Аналитика в продуктовом маркетинге: метрики, лайфхаки, отличия для B2B и B2C

Главная задача продакт-маркетолога — донести ценность продукта до целевой аудитории, соединить продукт и покупателя. Это касается и увеличения коэффициента конверсий, и более глобальных задач, таких как вывод продукта на новые рынки. Для успешной реализации бизнес-целей компании нужно исследовать рынок и потребности ЦА, определить ценность и конкурентоспособность продукта, а после сформировать маркетинговую стратегию и оценить ее эффективность.

Если с метриками диджитал-маркетолога все довольно прозрачно, как оценить успешность стратегии продакт-маркетолога? На какие показатели смотреть и каких ошибок избегать? В этом поможет разобраться Мария Кудинова, Head of Product & Digital Marketing в Admixer.

Что такое аналитика в продуктовом маркетинге и чем она отличается от аналитики в digital?

Если упростить, то диджитал-маркетолог отвечает за реализацию маркетинговых стратегий в определенных каналах, а у продакт-маркетолога более глобальные цели — позиционирование и вывод продукта на рынок. Соответственно, в диджитал-маркетинге измерение успеха — это оценка эффективности конкретных кампаний. Например, вы запускаете имиджевую кампанию с целью рассказать о бренде как можно большему количеству пользователей, а ее эффективность будет определяться ростом узнаваемости бренда и охватом промоматериалов. Для performance-кампаний это могут быть лиды или покупки из конкретного канала. 

У продакт-маркетолога цель аналитики более верхнеуровневая: оценить, насколько его маркетинговая стратегия оказалось правильной, как сработал Go-to-market план, сколько лидов удалось получить, насколько релевантными были эти лиды, сколько из них превратились в клиентов, сколько прибыли получает компания.

Сейчас в компаниях, особенно в IT-индустрии, очень популярен подход, который называется юнит-экономика (unit-экономика, unit economics). Это метод экономического моделирования, который помогает определить прибыльность бизнеса с помощью оценки прибыльности его бизнес-юнита (единицы товара или одного клиента). Если коротко, это соотношение всей прибыли, которую принес один клиент (Customer lifetime value), к стоимости его привлечения (Customer Acquisition Cost). В самом простом виде формула выглядит так: 

прибыльность бизнеса = (средний чек – средние затраты на клиента) * повторные покупки – стоимость привлечения клиента

У этой модели есть недостаток — она не учитывает постоянные расходы, однако позволяет проанализировать показатели и понять, что вы масштабируете: прибыль или убыток. Вдобавок вы сможете понять, как изменение одних элементов цепочки влияет на другие. Например, увеличение количества лидов на падение конверсии и т. п.

Вы можете пользоваться специальным калькулятором unit-экономики, который позволяет оценить, как разные решения способны повлиять на прибыль в цифрах.

Кроме того, метрики для оценки эффективности в продакт-маркетинге будут отличаться в зависимости от этапа жизненного цикла продукта и компании. Если мы говорим о начальном этапе и выведении товара на рынок, большее значение будут иметь качественные показатели, а если речь идет о бизнесе в период роста объема продаж и захвате новых сегментов — количественные. 

Основные метрики и метрики на стыке команд

Бизнес-метрики, описанные выше, обычно мониторит бизнес-оунер или product owner / продакт-менеджер вместе с продакт-маркетологом. Маркетинг далее следит за начальным этапом воронки лидов и всеми метриками эффективности, с ней связанными. Продакт-маркетолог в большинстве случаев отвечает за количество и качество MQL (Marketing Qualified Leads), SQL (Sales Qualified Leads), а также их стоимость. Это касается и выхода на новые рынки, и вывода новых продуктов, и увеличения воронки для уже существующих.

Давайте разберем упомянутые показатели чуть подробнее.

• MQL — лиды, собранные командой маркетинга с помощью различных рекламных кампаний и инструментов, например лид-магнитов, форм подписок и т. д. На этом этапе лиды фильтруются с помощью проверки валидности имейлов, дублей и прочего. Остаются только те, что максимально приближены к реальным живым людям (т. е. не боты, не ошибочные заявки, спам и прочее).  

• SQL — лиды, которые соответствуют целевой аудитории и с которыми компании интересно работать дальше. На этом этапе крайне важно обсудить с отделом продаж или биздев-командой параметры, по которым лид будет переходить из категории MQL в категорию SQL. Для B2B это может быть размер компании, в которой работает человек, индустрия, бюджеты и т. д. Процесс «фильтрации» должен быть простым и быстрым, поскольку чем быстрее продакт-маркетолог получит фидбэк о качестве лидов, тем быстрее сможет перенастроить воронку, если это необходимо. 

Поскольку продакт-маркетолог не единолично отвечает за конверсии и закрытие сделок и может только частично влиять на них, существует ряд метрик на стыке ответственности отделов и команд. Например, LTV, CAC и конверсии в pre-Client-стадии, когда потенциальный лид заинтересовался, но еще не стал клиентом компании и находится на стадии переговоров. Продакт-маркетологу важно следить за показателями в этот период, чтобы понимать, как он может повлиять на воронку, в том числе на стороне маркетинга.

Для этого можно настроить триггерные уведомления, например о задержке лидов на определенных стадиях воронки. Это позволит узнать о наличии этапа, где лид находится дольше, чем нужно. Если мощностей отдела продаж не хватает, чтобы обработать заявки, тогда поможет настройка автоматических писем для коммуникации с лидом, пока с ним не свяжется представитель компании. Кроме того, можно обнаружить, что по определенным продуктам упала конверсия. Продакт-маркетолог проанализирует ситуацию и поймет, где не хватает аргументов или промоматериалов, поможет их подготовить и улучшить процесс. 

Какие отличия в аналитике для B2B и B2C?

Главное отличие — масштаб воронки. Если B2C — это про big data, масштабирование каналов, улучшение конверсий, A/B-тесты, эксперименты, построение моделей и принятие решений на основании данных, то B2B — это больше о «погружении вглубь данных», анализе качественных показателей, например метрик потери и дисквалификации лидов. 

Кроме того, для продакт-маркетолога в B2B крайне важно воспитывать собственное «чутье» по интерпретации метрик и работы с ними. Данных для принятия решений много, действовать порой нужно быстро, тут и помогает то самое чутье. Наработать его можно благодаря постоянному анализу качественных данных и общению с командами, которые контактируют с потенциальными и существующими клиентами. 

А если вам захочется экспериментов или A/B-тестирований, стоит воспользоваться специальным калькулятором. Он подскажет необходимое количество лидов для проведения исследования, а также его длительность. Иногда этого достаточно, чтобы понять, что вам нужен не A/B-тест, а более глубинный анализ данных и customer development. 

Tips and tricks

И конечно, несколько советов от Марии по аналитике в продуктовом маркетинге из личного опыта. 

• Кроме воронки лидов, рекомендую построить воронку автоматических отчетов. Для начала можно прописать на листке бумаги, как вы будете оценивать продукт, бизнес, выход на рынок и т. д. А еще последовательность анализа показателей, по которым будете замерять эффективность тех или иных решений. Это поможет свести в один дашборд данные из разных источников, следить за ситуацией в режиме реального времени и быстро реагировать в случае необходимости. Другими словами, оптимизируйте процессы.

• Если вам нужно узнать что-то о клиентах, в сервисе аналитики такой информации нет, а sales-команда занята и не может помочь со сбором данных, используйте форму на сайте. Например, вам нужно узнать, люди из какого типа компаний чаще всего к вам обращаются. Добавьте этот вопрос в форму — и через месяц у вас уже будет нужная статистика.

• Больше общайтесь со всеми участниками воронки: продакт-менеджерами, биздевами, sales-менеджерами и поддержкой. Ходите на демо с клиентами, обсуждайте причины потери и дисквалификации лидов. Информацию и инсайты, которые вы можете получить от коллег, не расскажет вам ни одна статистика. 

Материал подготовлен на базе лайва Марии Кудиновой для Admixer Academy.