Метрики Telegram-бота: что считать, чтобы не жить в иллюзиях

У многих Telegram-каналов сейчас есть бот: для лид-магнита, записи на консультацию, квиза, оплаты, обучения или прогрева.

И вот тут начинается самое интересное.

В канале мы обычно смотрим на просмотры, реакции и подписчиков. Но если у вас есть бот, настоящая аналитика начинается именно там. Потому что бот показывает не «красивый охват», а реальные действия: кто нажал кнопку, дошёл до заявки, оплатил, вернулся через неделю или отвалился после первого сообщения.

Разберём базовые метрики, которые стоит считать 👇

ERR: насколько людям интересно

ERR - это вовлечённость.

Проще говоря: из тех, кто увидел сообщение, сколько людей что-то сделали.

Для канала:

ERR = реакции + комментарии + репосты + клики / просмотры × 100%

Для Telegram-бота лучше считать так:

ERR bot = действия в боте / доставленные сообщения × 100%

Что считать действием:

1. 1.

   клик по кнопке;

2. 2.

   ответ на сообщение;

3. 3.

   прохождение шага;

4. 4.

   заявка;

5. 5.

   оплата.

Пример:

Если было 10 000 доставок и 1 700 кликов:

ERR click = 1 700 / 10 000 × 100% = 17%

SQL-пример:

SELECT
  campaign_id,
  COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (
    WHERE event = 'message_delivered'
  ) AS delivered,
  COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (
    WHERE event = 'button_click'
  ) AS clicked,
  ROUND(
    COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (
      WHERE event = 'button_click'
    )::decimal /
    NULLIF(COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (
      WHERE event = 'message_delivered'
    ), 0) * 100, 2
  ) AS err_click
FROM bot_events
GROUP BY campaign_id;

Важно: не смешивайте всё в одну кучу. Клик - это интерес. Заявка - намерение. Оплата - деньги.

Retention: возвращаются ли пользователи

Retention показывает, сколько людей вернулись в бота через день, неделю или месяц.

Формула:

Retention Day N =
активные пользователи в Day N / пользователи в Day 0 × 100%

Для бота Day 0 — это обычно /start.

Пример:

Считаем:

Retention D1 = 420 / 1 000 × 100% = 42%
Retention D7 = 180 / 1 000 × 100% = 18%
Retention D30 = 75 / 1 000 × 100% = 7,5%

SQL-пример:

WITH starts AS (
  SELECT user_id, MIN(event_date) AS start_date
  FROM bot_events
  WHERE event = 'start'
  GROUP BY user_id
),

activity AS (
  SELECT DISTINCT user_id, event_date
  FROM bot_events
  WHERE event IN (
    'button_click',
    'message_sent',
    'payment',
    'lesson_completed'
  )
)

SELECT
  s.start_date AS cohort_date,
  COUNT(DISTINCT s.user_id) AS users_day_0,
  COUNT(DISTINCT a.user_id) FILTER (
    WHERE a.event_date = s.start_date + INTERVAL '1 day'
  ) AS day_1_users,
  ROUND(
    COUNT(DISTINCT a.user_id) FILTER (
      WHERE a.event_date = s.start_date + INTERVAL '1 day'
    )::decimal / COUNT(DISTINCT s.user_id) * 100, 2
  ) AS retention_day_1
FROM starts s
LEFT JOIN activity a
  ON s.user_id = a.user_id
GROUP BY s.start_date;

Если retention почти нулевой - бот не стал полезной точкой контакта. Человек зашёл, посмотрел и ушёл. Значит, надо чинить сценарий, ценность или повторные касания.

CAC и LTV: сходится ли экономика

CAC - сколько стоит привлечь одного клиента.

CAC = рекламные расходы / новые клиенты

Пример:

Но сам по себе CAC мало что говорит. 800 ₽ за клиента - дорого или нормально? Непонятно, пока не знаем LTV.

LTV - сколько денег в среднем приносит клиент.

LTV = выручка / количество клиентов

Главная связка:

LTV / CAC

Пример:

Как читать:

• LTV/CAC < 1 — привлекаем в минус; • 1–2 — экономика хрупкая; • 2–3 — уже можно работать; • 3+ — есть потенциал масштабирования.

Метрики эффективности Telegram-бота

Кроме ERR, retention и LTV/CAC, я бы смотрел ещё вот это:

Start Rate

Start Rate = запуски бота / переходы в бота × 100%

Показывает, насколько хорошо работает вход в бота.

Lead Conversion

Lead Conversion = лиды / запуски бота × 100%

Показывает, сколько пользователей оставили заявку, контакт или прошли нужный шаг.

Payment Conversion

Payment Conversion = оплаты / запуски бота × 100%

Можно считать глубже:

Payment Conversion from Leads = оплаты / лиды × 100%

Так видно, где проблема: во входе, прогреве или оффере.

Drop-off Rate

Drop-off = ушедшие на шаге / вошедшие на шаг × 100%

Пример:

Если на одном шаге резкая просадка - не надо гадать. Надо идти туда и переписывать сценарий.

Block Rate

Block Rate = заблокировали бота / доставленные сообщения × 100%

Если блокировки растут - бот раздражает: часто пишет, даёт нерелевантные сообщения или слишком давит продажей.

Минимальный дашборд

Telegram-бот - это не просто “прокладка” между каналом и продажей. Это полноценная воронка.

Если считать только просмотры постов, можно легко обмануться.

Настоящая картина появляется, когда вы видите всю цепочку:

увидел → перешёл → запустил → кликнул → оставил заявку → оплатил → вернулся

Именно связка ERR → retention → конверсии → LTV/CAC показывает, есть ли у бота реальная экономика или только красивые цифры в канале.

Если хотите внедрить такого бота под свой проект - можете заказать разработку у меня в ЛС. Мой ЛС

А если пока хотите просто прикинуть бюджет