
Сквозная аналитика простыми словами
Как связать рекламу, заявки, продажи и прибыль в одной понятной картине.
Данные, которые не отпускают
Когда цифры не давят, а подсказывают следующий шаг. Разбираемся, где бизнес зарабатывает и что мешает ему расти.
Материалы, с которых стоит начать.

Как связать рекламу, заявки, продажи и прибыль в одной понятной картине.

Клики, заявки и даже продажи ещё не отвечают на вопрос о прибыли. Показываю, как связать рекламные расходы, CRM, оплаты и маржу в одну понятную цепочку.

Как связать рекламу, заявки, продажи и прибыль в одной понятной картине.

Клики, заявки и даже продажи ещё не отвечают на вопрос о прибыли. Показываю, как связать рекламные расходы, CRM, оплаты и маржу в одну понятную цепочку.

Функция УНИК возвращает динамический список уникальных значений. Он обновляется вместе с исходными данными и может работать в паре с ФИЛЬТР и СОРТ.

СУММЕСЛИМН складывает значения только в тех строках, которые проходят все заданные условия: период, канал, статус, регион или порог.

LAG возвращает значение из предыдущей строки окна, LEAD — из следующей. Так можно считать изменение по месяцам и интервалы между событиями без соединения таблицы с самой собой.

GROUP BY собирает строки в группы, а агрегатные функции считают по каждой группе сумму, количество, среднее, минимум или максимум.

СЧЁТЕСЛИМН считает строки, которые одновременно подходят под несколько критериев: период, статус, менеджер, регион или любая другая комбинация.

Условное форматирование помогает быстро увидеть просрочку, отклонение от плана или повторяющееся значение. Главное — задать понятное правило и проверить, к каким ячейкам оно применяется.

Карта полезна, когда география объясняет результат. Для адресов нужны точки, для величины — пузырьки или столбцы, для сравнения регионов — заливка.

Лицензия зависит не только от числа пользователей. Важно, кто создаёт контент, кто смотрит, где лежит рабочая область и какие возможности нужны.

Срез делает фильтр видимым и понятным пользователю. Но если срезов много, они начинают фильтровать друг друга, расходиться между страницами и прятать состояние отчёта.

Каскадная диаграмма показывает не просто отклонение, а вклад каждой причины в итог. Хороший вариант, когда нужно объяснить, откуда взялась разница между двумя суммами.

DIVIDE делит два выражения и отдельно обрабатывает нулевой или пустой знаменатель. Это маленькая функция, которая спасает отчёт от больших вопросов.

RELATED приносит одно значение из связанной таблицы, RELATEDTABLE возвращает набор связанных строк. Обе функции работают только тогда, когда модель связана нормально.

ALL и ALLSELECTED снимают фильтры по-разному. Из-за этого доля категории может считаться от всей базы или только от выбранных пользователем значений.

SUM складывает готовый столбец. SUMX проходит по строкам, считает выражение для каждой и только потом складывает результат. На этой разнице держится половина практики.

Фондоотдача связывает выручку со средней стоимостью основных средств. Считаем показатель и проверяем, не объясняется ли изменение ценой, простоем или новой инвестицией.

Производительность связывает результат с затратами труда. Разберём формулы для бизнеса, числовой пример и факторы, чтобы показатель не превращался в требование «работать быстрее».

Коэффициент текучести показывает движение команды, но не объясняет его сам. Посчитаем показатель, разделим добровольные и другие увольнения и найдём участок, где полезно действовать.

Оба метода приводят к денежному потоку от операционной деятельности, но показывают его с разных сторон. Один — через платежи, второй — через переход от прибыли к деньгам.

GMROI помогает сравнить ассортимент по отдаче на деньги, замороженные в товаре. Разберём формулу, пример и ситуацию, когда высокая маржа всё равно не спасает медленный запас.

ROIC связывает операционную прибыль после налога с капиталом, который работает в бизнесе. Считаем показатель и сравниваем его не с красивым нормативом, а со стоимостью денег и риском.

Throughput показывает, сколько готовых единиц процесс реально выдаёт за выбранное время. Разберём расчёт, найдём ограничение и не перепутаем скорость отдельного участка со скоростью всей системы.

CPC считает стоимость клика, CPM — стоимость тысячи показов. Но выбирать модель только по меньшей цифре нельзя: сначала нужна цель кампании и путь от показа до бизнес-результата.

Вакансия стоит бизнесу больше оплаты сервиса объявлений. Собираем внутренние и внешние затраты и делим их на фактический результат найма.

Оклад — только часть затрат на выплаты команде. ФОТ собирает регулярные и переменные начисления в одну управляемую картину.

Команда меняется каждый день, а бизнесу нужна сопоставимая численность за период. Разбираем расчёт по календарным дням и частые исключения.

D/E показывает, сколько обязательств приходится на рубль собственного капитала. Полезно для структуры финансирования, но без календаря денег картина неполная.

Показатель связывает выручку со всем объёмом активов. Он помогает увидеть, растёт ли результат вместе с вложенными ресурсами.

Коэффициент автономии показывает долю активов, профинансированную собственным капиталом. Считаем и сразу проверяем, что скрывается за спокойным процентом.

Excel отлично решает локальные задачи. Power BI становится полезнее, когда источников, пользователей и регулярных обновлений становится много. Разберём момент перехода без войны инструментов.

Z-score объединяет пять финансовых коэффициентов в один сигнал риска. Полезно для наблюдения, опасно как кнопка «предсказать банкротство».

Товар может аккуратно лежать на складе и одновременно удерживать деньги бизнеса. Разбираем, как найти такие остатки без гадания по одному сроку.

Загрузка показывает, какую долю доступной мощности использует бизнес. Главное — сначала честно определить, какая мощность действительно доступна.

Показатель сравнивает чистый долг с операционным результатом. Он удобный, но любит одинаковые определения и спокойную проверку цифр.

FPY показывает долю единиц, которые прошли этап без брака, переделки и повторного контроля. Очень честная метрика — если не прятать переделку.

OCF показывает, превращается ли обычная деятельность бизнеса в деньги. Это хороший собеседник для прибыли — особенно когда они рассказывают разные истории.

Показатель сравнивает операционную прибыль с процентами по долгу. Получается простой тест запаса — если одинаково посчитать обе части.

Время такта переводит спрос клиентов в понятный ритм: как часто должна появляться готовая единица, чтобы выполнить план без гонки и перепроизводства.

Клиент ждёт заказ десять дней, хотя работа занимает два. Это не магия — просто Cycle Time и Lead Time отвечают на разные вопросы.

Один платёж может выглядеть одинаково в банке, но по-разному влиять на прибыль, активы и денежный поток. Разбираемся на обычном языке.

Прибыль в отчёте уже есть, а свободных денег всё равно мало? FCF помогает спокойно разложить эту загадку по полочкам.

ROCE помогает увидеть, сколько операционной прибыли приносит капитал, который постоянно работает в бизнесе. Считаем без финансового тумана.

Разбираем коэффициент брака простыми словами: что считать, как перевести процент в деньги и где искать причину, а не виноватого.

Собираем план и факт рекламы в одной логике: расходы, размещения, охват, клики, конверсии, продажи и причины отклонений.

Показываем, какие метрики и события нужны лендингу, как собрать мини-воронку и проверить проблему на цифрах.

Показываем, как анализировать вспомогательные касания и пути атрибуции, не отдавая всю заслугу последнему клику.

Объясняем, что такое конверсия после просмотра, чем она отличается от post-click и как не завысить вклад медийной рекламы.

Разбираем показатель отказов и коэффициент вовлечённости в GA4 простыми словами, с формулой, примером и нормальными ограничениями.

Разбираем adoption BI: роли, обучение, владельцев, поддержку и метрики использования, которые показывают реальную пользу.

Пошагово разбираем проект BI: обследование, показатели, данные, прототип, модель, тестирование, запуск и сопровождение.

Собираем понятный экран для решения: выбираем графики, расставляем акценты, добавляем контекст и убираем всё, что отвлекает.

Собираем экономику подписочного продукта на одном клиенте: доход, маржа, привлечение, удержание и деньги для роста.

Показываем, сколько месяцев маржа клиента возвращает расходы на привлечение и как использовать срок окупаемости в маркетинге.

Разбираем месячную и годовую регулярную выручку, изменения подписок и правила, без которых метрика начинает фантазировать.

Объясняем разницу между выручкой на пользователя и на платящего, считаем пример и связываем показатели с продуктом и маркетингом.

Разбираем MMM простыми словами: какие данные нужны, что модель оценивает и почему результат нельзя получать одной кнопкой.

Объясняем, где деньги бизнеса живут между запасами, дебиторкой и обязательствами и как управлять этим без резких движений.

Сравниваем бюджет сверху вниз, снизу вверх, от нуля и скользящий подход — по задачам, данным и времени команды.

Показываем, как менять по одному драйверу, измерять влияние и находить цифры, которые заслуживают внимания собственника.

Разбираем, как собрать несколько согласованных вариантов будущего и заранее договориться о действиях для каждого.

Объясняем, как регулярно продлевать прогноз, обновлять драйверы и не начинать планирование с нуля каждый январь.

Пошагово собираем финансовую модель, которая связывает продажи, расходы, прибыль, деньги и решения собственника.

Разбираем, почему прибыль меняется быстрее выручки, как посчитать силу операционного рычага и где формула перестаёт работать.

Показываем путь денег от закупки до оплаты клиента и считаем, сколько дней бизнес финансирует этот маршрут сам.

Разбираем, как спрогнозировать поступления, выплаты и остаток денег — без хрустального шара и слишком бодрых обещаний.

Собираем понятный стандарт UTM-разметки: что писать в source, medium и campaign, как называть значения и как проверить ссылку до запуска рекламы.

Объясняем CTR на простом примере: где показатель полезен, почему высокий процент не гарантирует продажи и как анализировать кликабельность вместе с деньгами бизнеса.

Разбираем A/B-тест по-человечески: что сравнивать, как выбрать метрику и выборку, когда останавливать эксперимент и почему значимость ещё не означает пользу для бизнеса.

Показываем, как собрать Customer Journey Map не из фантазий команды, а из звонков, CRM, аналитики и реальных действий клиента.

Разбираем NPS без магии одной цифры: как провести опрос, посчитать результат, увидеть причины и превратить ответы клиентов в конкретные действия.

Даём рабочую структуру требований к бизнес-дашборду: решения, пользователи, показатели, данные, обновление и критерии приёмки.

Показываем, как проследить путь данных от источника до дашборда, быстрее находить ошибки и безопаснее менять расчёты.

Разбираем управление данными как рабочую систему владельцев, правил, качества и доступа — с понятным первым планом для бизнеса.

Объясняем, как слой бизнес-терминов и мер связывает хранилище с отчётами и почему он полезнее копирования формул по дашбордам.

Разбираем звёздную схему без лишней теории: что положить в таблицу фактов, что вынести в измерения и как не сломать расчёты.

Объясняем две схемы загрузки данных на одном бизнес-примере: где преобразовывать данные, как считать стоимость и что проверить до внедрения.

Объясняем, как найти одну метрику, которая связывает ценность для клиента и рост бизнеса, а затем разложить её на управляемые показатели.

Разбираем прогноз продаж по активным сделкам, вероятностям и сценариям — так, чтобы цифра помогала управлять, а не просто успокаивала.

Показываем, как собрать прозрачную оценку лида из профиля и поведения, проверить её на продажах и не превратить баллы в украшение CRM.

Разбираем скорость пайплайна на понятной формуле: сколько сделок идёт, каков шанс победы, средний чек и сколько дней занимает цикл.

Объясняем, как отделить продажи благодаря рекламе от продаж, которые случились бы и без неё, и как провести аккуратный тест.

Объясняем управленческий баланс без бухгалтерского тумана: какие блоки нужны, как связать их с P&L и ДДС и что проверить на цифрах.

Сравниваем Power BI и Yandex DataLens по данным, инфраструктуре, доступам и стоимости перехода — без любимого ответа «зависит» в первой строке.

Простыми словами разбираем, чем озеро данных отличается от хранилища, когда нужны оба подхода и как не купить сложную архитектуру раньше времени.

CALCULATE нужна, когда меру надо посчитать не в текущем наборе данных, а в специально изменённом контексте. Разберём это на продажах без магии и шаманства вокруг DAX.

Покажу, как пометить чувствительный отчёт, кто отвечает за классификацию и почему одна метка не заменяет права доступа.

Разберём, чем paginated report отличается от обычной страницы Power BI и как получить аккуратный документ на десятки страниц.

Покажу, как настроить data alert и превратить уведомление в действие, а не в ещё одно письмо для коллекции.

Разберём, как заменить ручные скриншоты на аккуратную подписку и не рассылать вчерашние цифры раньше обновления.

Покажу, как перестать копировать меры и собрать один источник правды для разных команд и тонких отчётов.

Разберём, как дать большинству запросов короткий путь к итогам и обращаться к деталям только когда они реально нужны.

Покажу, что оставить на маленьком экране и почему просто уменьшить desktop-страницу — не мобильный дизайн.

Разберём, как дать пользователю выбор меры или оси и не делать копию графика для каждого варианта.

Покажу, как управлять состоянием страницы и не превратить десять закладок в квест для следующего аналитика.

Разберём, почему одна широкая таблица не всегда удобна и как собрать модель, которую понимают и DAX, и люди.

Покажу, когда стоит вынести Power Query из пяти файлов в одно место и перестать чинить одну логику пять раз.

Разберём, как переносить изменения по стадиям и не чинить production прямо во время совещания (плохой жанр).

Разберём, когда обычного RLS мало и нужно убрать из модели целую таблицу или чувствительный столбец.

Разберём, что именно тормозит страницу: DAX-запрос, загрузка данных, отрисовка или слишком бодрый набор визуалов.

Покажу, где модель набирает лишний вес, что убрать первым и как проверить ускорение на цифрах, а не на ощущениях.

Показываем, как вынести повторяющуюся логику периода и сценария в calculation groups и не получить сотню почти одинаковых мер.

Разбираем смешанную модель Power BI: какие таблицы импортировать, какие оставить в DirectQuery и где помогает режим Dual.

Объясняем, как Power Query переносит вычисления в источник, какие шаги ломают folding и как это проверить.

Настраиваем страницу детализации, чтобы руководитель мог открыть клиентов, сделки или товары за выбранной цифрой.

Собираем таблицу дат для года, месяца, недели и рабочих дней и подключаем её к фактам без сюрпризов.

Показываем, как связать таблицы без дублей, выбрать направление фильтра и проверить модель на понятном примере.

Разбираем, зачем нужен шлюз, где его ставить, как связать источники и что проверить, если обновление не запускается.

Объясняем на примерах, когда нужна мера DAX, когда вычисляемый столбец и почему неправильный выбор раздувает модель.

Разбираем, какую логику лучше оставить при загрузке данных, а какую считать уже в модели Power BI.

Сравниваем два режима Power BI по скорости, свежести, ограничениям и нагрузке на источник — с понятным сценарием выбора.

Показываем, как сравнить отчётность по времени и структуре, найти реальное изменение и не перепутать рост бизнеса с эффектом низкой базы.

Объясняем модель Дюпона без финансового тумана: формула, пример с числами и разбор трёх причин изменения рентабельности капитала.

Разбираем план продаж от нужной выручки до числа сделок, заявок и действий команды — с понятным примером и проверкой достижимости.

Покажу, как подготовить таблицу, собрать показатели и сделать дашборд в Excel, который обновляется без ручной магии.

Разберём, что скрывается за буквами BI, какие данные нужны бизнесу и как превратить отчёт в понятное решение, а не в выставку графиков.

Пошагово собираем БДДС по поступлениям, выплатам и остаткам, а затем разбираем план-факт без путаницы с прибылью.

Разбираем, какой график выбрать для сравнения, динамики, состава, распределения и связи — без коллекции диаграмм ради красоты.

Объясняем дашборды простыми словами: чем они отличаются от отчёта, какие бывают и как выбрать экран под реальное решение.

Показываем, как связать события продукта с реальной покупкой и передавать продажам пользователей, которые уже получили ценность.

Разбираем классический SaaS Magic Number, согласуем периоды и объясняем, почему один высокий коэффициент ещё не разрешает ускоряться.

Разделяем чистое и валовое удержание выручки, считаем expansion, contraction и churn по одной стартовой базе.

Разбираем RangeStart, RangeEnd, партиции и проверку query folding, чтобы большая модель обновляла только нужный период.

Пошагово настраиваем RLS в Power BI и проверяем, что руководитель видит свой регион, а администратор — не случайно весь бизнес.

Объясняем Slowly Changing Dimensions на примере клиента, региона и менеджера: когда перезаписывать значение, а когда сохранять новую версию.

Разбираем измерения качества данных и переводим абстрактное «данные хорошие» в правила, пороги и понятные действия.

Объясняем наблюдаемость данных через свежесть, объём, схему, распределение и lineage — с понятным порядком реакции на сбой.

Разбираем CDC: откуда берутся события вставки, обновления и удаления, зачем нужен порядок и почему checkpoint важнее скорости.

Показываем, как доставлять готовые сегменты и показатели из хранилища в CRM, рекламу и поддержку без ручных CSV и двойной логики.

Объясняем четыре принципа Data Mesh без архитектурного тумана и показываем, где заканчивается автономия команды и начинаются общие правила.

Разбираем архитектуру lakehouse простыми словами: что она объединяет, какие задачи решает и когда обычного DWH вполне достаточно.

Объясняем разницу транзакционных и аналитических систем на примере заказов, отчётов и нагрузки бизнеса.

Разбираем, как зафиксировать базовую цену, отделить реальную экономию от предотвращённого роста и не посчитать один эффект дважды.

Показываем, как собрать карту поставщика из измеримых KPI, весов и правил реакции — без субъективного общего балла.

Разбираем метрики ошибки прогноза спроса, нулевые продажи и системное смещение на понятном числовом примере.

Объясняем sell-through rate, выбор знаменателя и анализ по партиям, товарам и периодам.

Разбираем частоту отсутствия товара, выбор единицы наблюдения и связь stockout с потерянным спросом.

Показываем формулу reorder point, связь со спросом во время поставки и страховым запасом и проверку на реальных SKU.

Разбираем страховой запас с учётом колебаний спроса и срока поставки — без универсального процента на весь склад.

Объясняем уровень сервиса запасов, связь с вероятностью дефицита и почему цель должна отличаться по товарам.

Показываем разницу fill rate по заказам, строкам и единицам и объясняем, какой вариант нужен для решения бизнеса.

Разбираем OTIF: какую дату и количество брать, как учитывать частичные поставки и где искать причину отклонения.

Объясняем долю повторных покупателей, выбор периода и когорты — чтобы рост базы не скрывал реальное возвращение клиентов.

Разбираем, как собрать health score из использования, результата, поддержки и коммерческих сигналов — без чёрного ящика.

Показываем, как задать CSAT-вопрос после конкретного взаимодействия, посчитать долю довольных клиентов и не потерять контекст.

Разбираем CES простыми словами: какой вопрос задать, когда отправлять опрос и как превратить ответ клиента в улучшение процесса.

Разбираем, как выбрать события продуктовой воронки, посчитать переходы по одной когорте и не принять технический шум за поведение.

Объясняем, от какого события считать TTV, почему среднее скрывает проблемы и как сократить путь без фальшивого ускорения.

Показываем путь от обнаружения функции до регулярного полезного использования и метрики, которые не путают клик с ценностью.

Разбираем, почему регистрация — ещё не активация, как выбрать ключевое событие и посчитать конверсию новой когорты.

Объясняем коэффициент DAU/MAU, его связь с ритмом продукта и причины, по которым высокий показатель не всегда цель.

Разбираем дневную, недельную и месячную активность: что считать полезным действием, как убрать дубли и читать динамику.

Объясняем скорость расходования денег и финансовый горизонт: какие потоки брать, почему среднее опасно и как строить сценарии.

Считаем расстояние до точки безубыточности в рублях и процентах и проверяем, что произойдёт при изменении цены или маржи.

Объясняем рентабельность продаж, активов и капитала: чем отличаются знаменатели и почему один высокий процент ничего не доказывает.

Разбираем текущую, быструю и абсолютную ликвидность — с формулами, примером и проверкой качества оборотных активов.

Объясняем коэффициент покрытия долга простыми словами: что брать в числитель, какие платежи включать и как проверить сценарий.

Объясняем формулу выполнения плана продаж, разницу между командным и персональным результатом и проверки справедливости квоты.

Разбираем, как сравнить прогноз с фактом, увидеть постоянный оптимизм или осторожность команды и улучшить следующий прогноз.

Показываем, как связать открытый pipeline с остатком плана, win rate и сроком закрытия — без магического коэффициента для всех команд.

Разбираем, от какой даты считать цикл сделки, почему среднее часто обманывает и как найти этап, который действительно тормозит продажи.

Считаем долю выигранных сделок на честной базе, разбираем её по сегментам и превращаем результат в задачи продажам и маркетингу.

Разбираем статический и динамический коллтрекинг, нужные метрики, связку с CRM и проверку качества звонков.

Объясняем разницу между охватом, показами и частотой и показываем на цифрах, как заметить недоохват или усталость аудитории.

Разбираем, что такое контракт данных, какие правила в него включить и как договориться между командой-источником и потребителями.

Объясняем, как устроен data catalog, что в нём хранить и как запустить каталог без попытки описать всю компанию за один заход.

Показываем, как сотрудники могут сами собирать срезы и отчёты, а компания при этом сохраняет единые показатели, доступы и контроль качества.

Разбираем на простом примере, где заканчивается хранилище данных и начинается витрина — и почему компании часто нужны оба уровня.

Разбираем, что показывает EBITDA, как посчитать её двумя способами и почему эту цифру нельзя путать с деньгами на счёте.

LTV звучит сложнее, чем есть. По сути, это ответ на один вопрос: сколько денег приносит клиент, пока покупает у вас. Покажу, как посчитать показатель и превратить его в понятные рамки для рекламы.

Считаем средний срок оплаты поставщикам, разбираем формулу DPO на примере и отделяем договорную отсрочку от просрочки.

Разбираемся, сколько дней запас лежит до продажи, считаем DIO на примере и смотрим, что показатель говорит о деньгах бизнеса.

На одном товаре маржа и наценка дают разные проценты. Разбираем простыми словами, чтобы цена не спорила с прибылью.

DWH собирает историю из разных систем для общей аналитики. Показываю, чем хранилище отличается от рабочей базы и когда оно уже полезно.

ETL забирает данные, приводит их к общим правилам и загружает для аналитики. Объясняю процесс без технического тумана.

ROAS показывает рекламную выручку на один рубль бюджета. Объясняю формулу, отличие от ROMI и способ найти рабочую границу.

Средний чек показывает сумму одного заказа, но без контекста легко обманывает. Разбираем формулу, медиану и полезные сегменты.

Точка безубыточности показывает объём продаж, который покрывает расходы. Разбираем формулу в штуках и рублях на простом примере.

ABC показывает вклад товара, XYZ — стабильность спроса. Вместе они помогают выбирать разные правила закупки и контроля.

Запас нужен для продаж, но одновременно держит деньги на складе. Показываю формулы оборотов и дней хранения без охоты за одной идеальной цифрой.

DSO показывает, сколько дней в среднем бизнес ждёт оплату клиентов. Разбираем формулу, просрочку и действия по конкретным долгам.

Календарь собирает поступления и выплаты по датам. Показываю, как составить первый вариант и заметить кассовый разрыв заранее.

RFM делит клиентов по давности, частоте и сумме покупок. Показываю, как собрать сегменты и выбрать для каждого полезное действие.

Итоговая конверсия показывает результат, но прячет причину. Разбираем воронку по этапам, времени и качеству клиентов.

Хороший дашборд быстро показывает результат, отклонение и место для проверки. Разбираем структуру без графиков ради графиков.

KPI нужен не для длинной панели, а для конкретного решения. Показываю, как связать цель, цифру, ответственного и понятное действие.

Прибыль, деньги и долги показывают бизнес с разных сторон. Объясняю, какие отчёты нужны руководителю и как соединить их в одну понятную картину.

План показывает, куда хотели прийти. Факт — где оказались. Разбираем простую формулу и способ понять, какая причина действительно повлияла на результат.

Это аналитика не для отчёта раз в квартал, а для сегодняшних решений: где очередь, что просрочено и кому пора действовать.

Хороший подрядчик начинает с вопросов о бизнесе, а не с палитры дашборда. Собрал чек-лист, который помогает сравнить предложения по делу.

Коробка запускается быстрее, индивидуальное решение точнее повторяет бизнес. Разбираем выбор без войны форматов и дорогих сюрпризов.

Excel отлично считает, BI удобно показывает общую картину. Выбор зависит не от моды, а от количества источников, людей и повторяющейся работы.

Сквозная аналитика нужна не потому, что так модно. Она полезна, когда без связи рекламы, CRM и денег уже трудно принимать решения.

У услуги нет коробки на складе, но расходы у неё вполне реальные. Разбираем часы команды, подрядчиков и другие затраты на одном понятном примере.

«Давайте попробуем» — ещё не гипотеза. Показываю, как превратить идею в понятную проверку с метрикой, сроком и следующим действием.

Отток показывает, сколько клиентов перестали быть с вами. Объясняю простую формулу, когорты и способы найти момент, где люди уходят.

LTV показывает ценность клиента, CAC — цену его привлечения. Разбираем обе метрики простыми словами и собираем их в одну полезную проверку.

План не выполняется не из-за одной волшебной причины. Показываю, как разложить разницу на трафик, конверсию, средний чек и работу команды.

ROI показывает отдачу от вложений в целом, ROMI — от маркетинга. Объясняю на простом примере, где какая формула пригодится.

Если отчёт каждую неделю собирается из тех же файлов, его можно превратить в обновляемый процесс. Разбираем как, не теряя проверяемость.

Разные цифры в рекламе и CRM ещё не означают ошибку. Показываю, как сверить события, даты, атрибуцию, дубли и идентификаторы.

Три системы могут показывать три разные правильные цифры. Разбираем полноту, точность, свежесть, дубли и контрольные суммы.

Дешёвый лид может оказаться дорогой продажей. Показываю, как согласовать качество лида и передать маркетингу полезную обратную связь.

Прибыль и деньги на счёте — не одно и то же. Разбираем, как долги клиентов, запасы, кредиты и активы объясняют разницу.

Деньги могут быть, но не в тот день. Показываю, как собрать платёжный календарь и увидеть кассовый разрыв до его появления.

Data-driven подход начинается не с дашборда, а с вопроса и решения. Показываю, как связать цифры с действиями команды.

Один клиент может увидеть пять каналов до покупки. Разбираем, как распределить вклад и не посчитать одну продажу несколько раз.

Одна реклама может показать четыре разные цены. Объясняю, чем отличаются CPL, CPA, CPO и CPS и как не сравнить разные события.

Разбираем маржу и маржинальность без бухгалтерского тумана: что вычитать из выручки и как сравнить продукты.

Разбираем, почему CRM, реклама и финансы показывают разные цифры и как собрать единую систему показателей с понятными источниками, формулами и проверками.

Объясняю CAC без лишней теории: какие расходы включать, кого считать новым клиентом, чем CAC отличается от CPL и как связать цифру с LTV и окупаемостью.

Разбираем ROMI простыми словами: какую прибыль брать, какие расходы включать, как учитывать период и почему красивые клики ещё не отвечают на вопрос об окупаемости.

Понятно объясняю retention rate: кого считать удержанным, какую формулу выбрать, зачем нужны когорты и как превратить процент в конкретное действие.

Статус «не купил» ничего не объясняет. Разбираем, как собрать нормальные причины отказов и превратить их в решения для продаж, продукта и маркетинга.

Показываю, как посчитать конверсию от заявки до оплаты, выбрать реальные этапы CRM и найти один переход, который стоит улучшить первым.

Разбираем P&L простыми словами: какие доходы и расходы в него входят, почему прибыль не равна деньгам на счёте и как превратить отчёт в понятный инструмент для собственника.

Клиент уже оставил заявку, а команда ещё не начала разговор. Показываю, как измерить время ответа и увидеть, где заявки ждут дольше всего.

Показываю, как устроен отчёт о движении денежных средств, чем он отличается от P&L и как начать контролировать поступления и платежи без финансовой духоты.

Повторная покупка начинается не с рассылки, а с понимания, кому, когда и зачем возвращаться. Показываю, какие цифры для этого нужны.

Разбираем когортный анализ без сложных слов: как сравнить клиентов одинакового возраста, прочитать таблицу и увидеть повторные покупки, удержание и выручку.

Дашборд может быть красивым и бесполезным одновременно. Разбираем ошибки, из-за которых команда смотрит на экран, но не понимает, что делать.

Выбираем один юнит, собираем его доходы и связанные расходы, считаем вклад и проверяем, можно ли масштабировать продажи без соревнования сложных формул.
Опубликованных материалов пока нет.
Данные уже что-то говорят?
Можно прийти без готового ТЗ. Посмотрим, какие данные уже есть, где теряется смысл и с чего начать.