽

Что влияет на ARPU

NPS (Net Promoter Score) — индекс лояльности

NPS показывает, насколько пользователи готовы рекомендовать ваш продукт другим. Это индикатор лояльности и долгосрочного удовлетворения клиента — особенно важен в конкурентных сегментах.

Оценивается через опрос: «Оцените, насколько вы готовы рекомендовать нас по шкале от 0 до 10?»

Формула

• 9–10 баллов — промоутеры
• 7–8 — нейтралы
• 0–6 — критики

Пример: 60% промоутеров, 15% критиков.

NPS = 60 — 15 = 45

Где применяется

• Измерение удовлетворенности клиентов.
• Выявление проблем в продукте/сервисе.
• Сравнение филиалов или сегментов.
• Построение стратегии удержания.

Нормальные значения*

• > 50 — отлично
• 30–50 — хорошо
• 0–30 — требует улучшения
• < 0 — клиенты не лояльны

Что влияет на NPS

Churn Rate (ChR) — коэффициент оттока

Churn Rate показывает, какой процент пользователей перестал пользоваться продуктом или не вернулся в повторную покупку за определённый период. Это критическая метрика для подписочных сервисов, мобильных приложений, e-commerce и B2C-сервисов.

Используется для оценки удержания, удовлетворённости и стабильности клиентской базы.

Формула

Пример: было 1000 клиентов, 80 перестали покупать.

ChR = (80 ÷ 1000) × 100% = 8%

Где применяется

• Анализ лояльности и повторных покупок.
• Контроль здоровья базы в подписных бизнесах.
• Прогнозирование выручки и снижения LTV.
• Сигнал для улучшения сервиса.

Нормальные значения*

Чем ниже Churn Rate , тем устойчивее бизнес.

• SaaS/подписки — 2–8% в месяц
• E-commerce — 10–30% в месяц

Что влияет на Churn Rate

RR (Retention Rate) — коэффициент удержания

Retention Rate показывает, какой процент клиентов вернулся и совершил повторное действие (покупку, визит, вход) за определённый период. Это «зеркало» оттока и один из главных факторов роста без привлечения новых пользователей.

Используется для оценки качества клиентского опыта и эффективности ретеншн-стратегий.

Формула

Пример: в начале месяца было 1 000 клиентов, в конце месяца — 1 150, новые клиенты за этот месяц — 250.

RR = (1 150 − 250) / 1 000 × 100% = 90%

Где применяется

• В e-commerce для анализа повторных заказов.
• В мобильных приложениях.
• В SaaS/подписках (ежемесячное удержание).
• В email-маркетинге (повторные касания).

Нормальные значения*

Зависит от типа продукта и частоты покупок.

• Мобильные приложения — RR Day 7 > 25%
• E-commerce — 20–40% за 30 дней

Что влияет на RR

ALT (Average Lifetime) — средний жизненный цикл клиента

ALT отражает, как долго клиент остаётся активным до окончательного оттока. Это важная метрика в юнит-экономике и модели CLV (Customer Lifetime Value), особенно в подписных сервисах и e-commerce с высокой частотой покупок.

Применяется для расчёта LTV, планирования маркетинга и оценки прибыльности модели.

Формула

Пример: ежемесячный отток клиентов — 5%. ALT = 1 / 0,05 = 20 месяцев — средний срок жизни клиента.

Пример: Churn Rate = 5% в месяц → ALT = 1 ÷ 0.05 = 20 месяцев

Где применяется

• Расчёт и прогноз LTV.
• Бюджетирование затрат на удержание.
• Выбор каналов возврата.
• Продуктовая стратегия (частота покупки).

Нормальные значения*

ALT сильно зависит от бизнес-модели:

• Подписки — 6–18 мес
• E-commerce — 3–9 мес
• B2B SaaS — до 24–36 мес

Что влияет на ALT

LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента

LTV — это общий доход, который приносит один клиент за всё время взаимодействия с бизнесом. Это центральная метрика юнит-экономики: от неё зависит допустимая стоимость привлечения, эффективность сервиса, масштабируемость бизнеса.

Используется для стратегического финансового планирования и определения, сколько компания может позволить себе тратить на привлечение одного клиента, не уходя в убыток.

Формула

Пример: средний чек — 2 000 ₽, частота покупок — 3 раза в год, срок жизни клиента — 5 лет. LTV = 2 000 × 3 × 5 = 30 000 ₽.

или

Пример: средний чек — 2 000 ₽, частота покупок — 3 раза в год, ALT = 20 месяцев (1,67 года). LTV = 2 000 × 3 × 1,67 ≈ 10 000 ₽.

Пример: AOV = 3000 ₽, ALT = 10 покупок → LTV = 30 000 ₽

Где применяется

• Расчёт юнит-экономики.
• Определение верхнего порога CAC.
• Инвестиционные расчёты.
• Прогнозирование роста.

Нормальные значения*

LTV:CAC ≥ 3:1 — считается здоровой моделью.

LTV зависит от продукта:

• SaaS — от 15 000 ₽
• E-commerce — от 5 000 ₽
• Платные подписки — от 3 000 ₽

Что влияет на LTV

BA (Brand Awareness) — узнаваемость бренда

BA показывает, насколько бренд знаком целевой аудитории, насколько легко его вспомнить или узнать. Это одна из ключевых метрик верхней части воронки, связанная с охватом, запоминаемостью и позиционированием.

Используется в бренд-маркетинге, медийных и PR-активностях.

Формула

BA обычно измеряется через исследование:

Пример: из 1000 опрошенных 420 узнали бренд.

BA = (420 ÷ 1000) × 100% = 42%

Для определение BA могут использоваться также метрики видимости, охвата и прямых переходов.

Где применяется

• Анализ эффективности медийной рекламы.
• Рестарт после ребрендинга.
• Планирование бюджетов на узнаваемость.
• Оценка позиций в сегменте.

Нормальные значения*

В B2C сегментах нормальный BA выше, чем в B2B.

• >70% — сильная узнаваемость
• 40–70% — стабильное присутствие
• <40% — бренд требует продвижения

Что влияет на BA

Delivery Rate — Доставляемость писем

Delivery Rate отражает, какой процент email-писем действительно был доставлен в почтовый ящик подписчика, а не ушёл в спам или остался недоставленным из-за технических причин. Это базовая метрика для email-маркетинга.

Формула

Пример: отправлено 10 000 писем, доставлено — 9 700.

Delivery Rate = (9700 ÷ 10000) × 100% = 97%

Где применяется

• Оценка технического состояния email-канала
• Анализ эффективности рассылок
• Проверка доменной репутации

Нормальные значения*

• Норма: 95–99%
• Ниже 90% — повод для технического аудита

Что влияет на Delivery Rate

Open Rate (OR) — открываемость писем

OR показывает, сколько процентов получателей открыли email. Это показатель первого вовлечения, зависит от темы письма, времени отправки и доверия к отправителю.

Формула

Пример: доставлено 9 700, открыто — 3 400.

OR = (3400 ÷ 9700) × 100% ≈ 35%

Где применяется

• Тестирование тем писем
• Оптимизация времени рассылок
• Оценка лояльности

Нормальные значения*

• B2C: 20–40%
• B2B: 15–30%
• Выше 40% — отлично

Что влияет на OR

Click Rate — кликабельность в email-рассылке

Click Rate показывает, какая доля получателей кликнула на ссылки в письме. В отличие от OR, отражает вовлечённость и заинтересованность в содержимом.

Формула

Пример: 9700 писем доставлено, 950 кликов.

Click Rate = (950 ÷ 9700) × 100% ≈ 9.8%

Где применяется

• Анализ эффективности контента
• Оценка CTA и верстки
• A/B-тесты структуры

Нормальные значения*

• B2C: 3–10%
• B2B: 2–7%
• 10% — отличный результат

Что влияет на Click Rate

Метрика CTOR (Click-to-Open Rate) тоже используется для оценки эффективности email-маркетинга и показывает долю кликов среди тех, кто открыл письмо:

CTOR = Клики / открытия * 100%

Если Click Rate отражает кликабельность всей аудитории, то CTOR измеряет, насколько письмо было привлекательным именно для тех, кто его прочитал.

Пример: письмо открыли 4000 человек, было 950 кликов.

CTOR = 950 / 4000 * 100% = 23,8%

CTOR используют для анализа качества контента письма, а не темы — помогает понять, насколько вовлекает текст, креатив и CTA.

Unsubscribe Rate (UR) — процент отписок

UR показывает, сколько процентов пользователей отписались от рассылки после получения письма. Это сигнал о потере интереса или нарушении ожиданий.

Формула

Пример: 9700 доставлено, 39 отписок.

UR = (39 ÷ 9700) × 100% ≈ 0.4%

Где применяется

• Контроль качества контента
• Анализ частоты рассылок
• Сегментация базы

Нормальные значения*

• Норма: до 0.5%
• 1% — критично

Что влияет на Unsubscribe Rate

Bounce Rate (BR) — показатель отказов

BR показывает, какой процент пользователей покинул сайт после просмотра только одной страницы, не выполнив ни одного действия. Важный сигнал для оптимизации посадочных страниц.

Формула

Пример: из 50 000 сессий на сайте 15 000 завершились после просмотра одной страницы. Bounce Rate = 15 000 / 50 000 × 100% = 30%.

Где применяется

• Оценка посадочных страниц
• Анализ соответствия рекламы
• UX-аудит

Нормальные значения*

• Лендинги: 50–70%
• Интернет-магазины: 30–50%
• 70% — критично

Что влияет на BR

Pages Per Visit (PPV) — глубина просмотра

Показывает среднее количество страниц, которое просматривает пользователь за один визит. Метрика вовлечённости и интереса.

Формула

Пример: за день сайт получил 120 000 просмотров страниц и 40 000 визитов. PPV = 120 000 / 40 000 = 3 страницы за визит.

Пример: 2000 просмотров / 800 визитов = 2.5 страницы за визит

Где применяется

• Аудит юзабилити
• Оценка внутренних ссылок
• Повышение LTV

Нормальные значения*

• 1.5–3 — стандарт
• 4 — хорошо

Engagement Rate (ER) — Уровень вовлечённости

ER отражает, насколько активно пользователь взаимодействует с сайтом/контентом: кликает, заполняет формы, смотрит видео, переходит по ссылкам.

Формула

Пример: за месяц зафиксировано 25 000 вовлекающих действий (лайки, комментарии, репосты) при 100 000 пользователей. Engagement Rate = 25 000 / 100 000 × 100% = 25%.

Определение вовлечённости задаётся в аналитике: от кликов до конкретных событий.

Где применяется

• UX-дизайн
• Анализ контента
• Оценка эффективности рекламного трафика

Нормальные значения*

• E-commerce: 25–40%
• СМИ: 50–70%

Session Duration — средняя длительность сеанса

Показывает, сколько времени в среднем пользователь проводит на сайте за одно посещение. Чем выше — тем больше интерес и вероятность конверсии.

Формула

Пример: суммарное время всех сессий за день — 500 000 минут при 100 000 сессий. Session Duration = 500 000 / 100 000 = 5 минут.

Пример: 1500 минут / 500 сеансов = 3 мин. на пользователя

Где применяется

• Аудит контента и структурирования
• Оценка вовлечения
• Проверка качества трафика

Нормальные значения*

• 2 мин — хороший уровень
• <1 мин — повод для анализа

Что влияет на показатель

• Объём и глубина контента
• Скорость сайта
• Цель визита