Как работает статистика
Группирование и фильтрация статистики
Table of Contents
Раздел “Статистика” помогает вам оценивать результаты в реальном времени, выявлять наиболее успешные каналы и кампании. Например, выбрав соответствующий параметр в фильтре, вы можете увидеть по каким объявлениям пришло больше всего регистраций или продаж, и быстро оценить, какие каналы работают эффективнее.
Ключевые столбцы статистики

- Кол-во кликов — количество переходов по трекерной ссылке на лендинге.
- Кол-во подписчиков — общее число грязных подписчиков, без учета отписок.
- CR (конверсия) — процентное соотношение кликов к подпискам.
- Кол-во подписчиков чистых — число подписчиков за вычетом отписок.
- CR чистый — конверсия кликов в чистых подписчиков.
- Кол-во отписок — количество пользователей, которые отписались от канала.
- % отписок — процент подписчиков, отписавшихся от канала.
- Кол-во активаций бота — количество запусков команд (например, команды: /start, /link, /contact). Любое слово отправленное в бота также будет считаться.
- Кол-во диалогов — общее количество активных диалогов с пользователями.
- Кол-во регистраций — общее количество регистраций.
- Сумма продаж — число депозитов.
- Рег/Деп — соотношение регистраций к депозитам.
- Сумма депозитов — общая сумма депозитов.
- Кол-во повторных продаж — количество повторных депозитов.
- Сумма повторных продаж — сумма всех повторных депозитов.
Группирование и фильтрация статистики
Группирование и фильтрация данных в MVP Project позволяют детально анализировать рекламные кампании, выявлять закономерности и оптимизировать стратегию продвижения.
Фильтрация статистики

Фильтры позволяют выделять нужные данные по различным критериям:
- Дата – задаёт временной промежуток для анализа.
- Рекламный канал – выбор рекламной платформы.
- ID Facebook - выбор рекламного кабинета по уникальному идентификатору.
- Кампания Facebook (FB) – фильтрация данных по рекламным кампаниям.
- Эдсет (Ad Set) FB – отбор данных по группам объявлений.
- Объявление FB – анализ конкретных рекламных креативов.
- Название компании – просмотр статистики по отдельным компаниям.
- Название Эдсета – детализация данных по конкретным группам объявлений.
- Название объявления – фильтрация по рекламным объявлениям.
- Место размещения – выбор площадок размещения (лента, сторис и т. д.).
- Название источника – разделение платного и органического трафика.
- Лендинг – анализ эффективности отдельных посадочных страниц.
- Спот – фильтрация по источникам привлечения трафика.
- Тип спота – сегментация данных по рекламным форматам.
- Страна – выделение статистики по регионам.
- Байер – анализ работы специалистов, запустивших рекламу.
Фильтрация помогает сосредоточиться на нужных данных, исключая лишнюю информацию.
Группировка статистики

Группировка — это способ разложить рекламные результаты по разным критериям, чтобы лучше понять, что работает, а что нет. Она помогает находить закономерности, оценивать эффективность и принимать более точные решения. Доступные параметры:
- Дата – анализ динамики по дням.
- Месяц – оценка эффективности рекламных стратегий в месячном разрезе.
- Год – сравнение результатов за разные годы.
- Спот – анализ эффективности источников трафика.
- Рекламный канал – детализация по площадкам размещения внутри платформ.
- Кампания FB – анализ успешности отдельных рекламных кампаний.
- Эдсет FB – оценка эффективности разных таргетинговых сегментов.
- Объявление FB – выявление наиболее конверсионных креативов.
- Название компании – анализ результатов по конкретным рекламируемым брендам.
- Название эдсета – сравнение разных групп объявлений внутри кампаний.
- Название объявления – детализация по конкретным рекламным сообщениям.
- Место размещения – сравнение эффективности различных плейсментов.
- Источник – разделение данных по способам привлечения трафика.
- Лендинг – анализ эффективности посадочных страниц.
- Байер – контроль результативности специалистов, запускающих рекламу.
- Страна – изучение эффективности рекламы в разных стран.
📊Статистика по средневзвешанному значению
Средневзвешенное значение — это способ вычисления среднего, при котором каждой метрике присваивается свой вес (коэффициент значимости).
В отличие от простого среднего арифметического, где все показатели равнозначны, средневзвешенное значение позволяет учитывать относительную важность каждой метрики в общей выборке.
⚙️Как настроить средневзвешенную статистику?
1. Присвоение веса метрикам
Перейдите в раздел «Статистика» и нажмите на значок карандаша ✏️

2. Настройка группировки и весов
Выберите группирование для отображения метрик.
⚠️ Группирование по дате недоступно — дату статистики выбираем в разделе фильтров.
Далее установите веса для наиболее значимых метрик. Каждой метрике присваивается вес, отражающий её относительную значимость в общем результате (можно указать любое числовое значение.)
Пример:
Выбрано группирование по Споту.
Метрике «Количество подписчиков» присвоен вес 2;
Метрике «Количество диалогов» — вес 3;
Остальные метрики рассчитываются по среднему арифметическому.
После этого нажмите кнопку «Сохранить правило».
💡 Совет: выбирайте метрики, наиболее важные для анализа, и устанавливайте им более высокий коэффициент значимости.

3. Активация средневзвешенного значения
Включите тумблер «Средневзвешенное значение» — и система рассчитает статистику исходя из созданного вами правила.

Итоговое значение метрик в строке «Итого» рассчитывается по формуле:

где:
значение_метрики — данные статистики, рассчитанные по среднему арифметическому;
вес — коэффициент значимости, установленный для данной метрики;
Σ(веса) — сумма всех весов.
📘 Пример расчёта
Итого для столбца “Количество подписчиков”:
(2×2+0×2+0×2+1×2+6×2+0×2+4×2+0×2+1×2+4×2+2×2+21×2+0×2)/(2+3)=16,40
Итого для столбца “Количество диалогов”:
(30×3+1×3+1×3+11×3+44×3+27×3+10×3+2×3+0×3+7×3+16×3+8×3+3×3)/(2+3)=96
🏁 Заключение
Использование средневзвешенного значения позволяет получить более точное и объективное представление о результатах, особенно когда разные метрики имеют разный уровень важности.
Настраивая веса, вы можете гибко управлять вкладом каждой метрики в общий результат и фокусироваться на действительно значимых показателях.
Это делает анализ статистики более осмысленным и адаптированным под цели вашего бизнеса.