Тендеры и лиды
Информация
Введение
В спортивной индустрии фанат — это не просто зритель. Он участвует в жизни клуба: читает рассылки, лайкает посты, покупает билеты и товары. Всё это фиксируется в цифрах. Каждое действие фаната можно измерить, предсказать и монетизировать. Поэтому клубы и агентства всё чаще используют подход юнит-экономики, чтобы понять: сколько приносит один подписчик.
По данным платформы «Спорт и цифра» (2024), в среднем активный болельщик генерирует от 1800 до 4300 рублей выручки в год. Это включает продажи билетов, атрибутики и онлайн-контента. Аналитика помогает бизнесу понять, какие каналы приносят прибыль, а какие тратят бюджет впустую. Чем точнее расчёты, тем эффективнее digital-маркетинг, CRM и работа с воронкой продаж.
Подписчик — это не число в отчёте и не абстрактная единица. Это человек, который взаимодействует с брендом в цифровой среде: читает письма, комментирует посты, участвует в опросах, покупает билеты и мерч. Каждое действие фиксируется — это цифровой след, который можно анализировать и превращать в прибыль.
Фанаты активны в разных каналах: в социальных сетях, приложениях, на стриминговых платформах, в мессенджерах и email-рассылках. Их поведение можно измерить: как часто они читают, что комментируют, сколько раз переходят по ссылкам и что покупают. Эти данные — основа для расчёта юнит-экономики.
Чем выше активность подписчика, тем больше он приносит. Если человек покупает товары, делится контентом и возвращается на площадку — он выгоден. Если молчит, не читает письма и не реагирует — его ценность для бизнеса падает. Аналитика помогает увидеть эту разницу и принять правильные решения.
Такие оценки важны не только для спортивных клубов. Любой проект с цифровой аудиторией — от маркетплейса до инфлюенсера — может использовать юнит-экономику, чтобы понять, какие подписчики работают на результат.
Юнит-экономика показывает, сколько прибыли приносит один подписчик и насколько оправданы вложения в его привлечение. Без этих расчётов маркетинг работает вслепую. Подписчики могут расти, но бизнес — терять деньги.
Например, клуб тратит 100 000 рублей на рекламу и получает 500 новых подписчиков. Один обошёлся в 200 рублей. Если из них только 10% покупают билеты по 1000 рублей, это 50 000 рублей выручки. Кампания убыточна, хотя охваты выглядят красиво.
Источник freepik.com
Метрика LTV помогает понять, сколько денег приносит подписчик за всё время. Если он покупает билеты каждый сезон, мерч дважды в год и платит за подписку на контент — его LTV может достигать 5000 рублей. Это в пять раз больше стоимости привлечения.
Юнит-экономика помогает не только оценивать результат, но и строить стратегию. Она подсказывает, какие каналы работают, какие сегменты выгодны, когда стоит усиливать рекламу, а когда — пересмотреть воронку. Без этих данных digital-решения опираются не на расчёт, а на интуицию.
Источник freepik.com
Чтобы рассчитать юнит-экономику, нужны данные. Их собирают из CRM, систем веб-аналитики, рассылок и платёжных платформ. Важно не просто хранить контакты, а фиксировать поведение: клики, покупки, отписки, повторы. Всё это анализируют через Power BI, Google Analytics 4, Яндекс Метрику и дашборды в CRM.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13230 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
По данным сервиса Roistat, компании с выстроенной сквозной аналитикой получают до 30% прироста выручки за счёт точного управления каналами. Это подтверждает: цифры дают результат, если их правильно собирать и интерпретировать.
Начать можно с простого. Выделить в базе новых, активных и «молчащих» подписчиков. Посмотреть, кто покупает чаще. Оценить средний чек и количество касаний до покупки. Эти метрики — уже фундамент юнит-экономики.
Важно объединять данные из разных каналов. Один и тот же фанат может быть активен в Telegram, но игнорировать email. Без общей системы учёта кажется, что он «молчит». BI-платформы помогают собрать поведение в одном окне и построить полную картину.
В одном из проектов мы анализировали цифровую базу спортивного клуба: 120 000 подписчиков в социальных сетях и 40 000 email-контактов. Команда регулярно запускала рассылки и акции, но не понимала, кто из подписчиков приносит реальную выручку, а кто остаётся пассивным.
После сегментации аудитории выделили три группы. Активные — 18% — покупали билеты и мерч не реже двух раз в год. Потенциальные — 35% — открывали письма и проявляли интерес, но не совершали покупок. Остальные 47% не проявляли активности более полугода. Средний LTV активного подписчика составил 4700 рублей, пассивного — менее 500.
На основе этих данных отказались от массовых рассылок и настроили точечные кампании: триггеры для активных и прогревающие серии писем для потенциальных. Через два месяца доля покупающих выросла до 24%, средний чек увеличился на 19%. Выручка с email-канала выросла на 36% без увеличения затрат.
Этот пример показывает, как расчёт юнит-экономики помогает управлять воронкой и увеличивать доход даже без вложений в рекламу. Правильная сегментация и работа с метриками дают быстрый и измеримый эффект.
Юнит-экономика помогает точно понять, насколько цифровая аудитория приносит доход. Она показывает, какие подписчики выгодны, а какие — нет. Без этих данных легко ошибиться: вложить деньги в кампанию, которая не окупится, или упустить потенциальную прибыль от лояльных пользователей.
Для начала достаточно рассчитать стоимость привлечения подписчика (CAC) и его пожизненную ценность (LTV). Если LTV выше, проект работает в плюс. Если ниже — стоит пересмотреть стратегию. Эти расчёты можно проводить регулярно, чтобы отслеживать динамику.
Важно собирать данные из всех каналов: CRM, аналитики сайта, email, соцсетей. Только так получится увидеть полную картину. Дальше — сегментация: выделение активных, новых и «спящих» подписчиков. Каждый сегмент требует своей коммуникации и оценки.
Рекомендуется внедрить юнит-экономику на раннем этапе проекта. Это даст чёткие ориентиры в маркетинге, поможет экономить бюджет и управлять ростом. Чем точнее данные — тем устойчивее бизнес.
