Аналітика у продуктовому маркетингу: метрики, лайвхаки, відмінності для B2B та B2C

Головна задача продакт-маркетолога – донести цінність продукту до цільової аудиторії, поєднати продукт та покупця. Це стосується і збільшення коефіцієнту конверсій, і більш глобальних задач, як виведення продукту на нові ринки. Для успішної реалізації бізнес-цілей компанії потрібно досліджувати ринок та потреби ЦА, визначати цінність та конкурентоздатність продукту, а згодом сформувати маркетингову стратегію та оцінити її ефективність. 

Якщо з метриками діджитал-маркетолога все достатньо прозоро, то як оцінити успішність стратегії продакт-маркетолога? На які показники дивитися і яких помилок уникати? У цьому допоможе розібратися Марія Кудінова, Head of Product & Digital Marketing в Admixer.

Що таке аналітика у продуктовому маркетингу та чим вона відрізняється від аналітики в digital?

Якщо спростити, то діджитал-маркетолог відповідає за реалізацію маркетингових стратегій в певних каналах, тоді як у продакт-маркетолога більш глобальні цілі – позиціювання та вивід продукту на ринок. Відповідно, у діджитал-маркетингу вимір успіху – це оцінка ефективності конкретних кампаній. Наприклад, ви запускаєте іміджеву кампанію з ціллю розповісти про бренд як можна більшій кількості користувачів, а її ефективність визначатиметься зростанням впізнаваності бренду та охопленням промо-матеріалів. Для performance-кампаній це можуть бути ліди чи покупки з конкретного каналу. 

У продакт-маркетолога ціль аналітики знаходиться на вищому рівні: оцінити, наскільки його маркетингова стратегія виявилася правильною, як спрацював Go-to-market план, скільки лідів вдалося отримати, наскільки релевантними були ці ліди, скільки з них перетворилося у клієнтів, скільки прибутку отримує компанія. 

Зараз у компаніях, особливо в IT-індустрії, дуже популярний підхід, який називається юніт-економіка (unit-економіка, unit economics). Це метод економічного моделювання, який допомагає визначити прибутковість бізнесу за допомоги оцінки прибутку його бізнес-юніту (одиниці товару або одного клієнта). Якщо коротко, це співвідношення усього прибутку, який приніс один клієнт (Customer lifetime value), до вартості його залучення (Customer Acquisition Cost). У спрощеному вигляді формула виглядає так:

прибутковість бізнесу = (середній чек – середні затрати на клієнта) * повторні покупки – вартість залучення клієнта

У цієї моделі є недолік – вона не враховує постійні витрати, однак дозволяє проаналізувати показники та зрозуміти, що ви масштабуєте: прибуток чи збиток. До того ж ви зможете зрозуміти, як зміна одних елементів ланцюжку впливає на інші. Наприклад, збільшення кількості лідів на падіння конверсії тощо. 

Ви можете використовувати калькулятор unit-економіки, який дозволяє оцінити, як різні рішення можуть впливати на прибуток у цифрах. 

Окрім цього, метрики для оцінки ефективності у продакт-маркетингу відрізнятимуться в залежності від етапу життєвого циклу продукту у компанії. Якщо ми говоримо про початковий етап та вивід товару на ринок, більше значення матимуть якісні показники, а якщо йдеться про бізнес у період зростання об’єму продажів та охоплення нових сегментів – кількісні.

Основні метрики та метрики на межі команд

Бізнес-метрики, описані вище, зазвичай моніторить бізнес-оунер або product owner/продакт-менеджер разом з продакт-маркетологом. Маркетинг далі слідкує за початковим етапом воронки лідів та всіма метриками ефективності, що з нею пов’язані. Продакт-маркетолог у більшості випадків відповідає за кількість та якість MQL (Marketing Qualified Leads), SQL (Sales Qualified Leads), а також їхню вартість. Це стосується і виходу на нові ринки, і виводу нових продуктів, і збільшення воронки тих, що вже існують. 

Розглянемо ці показники детальніше.

• MQL – ліди, зібрані командою маркетингу за допомоги різних рекламних кампаній та інструментів, наприклад, лід-магнітів, форм підписок тощо. На цьому етапі ліди формуються за допомогою перевірки валідності імейлів, дублів та іншого. Лишаються лише ті, що максимально наближені до реальних живих людей (тобто не боти, помилкові заявки, спам тощо).
• SQL – ліди, які відповідають цільовій аудиторії та з якими компанії цікаво працювати далі. На цьому етапі вкрай важливо обговорити з відділом продажів чи біздев-командою параметри, за якими лід буде переходити з категорії MQL у категорію SQL. Для B2B це може бути розмір компанії, у якій працює людина, індустрія, бюджети тощо. Процес «фільтрації» має бути простим та швидким, оскільки чим швидше продакт-маркетолог отримає фідбек про якість лідів, тим швидше зможе переналаштувати воронку, якщо це необхідно.

Оскільки продакт-маркетолог не може самостійно відповідати за конверсії та угоди й лише частково на них впливати, існує ряд метрик на межі відповідальності відділів та команд. Наприклад, LTV, CAC та конверсії у pre-client-стадії, коли потенційний лід зацікавився, але ще не став клієнтом компанії та знаходиться на стадії переговорів. Продакт-маркетологу важливо слідкувати за показниками у цей період, щоб розуміти, як він може вплинути на воронку, зокрема на стороні маркетингу. 

Для цього можна налаштувати тригерні сповіщення, наприклад про затримку лідів на певних стадіях воронки. Це дозволить дізнатися про наявність етапу, де лід знаходиться довше, ніж потрібно. Якщо потужностей відділу продажів не вистачає, щоб опрацювати заявки, тоді допоможе налаштування автоматичних листів для комунікації з лідом, поки з ним не зв’яжеться представник компанії. Крім того, можна помітити, що за певними продуктами впала конверсія. Продакт-маркетолог проаналізує ситуацію та зрозуміє, де не вистачає аргументів або промо-матеріалів, допоможе їх проаналізувати та покращити процес.  

Які відмінності в аналітиці для B2B та B2C?

Головна відмінність – масштаб воронки. Якщо B2C – це про big data, масштабування каналів, покращення конверсій, A/B-тести, експерименти, побудову моделей та прийняття рішень на основі даних, то B2B – це більше про «занурення вглиб даних», аналіз якісних показників, наприклад метрик втрати та дискваліфікації лідів. 

Крім того, для продакт-маркетолога в B2B дуже важливо виховувати власне «чуття» з інтерпретації метрик та роботи з ними. Даних для прийняття рішень багато, діяти інколи потрібно швидко. Тут і допомагає те саме чуття. Напрацювати його можна завдяки постійному аналізу якісних даних та спілкуванню з командами, які контактують з потенційними та вже існуючими клієнтами. 

А якщо вам захочеться експериментів або A/B-тестування, варто скористатися спеціальним калькулятором. Він підкаже необхідну кількість лідів для проведення досліджень, а також його тривалість. Подекуди цього достатньо, щоб зрозуміти, що вам треба не A/B-тест, а глибший аналіз даних та customer development. 

Tips and tricks

І звісно кілька порад від Марії Кудінової по аналітиці у продуктовому маркетингу з особистого досвіду. 

• Крім воронки лідів, рекомендую побудувати воронку автоматичних звітів. Для початку можна прописати на аркуші, як ви будете оцінювати продукт, бізнес, вихід на ринок тощо. А ще послідовність аналізу показників, за якими замірятиметься ефективність тих чи інших рішень. Це допоможе звести в один дашборд дані з різних джерел, слідкувати за ситуацією у режимі реального часу та швидко реагувати, якщо виникне така необхідність. Іншими словами, оптимізуйте процеси.

• Якщо вам потрібно дізнатися щось про клієнтів, у сервісі аналітики такої інформації немає, а sales-команда зайнята та не може допомогти зі збором даних, використайте форму на сайті. Наприклад, вам потрібно дізнатися, люди з якого типу компаній частіше за все до вас звертаються. Додайте це запитання у форму – і за місяць у вас вже буде необхідна статистика.
• Більше спілкуйтеся з усіма учасниками воронки: продакт-менеджерами, біздевами, sales-менеджерами та підтримкою. Ходіть на демо з клієнтами, обговорюйте причини втрати та дискваліфікації лідів. Інформацію та інсайти, які ви можете отримати від колег, не розповість вам жодна статистика.

Матеріал підготовлено на базі лайва Марії Кудинової для Admixer Academy