Все мы хотим получать прибыль из той деятельности, которой занимаемся, однако опыт показывает, что это не всегда достижимо. С одной стороны мы делаем правильные вещи, но в итоге не чувствуем результата.

Сегодня я хотел бы обсудить проблему заработка в интернет-магазине. Давайте рассмотрим некий абстрактный магазинчик, с небольшим оборотом.

Какие проблемы испытывает магазин? Во-первых, магазин не прибылен. Во-вторых, он не знает каким способом увеличить продажи, с одной стороны нет нормальной рекламной стратегии, с другой стороны деньги траться в разные акции, размещения рекламы и тд, при этом магазин не знает, что конкретно он получает с каждой акции.

Что же делать магазину в текущей ситуации? Для начала надо разобраться с тем, что происходит в магазине, а именно, начать вести учет всех посетителей на сайте и всех их действий. При этому обязательно надо вести учет по когортам, чтобы разделять влияние ваших действий на продажи.

Почему важны когорты? Рассмотрим простой пример. Посещаемость магазина по неделям (за 5 недель).

Из графика хорошо видно, что в 3 неделю, магазин применил какое-то решение, назовем его рекламной кампанией и это дало нам резки всплеск, посещаемости, который закончился на 4 и 5 неделях, при этом в общем случае посещаемость 4 и 5 недель оказалось выше, чем в 1 и 2 недели.

Давайте посмотрим эту посещаемость в разрезе когорт. В недельную когорту мы группируем только тех, посетителей, которые впервые посетили сайт интернет-магазина именно в эту неделю. Так же мы знаем (предположим), что посетители возвращаются на сайт на 2, 3 и т.д. недели, при этом они возвращаются не равномерно и пока рассмотрим случай ниспадающего возвращения.

Красным выделена неделя, в которой мы размещали рекламу.

Идем дальше, давайте рассмотрим теперь как у нас устроены продажи, а именно — как покупаются товары в нашем магазине в разрезе когорт. Для начала примем некоторое допущение, а именно — базовая конверсия на сайте у нас выше, чем от рекламы (считаем, что реклама не столь эффективна и приводит нам некоторое число мусорного трафика). предположим, что до рекламы C1=0,98%, а реклама дала нам конверсию на 20% ниже, C1=0,78. Давайте посмотрим, что у нас получится в этом случае.

Обратите внимание, число заказов у нас ведет себя точно так же, и можно говорить, что рекламная кампания повлияла положительно, после действия кампании, число заказов выросло и в 5 неделю, уже больше чем в 1 и 2 недели.

Теперь посмотрим на когорты.

Как видно из таблицы, после действия рекламы, число заказов по пользователям пришедшим в разные недели по разному сказывается на итоговый оборот недели. Так, например, в 5 неделю, пользователи, пришедшие по рекламе вообще не сделали вклада, в то время как, пользователи пришедшие в 1 неделю дали один дополнительный заказ. И влияние рекламной кампании уже не столь очевидно.

И так, теперь понятно почему работать надо всегда с когортами, а не с совокупными данными. Величина когорты не сильно важна, она может быть и дневной и недельной и месячной. Сильно большие брать не стоит, так как трудно будет с ними работать. Вы ведь не сидите без дела целый месяц и не ждете результата, работы всегда определяются некоторым сроком, за который можно получить результат и принять решение о следующем действии.

Теперь рассмотрим, как устроена экономика в одной когорте. Для удобства возьмем 2 неделю, в которой мы имеем 1256 новых посетителей и 12 новых заказов (обратите внимание, что было еще 3 заказа от пользователей от других когорт). Так же мы помним, что наша конверсия C1=0,98%. Так же стоит определить и другие наши показатели, предположим, что наш средний чек 2850 рублей, наценка в магазине 100% (себестоимость от среднего чека 50%), так же мы делаем бесплатную доставку, которая нам обходится в 300 рублей. В среднем один пользователь за время жизни совершает у нас 1,2 покупки. Все это вместе можно записать следующим образом.

ARPPU это доход с одного платящего пользователя (покупателя) из нашей когорты. Как видно, один покупатель приносит магазину 1350 рублей доходу.

Идем дальше. Магазин это предприятие и у него есть траты. Предположим, что это офис — 30 000 рублей в месяц, зарплата единственного сотрудника еще 20 000 рублей, за интернет и телефон платим 3000 рублей, итого ежемесячные расходы составляют 53 000 рублей или 13 250 рублей в неделю. Легко видно, что доход от 12 продаж в неделю дает нам 2950 рублей.

Теперь наша задача посчитать, стоимость привлечения пользователей. Считаем, что все посетители в когорте пришли к нам по рекламе. Предположим, что рекламой занимаемся мы сами. И тратим на это 48 000 рублей в месяц, или 12 000 в неделю. Посчитаем, стоимость привлечения одного посетителя, она получится у нас равной 9,55 рублей.

Можно также посчитать, сколько мы платим за одного покупателя. Для этого поделим наш бюджет на число покупателей и получим 1000 рублей, при этом помним, что один покупатель приносить нам 1350.

Теперь рассмотрим еще одну характеристику, которая будет полезна, а именно доход с одного посетителя — ARPU, который можно вычислить разными способами, поделить весть доход на число посетителей, либо умножить ARPPU на C1 и получим в итоге 13,23 рубля.

Теперь сведем все вместе, и посчитаем наш доход от этой когорты.

Как видно, экономика на когорте не сходится, магазин работает в минус, а если точнее в −8633 рубля.

Что же можно с этим сделать. В этот момент мы начинаем искать слабое место в нашей системе, или по другому точки роста. Причем нас интересуют не просто точки роста, а такие, куда приложив небольшое усилие мы получим кратный рост экономики проекта. Для начала давайте выделим те места, которые мы можем изменить.

Существует несколько таких мест

1. число пользователей в когорте
2. стоимость привлечения посетителя
3. доход с одного посетителя
4. конверсия
5. число повторных покупок

Давайте последовательно изменим (улучшим) наши характеристики на 20%, и посмотрим как изменится итоговый оборот нашего магазина.

Как видно, лучший результат дало изменении среднего чека на 20%. Но некоторые величины можно улучшить, значительно, например, сильно увеличив рекламный бюджет мы можем получить больше посетителей. Тут есть несколько оговорок, во-первых, канал привлечения аудитории имеет конечную емкость, и при сохранении CPA мы не сможем бесконечно получать посетителей из канала, во-вторых, с ростом трафика обычно конверсия в покупку C1 слегка проседает.

Давайте увеличим трафик до 5000 посетителей в неделю и посмотрим как измениться наш доход. Кроме того, давайте вообще рассмотрим критические изменения к нашим параметрам. И так, получить 5000 в неделю реально, поднять конверсия в покупателя до 1,8% (в 2 раза реально, об этом например заявляют сервисы персонализации), опустить CPA до 5 рублей, я думаю тоже можно постараться. Увеличить повторные покупки выше 1,4 для любого магазина кажется спорным. Посмотрим, что же у нас получится.

Из таблицы видно, что лучший результат нам дало изменение CPA c 9,55 рублей до 5, то есть понижение на 48%, при этом наш доход вырос на 75%. А теперь применим все выигрышные инструменты, а именно увеличим число пользователей до 5000 при нашей CPA 5 рублей (вообще-то это гипотеза, которую стоит проверять отдельно), а так же проведем изменение C1 до 1,8%.

Как видим, если мы увеличим рекламный бюджет до 25 000 в неделю, будем тратить его эффективно, при этом будем привлекать много качественной аудитории и сохраним конверсию, то наш магазин превращается из убыточного в прибыльный.

Все это лишь модель, и зачастую вносить изменения существующие процессы на много сложнее. Очень часто, изменение работы с рекламой приводит к понижению CPA и одновременно с ней обрушивает конверсию C1, что в итоге не приводит к положительным результатам. Однако данная методика позволяет оценивать каждое решение с точки прибыльности. По этому как критерий принятия решений можно использовать приведенный тут подход. Ну и главное правило, делать по одному изменению за раз.

Важно понимать, что когорты надо собирать для каждого канала отдельно и считать экономику по каждому каналу. Влияние на доход от каждого канала будет своим. Так же своим будет конверсия и CPA и средний чек. Кроме того, для интернет-магазинов я еще разбивал бы экономику еще и по товарным категориям, но это уже тема отдельной статьи.