Справочник метрик CRM-маркетинга 1 часть

50+ ключевых показателей для анализа клиентов

Это первая часть статьи про метрики. Вторая часть находится здесь >>

Содержание статьи

► Структура метрик CRM-маркетинга
► Метрики привлечения клиентов
► Метрики ценности клиентов
► Метрики удержания и лояльности
► Метрики конверсии и воронки

⏱ Время чтения: ~ 12 минут
📊 Уровень: средний (нужен базовый опыт работы с CRM)

Структура метрик CRM-маркетинга

Метрики CRM-маркетинга можно разделить на несколько логических групп, каждая из которых отвечает за определенный аспект взаимоотношений с клиентами:

1) Метрики привлечения клиентов — измеряют эффективность и стоимость привлечения новых клиентов.

2) Метрики ценности клиентов — показывают экономическую ценность клиентской базы.

3) Метрики удержания и лояльности — отражают способность компании сохранять клиентов.

4) Метрики конверсии и воронки — измеряют эффективность процессов преобразования лидов в клиентов.

Описание метрик с 5 по 7 пункт находится во второй части статьи >>

5) Метрики времени и циклов — характеризуют временные аспекты взаимодействия с клиентами.

6) Метрики сегментации и персонализации — помогают в анализе различных групп клиентов.

7) Метрики эффективности каналов — измеряют результативность различных маркетинговых каналов.

1. Метрики привлечения клиентов

CAC (Customer Acquisition Cost)

Определение: Общая стоимость привлечения одного нового клиента, включая все маркетинговые и продажные расходы.

Формула:
CAC = (Расходы на маркетинг + Расходы на продажи) / Количество новых клиентов

Пример: За месяц потратили 500,000 руб. на маркетинг и 200,000 руб. на команду продаж, привлекли 350 новых клиентов.

CAC = (500,000 + 200,000) / 350 = 2,000 руб.

Бенчмарки по отраслям:
  • E-commerce: 50-200 руб.
  • SaaS B2B: 1,000-10,000 руб.
  • B2B услуги: 5,000-50,000 руб.
  • Финансовые услуги: 3,000-15,000 руб.

Применение:
  • Оценка эффективности маркетинговых каналов
  • Планирование маркетингового бюджета
  • Сравнение с LTV для оценки рентабельности
  • Мониторинг трендов стоимости привлечения

CPA (Cost Per Acquisition)

Определение: Стоимость одного целевого действия (покупка, регистрация, подписка) в рамках конкретной кампании.

Формула:
CPA = Рекламные расходы кампании / Количество конверсий

Пример: На контекстную рекламу потратили 100,000 руб., получили 200 покупок.

CPA = 100,000 / 200 = 500 руб.

Различия с CAC:
  • CPA — стоимость конверсии в конкретной кампании
  • CAC — общая стоимость привлечения клиента через все каналы

Применение:
  • Оптимизация рекламных кампаний
  • A/B-тестирование креативов и таргетинга
  • Сравнение эффективности различных кампаний
  • Контроль бюджета в real-time

CPL (Cost Per Lead)

Определение: Стоимость получения одного лида (потенциального клиента).

Формула:
CPL = Расходы на канал / Количество лидов

Пример: Email-кампания стоила 50,000 руб., сгенерировала 1,000 лидов..

CPL = 50,000 / 1,000 = 50 руб.

Сегментация CPL:
  • По каналам (SEO, PPC, соцсети, email)
  • По качеству лидов (холодные, теплые, горячие)
  • По источникам (органика, реклама, партнеры)

Применение:
  • Оценка эффективности lead generation каналов
  • Планирование воронки продаж
  • Бюджетирование маркетинговых активностей

LTV:CAC Ratio

Определение: Отношение жизненной ценности клиента к стоимости его привлечения.

Формула:
LTV:CAC Ratio = LTV / CAC

Пример: LTV клиента = 15,000 руб., CAC = 3,000 руб.

LTV:CAC = 15,000 / 3,000 = 5:1

Интерпретация показателей:
  • Меньше 1:1 — убыточное привлечение клиентов
  • 1:1 - 3:1 — низкая рентабельность, требуется оптимизация
  • 3:1 - 5:1 — хорошее соотношение для большинства бизнесов
  • Больше 5:1 — отличный результат или недоинвестирование в рост

Применение:
  • Оценка общей эффективности маркетинга
  • Принятие решений об увеличении бюджета
  • Сравнение прибыльности различных каналов

Payback Period

Определение: Время, за которое клиент окупает затраты на свое привлечение.

Формула:
Payback Period = CAC / Средняя месячная прибыль с клиента

Пример: CAC = 6,000 руб., средняя месячная прибыль = 2,000 руб.

Payback Period = 6,000 / 2,000 = 3 месяца

Бенчмарки:
  • SaaS: 5-12 месяцев
  • E-commerce: 1-6 месяцев
  • Подписочные сервисы: 3-12 месяцев

Применение:
  • Планирование cash flow
  • Оценка окупаемости маркетинговых инвестиций
  • Сравнение эффективности каналов привлечения

2. Метрики ценности клиентов

LTV (Customer Lifetime Value)

Определение: Прогнозируемая общая прибыль от клиента за весь период взаимоотношений с компанией.

Базовая формула:
LTV = (Средний чек × Частота покупок × Период жизни клиента) - Расходы на обслуживание

Продвинутая формула для подписочных моделей:
LTV = (ARPU × Gross Margin %) / Churn Rate

Пример: ARPU = 2,000 руб./месяц, Gross Margin = 70%, Monthly Churn = 5%

LTV = (2,000 × 0.7) / 0.05 = 28,000 руб.

Методы расчета LTV:
  • Исторический — на основе фактических данных о прошлых клиентах
  • Предиктивный — с использованием прогнозных моделей
  • Когортный — на основе поведения когорт клиентов
  • Традиционный — простой расчет по средним показателям

Применение:
  • Определение максимально допустимого CAC
  • Сегментация клиентов по ценности
  • Планирование инвестиций в удержание
  • Прогнозирование долгосрочных доходов

AOV (Average Order Value)

Определение: Средняя стоимость одного заказа за определенный период.

Формула:
AOV = Общая выручка / Количество заказов

Пример: За месяц выручка составила 2,000,000 руб., было 800 заказов.

AOV = 2,000,000 / 800 = 2,500 руб.

Факторы влияния на AOV:
  • Сезонность и праздники
  • Промоакции и скидки
  • Кросс-продажи и up-selling
  • Минимальная сумма для бесплатной доставки

Стратегии увеличения AOV:
  • Бандлы товаров
  • Рекомендательные системы
  • Прогрессивные скидки
  • Лимитированные предложения

Применение:
  • Планирование выручки и прогнозирование
  • Оптимизация ассортимента
  • Разработка промо-стратегий
  • Анализ эффективности up-selling

ARPU (Average Revenue Per User)

Определение: Средняя выручка на одного пользователя за определенный период.

Формула:
ARPU = Общая выручка / Количество активных пользователей

Пример: Месячная выручка 5,000,000 руб., 2,500 активных клиентов.

ARPU = 5,000,000 / 2,500 = 2,000 руб.

ARPU vs AOV:
  • ARPU — доход с пользователя за период (включая тех, кто не покупал)
  • AOV — средняя стоимость заказа (только среди совершивших покупку)

Сегментация ARPU:
  • По каналам привлечения
  • По географическим регионам
  • По возрастным группам
  • По типам клиентов (новые/постоянные)

Применение:
  • Оценка монетизации пользовательской базы
  • Сравнение ценности разных сегментов
  • Прогнозирование выручки
  • Планирование развития продукта

Customer Profitability

Определение: Прибыльность конкретного клиента или сегмента клиентов.

Формула:
Customer Profitability = Выручка от клиента - Все расходы на клиента

Компоненты расходов на клиента:
  • Стоимость привлечения (CAC)
  • Стоимость обслуживания
  • Стоимость товаров/услуг
  • Логистические расходы
  • Расходы на удержание

Пример: Клиент принес 150,000 руб. выручки, расходы составили 120,000 руб.

Customer Profitability = 150,000 - 120,000 = 30,000 руб.

Анализ распределения прибыльности:
  • Правило Парето (80/20) часто применимо к прибыльности клиентов
  • Выявление убыточных клиентов
  • Сегментация по уровню прибыльности

Применение:
  • Приоритизация клиентов для персонального обслуживания
  • Оптимизация маркетинговых расходов
  • Принятие решений о прекращении обслуживания убыточных клиентов
  • Разработка тарифных планов и pricing стратегий

ARPC (Average Revenue Per Customer)

Определение: Средняя выручка на одного клиента за весь период взаимоотношений.

Формула:
ARPC = Общая историческая выручка от клиентов / Количество клиентов

Отличие от ARPU:
  • ARPU — доход за определенный период (месяц, квартал)
  • ARPC — общий доход от клиента за все время

Применение:
  • Долгосрочное планирование
  • Оценка эффективности клиентской базы
  • Сравнение с конкурентами

3. Метрики удержания и лояльности

Retention Rate

Определение: Процент клиентов, которые продолжают совершать покупки или оставаться активными в определенный период.

Формула:
Retention Rate = ((Клиенты в конце периода - Новые клиенты в периоде) / Клиенты в начале периода) × 100%

Пример: В начале месяца было 1,000 клиентов, в конце стало 950, из них 100 новых.

Retention Rate = ((950 - 100) / 1000) × 100% = 85%

Типы Retention Rate:
  • 1-day retention — процент пользователей, вернувшихся на следующий день
  • 7-day retention — активность через неделю
  • 30-day retention — месячное удержание
  • 90-day retention — квартальное удержание

Бенчмарки по отраслям:
  • E-commerce: 20-30% (месячное)
  • SaaS: 85-95% (месячное)
  • Мобильные приложения: 15-25% (месячное)
  • Подписочные сервисы: 70-90% (месячное)

Применение:
  • Оценка качества продукта и клиентского опыта
  • Прогнозирование LTV
  • Планирование программ лояльности
  • Мониторинг влияния продуктовых изменений

Churn Rate

Определение: Процент клиентов, которые перестали быть активными в определенный период.

Формула:
Churn Rate = (Ушедшие клиенты / Общее количество клиентов в начале периода) × 100%

Связь с Retention Rate:
Churn Rate = 100% - Retention Rate

Типы Churn:
  • Voluntary Churn — клиенты сами решают уйти
  • Involuntary Churn — уход по техническим причинам (проблемы с оплатой и т.д.)

Расчет для подписочных моделей:
Monthly Churn Rate = Количество отписок в месяце / Количество клиентов в начале месяца × 100%

Early Warning индикаторы Churn:
  • Снижение частоты использования продукта
  • Увеличение интервалов между покупками
  • Снижение среднего чека
  • Отсутствие реакции на коммуникации

Применение:
  • Выявление проблем в продукте или сервисе
  • Планирование ретенционных кампаний
  • Прогнозирование потери выручки
  • Разработка программ по предотвращению оттока

Repeat Purchase Rate

Определение: Процент клиентов, совершивших более одной покупки за определенный период.

Формула:
RPR = (Клиенты с повторными покупками / Общее количество клиентов) × 100%

Пример: Из 2,000 клиентов 600 совершили повторную покупку.

RPR = (600 / 2000) × 100% = 30%

Факторы влияния:
  • Качество первого опыта покупки
  • Тип продукта (consumables vs durables)
  • Эффективность послепродажного обслуживания
  • Конкурентная среда

Стратегии увеличения RPR:
  • Программы лояльности
  • Email-маркетинг с персональными предложениями
  • Retargeting кампании
  • Улучшение клиентского сервиса

Применение:
  • Оценка лояльности клиентов
  • Планирование маркетинговых кампаний
  • Прогнозирование повторных продаж
  • Анализ эффективности первого опыта клиента

Purchase Frequency

Определение: Среднее количество покупок, которое совершает один клиент за определенный период.

Формула:
Purchase Frequency = Общее количество покупок / Количество уникальных клиентов

Пример: 3,000 покупок совершили 1,500 уникальных клиентов.

Purchase Frequency = 3,000 / 1,500 = 2 покупки на клиента

Анализ Purchase Frequency:
  • Сравнение по сегментам клиентов
  • Тренды по периодам
  • Влияние маркетинговых кампаний
  • Корреляция с удовлетворенностью

Применение:
  • Планирование коммуникационных кампаний
  • Прогнозирование спроса
  • Оптимизация частоты контактов с клиентами
  • Разработка программ лояльности

NPS (Net Promoter Score)

Определение: Индекс лояльности, основанный на готовности клиентов рекомендовать компанию другим.

Методика: Клиенты отвечают на вопрос: "Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию друзьям или коллегам?" (шкала 0-10)

Классификация респондентов:
  • Промоутеры (9-10 баллов) — лояльные клиенты, активно рекомендующие компанию
  • Пассивы (7-8 баллов) — удовлетворенные, но не восторженные клиенты
  • Детракторы (0-6 баллов) — недовольные клиенты, могущие навредить репутации

Формула:
NPS = % Промоутеров - % Детракторов

Пример: 50% промоутеров, 30% пассивов, 20% детракторов.

NPS = 50% - 20% = 30

Интерпретация NPS:
  • Ниже 0 — критическая ситуация, много недовольных клиентов
  • 0-30 — зона улучшения, требуется работа над качеством
  • 30-70 — хороший уровень лояльности
  • Выше 70 — отличный результат, клиенты-адвокаты

Бенчмарки по отраслям:
  • Технологии: 30-40
  • E-commerce: 30-50
  • Банки: 10-30
  • Авиакомпании: 10-40
  • Отели: 30-50

Применение:
  • Мониторинг удовлетворенности клиентов
  • Прогнозирование роста через рекомендации
  • Сравнение с конкурентами
  • Выявление проблем в клиентском опыте

Customer Satisfaction Score (CSAT)

Определение: Показатель удовлетворенности клиентов определенным взаимодействием или общим опытом.

Методика: Обычно используется шкала от 1 до 5 или от 1 до 10 с вопросом типа "Насколько вы удовлетворены нашим сервисом?"

Формула:
CSAT = (Количество положительных оценок / Общее количество оценок) × 100%

Пример: Из 1,000 опрошенных 800 поставили оценку 4 или 5 (по 5-балльной шкале).

CSAT = (800 / 1000) × 100% = 80%

CSAT vs NPS:
  • CSAT — измеряет удовлетворенность конкретным взаимодействием
  • NPS — измеряет общую лояльность и готовность рекомендовать

Применение:
  • Оценка качества отдельных процессов
  • Мониторинг изменений в сервисе
  • Выявление точек роста в клиентском опыте
  • Операционный контроль качества

4. Метрики конверсии и воронки

Conversion Rate

Определение: Процент посетителей или лидов, совершивших целевое действие.

Общая формула:
Conversion Rate = (Конверсии / Общее количество визитов или лидов) × 100%

Типы конверсий:
  • Посетитель → Лид (Lead Conversion Rate)
  • Лид → Клиент (Sales Conversion Rate)
  • Посетитель → Покупатель (Overall Conversion Rate)
  • Клиент → Повторный покупатель (Retention Conversion Rate)

Пример: На сайт пришло 10,000 человек, 300 совершили покупку.

Conversion Rate = (300 / 10,000) × 100% = 3%

Бенчмарки по отраслям:
  • E-commerce: 2-4%
  • SaaS (trial to paid): 15-20%
  • B2B Lead to Customer: 2-5%
  • Landing pages: 5-15%

Факторы влияния на конверсию:
  • Качество трафика и таргетинг
  • UX/UI сайта или приложения
  • Ценностное предложение
  • Доверие к бренду
  • Цена и условия

Применение:
  • Оптимизация сайта и лендингов
  • A/B-тестирование элементов интерфейса
  • Анализ эффективности рекламных кампаний
  • Прогнозирование продаж

Lead Conversion Rate

Определение: Процент лидов, которые становятся платящими клиентами.

Формула:
Lead Conversion Rate = (Новые клиенты / Общее количество лидов) × 100%

Пример: Получили 500 лидов, 50 стали клиентами.

Lead Conversion Rate = (50 / 500) × 100% = 10%

Сегментация по качеству лидов:
  • Cold leads — 1-3% конверсия
  • Warm leads — 5-15% конверсия
  • Hot leads — 20-50% конверсия

Факторы качества лидов:
  • Источник трафика
  • Соответствие целевой аудитории
  • Намерение к покупке
  • Бюджет и полномочия принятия решений

Применение:
  • Оценка качества маркетинговых каналов
  • Оптимизация процесса продаж
  • Планирование воронки и прогнозирование
  • Скоринг лидов

Email Open Rate

Определение: Процент получателей, которые открыли email-сообщение.

Формула:
Open Rate = (Количество открытий / Доставленные письма - Bounces) × 100%

Пример: Отправили 10,000 писем, 500 не доставились, 2,000 открыли.

Open Rate = (2,000 / (10,000 - 500)) × 100% = 21%

Бенчмарки по отраслям:
  • E-commerce: 15-25%
  • B2B: 20-25%
  • Media & Publishing: 20-25%
  • Финансы: 20-25%
  • Некоммерческие организации: 25-30%

Факторы влияния:
  • Тема письма (subject line)
  • Имя отправителя
  • Время и день отправки
  • Качество базы подписчиков
  • Репутация отправителя

Оптимизация Open Rate:
  • A/B-тестирование тем писем
  • Персонализация subject line
  • Сегментация базы
  • Очистка базы от неактивных подписчиков

Применение:
  • Оценка эффективности email-кампаний
  • Тестирование различных подходов к коммуникации
  • Анализ вовлеченности аудитории
  • Оптимизация времени отправки

Email Click-Through Rate (CTR)

Определение: Процент получателей, которые кликнули по ссылке в email-сообщении.

Формула:
Email CTR = (Количество кликов / Доставленные письма) × 100%

Альтернативный расчет (по открытиям):
CTR = (Количество кликов / Количество открытий) × 100%

Пример: CTR = (Количество кликов / Количество открытий) × 100%

Email CTR = (500 / 10,000) × 100% = 5%

Бенчмарки:
  • Средний CTR по всем отраслям: 2-5%
  • E-commerce: 2-3%
  • B2B: 3-5%
  • Медиа: 4-6%

Факторы влияния:
  • Релевантность контента
  • Качество и количество призывов к действию
  • Дизайн и верстка письма
  • Сегментация аудитории

Применение:
  • Оценка качества контента
  • Тестирование различных CTA
  • Анализ интереса к предложениям
  • Оптимизация email-дизайна

Bounce Rate (Email)

Определение: Процент email-сообщений, которые не были доставлены получателям.

Типы bounces:
  • Hard Bounce — постоянная недоставка (несуществующий email, заблокированный домен)
  • Soft Bounce — временная недоставка (переполненный ящик, временно недоступный сервер)

Формула:
Bounce Rate = (Bounced emails / Sent emails) × 100%

Пример: Отправили 10,000 писем, 300 не доставились.

Bounce Rate = (300 / 10,000) × 100% = 3%

Допустимые уровни:
  • Менее 2% — отличное качество базы
  • 2-5% — приемлемый уровень
  • Более 5% — требуется очистка базы

Применение:
  • Мониторинг качества email-базы
  • Поддержание репутации отправителя
  • Оптимизация доставляемости
  • Планирование очистки базы

Landing Page Conversion Rate

Определение: Процент посетителей лендинга, совершивших целевое действие..

Формула:
Landing Page CR = (Конверсии / Уникальные посетители) × 100%

Типы целевых действий:
  • Покупка товара
  • Заполнение формы
  • Загрузка файла
  • Регистрация на вебинар
  • Подписка на рассылку

Бенчмарки:
  • Средний по рынку: 9-10%
  • Топ-25% лендингов: 15-25%
  • Лучшие лендинги: 25%+

Факторы успеха лендинга:
  • Соответствие трафика и предложения
  • Четкое ценностное предложение
  • Простая и понятная форма
  • Доверительные элементы (отзывы, гарантии)
  • Мобильная оптимизация

Применение:
  • Оптимизация рекламных кампаний
  • A/B-тестирование элементов страницы
  • Анализ качества трафика
  • Улучшение пользовательского опыта
Автор статьи: Роман Зубрилин CRM-маркетолог
Автор статьи:
Роман Зубрилин CRM-маркетолог
✅ Подписывайтесь на мою личную рассылку

Один раз в неделю я присылаю письмо, в котором рассказываю:

— как системно работать с клиентской базой,
— делюсь находками и идеями,
— даю ссылки на новые посты.

Подписывайтесь, читайте и пишете ответные письма, я всё читаю и отвечаю.

Роман Зубрилин CRM-маркетолог

---

Нажимая кнопку вы соглашаетесь на обработку персданных и индивидуальные предложения