На днях мы увидели сообщение в общем чате с командой клиента:
Мы сократили число невернувшихся клиентов: в окт-ноя было в среднем 44, в дек-фев в среднем 19, мы молодцы!
Собственник бизнеса не заметил подвоха. Мы, будучи погруженными в цифры по оттоку, сразу поняли, что здесь что-то не так.
Важность правильного подхода
Менеджер представил абсолютные значения. Но важнее смотреть на процент тех, кто не вернулся, относительно новых клиентов. Кроме того, фактически число клиентов, которые вернулись, даже сократилось.
Реальные цифры
Сравним периоды до и после изменений:
Октябрь-Ноябрь:
- Новые клиенты: 117
- Вернулись: 30
- Не вернулись: 87
- Доля невозврата: 74%
Декабрь-Январь:
- Новые клиенты: 58
- Вернулись: 20
- Не вернулись: 38
- Доля невозврата: 66%
Февраль не берем в расчет, так как считаем, что еще рано. Если взять февраль в расчет, доля невозврата дек-янв-фев = 73% (в феврале 20 новых клиентов, 1 вернулся).
То есть, результат не то что в два раза лучше. Результат фактически хуже:
- привлекли в два раза меньше клиентов (117 vs 58)
- вернули в полтора раза меньше клиентов, в абсолютных цифрах (30 vs 20)
А оценка по невернувшимся клиентам должна по-хорошему звучать так:
не вернулось на 8 процентных пунктов меньше клиентов (74% vs 66%)
Уроки и выводы
Что мы вынесли из этой истории? Оценивая данные, важно оставаться трезвыми и объективными. Вот пара советов:
- Анализируйте комплексно: Оценивайте не только абсолютные значения, но и проценты. Смотрите сразу на несколько метрик, учитывайте контекст.
- Задавайте вопросы: Спрашивайте как и почему толкуются данные.
- Будьте осторожны с выводами: Не доверяйте эмоциям или цифрам, вырванным из контекста.
Управление бизнесом — сложный танец между интуицией и аналитикой. Не дайте цифрам вас обмануть!
Делитесь вашими историями и размышлениями в комментариях :)
Еще больше полезных статей для бизнеса - в нашем телеграм-канале: https://t.me/datanalyze