Перші сім тактів відповідали на питання «що робити». Восьмий — «як це працює щодня». Процес роботи з лідом, звіт у Google Таблицях і юніт-економіка мережі з чотирьох студій — на одному наскрізному наборі даних за квартал. Кожне число у звіті пов'язане з рішенням; чисел, що нічого не рухають, тут немає.
Стисла версія — хід міркування за 3 хвилини → · усі такти
Процес, структура звіту і чотири знахідки. Досить, щоб зрозуміти підхід
Дванадцять розділів, чотири блоки «аналіз і точки зростання», прочитання місяця
Таблиця .xlsx (16 аркушів на формулах), 4 CSV-вивантаження, сценарій n8n, промпт Dify
Усі параметри — з Біблії LUMÉ, не підгін. Одне джерело правди на всі такти
Мережа студій естетичної косметології в Києві. Вигадана — як «Контур» у тактах I–VII, але операційні проєкти потребують організації з операційною поверхнею: кілька точок, підрядники, рекламні кабінети, потік заявок, який варто систематизувати. Одиночній студії CRM-система не потрібна — мережі потрібна.
_bible/model/params.py), не підгінВісім стадій. У кожної — визначення, відповідальний, SLA і метрика, яку вона породжує. Без цього «звіт» перетворюється на набір чисел без сенсу.
Звернення з будь-якого каналу: форма сайту, Instagram Direct, коментар, дзвінок, Telegram, лід-форма реклами. Фіксується джерело, UTM, кампанія, студія, послуга, що цікавить.
метрика: число заявок, CPL за каналамиАдміністратор відповів. SLA: ≤ 15 хвилин у робочий час. Орієнтир такту III — ідеальний час відповіді менше десяти хвилин; шанси на контакт падають у сто разів за відповіді через півгодини замість п'яти хвилин.
метрика: швидкість першої відповіді, % заявок у SLAВизначена реальна потреба, бюджет у діапазоні, послуга є в мережі, клієнт — ЦА. Причини дискваліфікації фіксуються: поза гео · не та послуга · очікування щодо ціни поза діапазоном · спам / бартер · «тільки спитати» · протипоказання → маршрут до лікаря.
метрика: contact→qualified, структура причин відмовиВізит стоїть у розкладі системи запису (EasyWeek). Тут лід-шар склеюється з нею за номером телефону.
метрика: qualified→booked, час до записуКлієнт прийшов і сплатив. Протилежність — неявка або скасування без перенесення.
метрика: booked→showed, no-show, чек першого візиту, CACДругий оплачений візит. Ключова точка відтоку в усій бʼюті-індустрії.
метрика: first-visit retention (ціль ≥ 45%), інтервал 1→2Три і більше візити або активність 6+ місяців. Курсові пакети, програма лояльності.
метрика: repeat retention, частота, LTV, частка у виручціНемає візиту 90+ днів. Окрема кампанія повернення, окремий (низький) CAC.
метрика: частка сплячих, конверсія реактивації1 · базове рішення
Вести все в системі запису: там і запис, і картка клієнта, і історія візитів.
2 · що не так
Система запису — це букінг, а не CRM для лідів. Заявка з Instagram Direct, яка не перетворилася на запис, у букінгу не існує — а це більше половини всіх звернень. Губиться весь верх лійки: швидкість відповіді, причини відмови, CPL за каналами. Атрибуція «звідки прийшов клієнт» у букінгу теж слабка — поле «джерело» заповнюється адміністратором вручну й на око.
3 · senior-рівень
Окремий лід-шар (Google Таблиця або легка CRM), куди потрапляє кожне звернення з повним набором полів і UTM. Склейка з системою запису за номером телефону в розрахунковому шарі. Швидкість відповіді — не «коли згадали спитати», а таймер у n8n з автоескалацією. Джерело клієнта береться з UTM першої заявки, а не з пам'яті адміністратора.
4 · підсумок
Два шари: лід-шар (звернення, окремо) + система запису (записи й візити, окремо), пов'язані телефоном. Звіт читає обидва. Саме так побудований набір даних LUMÉ.
Ліворуч — уся лійка (включно з прямими зверненнями і рекомендаціями). Праворуч — тільки платний трафік: за ним судять про ефективність реклами.
2 395 заявок за квартал. Числа — з raw_leads.csv, перераховуються формулами в DASH_funnel.
Головна теча — на вході, не всередині. 6,6% заявок (159 з 2 395) залишилися без відповіді взагалі, ще частина оброблена пізніше за SLA. Кожна наступна стадія працює пристойно: контакт→кваліфікація 75%, запис→візит 86%. Найдешевше лагодити не конверсію менеджера з продажів, а швидкість адміністратора.
Платний трафік конвертує гірше за блендед-цифру — 31,4% проти 40,4%. Різниця в тому, що в загальну лійку потрапляють прямі звернення й рекомендації: вони приходять з готовим наміром і записуються майже одразу. Змішувати їх з рекламними лідами — значить лестити рекламі.
1 · базове рішення
Одна лійка на всі джерела, одна конверсія lead→client.
2 · що не так
Walk-in і рекомендації штучно піднімають загальну конверсію і ховають проблему платних каналів. Рішення щодо бюджету, ухвалене на блендед-цифрі, буде систематично помилковим.
3 · senior-рівень
Два зрізи: повна лійка — для операційного управління студіями; paid-зріз — для рішень щодо реклами. У звіті LUMÉ це окремі блоки DASH_funnel. Плюс третій розріз — за студіями, щоб локалізувати провал.
4 · підсумок
Конверсія платного трафіку 31,4% — це і є число, до якого прив'язаний CAC. Блендед 40,4% показується поруч, але в рішеннях щодо каналів не бере участі.
contact→qualified за студіями
| Студія | contact→qual | Що це означає |
|---|---|---|
| Печерськ | 77,3% | норма |
| Поділ | 80,8% | норма |
| Позняки | 78,4% | норма |
| Оболонь | 64,0% | новий адміністратор із квітня → розбір скрипту і навчання |
Мережа втрачає ≈ 80 кваліфікованих заявок за квартал лише на цій різниці. За середнього чека ₴4 031 — це ≈ ₴200 тис. втраченої виручки на квартал на одній студії. Це не «показник», а адреса проблеми: студія, місяць, людина.
Професійний звіт у Google Таблицях — це не «гарний дашборд», а розділення вводу, розрахунку і вітрини. Файл lume_q2_2026.xlsx зібраний саме так.
| Шар | Аркуші | Що робить |
|---|---|---|
| RAW | raw_leads · raw_spend · raw_bookings · raw_calls · dict_* | Дані як із джерел. Append-only. Не редагується вручну — замінюється новим вивантаженням цілком. |
| CALC | склейка лід ↔ візит за телефоном, службові стовпці | Уся «магія» з'єднання джерел. Відділена від вітрини, щоб її можна було перевірити. |
| DASH | daily · funnel · unit · channels · cohorts · speed | Дашборди на формулах SUMIFS/COUNTIFS по RAW. Підстановка нового вивантаження перераховує все. |
| META | metrics · data_quality | Словник метрик і перевірки якості даних. Запускаються перед кожною планеркою. |
1 · базове рішення
Одна вкладка «Звіт»: згори зведення, нижче — дані, які в неї вбивають руками.
2 · що не так
Ввід змішаний з вітриною. Будь-яка правка формату ламає формули. Історію не відновити. Двоє людей не можуть працювати одночасно. За заміни місяця все переписується заново — і помилки не видно.
3 · senior-рівень
RAW тільки приймає дані (один рядок = один лід / один день витрат / один візит). CALC з'єднує. DASH тільки показує і ніколи не зберігає. Кожна метрика в DASH — формула з посиланням на RAW, а не вручну вписане число. Перевірність важливіша за красу.
4 · підсумок
Новий місяць = замінити три CSV у RAW. Весь звіт перезбирається сам. Помилка в даних спливає на аркуші data_quality, а не через квартал у висновках.
Метрика без прив'язаного до неї рішення — прикраса, і в звіт вона не потрапляє. Повна версія — аркуш META_metrics (16 метрик з формулами, джерелами і власниками). Тут — вісім ключових.
| Метрика | Формула | Ціль | Яке рішення рухає |
|---|---|---|---|
| Швидкість відповіді | med(contacted − created) | < 10 хв | штат адмінів, зміни, автовідповідь, маршрутизація |
| contact→qualified | qual / contacted | 78–82% | якість трафіку, скрипт кваліфікації, навчання |
| CAC (paid) | paid_spend / new_paid | < ₴1 500 | спліт бюджету між каналами і утриманням |
| LTV (валовий прибуток) | (чек₁ + чек₂·Σ)·маржа | > ₴15 000 | утримання, середній чек, апселл курсів |
| LTV / CAC | LTV_gp / CAC_paid | ≥ 4 | масштабувати залучення або вкладати в утримання |
| payback на 1-му візиті | (чек₁·маржа) / CAC | > 100% | склад і ціна оферу першого візиту |
| first-visit retention | 2-й візит ≤ 90 дн / когорта | ≥ 45% | follow-up, запис «у кріслі», welcome-ланцюжок |
| завантаження розкладу | візити_міс / потужність | 65–80% | найм майстрів, години, розподіл потоку |
Типовий шлях клієнта LUMÉ: побачила рекламу в Instagram → підписалася → прийшла через півтора місяця за акцією в Telegram-каналі. Кому зарахувати клієнта?
1 · базове рішення
Last-touch, як за замовчуванням у GA4: клієнт дістається останньому дотику.
2 · що не так
За циклу в півтора місяця last-touch віддає майже всіх клієнтів ретаргетингу і промо-розсилці, а залучення нагорі лійки виглядає збитковим. Логічний наступний крок — зрізати бюджет на Instagram-таргет, тобто перекрити собі кисень.
3 · senior-рівень
First-touch за каналом залучення — за нового клієнта відповідає канал, який його взагалі привів у поле зору. Повторні візити рекламі не атрибутуються ніяк: їх заробило утримання. Промо-акції міряються окремо — за інкрементом до бази, а не за «клієнтами з розсилки».
4 · підсумок
У наборі LUMÉ source_channel = канал першої заявки. Це робить CAC за Instagram чесно високим, а не штучно низьким, і не дає сховати вартість залучення в «безкоштовних» повторних візитах.
CAC рахується тут — із raw_spend і raw_leads. LTV і LTV/CAC беруться з Біблії LUMÉ (_bible/figures.json) — двосегментна когортна модель на реальних прайсах Slim і утриманні.
Валовий прибуток першого візиту (~₴1 040) менший за вартість залучення (₴1 817). Перший візит — під консультацію і легкі процедури, чек нижчий. Клієнт має повернутися хоча б один раз, щоб залучення вийшло в нуль. Економіка LUMÉ тримається не на першому візиті, а на утриманні.
LTV/CAC 9,8× (Біблія v0.6) каже, що залучення ефективне — але це не дозвіл лити бюджет. Завантаження мережі 76% (розділ X): крісла майже заповнені. Зростання тепер потребує або потужності (п'ята студія відкривається), або зростання чека — апселл у курси, зміщення до ін'єкцій.
₴1 817 — це цифра кабінету, ₴1 806 — цифра бухгалтера. Різниця невелика: reverse-charge ПДВ на рекламу нерезидента для платника ПДВ нейтральний (ПЗ = ПК). Раніше модель тримала тут «податок на рекламу нерезидента» +20%, але його скасовано ще у 2022 (Закон № 1525-IX) — див. такт XII.
1 · базове рішення
Рахувати LTV прямо у звіті за метриками: чек × число візитів за квартал.
2 · що не так
У квартальному зрізі немає повної історії клієнта, немає утримання, немає горизонту. LTV із кварталу — це не LTV, це «виручка за 90 днів». Рішення щодо CAC на такій цифрі помилкові.
3 · senior-рівень
LTV живе в Біблії компанії — там двосегментна когортна модель (42% нових → постійні, утримання 70%/рік, горизонт 5 років), звірена з джерелом «постійний клієнт ₴30–100к/рік». Операційний звіт бере LTV як константу і рахує від неї CAC, payback, ROMI. Одне джерело правди.
4 · підсумок
CAC ₴1 817 (кабінет) ≈ ₴1 806 (P&L) ÷ LTV ₴17 742 (Біблія) = LTV/CAC 9,8×. Payback на першому візиті ~57% (за нижчим чеком першого візиту) → утримання не «добре б», а обов'язкова умова.
ROMI тут — за проєкцією LTV: валовий прибуток залученої за квартал когорти за горизонт 18 місяців, поділений на витрати. Не місячний ROAS.
| Канал | Витрати ₴ | Ліди | CPL ₴ | Клієнти | CAC ₴ | ROMI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Meta (таргет) | 405 600 | 653 | 621 | 201 | 2 018 | 7,8× |
| Google Ads | 148 700 | 310 | 480 | 107 | 1 390 | 11,8× |
| Блогери / посіви | 121 700 | 221 | 551 | 64 | 1 901 | 8,3× |
| Рекомендації | 60 300 | 403 | — | 201 | 300 | 58,3× |
| Instagram organic | 0* | 389 | — | 137 | ≈ 0 | — |
| Офлайн / прямі | 0 | 419 | — | 257 | ≈ 0 | — |
* витрати на контент винесені в такт VI (контент-система), у CAC каналу не входять. Рекомендації: винагорода ₴300 за приведеного клієнта. CPL і CAC тут — за витратами кабінету; reverse-charge ПДВ на рекламу нерезидента для платника ПДВ нейтральний; «податку на рекламу нерезидента» більше немає (скасовано 2022, Закон № 1525-IX) — див. такт XII.
Meta забирає 60% платного бюджету за найгіршого ROMI серед платних каналів. Це не означає «вимкнути» — Meta дає обсяг (201 клієнт, більше за всі платні) і верх лійки для решти. Але співвідношення можна покращити.
Google працює краще за ефективністю (CAC ₴1 390 проти ₴2 018 у Meta, ROMI 11,8×), але Google Trends показує: категорійний пошук косметології падає на 40–60% за 5 років (див. Біблію). Нарощувати Google можна тільки за брендом і конкретними процедурами («ботокс київ» +10%), не за загальними запитами.
Рекомендації — найдешевший клієнт у мережі (₴300), 201 клієнт за квартал, ROMI 58×. І ніхто ними не керує: програми «приведи подругу» немає, винагорода виплачується стихійно. Це канал, який заслуговує на продукт, а не на подачки.
Instagram organic — 137 клієнтів безкоштовно. У конкурентів (Лазерхауз 207 тис., Люменіс 245 тис. підписників) — це головний канал. LUMÉ з ~20 тис. підписників недоінвестує в контент.
З 1 червня — передоплата ₴300 за запису з платного каналу (зараховується у вартість візиту). Аркуш DASH_deposit рахує no-show до і після.
Кожна неявка на записи з платного каналу — це оплачений лід (у середньому ₴550), доведений до крісла і втрачений на останньому кроці. За 17% no-show і ~300 платних записах на місяць мережа втрачає ~50 візитів, ~₴130 тис. виручки.
Депозит ₴300 знизив no-show до 10,5% — це нижче за коридор джерела (бʼюті-салони України: 18–20% без передоплати, ~15% з неповоротною передоплатою). Не «до нуля» — частина клієнтів усе одно не приходить і втрачає депозит. Але −6,3 в.п. за місяць на одній механіці окупає впровадження багаторазово.
Рішення на планерці: розкатати депозит на всі платні канали з липня. Для органіки й рекомендацій — не вводити: там no-show і так нижчий, депозит вб'є конверсію запису.
Медіана 11 хвилин виглядає терпимо, але вона ховає хвіст: 37% заявок чекають довше 15 хвилин, 6,7% не отримують відповіді ніколи. За дослідженням із такту III, за відповіді через півгодини замість п'яти хвилин шанс на контакт падає у сто разів. Кожна необроблена заявка — це оплачений лід (у середньому ₴550 на платних каналах), викинутий мовчки.
Це не проблема мотивації, це проблема системи. Рішення — не «просіть адмінів відповідати швидше», а: автовідповідь у першу хвилину з питаннями кваліфікації, маршрутизація заявки в потрібну студію, таймер з ескалацією керуючої через 15 хвилин. Усе це — сценарій n8n із розділу XII, який на даних LUMÉ доводить SLA-виконання з 63% до цільових 85%+.
| Студія | Завантаження | Що це означає |
|---|---|---|
| Печерськ | 79% | біля стелі |
| Поділ | 78% | біля стелі |
| Позняки | 76% | біля стелі |
| Оболонь | 70% | єдиний запас у мережі — але почасти через слабку кваліфікацію (розділ II) |
| Мережа | 76% | фізична потужність 1 920 візитів/міс, проходить ~1 454 |
Це перегукується з тактом VII (калькулятор): там крісло було стелею зростання для одиночної клініки. Тут мережа з чотирьох студій підійшла до тієї самої стелі — 76%. Здоровий коридор завантаження — 65–80%, і три студії з чотирьох сидять у його верхній третині (76–79%). Запас лишився тільки в Оболоні, та й той почасти через слабку кваліфікацію.
Висновок для планерки: збільшувати рекламний бюджет на наявні 4 студії майже нема куди — нові записи витісняють повторні, зростає no-show від переповненого розкладу. Зростання дає: п'ята студія (відкривається, зніме частину попиту), апселл у курси (вищий чек на той самий слот), оптимізація Оболоні (повернути 69% → 76% = +₴1,7 млн/рік).
Єдиний канал, куди ще варто доливати бюджет за повного завантаження, — рекомендації: вони приводять клієнтів, які записуються на конкретний час і майже не дають no-show.
Аркуш META_data_quality — сім перевірок, які проганяються перед кожною планеркою. Червоний результат блокує висновки за каналом, поки причину не знайдено.
Реальний інцидент із набору даних
2,0% заявок кварталу (47 із 2 395) — з битою UTM-міткою. Усі — Google Ads, кампанії «послуги» і PMax, з 1 до 24 червня. За перезапуску кампанії в utm_campaign потрапив пробіл (kyiv smas замість lume_net_services_lead_2026q2). GA4 розбив мітку, 50 лідів упали в джерело «(not set)».
Наслідок, якщо не помітити: Google за червень виглядає гірше, ніж є; на планерці лунає «Google просів, ріжемо бюджет» — і ріжеться найкращий за ROMI канал.
Що спрацювало: перевірка «utm_campaign не за стандартом» на аркуші data_quality показала 47 замість 0. Мітку виправлено, 47 лідів переатрибутовано вручну за gclid, у кабінеті додано шаблон UTM. Правило іменування — у dict_utm_rules. Спека виросла в такт XI.
Чесна колонка. Інфраструктура (n8n, Dify) піднята; сценарії написані й готові до імпорту; підключення до живих кабінетів і системи запису потребує доступів власника. n8n_lead_intake.json — 26 вузлів.
| Автоматизація | Що робить | Статус |
|---|---|---|
| n8n · лід-інтейк | webhook заявки → миттєве підтвердження → нормалізація: E.164 телефон, усі click-ID (gclid/fbclid/…), канал за правилами, value_tier, ключ дедупа → історія за клієнтом → атрибуція first/last-touch, SLA-дедлайн за робочими годинами Києва → append з дедупом → картка адміністратору → ескалація керуючій за таймером | JSON готовий до імпорту |
| n8n · dead-letter + лікар + дата-контроль | у тому самому сценарії: не записалося → dead_letter + алерт; гарячий лід → лікарю; бита UTM → чат дата-контролю до того, як лід зіпсує статистику | у складі сценарію |
| n8n · дайджест лідів | Пн–Сб 09:00: учора + з початку тижня + темп проти плану, топ каналів/кампаній, «без контакту: N» — тільки те, що потребує дії | у складі сценарію |
| Dify · тижневий наратив | на вхід — JSON із DASH_funnel і DASH_channels; на вихід — текст «що змінилося, де вузьке місце, три рекомендації» | промпт готовий |
| EasyWeek → Google Sheets | щоденне вивантаження візитів у raw_bookings | потрібен API-ключ EasyWeek |
| Кабінети → Google Sheets | щоденні витрати за кампаніями у raw_spend | потрібні доступи Meta / Google Ads |
Сценарій n8n написаний так, щоб його могла пояснити не-розробниця: кожен вузол робить одну зрозумілу річ. Розбір «що це, навіщо, за чим стежити» — у automation/SETUP.md. Усе, що потребує чужих ключів, позначено червоним і не видається за готове. Огляд усіх п'яти сценаріїв (107 вузлів) — на окремій сторінці.
Звіт потрібен не для того, щоб «бути в курсі», а щоб щотижня виходила конкретна дія. Повна версія — worked_month.md.
1 · Депозит на записи з платних каналів. No-show на платному трафіку тримався на 16,8%. З 1 червня — передоплата ₴300, зараховується у вартість візиту. До кінця місяця no-show за цими записами — 10,5% (у коридорі джерела для бʼюті з передоплатою). Рішення: розкатати депозит на всі платні канали з липня.
2 · Бита UTM у Google (розділ XI). Спіймана 24 червня, виправлена, канал переатрибутовано. Рішення: шаблон UTM у кабінеті + перевірка в data_quality обов'язкова перед планеркою.
3 · Оболонь. contact→qualified 64% проти 77–81% в інших студіях, весь квартал. Причина — новий адміністратор без обкатаного скрипту. Плюс завантаження студії нижче за мережу (70% проти 76–79%). Рішення: розбір десяти записів розмов, скрипт кваліфікації, повторний замір через місяць.
4 · Завантаження біля стелі. Мережа на 76%, три студії з чотирьох — 76–79%. Нарощувати рекламний бюджет нема куди: нові записи витісняють повторні. Рішення: пріоритет — апселл у курси (вищий чек на той самий слот) і підготовка п'ятої студії, а не зростання CPL-бюджету.
5 · Спліт і рекомендації. Google ROMI 11,9× проти Meta 7,8×, але категорійний пошук падає (Trends) — рощити тільки за брендом. Рекомендації: 201 клієнт за квартал за CAC ₴300, ніхто не керує. Рішення: формалізувати реферальну програму (бонус ₴300 обом сторонам, промокод) — це єдиний канал, який варто рощити за повного завантаження.
Дані синтетичні, параметри — реальні. Датасет згенеровано детермінованою моделлю (build_dataset.py, seed 2026), але всі економічні параметри імпортуються з Біблії LUMÉ (_bible/model/params.py): прайси зі Slim, реклама UA 2026, no-show, retention. Окремого «підгону» під коридори більше немає — є одне джерело правди. Реальної юрособи LUMÉ не існує.
CPL — найслабше місце (грейд C). Meta CPL ₴620 — єдиний укр. якір Rabbit Marketing «б'юті/здоров'я 200–600 ₴/лід» (09.2026); точне число за кабінетом не підтверджено. CAC ₴1 817 (кабінет) ≈ ₴1 806 (P&L), LTV/CAC 9,8×. За консервативного CPL $18–22 — ~6–7×.
Атрибуція спрощена до one-touch. Реальний шлях мультиканальний; first-touch за каналом — свідомий компроміс на користь перевірності проти точності.
LTV не рахується тут. Він у Біблії — двосегментна когортна модель на 5-річному горизонті, звірена з джерелом. Операційний звіт бере його як константу. Це правильно: LTV із квартального зрізу — не LTV.
Формули в .xlsx — робочий патерн, не продакшн. Дашборди на SUMIFS/COUNTIFS по RAW; за підстановки нового вивантаження перераховуються. Частина перевірок якості даних потребує ручного налаштування в Google Sheets.