Как увеличивать ARPC через метрики
В e-commerce средний чек (AOV) и LTV обычно закрывают две стороны монетизации:
ARPC находится посередине. Эта метрика показывает, сколько выручки один клиент приносит за конкретный период, объединяя две вещи: сколько он тратит и как часто возвращается.
Это делает ARPC очень прикладной метрикой: реалистичнее, чем LTV, и глубже, чем AOV.
В упрощённом виде на неё можно смотреть так:
ARPC ≈ Средний чек (AOV) × Частота покупок (Purchase Frequency)
В статье разберём эти два компонента и пройдёмся по драйверам, которые двигают ARPC вверх или вниз.
Средний чек (AOV)
AOV = Общая выручка ÷ Количество заказов
Средний чек показывает, сколько приносит один средний заказ. Когда AOV растёт, ARPC обычно растёт вместе с ним, потому что каждый клиент генерирует больше выручки в течение периода.
Но AOV отражает только одну сторону картины — размер каждого заказа. Он не показывает, как часто люди покупают. Поэтому AOV — важный компонент ARPC, но не вся история целиком.
Далее посмотрим на драйверы AOV и то, как они формируют ARPC.
% заказов с купоном
% заказов с купоном = Количество заказов с купоном ÷ Общее количество заказов
Когда значимая часть заказов оформляется с использованием купонов, клиенты просто платят меньше за каждый заказ. Это снижает AOV, а так как ARPC опирается на AOV, выручка на клиента за период тоже падает.
Если эта доля продолжает расти, ARPC всё больше начинает зависеть от промо-дней, а не от регулярных покупок.
💡 Сравните этот показатель по когортам клиентов, чтобы понять, идёт ли зависимость от скидок от новых или от повторных покупателей.
Средний процент скидки
Средний процент скидки = Общая сумма скидок ÷ Общая стоимость без скидок
Если % заказов с купоном показывает, как часто используются скидки, то средний процент скидки показывает, насколько они глубокие. Когда средняя скидка становится выше, фактическая цена заказа падает, а вместе с ним и ARPC за период.
Небольшой сдвиг здесь может дать заметный эффект, особенно если скидки концентрируются у повторных клиентов.
💡 Сравните глубину скидок у новых и повторных клиентов, чтобы понять, кто на самом деле тянет AOV и ARPC вниз.
Средняя цена за единицу товара
Средняя цена за единицу товара = Выручка ÷ Количество проданных единиц товара
Эта метрика отражает типичную цену, которую клиенты платят за одну единицу товара. Когда она падает из-за изменения цен, распродаж или сдвига ассортимента в сторону более дешёвых позиций, AOV естественным образом снижается, и вместе с ним падает ARPC.
💡 Проверьте эту метрику по категориям товаров, чтобы увидеть, какие группы реально двигают AOV и ARPC.
Среднее количество товаров в заказе
Среднее количество товаров в заказе = Общее количество проданных позиций ÷ Количество заказов
Эта метрика показывает, сколько товаров люди обычно покупают за один заказ. Когда клиенты добавляют меньше позиций, например, перестают комбинировать товары или делают заказы с одним товаром, AOV падает, и ARPC следует за ним. Это один из самых явных сигналов того, что глубина корзины уменьшается.
💡 Разделите эту метрику по сегментам клиентов (новые vs. повторные), чтобы увидеть, где именно глубина корзины проседает.
Среднее количество единиц товара на позицию
Среднее количество единиц на позицию = Общее количество проданных единиц ÷ Количество различных товарных позиций
Эта метрика показывает, сколько единиц одного и того же товара клиенты покупают за раз — две свечи, три футболки и т.п. Когда покупатели берут меньше единиц одного SKU, сумма заказа уменьшается, что тянет AOV вниз и снижает ARPC. Это особенно важно для товаров регулярного потребления или запасов.
💡 Сравните эту метрику между товарами регулярного потребления и остальными, чтобы понять, где падает объём по единицам.
Количество товаров в ассортименте
Количество товаров в ассортименте = Число различных товаров, доступных в магазине
Эта метрика отражает размер ассортимента — сколько разных товаров доступно клиентам. Когда ассортимент сужается (меньше SKU, снятые с продажи позиции, дыры в ключевых категориях), корзины естественным образом становятся уже, AOV снижается, а ARPC падает вместе с ним. Ограниченный ассортимент часто снижает и сумму заказа, и вероятность возврата клиента.
💡 Сравнивайте количество товаров по категориям во времени, чтобы увидеть, где пробелы в ассортименте могут влиять на AOV и ARPC.
Уровень доступности товаров
Уровень доступности товаров = Количество товаров в наличии ÷ Общее количество товаров
Эта метрика показывает, какая часть ассортимента реально доступна к покупке. Когда доступность падает (особенно у популярных или высокомаржинальных позиций), клиенты покупают более дешёвые аналоги или откладывают покупку. Это снижает AOV и уменьшает ARPC за период.
💡 Отдельно проверьте наличие топ-товаров, чтобы понять, не дефицит ли ключевых SKU тянет AOV и ARPC вниз.
Индекс кросс-продаж
Частота кросс-продаж = Количество заказов с дополнительными товарами ÷ Общее количество заказов
Частота кросс-продаж показывает, как часто клиенты добавляют в корзину дополнительные товары, а не только то, за чем изначально пришли. Когда кросс-сел работает хорошо, корзины становятся больше, AOV растёт, и ARPC напрямую выигрывает.
Если показатель падает, заказы становятся меньше, и даже при стабильном трафике выручка на клиента может снижаться.
💡 Сравните частоту кросс-продаж по источникам трафика, чтобы увидеть, какие каналы приводят покупателей, более склонных добавлять дополнительные товары.
Доля заказов, достигших минимальной суммы
Доля заказов, достигших минимальной суммы = Количество заказов, достигших порога ÷ Общее количество заказов
Эта метрика показывает, какая доля заказов достигает минимальной суммы, необходимой для бонусов вроде бесплатной доставки. Когда всё меньше клиентов выходит на порог, средний чек снижается. Более низкая доля таких заказов обычно означает более «лёгкую» корзину, меньший AOV и, как следствие, более низкий ARPC.
💡 Посмотрите на этот показатель по устройствам, чтобы понять, не сложнее ли мобильным пользователям дотягивать корзину до порога.
Частота покупок
Частота покупок = Количество заказов от платящих клиентов ÷ Количество платящих клиентов
Частота покупок показывает, как часто клиенты покупают в течение периода. Во многих отчётах её также называют orders per customer — «заказов на клиента».
Когда клиенты делают заказы чаще, ARPC растёт, даже если AOV остаётся на том же уровне, потому что каждый клиент приносит выручку несколько раз в рамках одного периода.
Эта метрика подсвечивает ритм покупок, который сам по себе не виден в AOV.
Далее мы посмотрим на ключевые драйверы частоты покупок и то, как они влияют на ARPC.
Давность последней покупки
Давность последней покупки = Количество дней с момента последнего заказа
Эта метрика показывает, сколько времени прошло с момента последней покупки клиента. Когда у большого числа клиентов растёт давность (больше дней с последнего заказа), они покупают реже, частота покупок падает, и ARPC снижается.
Увеличивающаяся «очередь» клиентов, которые давно ничего не покупали, — ранний сигнал того, что ритм покупок замедляется.
💡 Сравните распределение давности у новых и повторных клиентов, чтобы понять, где именно начинается снижение частоты покупок.
% клиентов, подписанных на рассылки
% пользователей, подписанных на рассылки = Количество клиентов, подписанных на маркетинговые сообщения ÷ Общее количество клиентов
Эта метрика показывает, какую долю клиентов вы можете надёжно достать через собственные каналы — email, push и т.п. Когда подписанных становится меньше, сложнее вернуть клиентов в нужный момент: напоминания, промо и триггеры по пополнению запасов доходят до меньшей части базы.
При таком ослаблении охвата частота покупок падает, и ARPC часто снижается вслед за ней.
💡 Сравните этот показатель по каналам привлечения, чтобы понять, какие источники приводят клиентов, которые дольше остаются на связи.
% клиентов с подпиской на товары
% клиентов с подпиской = Количество клиентов с активной товарной подпиской ÷ Общее количество клиентов
Эта метрика показывает, сколько клиентов получают товары на регулярной основе: раз в месяц, неделю или по другому интервалу. Активные подписки естественным образом повышают частоту покупок, потому что заказы происходят автоматически, а не каждый раз по отдельному решению.
Когда эта доля растёт, ARPC становится стабильнее и меньше зависит от разовых покупок. Когда падает, выручка на клиента обычно становится более волатильной и менее предсказуемой.
💡 Посмотрите, как часто подписчики пропускают, ставят на паузу или отменяют поставки — эти действия часто сигнализируют о будущих провалах в частоте покупок.
Кликабельность email-рассылок
Email Click Rate = Количество кликов по письмам ÷ Количество доставленных писем
Эта метрика показывает, насколько эффективно ваши письма возвращают клиентов в магазин. Когда кликают меньше людей, меньше сессий превращается в повторные заказы — частота покупок падает, и ARPC снижается. Высокий click rate обычно означает, что клиенты по-прежнему обращают внимание; низкий — что напоминания перестают работать.
💡 Сравните click rate по различным сегментам клиентов, чтобы понять, кто на самом деле реагирует на сообщения, а кто становится недостижимым.
Пенетрация ассортимента
Пенетрация ассортимента = Количество товаров, купленных клиентом ÷ Общее количество товаров
Эта метрика показывает, какую часть ассортимента в среднем успевает попробовать клиент. Когда люди покупают товары из большего числа категорий или SKU, они чаще возвращаются — это поднимает частоту покупок и, соответственно, ARPC
. Низкая пенетрация обычно означает, что клиент держится за один-два товара, а его покупательский паттерн получается неглубоким и нерегулярным.
💡 Сравните пенетрацию по когортам, чтобы понять, более новые или более старые клиенты двигают изменения в частоте покупок.
Средний интервал между заказами
Средний интервал между заказами = Количество дней в периоде ÷ Частота покупок (Purchase Frequency)Средний интервал между заказами = Общее время между заказами ÷ (Количество заказов − 1)
Средний интервал между заказами показывает типичное количество дней между покупками. Когда этот интервал растёт, клиенты покупают реже — частота снижается, и ARPC падает вместе с ней.
Растущий интервал обычно сигнализирует о слабеющей привычке: клиенты откладывают покупки, уходят к конкурентам или просто не видят достаточного повода вернуться.
💡 Сравните интервал между заказами для товаров регулярного потребления и остальных, чтобы понять, где именно начинается замедление повторных покупок.
Заключение
ARPC меняется только по двум причинам: корзины становятся меньше или клиенты покупают реже.
Если разложить ARPC на AOV и частоту покупок, любое движение метрики становится объяснимым.
Драйверы дают вам карту. Найдите, что именно изменилось, исправьте это точечно — и ARPC на это отреагирует.