Юнит-экономика при планировании маркетинговых кампаний

24.09.22

Недавно ко мне обратился мой товарищ. Попросил помочь ему понять, как настроить маркетинговую кампанию по возвращению клиентов в бизнес. Задача стояла примерно так: нужно вернуть аудиторию в бизнес, чтобы она совершала последующие покупки. Хочется запустить рассылку и дать клиентам скидку, чтобы они вернулись и купили второй раз. Но как понять, какой будет эффект от этого, какую скидку давать и имеет ли все это какой-то смысл?

С точки зрения юнит-экономики - это вполне себе рабочий вопрос, ответ на который легко получается из работы с данными. Можно рассчитать и какую скидку давать, и какое количество клиентов надо вернуть для того, чтобы получить экономический эффект.

Давайте разбираться по шагам. Первое, что нам надо определить, а что собственно в бизнесе у нас не так? Многие даже скажут, что в целом то все хорошо, но хочется улучшений и так далее… Но по факту, мы имеем желание возвращать клиентов за вторыми покупками. Значит, есть какое-то ощущение, что люди не покупают достаточное количество раз. 

Это и будет наша первая отправная точка. Давайте посмотрим, а сколько в среднем у нас покупают наши клиенты. Фактически нам надо вычислить параметр APC. Чтобы вычислить этот параметр надо поступить следующим образом:

  • Определить когорту, например, месяц первой покупки или месяц первого захода в продукт. Если сложно определить когорту то берите группу за все время работы сервиса.

  • Далее, надо взять все сделки ото всех, кто попал в когорту и поделить на всех клиентов в когорте. Если когорт несколько, то делать для каждой отдельно.

Таким образом, мы получаем значение APC. Далее надо построить модель юнит-экономики для всего бизнеса, найти точки роста и понять какие надо изменить метрики и на какую величину. Убедиться, что именно APC является точкой роста, и что мы понимаем как нам ее изменить с текущего до целевого значения.

В целом, ответив на наш первый вопрос вы поймёте, какое целевое значение возвращения клиентов вам надо иметь. И тут еще есть один момент, если у вас подписания модель (SaaS), то вы можете рассчитать коэффициент оттока CR=1/APC, если же у вас просто e-commerce, то хватит и APC.

 SaaS, IaaS, PaaS и в общем случае XaaS – модель бизнеса, подразумевающая рекуррентную оплату клиентом за услуги, так называемая подписка. Более привычные модели, когда клиент просто разо платит за товар, услуги или сервис можно отнести к базовой модели электронной коммерции. 

Если понимание того, как достигать требуемого значения APC у вас имеется, и это именно то, что сейчас мешает вашему бизнесу выйти на нужный уровень прибыли, то пришло время отвечать на следующий вопрос. А именно, какие должны быть условия рекламной кампании, чтобы бизнес получил нужную прибыль. 

Ответ на этот вопрос будет связан с тем: сколько мы готовы потратить на маркетинг самой кампании? какую скидку хотим дать? какую конверсию получить? с какого объёма пользователей? Все это позволяет оценить эффект от того, что мы запустим рекламную кампанию с такими параметрами.

На самом деле, ничего сложного нет. Ключевая проблема в том, что обычно мы не знаем какая конверсия будет от нашей рекламной компании (РК). Получается, мы не знаем как наша РК повлияет на целевое значение APC. Обычно, это в разы меньше требуемого значения, поэтому и получаем то, что эффективность РК сводиться к незначительному эффекту. Мы можем давать большую скидку, что приведёт к росту конверсии, но предел скидки ограничен валовой прибылью GP = AOV–COGS. То есть, скидка не должна ни при каком обстоятельстве приводить к отрицательной валовой прибыли. В вашей структуре COGS есть затраты, которые вы несли без скидок – COGSold, и теперь добавляем к ним размер скидки.

Например. У вас был товар, который вы купили за 100₽, эквайринг 4% (4₽), доставка еще 25₽. Итог, ваши издержки 129₽. Если вы продаёте товар за 250₽, то максимальная скидка для вас это 250-129 = 121. При таких условиях, вы будете работать тупо в ноль и ничего не зарабатывать. Если сделать скидку 120₽, то получите валовую прибыль в 1₽. Вы должны рассчитать размер числа сделок, чтобы получить нужный объём маржинальной прибыли. Например 1 000 000. После понять, можно ли получить такое число сделок с текущей клиентской базы с предполагаемой конверсией от рекламной кампании.

Фактически ваша РК, любая, не только нацеленная на возврат аудитории, должна в обязательном порядке обеспечивать прирост маржинальной прибыли, чтобы покрывать ваши издержки и давать выход на чистую прибыль.

Перед запуском РК, я всегда рекомендую отвечать на вопрос. Какая метрика в юнит-экономике нашей модели является точкой роста в текущий момент? Уже после этого придумывать решения, которые позволят ее изменить. Но ни в коем случае не наоборот. Не надо брать РК и искать её экономическое обоснование - сколько я заработаю на этой кампани.

  • © 1980–2022, Даниил Ханин

Улан-Батор — Ангарск — Алма-Ата — Томск — Москва — Барселона — Юрмала