Как снизить CAC на 30% с помощью правильной сегментации
Разбираем реальный кейс SaaS компании. Почему анализ средних показателей — путь в никуда, и как когортный анализ помог оптимизировать рекламный фонд.
Многие компании совершают критическую ошибку, оценивая стоимость привлечения клиентов (CAC) как среднюю величину по больнице. Например, если вы тратите 1 000 000 ₽ на маркетинг и получаете 100 клиентов, ваш средний CAC равен 10 000 ₽. И вы можете думать, что всё идёт хорошо, если средний чек составляет 15 000 ₽.
Однако за этим показателем могут скрываться неэффективные каналы. В одном из наших проектов детальный когортный анализ показал, что один из основных рекламных каналов давал клиентов с CAC более 25 000 ₽, тогда как лояльные органические источники приводили клиентов за 2 000 ₽. Средняя картинка была сбалансированной, но компания буквально сжигала половину маркетингового бюджета.
Для решения этой проблемы мы внедрили динамический когортный анализ. Мы разделили пользователей по неделям регистрации, источникам трафика и целевому поведению. В результате удалось выявить "сверхдорогие" аудитории на этапе до окупаемости.
Благодаря перераспределению бюджета и отключению неэффективных кампаний, уже за первый месяц средний CAC снизился на 30% без потери общего объема входящих качественных лидов. Рекомендуем начать оцифровку именно с этого шага.
