https://facebook.com/298276320198577_2956464361046413
# Метрики для СЕО
TLDR: на*** сложные и непонятные метрики, нужно делать оценку «хорошо/плохо»
Короче, есть у нас заказчик один. Мы ему поставили кастомную аналитику, которая считает кучу цифр, релевантных только для его бизнеса.
Например: есть салоны, в них есть продавцы-консультанты. У продавцов есть конверсия в продажу, в апселл, средний чек продажи. На экран в реальном времени выводится перфоманс продавцов салона. На этих цифрах можно сделать умную систему мотивации, когда продавцы получают бонус в зависимости от этих метрик. Мы построили модель, по которой смена системы мотивации принесёт +1 миллион рублей в месяц на каждый салон. Плюс цифры всего салона.
И таких экранов 10 штук. Все полезные, все собраны кастомно под бизнес, все дают полную картину происходящего. Но есть проблема — клиент не счастлив.
Мы собрали мини-консилиум и пришли к выводу, что дело не в качестве нашей работы, а в неоправданных ожиданиях клиента в первую очередь от самого себя. Человек представлял, как будет а-ля Том Круз из «Особого мнения» находить инсайты в цифрах, размахивая руками, а по факту получил кучу графиков и столбцов. И инструкцию на 50 страниц А4 с описанием каждой метрики и реакции на её изменения.
В итоге, мы решили, что это и наши проблемы, и начали обсуждать концепцию демократизации аналитики. Ведь чаще всего управляющие компаниями — не аналитики. И это нормально! Условный СЕО не должен сечь во все эти К-факторы и чёрн-посибилитис. Условный СЕО должен принимать верхнеуровневые решения на базе общей оценки происходящего. С другой стороны, классического «расходы/доходы» тоже мало, чтобы принимать качественные решения. Чо делать?
Ответ для себя выбрали такой: если мы видим, что управляющий состав не про метрики, то делаем дашборды с композитными оценками направлений.
Вот выбрали нового подрядчика для закупа рекламы. Что интересует СЕО? Трафик? Продажи? Косты? Ни???! Правильный ответ — СЕО интересует, насколько хорошо работает подрядчик. По 10-бальной шкале. СЕО хочет эту оценку, потому что ему нужно понять, когда пизить подрядчиков линейкой по пальцам, а когда писать благодарственные.
Или другая тема — компания заказывает посты в блог. Мы на уровне аудита оценивает кучу параметров: длительность сессии, конверсия в прочтение другого материала, конверсия в переход на посадочные, конверсия в подписку на почту, конверсия в пуши, вклад в выручку. И всё это с учётом сегмента «канал+оффер+девайс». Надо ли это всё знать СЕО? Не-а, СЕО хочет знать: ЭТО, С*КА, ХОРОШИЕ СТАТЬИ ИЛИ ПЛОХИЕ?
И так везде. Возьми любую часть бизнеса — СЕО вертел эти все ваши ситиары и клики, ему это в хуй (или в пизду) не упёрлось. Ему надо по-простому: хорошо или плохо? Если плохо, дать команду, чтобы было хорошо. А если не будет хорошо, уволю на***. А если хорошо, то молодцы!
Ещё хуже обратный сценарий, когда СЕО всё-таки решил разобраться в метриках, взял самое понятное (типа, эквизишн кост) и ебёт всех этими метриками. И ***ня выходит, потому что это ложное упрощение — такие метрики нужно рассматривать в контексте и уметь правильно измерять. Короче, тоже жопа.
Эпилог: если вы в ус не дуете про цифры, то при выборе аналитики требуйте, чтобы вам отдавали данные в понятном виде. И не стесняйтесь признаваться, что вы не про цифры. Это нормально. У вас есть, чем заняться кроме чтения мануалов, я уверен.
Автор Никита Широбоков
P.S. Присылаем лучшие посты Клуба в вашу почту. Подпишитесь сейчас → https://www.subscribepage.com/digest
(Илья Рабченок)
https://www.facebook.com/acidcmo/posts/2068637749825734
# Метрики для СЕО
TLDR: на*** сложные и непонятные метрики, нужно делать оценку «хорошо/плохо»
Короче, есть у нас заказчик один. Мы ему поставили кастомную аналитику, которая считает кучу цифр, релевантных только для его бизнеса.
Например: есть салоны, в них есть продавцы-консультанты. У продавцов есть конверсия в продажу, в апселл, средний чек продажи. На экран в реальном времени выводится перфоманс продавцов салона. На этих цифрах можно сделать умную систему мотивации, когда продавцы получают бонус в зависимости от этих метрик. Мы построили модель, по которой смена системы мотивации принесёт +1 миллион рублей в месяц на каждый салон. Плюс цифры всего салона.
И таких экранов 10 штук. Все полезные, все собраны кастомно под бизнес, все дают полную картину происходящего. Но есть проблема — клиент не счастлив.
Мы собрали мини-консилиум и пришли к выводу, что дело не в качестве нашей работы, а в неоправданных ожиданиях клиента в первую очередь от самого себя. Человек представлял, как будет а-ля Том Круз из «Особого мнения» находить инсайты в цифрах, размахивая руками, а по факту получил кучу графиков и столбцов. И инструкцию на 50 страниц А4 с описанием каждой метрики и реакции на её изменения.
В итоге, мы решили, что это и наши проблемы, и начали обсуждать концепцию демократизации аналитики. Ведь чаще всего управляющие компаниями — не аналитики. И это нормально! Условный СЕО не должен сечь во все эти К-факторы и чёрн-посибилитис. Условный СЕО должен принимать верхнеуровневые решения на базе общей оценки происходящего. С другой стороны, классического «расходы/доходы» тоже мало, чтобы принимать качественные решения. Чо делать?
Ответ для себя выбрали такой: если мы видим, что управляющий состав не про метрики, то делаем дашборды с композитными оценками направлений.
Вот выбрали нового подрядчика для закупа рекламы. Что интересует СЕО? Трафик? Продажи? Косты? Ни???! Правильный ответ — СЕО интересует, насколько хорошо работает подрядчик. По 10-бальной шкале. СЕО хочет эту оценку, потому что ему нужно понять, когда пизить подрядчиков линейкой по пальцам, а когда писать благодарственные.
Или другая тема — компания заказывает посты в блог. Мы на уровне аудита оценивает кучу параметров: длительность сессии, конверсия в прочтение другого материала, конверсия в переход на посадочные, конверсия в подписку на почту, конверсия в пуши, вклад в выручку. И всё это с учётом сегмента «канал+оффер+девайс». Надо ли это всё знать СЕО? Не-а, СЕО хочет знать: ЭТО, С*КА, ХОРОШИЕ СТАТЬИ ИЛИ ПЛОХИЕ?
И так везде. Возьми любую часть бизнеса — СЕО вертел эти все ваши ситиары и клики, ему это в хуй (или в пизду) не упёрлось. Ему надо по-простому: хорошо или плохо? Если плохо, дать команду, чтобы было хорошо. А если не будет хорошо, уволю на***. А если хорошо, то молодцы!
Ещё хуже обратный сценарий, когда СЕО всё-таки решил разобраться в метриках, взял самое понятное (типа, эквизишн кост) и ебёт всех этими метриками. И ***ня выходит, потому что это ложное упрощение — такие метрики нужно рассматривать в контексте и уметь правильно измерять. Короче, тоже жопа.
Эпилог: если вы в ус не дуете про цифры, то при выборе аналитики требуйте, чтобы вам отдавали данные в понятном виде. И не стесняйтесь признаваться, что вы не про цифры. Это нормально. У вас есть, чем заняться кроме чтения мануалов, я уверен.
Автор Никита Широбоков
P.S. Присылаем лучшие посты Клуба в вашу почту. Подпишитесь сейчас → https://www.subscribepage.com/digest
(Илья Рабченок)
https://www.facebook.com/acidcmo/posts/2068637749825734
https://facebook.com/298276320198577_2956464361046413
# Metrics for CEO
TLDR: for *** complex and obscure metrics, you need to do a good / bad rating
In short, we have one customer. We put him custom analytics, which considers a bunch of numbers relevant only to his business.
For example: there are salons, they have sales consultants. Sellers have a conversion to sale, in upsell, the average sales receipt. The performance of the sellers of the salon is displayed in real time on the screen. Using these numbers, you can create a smart motivation system when sellers receive a bonus depending on these metrics. We built a model according to which a change in the motivation system will bring +1 million rubles per month to each salon. Plus the numbers of the entire cabin.
And there are 10 such screens. All useful, all collected custom for the business, all give a complete picture of what is happening. But there is a problem - the client is not happy.
We gathered a mini-consultation and came to the conclusion that the matter is not in the quality of our work, but in unjustified expectations of the client, primarily from himself. The man imagined how it would be a la Tom Cruise from the Minority Opinion to find insights in numbers, waving his arms, and in fact received a bunch of graphs and columns. And instructions for 50 pages of A4 with a description of each metric and reaction to its changes.
As a result, we decided that these were our problems, and began to discuss the concept of democratization of analytics. After all, most often the management companies are not analysts. And this is normal! Conditional CEO should not be cut into all these K-factors and black-posibilitis. Conditional CEO should make high-level decisions based on a general assessment of what is happening. On the other hand, the classic “expense / income” is also not enough to make quality decisions. What to do?
We chose the answer for ourselves: if we see that the management team is not about metrics, then we do dashboards with composite estimates of directions.
Here we have chosen a new contractor for the purchase of advertising. What interests CEO? Traffic? Sales? Bones? Neither ???! The correct answer is that the CEO is interested in how well the contractor works. On a 10-point scale. The CEO wants this assessment because he needs to understand when to kick contractors with a ruler on the fingers and when to write thanks.
Or another topic - the company orders blog posts. At the audit level, we evaluate a bunch of parameters: session duration, conversion to reading other material, conversion to transition to landing, conversion to subscription to mail, conversion to push, contribution to revenue. And all this taking into account the “channel + offer + device” segment. Does all this need to know the CEO? Nah, CEO wants to know: THIS, C * KA, GOOD ARTICLES OR BAD?
And so it is everywhere. Take any part of the business - the CEO turned these all your sitars and clicks, he didn’t run into a dick (or pussy). He needs in a simple way: good or bad? If it’s bad, give a command to make it good. And if it’s not good, I’ll fire him on ***. And if it's good, then well done!
Even worse is the reverse scenario, when the CEO finally decided to figure out the metrics, took the most understandable (like, equivalent bone) and fuck all of them with these metrics. And *** it comes out, because this is a false simplification - such metrics must be considered in context and be able to measure correctly. In short, also an ass.
Epilogue: if you aren’t blowing numbers, then when choosing analytics, require that you be given the data in an understandable way. And feel free to admit that you are not talking about numbers. This is normal. You have something to do besides reading manuals, I'm sure.
Author Nikita Shirobokov
P.S. We send the best Club posts to your mail. Sign up now → https://www.subscribepage.com/digest
(Ilya Rabchenok)
https://www.facebook.com/acidcmo/posts/2068637749825734
# Metrics for CEO
TLDR: for *** complex and obscure metrics, you need to do a good / bad rating
In short, we have one customer. We put him custom analytics, which considers a bunch of numbers relevant only to his business.
For example: there are salons, they have sales consultants. Sellers have a conversion to sale, in upsell, the average sales receipt. The performance of the sellers of the salon is displayed in real time on the screen. Using these numbers, you can create a smart motivation system when sellers receive a bonus depending on these metrics. We built a model according to which a change in the motivation system will bring +1 million rubles per month to each salon. Plus the numbers of the entire cabin.
And there are 10 such screens. All useful, all collected custom for the business, all give a complete picture of what is happening. But there is a problem - the client is not happy.
We gathered a mini-consultation and came to the conclusion that the matter is not in the quality of our work, but in unjustified expectations of the client, primarily from himself. The man imagined how it would be a la Tom Cruise from the Minority Opinion to find insights in numbers, waving his arms, and in fact received a bunch of graphs and columns. And instructions for 50 pages of A4 with a description of each metric and reaction to its changes.
As a result, we decided that these were our problems, and began to discuss the concept of democratization of analytics. After all, most often the management companies are not analysts. And this is normal! Conditional CEO should not be cut into all these K-factors and black-posibilitis. Conditional CEO should make high-level decisions based on a general assessment of what is happening. On the other hand, the classic “expense / income” is also not enough to make quality decisions. What to do?
We chose the answer for ourselves: if we see that the management team is not about metrics, then we do dashboards with composite estimates of directions.
Here we have chosen a new contractor for the purchase of advertising. What interests CEO? Traffic? Sales? Bones? Neither ???! The correct answer is that the CEO is interested in how well the contractor works. On a 10-point scale. The CEO wants this assessment because he needs to understand when to kick contractors with a ruler on the fingers and when to write thanks.
Or another topic - the company orders blog posts. At the audit level, we evaluate a bunch of parameters: session duration, conversion to reading other material, conversion to transition to landing, conversion to subscription to mail, conversion to push, contribution to revenue. And all this taking into account the “channel + offer + device” segment. Does all this need to know the CEO? Nah, CEO wants to know: THIS, C * KA, GOOD ARTICLES OR BAD?
And so it is everywhere. Take any part of the business - the CEO turned these all your sitars and clicks, he didn’t run into a dick (or pussy). He needs in a simple way: good or bad? If it’s bad, give a command to make it good. And if it’s not good, I’ll fire him on ***. And if it's good, then well done!
Even worse is the reverse scenario, when the CEO finally decided to figure out the metrics, took the most understandable (like, equivalent bone) and fuck all of them with these metrics. And *** it comes out, because this is a false simplification - such metrics must be considered in context and be able to measure correctly. In short, also an ass.
Epilogue: if you aren’t blowing numbers, then when choosing analytics, require that you be given the data in an understandable way. And feel free to admit that you are not talking about numbers. This is normal. You have something to do besides reading manuals, I'm sure.
Author Nikita Shirobokov
P.S. We send the best Club posts to your mail. Sign up now → https://www.subscribepage.com/digest
(Ilya Rabchenok)
https://www.facebook.com/acidcmo/posts/2068637749825734
У записи 2 лайков,
0 репостов,
160 просмотров.
0 репостов,
160 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Илья Рабченок
