Глоссарий маркетинговой аналитики

Сумма маркетинговых и sales-расходов, делённая на количество новых клиентов за тот же период.

Всегда указывайте канал и период. Blended CAC смешивает платный трафик и органику и прячет, какой канал реально работает. Сравнивайте CAC с LTV: нормальное соотношение ≈ 1:3. Для казахстанского финтеха — учитывайте бонусы новичкам: 5 000 ₸ кешбэка раздувают CAC первой покупки, но окупаются за 6 месяцев.

Общая выручка (или валовая прибыль) от клиента за всё время отношений.

Считается в выручке или валовой прибыли — второе обычно честнее. Формула: ARPU × валовая маржа × средний срок жизни клиента, либо строим кривую выручки по когортам и экстраполируем. Не используйте усреднённый LTV для решений по биддингу — сегментируйте по каналу привлечения, потому что retention сильно различается.

Выручка от рекламы, делённая на затраты на рекламу.

4× ROAS — заработали ₸4 на каждый ₸1. ROAS сам по себе вводит в заблуждение: не учитывает себестоимость, возвраты и стоимость доставки. Используйте POAS (Profit on Ad Spend), когда e-commerce платформы недооценивают маржу, или сравнивайте ROAS с порогом окупаемости по маржинальной прибыли.

Средние рекламные расходы на одну конверсию (лид, установка, покупка).

Близко к CAC, но уже: CPA — за конкретное событие, CAC — за «становится платящим клиентом». В рекламных кабинетах обычно подписан как «Cost / Conversion». Всегда указывайте, что считается конверсией — «лид» может быть и форма, и квалифицированный звонок.

Клики, делённые на показы.

Лучше всего работает для сравнения креативов на одной и той же аудитории. Бенчмарки по индустрии — шум, ваша собственная история честнее. Падение CTR при стабильном бюджете чаще всего означает выгорание аудитории — меняйте креативы до того, как поднимать ставки.

Сколько вы платите за тысячу показов.

Сигнал спроса на аудиторию и качества креатива (алгоритмы поощряют вовлечённые объявления более низким CPM). В программатике и YouTube CPM — основная модель. Помните о росте CPM в Q4 (Black Friday → Новый год) и в избирательные циклы там, где политические бюджеты на рекламу.

Доля пользователей из когорты, активных в более поздний период.

Считается по когортам: сколько пользователей, пришедших в марте, активны в апреле, мае, июне. Критическая метрика — LTV ≈ ARPU × retention. Определение «активный» зависит от бизнеса — вход в приложение и платная транзакция это очень разные вещи.

Обратная сторона retention: ушедшие пользователи за период.

Для SaaS/подписки — помесячно, для маркетплейсов — понедельно. Разделяйте voluntary churn (сами отписались) и involuntary (не прошёл платёж) — второе чинится автоматизацией dunning. Меньше 5% в месяц для B2C-подписки — нормально, меньше 1% — отлично.

Группа пользователей, объединённых стартовым событием (неделя регистрации, месяц первой покупки).

Самый ценный отчёт в продуктовой аналитике. Таблица retention по когортам показывает, реально ли изменения улучшают долгосрочное поведение — отдельно от того, какая смесь каналов привлекает новых. В GA4, Amplitude и Mixpanel когорты есть из коробки.

Общая выручка, делённая на активных пользователей за период.

В SaaS — Monthly ARPU, в high-frequency продуктах — Weekly. Рост при стабильной базе = монетизация работает; рост из-за того, что отвалились low-value пользователи — ложный сигнал, всегда смотрите вместе с retention.

Уникальные пользователи, активные за последние 30 (MAU) или 1 (DAU) дней.

DAU/MAU — это «липкость», как часто типичный пользователь возвращается. 50%+ — отлично (заходит примерно через день), 20% — нормально для нишевых инструментов, меньше 10% — проблема с уведомлениями или контентом.

Первый раз, когда пользователь испытывает основную ценность продукта.

Считайте в цифрах: у Facebook это было «7 друзей за 10 дней», у Slack — «2 000 сообщений». Найдите свой через сравнение остающихся и уходящих когорт, ищите пороговое действие. Переделайте онбординг под то, чтобы каждый новый пользователь дошёл до этого действия.

Когда продукт стабильно решает реальную проблему конкретного рынка.

Тест Шона Эллиса: спросите «Как бы вы себя чувствовали, если бы продукт исчез?» — 40%+ ответов «очень разочарован» = порог PMF. Без PMF growth-тактики маскируют дыру; с PMF retention выходит на плато и сарафанное радио становится реальным каналом.

Одна выходная метрика, которая лучше всего прогнозирует долгосрочную ценность.

Должна отражать ценность для клиента (не только выручку) и измеряться часто. Airbnb: «ночей забронировано». Spotify: «времени слушают». Выбирайте одну — три это уже ни одной.

Awareness · Acquisition · Activation · Retention · Revenue · Referral.

Фреймворк Дэйва Макклюра для разбивки воронки на этапы, у каждого свои метрики. Хорош для диагностики — где именно затыкается рост. Большинство «маркетинговых» проблем на деле сидит в активации или retention ниже по воронке.

Аналитика Google на основе событий, заменила Universal Analytics в 2023.

Каждое взаимодействие — событие с параметрами; сессии не первичны, а считаются. Бесплатный тариф — до 10 млн событий/месяц, 14 месяцев глубины и нативный экспорт в BigQuery — пользуйтесь. Server-side через Measurement Protocol или sGTM закрывает дыры от блокировщиков.

Система управления тегами: маркетинг может выкатывать трекинг без участия разработки на каждое изменение.

Контейнер содержит теги, триггеры и переменные. Три типа тегов покрывают 95% работы: GA4 Event, Meta Pixel, custom HTML. Всегда правьте в Preview-режиме и версионируйте — каждый Publish создаёт восстановимую версию.

Массив JavaScript, в который сайт кидает события, чтобы их слушал GTM.

Главный контракт в любой настройке трекинга. Определите схему до написания тегов: какие события стреляют, какие параметры несут, как называются (стандарт — snake_case). Беспорядок в dataLayer — причина №1 «GTM перестал работать».

Документированный список всех событий продукта, с параметрами и условиями срабатывания.

Живёт в Google Sheet или Notion-таблице, на которую ссылаются разработка, аналитика и маркетинг. Колонки: имя события, условие срабатывания, параметры (тип, пример), куда уходит (GA4, Meta, внутренние системы). Без него получаете разрозненные события и сломанные отчёты через полгода.

Пять URL-параметров (source, medium, campaign, term, content), которые размечают трафик.

GA4 читает их как параметры на уровне сессии. lowercase, без пробелов, kebab-case — и никогда не размечайте внутренние ссылки. Частая ошибка: одна команда размечает кампанию как `meta`, другая как `facebook` — отчёт раскалывается надвое.

Доля посетителей, которые совершают целевое действие.

Всегда указывайте числитель (какое именно действие) и знаменатель (сессии, пользователи или квалифицированные посетители). Среднеотраслевые цифры по e-commerce маскируют огромные различия между сегментами — новый vs возвратившийся, mobile vs desktop, paid vs organic. Полезный baseline — ваше скользящее среднее за 90 дней; заметное улучшение это +20% относительного прироста, удержанное на двух когортах.

Общая выручка, делённая на количество заказов.

Часто проще растить, чем CR. Рычаги: бандлы, бесплатная доставка от порога, ступенчатый кешбэк, апсейлы после покупки. Смотрите медиану рядом со средним — длинный хвост крупных B2B-заказов может маскировать падение типового чека.

Правило распределения веса конверсии между несколькими точками контакта.

Last-click — стандарт по умолчанию и худший вариант: всё уходит каналу ближе всего к покупке, обычно brand-поиску. Data-driven использует ML для распределения весов; есть только в GA4 Pro/360. Самостоятельно: position-based (40/20/40) — разумный компромисс.

Отдаёт 100% веса конверсии последнему платному касанию.

Легко считается, опасно использовать для планирования бюджета. Brand-поиск и direct обычно доминируют в отчёте, хотя реально создают мало нового спроса. Перед удвоением бюджета на «высокий ROAS» всегда прогоняйте holdback-эксперимент.

Атрибуция, которая распределяет вес между всеми касаниями в пути пользователя.

Linear, time-decay, position-based и data-driven — основные варианты. MTA зависит от cookies, а ATT в iOS и закат сторонних cookies его покалечили. Для решений о распределении бюджета — комбинируйте с MMM (Marketing Mix Modeling).

Server-side отправка событий с вашего бэкенда напрямую в Meta, минуя браузер.

Возвращает сигнал, который теряется на блокировщиках, iOS ATT и отказах от cookies. Шлите одно событие из пикселя и CAPI с deduplication ID — Meta их объединяет. Без CAPI цена за конверсию в Meta на iOS выглядит на 30–50% хуже реальной.

Конверсии отправляются с вашего бэкенда (CRM, оплата) в рекламные системы через API.

Используется для офлайн-конверсий (кредит одобрен, договор подписан) и обхода браузерных ограничений. У Google Ads — Offline Conversion Imports + Enhanced Conversions for Leads, у Meta — CAPI, у TikTok — Events API. Для финтеха в KZ S2S обязателен: одобрение кредита чаще всего через несколько дней после клика.

Самостоятельно размещаемый GTM-контейнер, который перехватывает события до отправки в платформы.

Можно обогащать, чистить, дедуплицировать и маршрутизировать события на сервере. Хостится на Google App Engine, Cloud Run или собственном Docker. Первичная настройка муторная, но окупается: ускорение страниц, first-party cookies, восстановленный сигнал на iOS. На App Engine закладывайте $30–100/месяц.

Маленький скрипт (часто невидимая картинка 1×1), который рекламная система ставит на сайт для сбора событий.

Meta Pixel, TikTok Pixel, LinkedIn Insight Tag и Яндекс Метрика — варианты одной идеи. У каждой платформы свои имена событий («Purchase» / «purchase» / «transaction») — ошибётесь, и оптимизация рекламы тихо ломается. Перед запуском проверяйте в нативных дебаггерах платформы.

Данные, которые вы собираете напрямую от клиентов — email, поведение, покупки.

Стратегический актив эпохи без cookies. Стройте CDP или хотя бы единую таблицу клиентов в BigQuery. Хешированные first-party email загружаются в Customer Match (Google) и Custom Audiences (Meta) для retargeting без cookies.

Запрос Apple с 2021 года: разрешите ли вы отслеживание через IDFA. Большинство отказывается.

Согласие даёт около 25% пользователей. Для iOS-приложений с Meta/TikTok-рекламой post-ATT мир означает обязательный SKAdNetwork (24-часовые окна, агрегированные данные) и CAPI/CAPI for Apps. Web-трекинг в iOS Safari аналогично подкошен ITP — server-side остаётся единственным надёжным путём.

Метрики Google по page experience: LCP, INP, CLS.

LCP (Largest Contentful Paint) до 2,5 с, INP (Interaction to Next Paint) до 200 мс, CLS (Cumulative Layout Shift) до 0,1. Влияют на ранжирование в Google и desktop, и mobile, и коррелируют с конверсией. Три крупнейшие победы: отложенная загрузка GTM, lazy-load изображений, self-hosted шрифты.