Patrzysz na pulpit pełen wykresów: konwersja rośnie, ROAS przyzwoity, sprzedaż i przychód idą do przodu, nowych klientów przybywa. Wszystko wygląda zdrowo. A firma przez większość roku pracuje, żeby pracować, i dopiero w czwartym kwartale naprawdę zarabia. Podstawowe miary tego nie pokazały. Miary retencji pokazały od razu.
To jest oś całej piramidy. Analityka nie jest osobnym poziomem, towarzyszy każdemu. Na każdym etapie odpowiada na jedno pytanie: czy to, co robisz, robi różnicę. Ale żeby odpowiedziała uczciwie, musisz mierzyć właściwe rzeczy, a nie te, które akurat ładnie wyglądają w raporcie.
Opowiem to na przykładzie Paxit, producenta opakowań kartonowych, gdzie jako CMO układałem strategię.
Co pokazywały podstawowe miary, a co ukrywały
W Paxit, jak w większości firm, na świeczniku stały miary podstawowe: konwersja, ROAS, sprzedaż, przychód i liczba nowych klientów. Wszystkie potrzebne, żadnej nie odrzucam. Problem w tym, że razem malowały obraz, który ukrywał prawdę o biznesie.
Produkty sprzedawały się przez cały rok, więc na wykresach panował spokój. Ale realny zysk i duże obroty przychodziły w czwartym kwartale. Firma przez większość roku kręciła się, żeby się kręcić, a zarabiała na sam koniec. Podstawowe miary tego nie krzyczały, bo patrzą na transakcje i na pierwszy zakup, nie na to, kto i jak często wraca.
To jest pierwsza lekcja analityki retencji. Nie licz transakcji, licz klientów. Dopóki patrzysz na sprzedaż w oderwaniu od tego, kto za nią stoi, widzisz ruch, ale nie widzisz, czy ten ruch buduje cokolwiek trwałego.
Co pokazały miary retencji
Układając strategię, zadałem inne pytanie niż „ile sprzedaliśmy". Zapytałem: kto kupuje regularnie. Bo karton kupuje się co jakiś czas, więc gdzieś w bazie musiał być rytm powrotów.
Z danych wyszły dwa segmenty o zupełnie różnej ekonomii. Pierwszy to pudełka prezentowe. Świetna sprzedaż w czwartym kwartale, która potem znikała na resztę roku, a reklama i tak szła przez cały rok. Drugi to klienci e-commerce, kupujący kartony do wysyłki. Niższa marża jednostkowa, ale regularne zamówienia co kilka miesięcy.
Gdy spojrzysz tylko na marżę i sprzedaż w szczycie, wygrywają pudełka prezentowe. Gdy spojrzysz na to, kto wraca i co zostawia przez cały rok, obraz się odwraca. Opłacalność klienta e-commerce była wyższa, bo jego zamówienia rozkładały się równo i wracały same, bez ciągłego dopłacania do reklamy. Dlatego komunikację przez większość roku skierowaliśmy na kartony dla e-commerce, a reklamy i komunikację pudełek z okienkiem włączaliśmy tylko na czwarty kwartał, gdy faktycznie miały sens.
Tej decyzji nie dałoby się podjąć na podstawie ROAS-u czy przychodu. Wynikła wprost z miar retencji.
Cztery miary, na których oparłem strategię
Nie budowałem dashboardu z pięćdziesięcioma wykresami, na które i tak nikt nie patrzy. Oparłem się na czterech miarach retencji, czytanych w dwóch przekrojach: w podziale na produkty i w podziale na klientów.
Powracalność pokazała, jaki udział klientów wraca po kolejny zakup. To ona obnażyła, że pudełka prezentowe to w dużej części klient jednorazowy, a e-commerce wraca. Odpływ klientów to po prostu druga strona tej samej miary, więc nie liczyłem go osobno: powracalność i tak mówi, ilu zostaje, a ilu znika.
Częstotliwość powiedziała, jak często wraca ten, kto wraca. Powracalność mówi czy, częstotliwość mówi jak często. Dopiero razem pokazują rytm segmentu.
LTV pokazało, ile klient zostawia przez cały czas relacji, a nie ile wydał za pierwszym razem. To tu klient e-commerce, z niższą marżą jednostkową, okazał się cenniejszy od klienta od pudełek, bo wracał. Ważne zastrzeżenie: średnie LTV potrafi kłamać, bo zlewa w jedno segmenty o zupełnie różnym zachowaniu. Dlatego liczyłem je osobno dla każdego segmentu, nie jako jedną liczbę dla całej firmy.
T2SP, czyli czas do drugiego zakupu, pokazał rytm powrotów. Przy kliencie kupującym regularnie zamienia się w czas między kolejnymi zamówieniami i mówi wprost, kiedy klient powinien wrócić. Dzięki temu wiadomo, kiedy ma sens komunikacja, a kiedy tylko irytuje kogoś, kto dopiero co kupił.
Jeden wspólny raport zamiast pięciu osobnych
Była jeszcze druga zmiana, organizacyjna, i okazała się równie ważna co same miary. W Paxit działało kilka agencji: od SEO, od SEM, od newsletterów, od social mediów. Każda osobno, każda na własnych danych. Każda raportowała swój sukces w swojej tabeli, a nikt nie patrzył na to samo.
To klasyczna pułapka. Agencja od reklam pokazuje ROAS, agencja od newsletterów otwieralność, agencja od social zasięgi. Wszyscy mają zielone wykresy, a firma nie wie, czy klient w ogóle wraca, bo nikt nie mierzy tego, co łączy te wszystkie kanały.
Dlatego dałem wszystkim jeden wspólny raport z tymi samymi miarami: LTV, Powracalność, Częstotliwość i T2SP, w podziale na produkty i klientów. Nagle wszyscy patrzyli na ten sam cel. Nie na swój wskaźnik w swojej tabeli, tylko na to, czy ich praca sprawia, że klient wraca. To jest sens analityki jako osi: nie pięćdziesiąt wykresów, tylko kilka miar, na które reaguje cała organizacja.
Analityka nie służy do oglądania przeszłości, tylko do planowania przyszłości. Podstawowe miary pokazują, ile sprzedałeś. Miary retencji pokazują, czy budujesz cokolwiek, co wróci.
Opisuję tu strategię, którą tworzyłem jako CMO w Paxit. Liczby zostawiam po stronie firmy, dzielę się samą metodą.
