Представим, что у вас есть небольшой бизнес в городе. Это маленькая, уютная кофейня. Первые 4 месяца после открытия дела шли хорошо, но потом возникла проблема. У вас начала падать выручка.
Вам нужно понять, почему упала выручка кофейни?
Иллюстрация логики/структуры гипотез приветствуется.
Выручка – комплексная метрика, которая состоит из большого количества составляющих. Декомпозируем её и узнаем 10+ более узких метрик. Изучим динамику этих метрик, углубимся в просевшие и тогда сможем докопаться до первопричины падения выручки.
Причина может оказаться как серьёзной (закрытая станция метро), так и совершенно незначительной (потерянный инвентарь). Более того, падение выручки может быть вызвано расширением ассортимента и даже слишком уютной атмосферой ¯\(ツ)/¯
<aside> 💡 Не в каждом случае падение выручки является проблемой, которую нужно (и вообще можно) решать. Только лишь цифр по выручке недостаточно, чтобы делать какие-либо выводы о здоровье бизнеса. Маркетплейсы всегда будут наблюдать рост выручки перед новым годом и падение после. А выручка сервиса доставки цветов достигнет пика в феврале, обновит этот пик в марте и рухнет (по сравнению с предыдущими 2 месяцами) в апреле. Такая динамика выручки является нормальной и сама по себе не говорит о наличии проблем.
</aside>
[ Выручка = Средний чек х Количество чеков ]
Разложим множители на составляющие.
Потыкать mindmap можно по ссылке. Во имя компактности не включаю в модель отдельно онлайн-трафик. С ним аналогичная история с охватами ⇒ конверсиями
Оранжевым цветом выделены составляющие, которые мы не можем просто выразить в цифрах. Но они оказывают прямое влияние на метрики.
Все фиолетовые метрики считаются в цифрах и являются фундаментом для построения и отслеживания комплексных метрик.