• Пример с кафе: за месяц фиксируются источники клиентов — из интернета пришло 100 человек, от друзей — 50, по вывеске — 10, при этом на вывеску потрачено больше всего.
• Пример расчёта стоимости клиента: 100 000 рублей расходов и 100 покупателей дают 1 000 рублей на клиента; упоминаются обозначения CPO, CAC и CPA.
• Пример LTV: один клиент покупает на 3 000 рублей и уходит, другой покупает раз в два месяца по 2 000 и остаётся три года (36 000 рублей); чаще упоминается горизонт в один год.
• Пример отдачи на вложения: 100 000 рублей затрат и 300 000 рублей выручки дают три рубля выручки на каждый вложенный рубль; упоминаются ROMI, ROI, ДРР и ROAS.
• Пример атрибуции: пользователь увидел рекламу в ВК без клика, позже пришёл из поиска, а купил после письма со скидкой; описаны разные модели (первый канал, последний, распределение), а также упрощение через последний клик или последний значимый клик.
• Пример связи маркетинга и продукта: в одном из проектов 40% клиентов отваливались из-за срока доставки 4–6 недель; после сокращения до недели-полутора конверсия выросла вдвое, а стоимость клиента снизилась почти на 60% при неизменной рекламе.

Почему это важно: Текст показывает, как метрики превращают маркетинг из «ощущений» в управляемую систему: видно, где теряются люди и за что именно платит бизнес. Важный акцент — модели атрибуции и последний клик меняют интерпретацию отчётов, особенно когда у клиента несколько касаний. Это помогает объяснять перераспределение бюджета не мнением, а логикой расчётов и выбранных допущений.

На что обратить внимание: В тексте отдельно показаны ситуации с длинным циклом сделки, где оптимизация может переноситься «выше по воронке» (подписки, глубина, заявки) и давать задержанный эффект по оплатам. В кейсе с запуском нового региона описан риск сильных верхневороночных конверсий без последующих оплат и идея ограниченного тестового бюджета как промежуточного шага. В части ремаркетинга отмечены ограничения: реклама может продолжать показываться после покупки, а сама аудитория дороже из-за меньшего размера. В блоке про эксперименты подчёркнуты требования к дизайну A/B-тестов и зависимость скорости выводов от объёма трафика.