Конверсия из заявки в продажу: как посчитать и найти провал

Руководитель спрашивает, какая у отдела конверсия из заявки в продажу. Маркетолог открывает CRM и видит 25%. Менеджер считает по своим записям и называет 18%. Бухгалтер делит оплаты месяца на заявки месяца и получает 12%. Все трое посчитали без ошибок в арифметике. Просто каждый взял свои заявки, свои продажи и свой период. Ситуация условная, но знакомая многим: у метрики короткая формула и несколько скрытых решений внутри.

Ниже сначала зафиксируем определения, потом разберём три способа расчёта и посмотрим на условном примере, как календарная цифра «растёт» без всякого улучшения в продажах. Дальше разложим путь заявки на переходы, найдём, где он рвётся, и проверим, хватает ли данных, чтобы сравнивать каналы и менеджеров. Общую логику этапов мы разбирали в статье о воронке продаж, здесь крупным планом один её участок: от обращения до денег.

Что считать заявкой и что продажей

Прежде чем делить, запишите определения в шапке отчёта. Без них цифра меняется каждый раз, когда отчёт собирает новый человек, и сравнивать месяцы становится бессмысленно.

Заявка. Любое обращение с контактом: форма на сайте, звонок, сообщение в мессенджере, запись через сервис бронирования. Сразу решите, что делать с тремя видами шума. Дубли появляются, когда один человек написал в чат и позвонил. Спам приходит от ботов. Нецелевые обращения присылают поставщики, соискатели, люди из города, где вы не работаете. Дубли склеивайте по телефону или почте. Спам и нецелевые отмечайте отдельным статусом и исключайте из знаменателя, но храните их число: рост шума тоже говорит о качестве канала.

Продажа. Чаще всего это первая оплата по заявке. Для услуг с предоплатой это поступление денег, для товаров с оплатой при получении выкуп заказа. Подписанный договор без денег или выставленный счёт пока продажей не считаются, потому что часть таких сделок отменится. Возвраты вычитайте задним числом и помечайте, что период пересчитан.

Удобная модель есть в Яндекс Метрике. При передаче данных из CRM заказы получают статусы «В работе», «Оплачен», «Отменен» и «Спам», а метрика «Конверсия в оплату» равна отношению оплаченных заказов ко всем заказам. Спам в число всех заказов не входит. Для собственной таблицы подойдёт тот же принцип: у каждой заявки один итоговый статус, и шум отделён от спроса.

Из этих решений складываются четыре версии одной метрики. Все они полезны, если не смешивать их в одном отчёте.

Как считается конверсия из заявки в продажу: три способа

Конверсия = продажи / заявки × 100%. Формула одна. Способы различаются тем, какие заявки и какие продажи попадают в один и тот же период.

По календарю

Берёте все заявки, пришедшие за месяц, и все оплаты, полученные за тот же месяц. Так считают чаще всего, потому что обе цифры лежат на поверхности. Слабое место в том, что часть октябрьских оплат пришла по сентябрьским заявкам, а часть октябрьских заявок оплатит только в ноябре. Если клиенты решают за день или два, ошибка невелика. Если думают неделями, календарная конверсия начинает отражать колебания потока заявок сильнее, чем работу продаж.

По когортам заявок

Когорта здесь означает все заявки одного месяца или одной недели. Для каждой заявки вы проверяете, закончилась ли она оплатой, в каком бы месяце ни пришли деньги. Цифра получается точной, но созревает не сразу: свежая когорта всегда выглядит хуже, потому что её сделки ещё не закрыты. Поэтому рядом с цифрой указывают её возраст, то есть сколько дней прошло с конца когорты.

По закрытым сделкам

В знаменатель попадают только заявки с итогом: оплата или отказ. Открытые сделки не учитываются. Так устроен отчёт о выигрышах и проигрышах в Pipedrive: с фильтрами по умолчанию он показывает сделки, созданные в текущем году и отмеченные выигранными или проигранными. Цифра доступна быстро, но завышена, если менеджеры не закрывают отказы и держат зависшие сделки открытыми месяцами.

Отдельно проверьте, по какой дате ваша CRM отбирает период. В справке HubSpot сказано, что фильтр дат в отчёте-воронке относится к дате события, а дата создания сделки на него не влияет. Сделка, созданная полгода назад, попадёт в отчёт за последние 90 дней, если прошла выбранные этапы в эти 90 дней. Такой отчёт ближе к календарному способу. Для когортной цифры нужен фильтр по дате создания заявки.

Пример: календарная конверсия выросла, продажи остались прежними

Возьмём условную студию дизайна интерьеров. Её клиенты принимают решение за срок до двух месяцев. В таблице заявки четырёх месяцев и оплаты по ним, разложенные по месяцу, в котором пришли деньги. Студия и цифры придуманы для иллюстрации метода.

Теперь посчитаем по календарю. В августе пришло 150 заявок, а оплат за август было 22: две по июньским заявкам, восемь по июльским и двенадцать по августовским. Календарная конверсия 14,7%. В сентябре заявок стало 100, оплат 20: две по июльским, девять по августовским и девять по сентябрьским. Календарная конверсия 20%. По отчёту отдел продаж за месяц прибавил больше пяти пунктов.

Когорты показывают другую картину. Июнь и июль около 17%, август 16%, сентябрь 18%, причём сентябрьскую цифру можно назвать окончательной только в конце ноября, когда закрылись его сделки. Календарная цифра подскочила, потому что новых заявок стало меньше, а оплаты по большому августовскому потоку продолжали приходить. Менеджеры работали так же, как раньше.

Обратный эффект тоже встречается. Когда реклама резко приводит больше заявок, календарная конверсия падает в первый месяц, хотя новые заявки ничем не хуже: они просто ещё не успели оплатить. Если в такой момент урезать бюджет, можно отключить хороший канал. Даже разница между 16% и 18% у когорт может оказаться случайной. Как это проверить, разберём в разделе о малых выборках.

Сколько ждать, пока когорта созреет

Чтобы когортный расчёт был полезен, нужно знать, через сколько дней после заявки обычно приходит оплата. Возьмите все оплаченные заявки за последние полгода, посчитайте для каждой число дней от заявки до оплаты и отсортируйте по возрастанию. Срок, за который закрылось 80–90% оплат, и будет вашим окном созревания.

В примере студии 18 из 20 июльских оплат пришли в июле и августе, то есть окно около двух месяцев. У интернет-магазина с курьерской доставкой оно может составить несколько дней. У продажи оборудования или корпоративного обучения иногда уходит квартал и больше.

Дальше правило простое. Когорты старше окна сравнивайте между собой как окончательные. Свежие когорты сравнивайте с прошлыми на одинаковом возрасте: например, конверсия через 14 дней после заявки в октябре против той же цифры для сентября и августа. Так падение видно через две недели, и ждать два месяца, пока закроются сделки, уже не нужно.

Как найти провал: разложите путь заявки на переходы

Общая конверсия сообщает, что стало хуже. Где именно, она не сообщает. Для этого путь заявки делят на несколько переходов, и у каждого считают свою конверсию. Для большинства бизнесов с отделом продаж хватает пяти точек:

1. Заявка получила ответ. Менеджер дозвонился, ответил в чате, клиент вышел на связь.
2. Заявка квалифицирована. У человека есть потребность, бюджет и срок, которые вам подходят.
3. Назначен следующий шаг. Встреча, замер, демонстрация, коммерческое предложение.
4. Шаг состоялся. Клиент пришёл на встречу, получил предложение и ответил на него.
5. Оплата. Деньги поступили.

Если перемножить конверсии всех переходов, получится общая конверсия из заявки в продажу. Отсюда практический приём: когда общая цифра упала, сравните каждый переход с прошлыми когортами. Чаще всего просел один, а остальные стоят на месте. В Битрикс24 для такого разбора есть два вида воронок, они лежат в разделе CRM, «Аналитика», «Оперативная аналитика», «Воронка продаж».

Классическая учитывает только стадии, через которые лид или сделка реально прошли, и помогает заметить, что менеджеры перескакивают через квалификацию. Конверсионная для успешных сделок засчитывает все промежуточные стадии, даже пропущенные, и показывает, после каких стадий сделки чаще всего закрываются как неуспешные.

Когда просевший переход найден, причину ищут в конкретных заявках. Таблица ниже подсказывает, с чего начать.

Разрезы: канал, менеджер, тип обращения

Вторая половина поиска идёт по разрезам. Одна и та же средняя конверсия может складываться из сильного канала и провального, из опытного менеджера и новичка, которому достаются сложные заявки.

• Канал. У каждой заявки должен быть источник: метка из рекламы, номер коллтрекинга, поле «откуда узнали». Канал с дешёвыми заявками и низкой конверсией может давать дорогих клиентов, поэтому сравнивайте его ещё и по стоимости привлечения клиента. Если какой-то канал стабильно приводит людей не по профилю, подумайте о замене: варианты разобраны в материале о двенадцати каналах привлечения клиентов.
• Менеджер. Сравнивайте менеджеров на заявках из одних и тех же каналов. Если одному достаются рекомендации, а другому холодная реклама, разница в конверсии больше говорит о потоке, чем о навыке.
• Тип обращения. Звонок, форма, мессенджер, онлайн-запись. Есть гипотеза, что позвонивший человек чаще готов купить, чем оставивший форму ради цены. Проверьте её на своих данных, прежде чем менять сайт.
• Время поступления. Заявки, пришедшие ночью и в выходные, иногда ждут ответа до утра понедельника. Если их конверсия ниже, причина обычно в скорости ответа, и решают её дежурством или автоматическим сообщением с понятным следующим шагом.

Каждый разрез уменьшает число заявок в ячейке. Поэтому прежде чем делать выводы, проверьте, хватает ли данных.

Когда разница настоящая: проверка на малых выборках

Допустим, у менеджера А 12 оплат из 30 заявок, у менеджера Б 6 из 30. Конверсия 40% против 20%, разница вдвое. Выглядит как готовый вывод, но 30 заявок для такого вывода мало.

Для доли есть доступная проверка: доверительный интервал по методу Уилсона. Справочник NIST по инженерной статистике приводит его для пропорций и отмечает, что качество метода слабо зависит от размера выборки и самой доли. Интервал показывает диапазон, в котором с выбранной уверенностью лежит настоящая конверсия. Ниже интервалы для уровня 95%, посчитанные по этой формуле.

На 30 заявках интервалы пересекаются широко: настоящая конверсия менеджера А может оказаться 26%, менеджера Б 35%. Судить о навыке рано. При тех же долях на 300 заявках интервалы расходятся, и различие выглядит устойчивее; для формального вывода нужен тест сравнения долей с учётом предпосылок. Августовская и сентябрьская когорты студии перекрываются почти полностью, поэтому такого наблюдения недостаточно для вывода об устойчивом росте с 16 до 18%.

Рабочее правило: если интервалы сильно перекрываются, копите данные или объединяйте периоды. Если они не пересекаются совсем, разница почти наверняка есть. Пересечение интервалов служит грубой проверкой, строгий тест сравнения двух долей точнее. Для решения, где копать дальше, грубой проверки обычно хватает.

Для расчёта используйте готовую книгу «Когорты» и «Заявки».

В числитель попадают только непустые даты оплаты, не позже среза и в пределах окна после заявки. Даты до заявки считаются ошибкой исходных данных. Формула D10 в скачиваемом файле:

=IF(NOT(ISNUMBER(C10)),"н/д",COUNTIFS('Заявки'!$B$6:$B$105,">="&A10,'Заявки'!$B$6:$B$105,"<"&B10,'Заявки'!$B$6:$B$105,"<="&$B$5,'Заявки'!$E$6:$E$105,">0",'Заявки'!$E$6:$E$105,"<="&$B$5,'Заявки'!$F$6:$F$105,">=0",'Заявки'!$F$6:$F$105,"<="&$E$5))

Нулевая когорта показывает «н/д» в конверсии и границах интервала. Числа не подменяются нулями. Нижняя граница F10:

=IF(NOT(ISNUMBER(E10)),"н/д",(E10+1.96^2/(2*C10)-1.96*SQRT(E10*(1-E10)/C10+1.96^2/(4*C10^2)))/(1+1.96^2/C10))

Ввод рассчитан на строки 6–105 листа «Заявки». Дата среза и окно изменяются в B5 и E5 листа «Когорты». До заполнения своих данных удалите учебные заявки.

Где посчитать: CRM, Метрика или таблица

CRM. Если все заявки попадают в CRM, отчёты по воронке там уже есть. Перед тем как им доверять, выясните три вещи: по какой дате отбирается период, входят ли открытые сделки и как учитываются сделки, вернувшиеся на прошлую стадию. Ответы различаются между системами и даже между отчётами одной системы, как видно на примере Pipedrive и HubSpot выше.

Яндекс Метрика. После настройки передачи данных из CRM отчёт «Источники, расходы и ROI» показывает конверсию в оплату по источникам трафика. В расчёт идут только заказы, которые удалось привязать к визитам на сайте. Звонки без коллтрекинга и обращения, пришедшие мимо сайта, могут туда не попасть. Для сравнения рекламных источников этого достаточно, для общей конверсии отдела нужна CRM или таблица.

Таблица. При небольшом потоке хватит структуры из предыдущего раздела. Сводная таблица по месяцу заявки соберёт когорты, а фильтры по источнику и менеджеру дадут разрезы. Главное условие: заявка попадает в таблицу в день поступления, а итог проставляется сразу, как только он известен.

Частые ошибки и как их исправить

Когда конверсия из заявки в продажу мало что говорит

• Заявок единицы. При пяти–десяти обращениях в месяц проценты прыгают от любой случайности. Полезнее разобрать каждую потерянную заявку: кто, откуда, на каком шаге и почему ушёл.
• Покупка без участия продавца. В интернет-магазине человек сам оформляет и оплачивает заказ. Тут уместнее смотреть конверсию сайта в заказ и долю выкупленных заказов.
• Сделки длиной в год. В крупных продажах компаниям когорта созревает слишком долго. Следите за конверсией переходов между стадиями и за тем, сколько дней сделки стоят на каждой стадии.
• Поток меняется намеренно. Если вы запустили широкий канал ради охвата, общая конверсия снизится просто из-за состава заявок. Оценивайте такой канал отдельно и по стоимости клиента.

Весь путь за минуту

1. Запишите, что считаете заявкой и продажей, и отделите дубли, спам и нецелевые обращения.
2. Выберите основную версию метрики и подпишите её в отчёте.
3. Посчитайте окно созревания: за сколько дней приходит 80–90% оплат.
4. Ведите конверсию по когортам заявок, свежие когорты сравнивайте на одинаковом возрасте.
5. Разложите путь на переходы и найдите тот, что просел относительно прошлых когорт.
6. Проверьте разрезы по каналу, менеджеру, типу и времени обращения.
7. Прежде чем делать вывод, посмотрите на интервалы и число заявок в ячейке.