Глоссарий — не способ разобраться в юнит-экономике и кейсах, это способ после первых испытаний и воркшопов вернуться к метрикам, когда забыли, что есть что.
в решении кейсов на Испытаниях
<aside> 💡 дисклеймер: в разных компаниях одни и те же метрики называются по разному — так вышло: кто-то первый прочитал англоязычные статьи в компании и как разобрался, так дальше и повелось.
Бывает и так, что сервисы аналитики показывают vanity, бесполезную и ошибочную цифру. Например, большинство сервисов аналитики легко считают конверсию в заказ — что, конечно, неверно и искажает выводы из метрик (см. ниже) — но не считают конверсию в лида или конверсию в покупателя, и команды используют неверные метрики — эти примеры и заблуждения мы так же разберем на курсе.
Например, в командах создающих мобильные приложения долго с примерно 2010 есть путаница с метрикой CAC Customer Acquisition Cost использовали в неверном смысле: как стоимость установки, которая сейчас правильно называется CPInstal, Cost per Install — потому что так повелось, после многие продакты и маркетологи переучивались.
</aside>


Acquisition Costs — сумма масштабируемых расходов на привлечение пользователей. В нее входят все расходы с НДС до 1-й оплаты пользователем, в том числе расходы на маркетинг и 1-ю продажу.
Acq Costs = Users × CPUser
<aside> 👉 Иногда, если команда продаж совсем независима от маркетинга, например, звонит в холодную, команда сама решает, учитывать ли расходы на продажу в Acq Costs или COGS — математически это ни на что не влияет — оба источника издержек масштабируемые.
По умолчанию, все издержки до 1-й продажи клиенту записывайте в Acquisition Costs — да, так экономика оказывается хуже, чем вам казалось, но честнее, и вы находите проблемы, а не скрываете их.
см. ниже подробнее Масштабируемые издержки после оплаты попадают в СOGS, Cost of Goods Sold, а фиксированные, которые можно ограничить сверху, записываются в Fix Costs.
</aside>
users или User Acquisition — пользователи, число привлеченных *уникальных людей, которые были на сайте или в приложении.
Системы аналитики часто считают не пользователей, а устройства используя уникальный номер, например в Google Analytics (это ga:clientID) — номер пользователя, точнее его устройства, который записывается в куки браузера.*
Способ посчитать, сколько раз пользователь условно независимо возвращался на сайт в течение дня разными способами: клик по рекламе, переход из рассылки и т.д.
- Технически очень шумный параметр, который нельзя использовать в расчете других метрик, но он используется в расчете конверсий в Яндекс.Метрике и Google Analytics. И это приводит к ошибкам →
пользователи новые за февраль — это пользователи, которые:
*были в феврале* **и** *дата 1-й сессии была в указанный диапазон времени,
например за февраль.*
users old — пользователи старые — их 1-я сессия была до указанного диапазона, например, до февраля.
Проще всего users old считать так: users old = users − users new **
buyers или customer или client — число платящих пользователей (купили хотя бы 1 раз).
buyers new — клиенты новые, у которых дата 1-й покупки была в указанный диапазон времени, например buyers new за февраль.
buyers old — клиенты старые, например buyers old за февраль:
Проще всего buyers old считать так: buyers old = buyers − buyers new **