Какие нужно считать бизнесу и зачем

Базовые метрики Kanban — Lead Time и Cycle Time

Что показывают, для чего нужны и как получить эти данные в Kaiten

13 июля 2023 г. 6 мин чтения

В Канбане важно знать, с какой скоростью работает команда и как долго заказчику ждать результат. Эти показатели помогают:

• Оценить производительность команды
• Оптимизировать процессы
• Улучшить качество работы
• Прогнозировать время выполнения задач

Все эти данные можно получить с помощью метрик Lead Time и Cycle Time. В этой статье расскажем о них.

Что такое Lead Time

Lead Time (Время производства) — это время, потраченное на выполнение задачи: с момента взятия обязательство до полного выполнения.

При подсчете Lead Time важно понимать, в какой момент считается, что команда взяла обязательство выполнить задачу. Если карточка просто лежит в бэклоге это не значит, что обязательства взяты. Часто бэклог — это просто очередь, куда заказчики кладут идеи. Затем команда и руководитель смотрят задачу, определяют ее приоритет, уточняют необходимую информацию. Только после этого команда берет на себя обязательство выполнить работу. Для карточек, которые прошли оценку команды, можно выделить специальную колонку Готово к работе. Отсчет Lead Time будет начинаться с нее.

На изображении видно, что есть задачи без оценки и с оценкой.

Что такое Cycle Time

Cycle Time (Время цикла) — время, которое команда или конкретный сотрудник фактически тратит на выполнение задачи: от момента взятия в работу до поставки заказчику.

Если Lead Time учитывает время ожидания в очереди, то Cycle Time начинает считать время с того момента, как карточка перешла в колонку В работе. Чтобы время цикла было стабильным, и вы могли искать точки роста, сфокусируйте внимание сотрудника на одном деле.

Закон Литтла. Если вы занимаетесь несколькими задачами одновременно, то теряете время на переключение с одной работы на другую: нужно вспомнить требования и особенности проекта, открыть все необходимые документы. Если фокусироваться на одной задаче, времени на переключение не потребуется.

Чем отличается Lead Time от Cycle Time

Чтобы различия обеих метрик стали нагляднее, сделали сравнительную таблицу:

Lead Time – это время, которое проходит с момента постановки задачи заказчиком до полной ее готовности. Он включает время ожидания задачи в очереди и активной работы над ней. Lead Time позволяет заказчику оценить, сколько ему придется подождать, чтобы получить результат от команды.

Cycle Time – это время, которое проходит с момента, когда задача попадает в работу команды, до момента ее завершения и готовности. Cycle Time показывает производительность команды, а также помогает выявить блокировки и узкие места в рабочем процессе, влияющие на ее эффективность.

Для того чтобы узнать Lead Time и Cycle Time, можно использовать накопительную диаграмму потока. На этой диаграмме показано, сколько задач было на каждом этапе процесса в определенный день. Цветные области отражают изменение количества задач в каждом этапе работы с течением времени. Эти данные позволяют проанализировать скорость работы команды за определенный период.

Для измерения среднего времени производства стоит обратить внимание на Lead Time. Это позволит оценить общее время выполнения задачи, включая время ожидания и активной работы над ней. Чтобы узнать время цикла задачи, следует обратить внимание на Cycle Time.

График Cycle Time в Kaiten позволяет узнать более точное время цикла каждой отдельной задачи. На этом графике каждый столбец представляет собой задачу, а цветовые сегменты отображают время, которое задача провела на каждом этапе работы. Также на графике есть легенда, объясняющая значение цветов, и среднее время нахождения задачи на каждом этапе.

Для уменьшения Lead Time и Cycle Time, можно использовать различные стратегии. Например, оптимизировать рабочие процессы, устранить блокировки, улучшить коммуникацию в команде и т.д. Сокращение времени выполнения задач повысит эффективность работы команды, что приведет к улучшению удовлетворенности заказчиков и ускорению роста бизнеса.

Оценка производства

Время выполнения и время цикла — это базовые показатели для оценки работы команды. С их помощью вы узнаете о рабочем процессе, сможете спланировать работу на месяцы вперед и успеете заметить проблему на первых этапах ее возникновения.

Переход на удаленную работу

В 2020 году мы, как и все, перешли на удаленку. Логично, что через некоторое время у менеджмента возник вопрос — насколько мы там эффективны? И второй, вытекающий из первого: что мы, как менеджмент, делаем для управления этой самой эффективностью?

Для ответов одних бизнес-показателей, очевидно, недостаточно, — они не отвечают на вопрос на сколько эффективно мы растем в ИТ. Нам нужны были метрики производства с учетом методологий и процессов применяемых в организации. В конце концов, мы же хотим понять — эффективна удаленка или нет?

Сбор и отсев метрик

Задача была предельно понятна: необходимо сформировать перечень метрик и разработать инструмент для работы с ними.

Сначала мы решили себя не ограничивать. Как результат, у нас получился следующий набор метрик:

• Метрика 1
• Метрика 2
• Метрика 3

Но когда мы их расчитали, поняли, что все метрики просто напросто не сможем использовать.

Большинство показателей оказались не репрезентативными ввиду большого разнообразия стеков и платформ, на которых мы строим свои продукты. Вдобавок абсолютные значения некоторых метрик, по сути, ни о чем нам не говорят. Например, Velocity команды A 10 sp (стори пойнтов), а команды B — 20 sp. Можно ли говорить, что команда B перфомит в 2 раза больше команды A? Очевидно, нет, потому что 1 sp у каждой команды свой и они не сравнимы.

Адаптация метрик

• Сначала определились с базисом расчета: спринт.
• Затем ушли от абсолютных значений в метриках.
• В конце проскорили полученные метрики через ключевые характеристики.

Финальные метрики

Вычисленные метрики:

1. CD — отношение количества задач завершенных за спринт к запланированным в спринт.
2. Velocity — отклонение суммы завершенных story points за спринт от медианного уровня по завершенным спринтам.
3. Delivery (финальное название Внедрения) — отклонение количества поставок изменений в пром за спринт от медианного уровня по завершенным спринтам.
4. Показатель качества — вычисляется по матрице со сторонами: соблюдение SLA, снижение количества открытых инцидентов.

Визуализация метрик

Визуализируем полученные метрики для наглядности и лучшего понимания результатов.

После того, как обкатали большинство наших метрик в excel-ях, задумались о том, где же нам все-таки вести метрики, чтобы было наглядно.

В первую очередь смотрели на источники данных и думали о возможностях построения дашбордов в них. На тот момент (уже ближе к концу 2020) у нас была Atlassian Jira и Service manager (SM).

Конечно, всевозможные плагины для Jira позволяют строить определенную отчетность, но данные из SM они получить не могут. Плюс мы понимали, что в будущем нам могут потребоваться новые источники информации для повышения качества оценки эффективности.

Выбрали инструменты BI, тем более в организации они давно используются в бизнес-подразделениях для расчета массы разных показателей — экспертиза поддержки и развития уже присутствовала. Power BI, в тот момент, был выигрышнее по лицензиям, чем Tableau, поэтому остановились на нем.

Ниже как наши метрики выглядят на графиках. Например, на первом графике слева сверху видно, насколько успешно командам удается выдерживать сроки по задачам, запланированным в спринт. На графике справа сверху показана динамика изменения скорости команд (ускорение/замедление). А снизу справа показывает насколько успешно команды управляют качеством продукта/системы.

Итак, как же теперь использовать метрики?

Первое, чем они оказались полезны, так это тем, что ввод фиксированного набора метрик позволил нам всех заинтересованных лиц привести к одному знаменателю в вопросе понимания эффективности.

Вы наверняка замечали, что когда идёт обсуждение эффективности команд каждый под ней понимает что-то свое: технари считают, что неэффективны процессы управления, менеджеры критикуют компетенции экспертов, а заказчикам не хватает скорости. Ввод фиксированного набора метрик позволил нам всех заинтересованных лиц привести к одному знаменателю в вопросе понимания эффективности. Кто то может сказать, что метрик мало/много, они некорректны и ничего не показывают, но несмотря на это, у нас начал формироваться конструктивный и сфокусированный на конкретных показателях диалог.

Сейчас мы проводим регулярные ежемесячные встречи, где обсуждаем работу с эффективностью на уровне департамента, анализируем текущие тренды, гипотезы их возникновения/отсутствия, дальнейшие активности. Также вовлеченные руководители дирекций проводят на своем уровне еженедельные статусы с ИТ-лидерами по их направлениям, что позволяет им принимать своевременные тактические решения.

Так, а что с эффективностью, о которой я говорил в начале? С помощью метрик мы проверили эту гипотезу и выяснили, что удалёнка на большей части команд не оказала негативного эффекта, с точки зрения производительности.

Если смотреть динамику год к году, то видно, что большинство показателей растет, хотя небольшие снижения и флеты тоже были. Несмотря на рост показателей скорости, качество остается на неизменно высоком уровне.

Про банальное и неочевидное

Markdown version of the text:

После того, как обкатали большинство наших метрик в excel-ях, задумались о том, где же нам все-таки вести метрики, чтобы было наглядно.

В первую очередь смотрели на источники данных и думали о возможностях построения дашбордов в них. На тот момент (уже ближе к концу 2020) у нас была Atlassian Jira и Service manager (SM).

Конечно, всевозможные плагины для Jira позволяют строить определенную отчетность, но данные из SM они получить не могут. Плюс мы понимали, что в будущем нам могут потребоваться новые источники информации для повышения качества оценки эффективности.

Выбрали инструменты BI, тем более в организации они давно используются в бизнес-подразделениях для расчета массы разных показателей — экспертиза поддержки и развития уже присутствовала. Power BI, в тот момент, был выигрышнее по лицензиям, чем Tableau, поэтому остановились на нем.

Ниже как наши метрики выглядят на графиках. Например, на первом графике слева сверху видно, насколько успешно командам удается выдерживать сроки по задачам, запланированным в спринт. На графике справа сверху показана динамика изменения скорости команд (ускорение/замедление). А снизу справа показывает насколько успешно команды управляют качеством продукта/системы.

## Итак, как же теперь использовать метрики?

Первое, чем они оказались полезны, так это тем, что ввод фиксированного набора метрик позволил нам всех заинтересованных лиц привести к одному знаменателю в вопросе понимания эффективности.

Вы наверняка замечали, что когда идёт обсуждение эффективности команд каждый под ней понимает что-то свое: технари считают, что неэффективны процессы управления, менеджеры критикуют компетенции экспертов, а заказчикам не хватает скорости. Ввод фиксированного набора метрик позволил нам всех заинтересованных лиц привести к одному знаменателю в вопросе понимания эффективности. Кто то может сказать, что метрик мало/много, они некорректны и ничего не показывают, но несмотря на это, у нас начал формироваться конструктивный и сфокусированный на конкретных показателях диалог.

Сейчас мы проводим регулярные ежемесячные встречи, где обсуждаем работу с эффективностью на уровне департамента, анализируем текущие тренды, гипотезы их возникновения/отсутствия, дальнейшие активности. Также вовлеченные руководители дирекций проводят на своем уровне еженедельные статусы с ИТ-лидерами по их направлениям, что позволяет им принимать своевременные тактические решения.

Так, а что с эффективностью, о которой я говорил в начале? С помощью метрик мы проверили эту гипотезу и выяснили, что удалёнка на большей части команд не оказала негативного эффекта, с точки зрения производительности.

Если смотреть динамику год к году, то видно, что большинство показателей растет, хотя небольшие снижения и флеты тоже были. Несмотря на рост показателей скорости, качество остается на неизменно высоком уровне.

## Про банальное и неочевидное

Казалось бы, банальные вещи, но построить объективную оценку работы не так-то просто. И вопрос не в недостатке теории, инструментария или холиварах о наборе метрик. Проблема в головах людей при восприятии того, что они видят в показателях: то их много, то их мало, то метод далек от идеала и вообще картина не объективна.

Большинство воспринимают метрики как угрозу, даже несмотря на то, что для всех методика едина. И то, что она даёт ощутимые результаты. Например, метрики нам показали разницу в частоте внедрений между командами с выделенным сотрудником сопровождения и без.

Конечно, мы не первые в организации занимались оценкой эффективности. Попытки до нас разбивались о стену непонимания целей или дальнейших шагов, отсутствие мотивации. Но, как вы догадались из предыстории, в этом долгосрочном проекте мы смогли внедрить на уровне департамента (2000+ сотрудников) в рабочий процесс базовый набор метрик. И это главная наша победа.

В комментариях будет интересно узнать ваш опыт по работе с эффективностью в ИТ и какие инструменты помогли вам прийти к успеху.

Время на прочтение

Дмитрий Курдюмов

Участвовал в Аджайл-трансформациях в крупнейших компаниях в России (Альфа банк, МТС, Х5 retail group), с международным опытом в стартапе за рубежом.

Как понять эффективность команд? Как узнать можем ли мы перформить лучше и экономить ресурсы? Многие поднимают эти вопросы в компаниях.

Последние несколько лет я активно занимаюсь вопросом внедрения метрик эффективности в компании и команды и с многими компаниями мы прошли большой путь по использованию метрик.

За это время сформировался фреймворк метрик, который позволяет построить сквозную аналитику того, как вы поставляете ценность, насколько эффективны ваши процессы и флоу поставки ценности. Все это дает картину и данные для того, чтобы управлять эффективностью ваших процессов и команд и улучшать их.

Но что такое эффективность? И какие метрики действительно являются ключевыми? Какие из них позволят не только измерить текущее состояние, но и помогут принимать обоснованные решения для улучшения работы? В данной статье мы рассмотрим важные метрики, которые помогут вам ответить на эти вопросы и повысить результативность вашей инженерной команды.

Для того чтобы лучше разобраться что такое эффективность, давайте посмотрим на 2 определения – эффективная команда и поток создания ценности.

Эффективная команда

Базовое определение эффективности – это способность достигать целей за наименьшее количество ресурсов.

Из тех критериев, которые мы обычно отмечаем, это:

Эффективность часто связывают с принципами Lean, так как Lean ориентирован на максимизацию ценности для клиента при минимальных затратах и устранении всего лишнего. Одним из ключевых принципов Lean является устранение всех видов потерь, которые могут возникнуть в процессе потока создания ценности.

Поток создания ценности

Описывает последовательность шагов и процессов, которые необходимы для создания конечной ценности для клиента или пользователя.

Что позволяет поток создания ценности?

Зачем нам что-то измерять?

Что позволяют метрики:

Кумулятивная диаграмма, например, дает понимание эффективности и плавности потока и по ней ретроспективно можно проводить анализ.

Метрики эффективности

Метрик результативности – метрики, ориентированные на пропускную способность и прогнозируемость производственного процесса:

Метрики скорости и гибкости – метрики, ориентированные на скорость доставки ценности клиенту и гибкость производственного процесса.

Метрики качества – метрики, ориентированные на качество производственного процесса

Time to market

Time to market измеряет время, необходимое для того, чтобы новый продукт, функция или изменение достигло рынка с момента начала его разработки или концепции. Она является важным показателем для компаний, стремящихся быть конкурентоспособными и адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям. По сути – это главный показатель скорости компании.

Однако, помимо Time to market, есть еще один важный показатель, расширяющий time to market – это time to learn.

Time to learn не только определяет время необходимое для реализации идеи, но и также время которое нам потребовалось для того чтобы понять приносит ли новая функция/ продукт или изменение должный нам эффект. Многие компании вообще не измеряют эти показатели и просто делают фичи, не задумываясь о том, что большинство идей может и вовсе не нести ценности и просто перегружает продукт для пользователей.

Поэтому главная задача адаптивной организации – не просто быстро что то создавать, но и построить процесс в ходе которого компания поймет нужно ли оставлять изменение в текущем виде, изменить или вообще убрать.

Lead time – время от момента взятия обязательств делать задачу до ее поставки.

Это важная метрика которая позволяет прогнозировать завершение новых задач после их взятия в работу на основе 85 перцентиля.

Для того чтобы вычислить перцентиль необходимо собирать время выполнения по каждой задаче (lead time).

Чтобы посчитать 85 перцентиль за период нужно взять распределение времени выполнения (то есть те задачи которые завершились в данном периоде и вычислить значение до какого значения завершилось 85% задач). Такое значение называется 85-м процентилем. Это значение выводится в виде числа.

Time to release – время от готовности задачи до момента ее попадания на продуктивную среду. Во многих организациях процессы релиза могут быть очень сложными и болезненными и поэтому мониторинг этой метрики позволит нам реально понимать время которое мы тратим на это и принимать необходимые меры.

Картинка иллюстрирующая схематично метрики, включая time to market:

Какие последствия несет сбор неправильных метрик?

На практике часто возникают ситуации, когда неправильно выбранные метрики создают иллюзию успешности и эффективности.

Пример из реальной жизни:

Не так давно, мы анализировали результаты квартала в одной компании, где мы начали проводить трансформацию. По собранным метрикам казалось, что квартал прошел на высшем уровне. Вот какие метрики были использованы:

Однако, при более глубоком анализе мы поняли, что мы не доставили реальной ценности бизнесу. Скорость выполнения всех команд в квартале была равна нулю, потому что реальной ценности мы не заделиверили. Работа была выполнена частично.

Таким образом, эффективность квартала также оказалась на уровне нуля. Этот случай наглядно демонстрирует, что выбор метрик и фокус на эффективности требует осторожности, иначе может сложиться иллюзия прогресса, не соответствующая реальности.

Какие метрики эффективности выбрать?

Выбор метрик эффективности зависит от конкретных целей оптимизации и характера вашего бизнеса. Чтобы определить, с чего начать, следует сначала определить цели оптимизации.

Если вашей компании важна скорость и гибкость, однозначно вам нужно мерить time to market, time to learn и другие сопутствующие метрики.

Если нужна стабильность, то сделайте фокус на том, чтобы больше фокусироваться на метриках качества.

Но в целом моя рекомендация – смотреть на комплекс метрик, описанных выше, так как в погоне за time to market вы можете потерять в качестве и наоборот.

Также с осторожностью относитесь к сбору метрик эффективности каждого отдельного человека, количество выполненных задач и прочее. Что не имеет отношение к результату, а дает лишь понимание, что работа делалась, но не дает ответа на вопрос, а что было сделано и насколько эффективно работает поток создания ценности (как в описанном примере выше).

Как использовать метрики эффективности?

Используйте метрики в бизнесе как показатели при управлении самолетом, которые используют пилоты при взлете, полете и посадке. Важны все показатели, но фокус на том или ином показатели должен быть в тот или иной момент времени. И также ответ на вопрос что оптимизировать зависит от целей оптимизации в данный момент.

Используйте метрики на ретроспективах как на уровне команд, так и на уровне организации. Принимать решения об улучшении также важно на основе количественных показателях.

Как внедрить метрики?

Метрики эффективности внедряются с помощью интеграции BI инструментов с инструментами трекинга задач и инструментами GIT. Это непростая задача, требующая разработки и доработки инструментов трекинга, досок, внедрению культуры обновления задач. Но в результате получаются наглядные дашборды, в которых вы сможете делать обзор метрик, применяя различные фильтры.

Так мы с командой сделали Aimger – инструмент сбора и анализа метрик на основе AI, с визуализацией дашбордов, который мы внедряем и настраиваем в компаниях.

В науке управления фокус внимания чаще-всего указывает на то, как команде работать «больше». Как мотивировать сотрудников, какие процессы и метрики применять. Это чрезвычайно важный навык руководителя.

Действительно, руководителю необходимо получать результат, используя минимум ресурсов. И здесь есть небольшой подвох, причинно-следственная нестыковка. Разве же работать «больше» и получать результат, нужный нашему заказчику, это одно и то же? Хочу порекомендовать вам вебинар, где мои коллеги расскажут всегда ли тяжелый труд означает замечательный результат? Вы сможете обсудить часто остающийся в тени ресурс повышения результативности путем минимизации выполняемой работы. А также научитесь применять этот ресурс. Регистрация доступна по ссылке.

При наличии юнит-экономики перед глазами команда увидит две возможных гипотезы:

Это и есть потенциальные точки роста: остается только выяснить проблему и скорректировать процесс. А затем снова посчитать юнит-экономику. Если проблема верно обнаружена и решена, показатели точно улучшатся.

Поэтому начать работу с юнит-экономикой стоит уже на этапе запуска бизнеса.

Сколько стоит юнит?

Юнит здесь — это единица измерения, используемая для оценки экономической эффективности производства товаров или услуг. Юнит может быть определен как одна единица товара или услуги, которую компания производит или продает.

Юнит-экономика наглядно демонстрирует, сколько бизнес зарабатывает или теряет на юните.

Анализ бизнес-юнитов полезен многим: владельцам бизнеса, маркетологам, продакт-менеджерам. Бизнес взаимодействует с разными метриками, будь то количество покупателей, средний чек или конверсия лидов в продажи.

С помощью юнит-экономики мы можем понять, с какой именно метрикой стоит работать, чтобы достичь кратного роста бизнеса.

Формула

Формула юнит-экономики демонстрирует прибыльность производства и продажи одного юнита и выглядит следующим образом:

P = R — VC

Метрики юнит-экономики

Бизнес стартует с первыми вложениями:

На этом этапе еще нет заработка, поскольку много расходов.

Спустя какое-то время растут объем продаж, выручка и прибыль. Бизнес покидает «долину смерти» и достигает точки безубыточности. При хорошем сценарии начинается быстрый рост.

Далее стоит разобраться с остальными метриками, чтобы понимать, на какие из них возможно повлиять и как это поменяет ситуацию с прибыльностью в целом.

Сами по себе цифры юнит-экономики мало о чем говорят — важно, как они соотносятся друг с другом. Для расчета юнит-экономики подойдут «Google Таблицы». В горизонтальных столбцах надо написать метрики и проставить формулы, а в вертикальных — юниты.

В качестве шаблона можно использовать вот эту таблицу, сделать копию и заполнить исходя из данных своего бизнеса. В таблице формулы уже проставлены.

Формула 1: С1 = Клиенты / Пользователи

Формула 2: AMPC = AvPrice х Margin х APC

Иногда бывает, что стоимость привлечения клиента (CAC) = средней марже на покупателя (AMPC). Это значит, что валовая прибыль (Gross Profit) = расходам на рекламу (Acquisition Costs). В этом случае прибыль компании равна нулю.

Теперь остается внести в таблицу финансовые метрики в таблицу:

В отличие от метрики «Оборот», в валовой прибыли не считается себестоимость товара и расходы на логистику. Посчитать валовую прибыль можно, умножив выручку на маржинальность

ARPC и ARPU

Сюда можно отнести розничные магазины. Например, если у компании есть тысяча клиентов и за определенный период времени она получила 1 млн рублей дохода, то ее ARPC составит 1 тыс. рублей.

Эта метрика используется бизнесами, которые предлагают свои услуги или продукты в интернете, например, мобильные приложения или стриминговые сервисы. Считается так же, как и ARPC — доход за период делится на число клиентов.

С помощью этих метрик можно:

Важно отметить, что при расчете юнит-экономики необходимо учитывать все затраты, связанные с производством, маркетингом и продажами, включая косвенные расходы, такие как аренда помещения, зарплата сотрудников. Чем более точно учитываются все затраты, тем более точен будет расчет юнит-экономики.

Разделение на постоянные и переменные расходы нужно для того, чтобы просчитывать возможность масштабировать бизнес. Например, вы хотите купить дополнительно 1000 лидов в следующем месяце. Насколько это увеличит ваши расходы помимо, непосредственно, маркетингового бюджета?

Чем больше аудитории привлекает бизнес, тем больше тратит на привлечение. Это и означает «масштабируемый расход».

Чтобы дальше работать с таблицей, нужно посчитать прибыль и чистую прибыль.

Считается AMPU так: конверсия в покупку (С1) х доход на одного покупателя (AMPC)

Эти показатели нужны, чтобы разобраться с расходами:

В обоих случаях, если метрика слева меньше метрики справа, значит, бизнес тратит на привлечение аудитории больше, чем зарабатывает.

Эта метрика рассчитывается так: общие расходы на привлечение (Aquisition Costs) мы делим на количество пользователей.

В общие расходы на привлечение нужно включить

Формула Contribution Margin

Финальная метрика, которую мы здесь рассмотрим, — Contribution Margin (CM), маржинальная прибыль. Она показывает, сколько бизнес заработал в целом, учитывая все переменные затраты на ваш продукт.

Чтобы рассчитать маржинальную прибыль, сначала нужно отнять от среднего дохода на пользователя среднюю стоимость его привлечения. Результат нужно умножить на количество привлеченных пользователей.

Формула выглядит так: CM = (ARPU − CPA) х UA

Преимущества и недостатки юнит-экономики

При расчете юнит-экономики могут возникать следующие ошибки:

Поэтому просчет юнит-экономики должен быть регулярным и отвечать реалиям периода.

Расчет юнит-экономики помогает решать важную практическую задачу — найти точки роста.

Наши ресурсы — время, деньги, сотрудники — всегда ограничены. Мы не можем одновременно работать во всех направлениях, а значит, нужно уметь выбрать одно. Стоит определиться, для каких метрик есть перспектива роста. После этого придумать способы, как ее достичь.

Фото на обложке сгенерировано нейросетью Midjourney

Жизнь маркетолога в компании крутится вокруг цифр: нужно рассчитать и согласовать бюджет, отследить его окупаемость, перераспределить расходы, и это далеко не все. Метрики эффективности маркетинга помогают специалисту оценить результаты своей работы и не слить впустую бюджеты компании.

Мы собрали в этой статье ключевые метрики, которые необходимо считать каждому маркетологу, чтобы грамотно инвестировать бюджет, развиваться самому и помогать в этом бизнесу.

CR — коэффициент конверсии

Как правило, в CR (Conversion Rate) измеряют конверсию сайта. Эта маркетинговая метрика показывает, какое число посетителей сайта совершили целевое действие по отношению к общему числу посетителей сайта.

Целевое действие каждая компания определяет для себя самостоятельно. Это может быть:

Как оценивать показатель

Общего нормального показателя CR нет, он зависит от сферы бизнеса.

Например, в интернет-магазине косметики CR будет выше, чем на сайте по продаже недвижимости: решиться на покупку крема или туши легче, чем купить квартиру. Цикл сделки в интернет-магазине косметики измеряется в минутах, а на сайте недвижимости может длиться годами.

Средние показатели и примеры расчетов CR для разных сфер бизнеса собрали в статье:

LTV — пожизненная ценность клиента

LTV (Lifetime Value) — это прибыль, которую приносит пользователь вашего продукта за все время работы с ним: от первого касания с компанией до покупки.

Эта маркетинговая метрика помогает следить за тем, чтобы доход от клиента за весь период взаимодействия с ним был больше, чем расходы компании на привлечение и удержание.

Существует несколько формул для расчета этой метрики маркетинга. Мы рассмотрим две основных.

Калькулятор LTV, который посчитает все за вас

Спасибо! Мы уже отправили все на почту

Вам подарок — бесплатный аудит вашего сайта. Подскажем, как собирать больше лидов без увеличения рекламного бюджета.

Первая подойдет тем, кто считает:

Вторая — подойдет, если вы считаете следующие показатели:

Примеры расчетов по каждой формуле вы найдете в статье:

CAC — стоимость привлечения клиента

CAC (Customer Acquisition Cost) — это сумма, за которую вам обходится каждый новый клиент. Удобнее всего считать эту маркетинговую метрику по каналам привлечения, чтобы оценить эффективность каждого из них.

CAC часто путают с CPA (Cost Per Action), но это ошибочно:

Существует две популярных формулы для расчета CAC: базовая и продвинутая.

Базовая формула — упрощенная, она помогает приблизительно оценить результат рекламной кампании:

Чтобы учесть все затраты на привлечение клиентов и получить более точные данные, используйте продвинутую формулу:

Все зависит от среднего чека и масштаба компании. Например, если средний чек 5000 руб., а CAC — 7000 руб., то стоит пересмотреть маркетинговую стратегию. В то же время, если средний чек 20 000 руб., то этот же показатель будет считаться хорошим.

Все потому, что показатель CAC зависит от маркетинговой метрики LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента). Чтобы понять, хороший у компании САС или нет, нужно оценить его соотношение с LTV.

Как интерпретировать соотношение СAC к LTV:

1:1 — нежизнеспособная модель бизнеса, нужно пересмотреть стратегии развития;

2:1 — слабый показатель доходности;

3:1 — средний показатель, для увеличения дохода нужно скорректировать маркетинговую стратегию;

4:1 — хороший показатель, стратегия успешна.

Подробнее о том, как сократить САС, читайте в статье:

ROI — коэффициент рентабельности инвестиций

ROI (Return on Investment) — одна из ключевых метрик маркетинга, которая показывает рентабельность вложений со всего проекта от производства до продвижения. На основе этой метрики вы можете понять, какие расходы нужно оптимизировать.

Например, вы производите диваны и продвигаете свою компанию во ВКонтакте. Чтобы посчитать, насколько окупилось производство диванов и их продвижение, вам поможет этот маркетинговый показатель.

Доход — все средства, которые получил бизнес за определенный период времени. Затраты — все издержки и инвестиции в продукт.

Результаты расчетов ROI выражаются в процентах.

Высокий значение этого маркетингового показателя не всегда говорит об успехе проекта: можно получить высокий коэффициент рентабельности инвестиций, но при этом маленькую прибыль.

— Допустим, в июне вы потратили на продвижение 5000 руб. и заработали 27 000 руб. ROI = 440%.— В июле вы вложили в маркетинг 15 000 руб. и заработали 36 000 руб. ROI = 140%.— В июле ROI ниже, но доход компании — больше.

При анализе результатов смотрите не только на коэффициент рентабельности инвестиций, но и другие важные метрики: расход, доход, средний чек и т. д.

Подробнее о том, как правильно рассчитывать ROI, в нашей статье:

ROMI — коэффициент возврата маркетинговых инвестиций

В отличие от ROI, ROMI (Return on Marketing Investment) отвечает только за окупаемость маркетинговых затрат. К ним относятся:

Маркетинговая метрика ROMI помогает менеджеру грамотно распределить бюджет на продвижение: отследить, какие кампании приносят больший доход, а какие стоит пересмотреть и подкорректировать.

Шаблон для расчета ROMI email-рассылок, SEO, PPC и CPA кампаний

Спасибо! Мы уже отправили всё на почту

Если вам нужно посчитать ROMI для конкретного проекта, например, продвижения диванов во ВКонтакте, нужно учитывать доход и затраты только в рамках этого канала.

Как делать выводы на основе маркетинговой метрики ROMI и увеличивать этот показатель, читайте в статье:

Как маркетологу достигать целевых метрик

Чтобы маркетологу добиваться планируемых показателей, важно стабильно собирать качественных лидов. Это те лиды, которые вероятнее всего купят у вас.