Back to archive
00.08Онбординг и Навигация

Глоссарий Academia: Говорим на одном языке

В этом глоссарии собраны ключевые термины, которые мы используем во всех 17 модулях Academia. Синхронизация понятий, первый шаг к эффективной работе.

Основные метрики (Business)

  • CAC (Cost per Acquisition): Стоимость привлечения одного платящего клиента.
  • LTV (Lifetime Value): Чистая прибыль, которую клиент приносит за всё время работы с компанией.
  • ROMI (Return on Marketing Investment): Окупаемость маркетинговых инвестиций.
  • ROAS (Return on Ad Spend): Выручка на каждый тенге, вложенный в рекламу.
  • EBITDA: Прибыль компании до вычета процентов, налогов и амортизации.
  • Churn Rate: Коэффициент оттока клиентов.
  • Retention Rate: Коэффициент удержания клиентов.
  • ARPU (Average Revenue Per User): Средняя выручка на одного пользователя.

Технический стек (Technical)

  • GTM (Google Tag Manager): Диспетчер тегов для управления скриптами на сайте.
  • GA4 (Google Analytics 4): Последнее поколение аналитики Google, основанное на событиях.
  • sGTM (Server-side GTM): Настройка аналитики на стороне сервера для повышения точности данных.
  • API (Application Programming Interface): Способ взаимодействия разных программ между собой.
  • CAPI (Conversions API): Инструмент Facebook для передачи данных о конверсиях напрямую с сервера.
  • Data Layer: Уровень данных на сайте, из которого GTM забирает информацию.
  • SQL (Structured Query Language): Язык запросов к базам данных.

Процессы и Стратегия (Growth)

  • HADI: Цикл проверки гипотез (Hypothesis, Action, Data, Insights).
  • AARRR (Pirate Metrics): Модель воронки (Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue).
  • ICE / RICE: Фреймворки приоритизации гипотез.
  • STP: Стратегическая модель (Segmentation, Targeting, Positioning).
  • Unit-экономика: Метод расчета прибыльности одной единицы товара или одного клиента.

Искусственный интеллект (AI)

  • LLM (Large Language Model): Большая языковая модель (например, GPT-4, Claude).
  • Prompt: Текстовый запрос к нейросети.
  • Hallucination: Ошибка нейросети, когда она выдает выдуманные факты за реальные.
  • Fine-tuning: Дообучение модели на специфических данных компании.