Статьи
Статьи

Надежда на LTV

  • unit economics,
  • monetisation models

Сегодня в FB обсуждают пост Аркадия Морейниса.

В котором, он рассказывает о том, как неразумно рассчитывать на LTV ваших клиентов. Фактически он предлагает зарабатывать с первой продажи. В чем-то, в большей части этого утверждения, я с ним согласен, но захотелось расписать эту же мысль с точки зрения юнит-экономики более детально. Кроме того, это немного пересекается с моей предыдущей публикацией. Кроме того, сегодня я общался с одним стартапом, основатель которого убеждал меня, что предоставление своего сервиса бесплатно в первые три раза, позволит ему больше продавать в будущем. Как мне показалось, все это благоволит к тому, чтобы опубликовать свои мысли по этому поводу.

Давайте рассмотрим как раз стартап, с которым я разговаривал. В общих чертах, чтобы не раскрывать детали бизнеса (считаю это не совсем этично), суть бизнеса сводиться к следующему, наши клиенты покупают у нас услугу, оплачивая ее по факту потребления (транзакционная модель), при этом мы несем издержки на каждом факте оказания услуги, пусть 50%. Кроме того, мы переживаем, что наши клиенты готовы будут платить сразу за нашу услугу, поэтому мы предлагаем им воспользоваться нашим сервисом бесплатно первые три раза. Пусть мы привлекаем по 10 000 новых пользователей в когорте и имеем условную 1% конверсии в покупку. Также путь один пользователь обходится нам в 10 рублей. Сразу хочу оговориться, все эти параметры можно варьировать, нас же будет интересовать как наш Gross Profit будет зависеть от числа покупок на одного клиента — APC.

Запишем юнит-экономику нашего продукта.

Давайте посмотрим, что у нас тут получилось. Во-первых, я вынес некоторые параметры, а именно, средний чек — 200 рублей, число бесплатных покупок — 3, COGS — 50%. Последний параметр влияет на то, сколько мы денег потратим пока клиент не начнет нам платить.

Так как мы спонсируем первые три продажи, то соответственно пока не пройдет 3 занятий, наш доход ARPPU и следовательно ARPU будет равен нулю, а расходы на субсидирование этих первых продаж мы заносим в 1sCOGS, который рассчитывается по формуле Теперь мы можем посчитать наш GP в зависимости от APC.

Мы должны понимать, что клиенты даже попробовав наш бесплатный продукт, вовсе не обязательно вернуться еще раз. Таким образом нам надо рассмотреть изменение APC от 1 до 18, с шагом 0.1, что позволит оценить экономику нашего продукта и понять, какое минимальное количество продаж на клиента должно быть у нас, чтобы выйти в плюс. Для простоты я сделал график GP от APC при 3 бесплатных покупках.

Как видим, чтобы хотя бы начать зарабатывать, нам необходимо, чтобы в среднем каждый пользователь совершал минимум 3 покупки, а чтобы выйти в ноль, то конкретно в нашем примере нужно дожить до минимум 16 сделок в среднем на одного клиента. Чтобы понять насколько это достижимо, обязательно познакомьтесь со среднем значением данного показателя для вашего рынка.

Сказать спасибо и оказать поддержку будущему контенту.

50/год

  • Доступ к закрытым материалам
  • Возможность комментирования материалов
  • Доступ к Реально Заданным Вопросам
  • Помочь мне донести идею Data Driven до большего числа людей

Для доступа к комментариям и содержанию материалов, оформите подписку.
Если вы уже клиент, то просто входите.