В юнит-экономике есть метрика, которая показывает среднее число сделок, которые совершает клиент за время жизни когорты APC. Значение этой метрики трудно воспринимается при использовании юнит-экономики для моделирования бизнес процессов или создания финансовых моделей в бизнесе. Связано это с тем, что данная метрика не связана с временными интервалами, которые используются при создании например, финансового плана. Например, для значения APC = 3.67 не ясно, сколько будет в среднем сделок у клиента в первый месяц работы с продуктом, сколько во второй и так далее.

Все дело в том, что APC говорит нам о числе сделок за все время жизни клиента в когорте, но не о том, как число сделок распределено по месяцам. При создании финансовой модели, например, P&L, нужно указать, сколько сделок от клиентов было именно в конкретный месяц. Знание числа APC для когорты этого месяца нам не поможет. 

Чтобы научиться моделировать число сделок в конкретный месяц зная значение APC из юнит-экономики нам понадобиться еще одна метрик TPM – transactions per month, число среднее число сделок, которые совершает клиент в месяц. Для бизнес моделей типа SaaS где подписка строиться на основе одной транзакции в месяц, TPM равно 1, и проблем с APC нет, так как, APC фактически показывает среднее число месяцев, в течении которых клиент активен. Но если бизнес модель электронной коммерции или любая другая транзакционная модель, где один клиент может в месяц совершать, например, 5 или 6 сделок, а APC при этом иметь 15.4.

Для того, чтобы правильно учитывать число сделок для каждого месяца в модели, надо построить когорты для каждого периода и показать сколько было в каждый месяц юнитов масштабирования (UA), новых клиентов (B) и транзакций (T) в каждый период у каждой когорты. Такое построение позволяет получить число юнитов масштабирования в месяц, число клиентов новых и старых в месяц и число сделок.

Процесс построения когорт сам по себе не простой, для этого можно использовать Excel или Google Sheet, либо специальные сервисы, ueCalc строить когорты автоматически. При этом для каждого параметра должны быть свои построения. 

Теперь давайте рассмотрим как строиться когорта по клиентам. В первую очередь надо понять, что число клиентов в когорте не означает, что они пришли все в первый месяц существования когорты. Когорты в юнит-экономике обычно формируют по юнитам масштабирования, а следовательно клиентами они могут стать не сразу, а спустя какое то время. Например, пользователь зашел на сайт интернет магазина, познакомился с товаром и спустя 2 месяца вернулся и совершил сделку. Такой клиент попадает в когорту сформированную в месяц, когда он первый раз зашел на сайт магазина.

В данном примере хорошо видно, что в когорте всего 235 клиентов, но в первый месяц пришло лишь 134 новых клиента, во второй 75 и в третий 26. При моделировании когорт нужно указывать как именно формируются клиенты из юнитов масштабирования в вашем бизнесе. Также обратите внимание на то, что число новых клиентов в конкретный месяц связано с числом новых клиентов ото всех когорт активных в этом месяце. На приведенном примере, 245 новых клиентов в 03.2024 сформированы от 26 новых клиентов январской когорты, 103 — февральской и 116 мартовских когорт. 

Теперь самое главное — транзакции, чтобы понять, сколько должно быть транзакций совершенно клиентами в каждый конкретный месяц, нам нужно понять, как устроена метрика APC. Этот показатель показывает, сколько транзакций совершает средний клиент в когорте за время жизни когорты. Для подсчета этого значения нам надо поделить все транзакции в когорте на число новых клиентов в когорте. Если у нас APC = 1.4 то для 235 клиентов общее число транзакций равно 329. Почему я пошел считать транзакции, хотя кажется, что в бизнесе нам эта метрика известна? Сделал я это потому, что при моделировании мы не знаем, сколько у нас будет транзакций, это число нам не известно. При этом юнит-экономика позволяет получить модельное значение APC для будущих когорт.  

И так, нам известно, что всего наши 235 клиентов совершили 329 транзакций, сколько было транзакций в первый месяц? Мы видим в когортах, что в первый месяц у нас было 134 клиента, значит минимум они совершили 134 сделки. Если использовать этот подход то далее у нас будет 75 и 26 сделок и мы получим 235 транзакций, вместо 329. А значит у нас должно быть больше сделок в месяц. При этом это может быть либо большее число клиентов, например во второй месяц у нас 75 новых клиентов и еще 30 вернулись за повторными сделками. Либо каждый клиент, может совершать более одной сделки в месяц. Обе эти ситуации определяются как раз метрикой TPM, которая позволяет определить сколько транзакций в месяц совершает один клиент. Если мы полагаем, что наш клиент совершает 1.1 транзакций в месяц, то в первый месяц мы получаем 147 сделок, и далее 82 и 29 сделок соответственно или 258, что все еще меньше 329, а значит оставшиеся сделки должны сделать вернувшиеся клиенты, которые могут быть с нами так долго, пока суммарное число транзакций не достигнет 329. Но в этой статье я не буду рассматривать возврат клиентов, так эта статья про TPM.

Предположим, что наши клиенты могут совершать до 1.6 сделок в месяц, то тогда число транзакций будет выглядеть следующим образом.

При этом, видно, что в каждый месяц совершается не более 1.4 сделки на каждого клиента. Это связано с тем, что TPM не может быть больше APC. Если бы, APC превышало бы TPM, то в каждый период времени совершалось бы не более TPM транзакций, а недостающие транзакции были бы распределены на другие периоды за счет возврата клиентов.

Таким образом TPM это метрика, которая показывает как распределяются транзакции внутри когорты со временем.