Рус Eng

Метка: юнит-экономика

22 апреля 2018

Оценка рынка в юнит-экономике

Подход юнит-экономики можно использовать не только для принятия решений в бизнесе при разработке продукта, но и для анализа емкости рынка, который вы планируете завоевать.

Наша задача понять, сколько мы заработаем на нашем продукте если займем определенную долю рынка и возможно ли это сделать, сколько раз нам придется информировать нашу целевую аудиторию о продукте, прежде чем, мы сможем захватить нужную нам долю рынка.

Для этого введем новые параметры, связанные с рынком, а именно, емкость рынка в клиентах, фактические число потенциальных клиентов; доля рынка, которую вы планируете захватить; количество итераций знакомства всего рынка с вашим продуктом, чтобы захватить нужную вам долю рынка с вашей текущей конверсией.

В данном примере, мы имеем рынок в 30 миллионов потенциальных клиентов, мы планируем захватить 25% рынка, но текущая конверсия у нас 0,50%. Доля 25% рынка от 30 миллионов это 7,5 миллионов клиентов. С нашей текущей конверсией, мы должны ознакомить с нашим продуктом 1 500 000 000 пользователей (UA), однако же всего на рынке 30 миллионов, значит число итераций будет 50. То есть, нам надо будет 50 раз информировать каждого представителя целевой аудитории, чтобы с конверсией 0,50% получить требуемый охват рынка.

Кроме того, зная эти значения мы можем оценить, а сколько мы потратим денег на то, чтобы захватить нашу долю рынка.

При стоимости привлечения одного пользователя в 20₽, нам надо будет потратить 30 миллиардов рублей, AC = UA × MT × CPA, так как каждого пользователя нам надо будет привлекать несколько раз. Таким образом измениться и формула для Contribution Margin:

CM = UA × (ARPU — CPA × MT)

И как видим, при текущих значениях метрик, данное значение отрицательное. То есть заработать не получиться.

И итоговая таблица будет выглядеть следующим образом:

Ниже я сделал расчет экономики на месячную когорту, предположив, что за 1 месяц мы можем информировать 0,1% от рынка. Хорошо видно, что имея в целом положительную экономику в глобальном смысле такой бизнес делать не стоит, так как на информирование рынка о продукте и захват требуемой доли уйдет больше денег, чем мы получим с рынка.

Файл с расчетом.

Запись на youtube.

11 марта 2018

Моделирование экономики для проектных бизнесов

Сегодня мы рассмотрим кейс экономики парикмахерской. Изначально все началось с того, что я опубликовал видео о том, как оценить бизнес по случайно обнародованным данным. Рассматривая этот кейс, я получил много замечаний о том, что в таком бизнесе затраты на парикмахеров растут вместе с числом стрижек. То есть строя модель экономики необходимо учитывать рост затратов вместе с ростом продаж. По этому я решил немного переделать модель экономики и уйти от классического представления в когортах к представлению по периодам.

Мы будем изучать модель у которой будут следующие вводные параметры

Кроме них, также, мы будем считать, что на маркетинг мы тратим 30 000₽ в месяц, а стартовые инвестиции на открытие парикмахерской составляют 200 000₽.

Данные параметры говорят нам о том, что у нас в месяц приходит 800 новых клиентов, при этом в среднем клиент живет с нами 9 месяцев, при этом возвращается не более 80% клиентов из прошлого месяца. Также мы знаем, что один парикмахер может сделать 150 стрижек за месяц и ему для работы требуется 6 квадратных метров площади, каждый из которых обходится нам в 400₽ в месяц. Наши парикмахеры работают без заработной платы, при этом забирают 50% от проведенной стрижки. На каждую стрижку мы тратим 20₽, в которые входят расходы на покупку инвентаря и расходных материалов, электричества и тп, для администрирования работы парикмахерской у нас будет работать менеджер с заработной платой 20 000₽ в месяц. Ну и для простоты рассмотрим ситуацию с упрощенной системой налогообложения в 6% годовых с оборота.

Зная все эти данные давайте начнем с заполнения когорт по месяцам с точки зрения получения и удержания клиентов.

Обратите внимание, число стрижек, которые мы совершаем растет от месяца к месяцу, но начиная с 10 месяца перестает расти. Виной тому, время жизни нашего клиента, а именно 9 месяцев. При этом каждый парикмахер у нас может делать не более 150 стрижек в месяц, а следовательно число число парикмахеров должно расти от месяца к месяцу, точно так же как и площадь для нашей парикмахерской. При этом каждая стрижка приносит нам доход, а значит мы можем расписать денежные потоки, приход и расход. В итоге мы можем построить вот такую таблицу

Где мы видим, как месяц к месяцу меняются потоки денег. В данном примере хорошо видно, что у нас есть как новые клиенты, например, в 2 месяц — 800 человек и есть 640 клиентов первого месяца, которые решили прийти второй раз, что в итоге дает нам 1440 стрижек во второй месяц, против 800 в первый, а значит нам придется нанимать дополнительно парикмахеров и снимать большее помещение. В итоге к 12 месяцу с таким потоком клиентов нам надо 24 парикмахера и 144 квадратных метров площади. При этом мы не можем снимать каждый месяц новое помещение под парикмахерскую, а следовательно надо готовиться к росту заранее и мы изначально должны снимать помещение площадью 144 квадратных метра, что приносит дополнительный убыток в первые месяцы. Выглядеть это будет следующим образом

В данном случае мы также учитываем еще и наши инвестиции в бизнес. Если нарисовать график денег (total) то получиться следующий вид

Как видно, бизнес проходит точку безубыточности только на 12 месяц. Давайте теперь посмотрим на юнит-экономику в когортах.

Как видим, все когорты у нас положительные. Причем важно понимать, что все когорты посчитаны за период с 1 по 12 месяцы. И такой вид представления экономики говорит нам о том, что в целом продаем мы с прибылью, но так как наш бизнес имеет затраты, которые растут вместе с доходами, то учитывать приходиться все потоки денег, а не только те, что связаны с продажей. В целом эта разница показывает различие применения инструментов, первая таблица показывает как устроены денежные потоки в нашем бизнесе и мы можем прогнозировать точку безубыточности, а запись в когортах позволяет оценивать эффективность принятых решений через призму доходности продаж.

Еще хочу отметить важность правильного прогноза метрик, если мы не сможем обеспечить 800 новых клиентов в месяц, жизнь клиента не менее 9 месяцев и коэффициент удержания на уровне 80%, а сможем например вот такие значения

То наш бизнес увы будет разоряться и не будет иметь даже шанса на выздоровление

Если же мы достигнем значений

То нам остается только спрогнозировать срок, через который мы достигнем точки безубыточности.

Так же вы можете посмотреть видео, сделанное на основе данного материала

04 февраля 2018

Видео-блог Data Driven Decisions

Последнее время меня часто просили показать видео, в котором рассказывалось о юнит-экономики, о том, как ее применять при принятии решений в бизнесе и так далее. В итоге, 4 недели назад, я запустил на YouTube канал, в который стал выкладывать небольшие видео ролики.

На данный момент вышло уже 4 ролика. Первый ролик посвящен введению в подход, рассмотрен стартап по доставке товаров для ваших питомцев. Затем мы рассмотрели термин Contribution Margin и то, почему он важен. В двух последующих роликах я рассказал о том, как используя юнит-экономику можно оценить эффективность выбранной модели монетизации.

05 января 2018

Записки Growth hacker #10

Contribution Margin

Важность сходимости юнит-экономики для бизнеса пропагандируется большинством фондов, экспертов, менторов и разнообразных коучей. Однако мало кто, может объяснить, что рассчитывают эти формулы и почему нужно рассчитывать именно это.

Для начала, давайте познакомимся с математикой юнит-экономики, в целом я написал множество разнообразного материала на эту тему и вы легко можете познакомиться с ними. Мы начнем же с базовой формулы, которую придумал Илья Красинский, и которая растиражирована множеством его последователей и подражателей.

Revenue = UA x (ARPPU x C1 — CPA)

Я специально записал ее в изначальном виде, как это делал Илья. Но использование термина Revenue — который означает оборот, мне не нравится, так как, что в этой формуле, что в самой юнит-экономике, мы понимаем совершенно другую сущность, а именно, сколько мы зарабатываем на самом факте продажи с потока пользователей, без учета постоянных издержек. Для этого наиболее близким термином будет Contribution Margin, который показывает доход с единичной продажи без учета постоянных издержек.

Ключевыми понятиями тут являются отсутствие (не учет) постоянных издержек, а также понятие пользователей и их потока. Второе понятие пока нас не будет интересовать, а вот первое как раз и является основной для данной статьи.

Почему нас не интересует учет постоянных издержек? Что это вообще за издержки, которые мы решили не учитывать? Для ответа на эти вопросы, давайте рассмотрим два вида бизнеса, проектный и продуктовый, на самом деле, они делятся несколько иначе, а именно, у одних расходы растут пропорционально доходам, а у других нет. Представить это можно следующим образом.

Как видно из картинки, во втором случае у нас доходы растут, скажем так, экспоненциально, при этом расходы продолжают расти линейно. Такие бизнесы интересны тем, что позволяют заработать больше за меньший промежуток времени, в целом большинство IT стартапов относятся именно ко второму виду.

Так в чем же магия этой самой величины Contribution Margin, почему важно рассчитывать именно ее, а не скажем прибыль, что было бы не менее логично? А все дело в том, что данная величина не имеет никакого отношения к вашей бухгалтерии и не является метрикой, которая нужна для учета финансов или чего-либо из этой отрасли. Задача Contribution Margin в юнит-экономике показать живете ли вы и ваш бизнес или уже начали умирать. Для этого давайте посмотрим на стандартную картинку развития бизнеса со временем.

Что мы видим на этом рисунке, это финансы, которые имеет наш бизнес с течением времени. Сначала, у нас есть стартовые инвестиции, которые мы тратим на развитие бизнеса, затем получаем первые ангельские инвестиции и уходим ниже нуля, мы не зарабатываем в это время, затем спустя какое-то время мы начинаем зарабатывать и денежные поступления начинают расти. Спустя время мы покидаем долину смерти и проходим точку безубыточности и начинаем быстро расти.

Также на рисунке я изобразил два вектора, вниз и вверх, которые называются CM — Contribution Margin. Эта величина показывает нам, есть ли у нас шанс пройти точку перелома и начать зарабатывать или нет. Если CM отрицательный, то мы будем разоряться и каждое наше действие приводит к росту убытков, если CM положительный, то значит, у нас есть шанс пройти точку безубыточности и стать прибыльным бизнесом.

Таким образом, знак CM показывает нам направление вектора денежного потока, а величина CM показывает скорость изменения денежного потока. Фактически знание Contribution Margin говорит нам, и в частности инвестору, что происходит с нашим бизнесом в целом, есть ли шанс выжить или нет, без относительности наших постоянных издержек. Кроме того, данная величина позволяет оценивать нам принимаемые нами решения, если наше решение изменяет значение CM в лучшую сторону, то данное решение имеет смысл делать, а если нет, то такое решение делать не стоит.

И так, правильная формула для оценки сходимости юнит-экономики

CM = UA x (ARPPU x C1 — CPA)

При этом данная величина нужна нам для оценки перспективности нашего бизнеса и наших решений, а вовсе не для оценки финансового состояния его.

10 декабря 2017

Граничные условия при поиске оптимальной модели

Регулярно, рассчитывая модельные юнит-экономики для различных стартапов, я столкнулся с тем, что необходимо учитывать еще и граничные условия для каждой метрики. Так как модельный расчет может показать, что достаточно изменить значение например затрат на продажу (COGS) до нуля и сразу же мы начинаем зарабатывать, однако в реальности есть ограничения.

В связи с этим в калькулятор введены граничные условия на метрики при расчет оптимальной конфигурации.

Важно также понимать, что устанавливая ограничения, можно не достигнуть требуемого значения CM.

06 ноября 2017

Data Driven Decision Game

Когда-то давно, в школе, я напросился помогать набирать (оцифровывать) какие-то учебники по литературе, чтобы иметь возможность все лето играть в Civilization 1.0 год вроде как 1994 был. И так мне понравилась игра, что постоянно в голове витало — сделать свой собственной симулятор. Но все интересные темы уже были заняты, и руки как-то не доходили. И вот, разрабатывая калькулятор юнит-экономики, и прочитав лекцию о ней в течении 2 лет, примерно раз 70-80, я решил таки объяснить простым способом, что же это такое — принятие решений на основе данных и причем тут юнит-экономика — я написал игру Data Drive Decision Game.

29 сентября 2017

Записки Growth hacker #9

Терминология юнит-экономики

User
Пользователь — базовая сущность, определяет с чем мы работаем, в общем случае представляет из себя человека, который познакомился с нашим продуктом с помощью рекламы. Например, посетитель сайта для интернет-проектов или компания, в которую мы позвонили при холодных продажах, фактически речь идет о карточке в CRM.
User acquisition (UA)
Число привлеченных пользователей. Показывает, сколько пользователей мы ознакомили с нашим продуктом посредством маркетинга. Например, сколько посетителей пришло на сайт с помощью контекстной рекламы или сколько компаний мы обзвонили при холодном обзвоне.
Conversion to first purchase (C1)
Коэффициент конверсии из пользователя в клиента, первая покупка как раз отделяет простого пользователя, от пользователя, который совершил свою первую покупку и стал клиентом.
Buyer (B)
Клиент, число клиентов, которые мы получаем с потока пользователей с учетом имеющегося коэффициента конверсии. B = UA x C1
Average Price (AvP)
Средний чек — сумма, которую заплатил наш клиент оплачивая наши товары или услуги.
Cost of Good Sold (COGS)
Себестоимость продажи, важная величина, показывает наши затраты, которые мы несем на каждой продаже. Важно отделять постоянные расходы, которые мы несем независимо от того есть у нас продажи или нет, от обязательных расходов, которые мы несем именно на каждой продаже. Например, если мы продаем товар, то COGS будет включать в себя затраты на покупку товара. Для b2b продаж, COGS может включать премию, которую мы выплачиваем с каждой продажи нашему менеджеру по продажам.
First sale COGS (1sCOGS)
Дополнительные расходы, которые мы несем на самую первую продажу. Важно понимать, что это дополнительные расходы к COGS. Примером таких расходов могут являться затраты на проведение пилотов и интеграций для корпоративных клиентов, либо выплата повышенной комиссии нашему агенту по продажам.
Average Payment Count (APC)
Среднее число платежей совершаемое одним клиентом за выбранный период. По умолчанию считается за все время жизни. Важно аккуратно относиться к расчету данной величины, и ее нельзя округлять ни в коем случае.
Average Revenue per Customer (ARPC)
Средний доход на одного клиента. Показывает, сколько мы зарабатываем с продаж, совершенных клиентом за выбранный период, без учета затрат на маркетинг Рассчитывается по формуле ARPC = (AvP — COGS) x APC — 1sCOGS. Важная величина для оценки эффективности бизнеса, сравнивая ее с CAC, можно получить оценку возврата маркетинговых инвестиций.
Average Revenue per User (ARPU)
Средний доход на одного пользователя. Характеризует получаемый нами доход с каждого пользователя, без учета затрат на маркетинг. Вычисляется по формуле ARPU = ARPC x C1. Важная величина для оценки эффективности бизнеса, сравнивая ее с CPA, можно получить оценку возврата маркетинговых инвестиций.
Customer Acquisition Cost (CAC)
Стоимость привлечения клиента. Учитывает все затраты, которые мы понесли на получения клиента, например, мы делите весь ваш маркетинговый бюджет на всех полученных клиентов.
Cost per Acquisition (CPA)
Стоимость привлечения одного пользователя. Рассчитывается путем деления всего маркетингового бюджета на всех пользователей. В отличие от CAC, CPA является метрикой принятия решения, так как не зависит от других метрик, таких как конверсия или величина потока пользователей.
Acquisition Cost (AC)
Маркетинговый бюджет, все затраты на привлечение потока пользователей.
Contribution Margin (CM)
Маржинальная прибыль на нашем потоке пользователей. Показывает, на сколько хорошо мы продаем наш товар или услугу. Основная величина, определяющая эффективность принимаемых нами решений. Вычисляется по формуле CM = UA x (ARPU — CPA) = UA x (ARPC x C1 — CPA)
Revenue
Оборот от продажи товаров или услуг. Вычисляется по формуле Revenue = B x AvP x APC
Return on Marketing Investment (ROMI)
Возврат маркетинговых инвестиций, показывает насколько эффективно мы отработали свой маркетинговый бюджет. Вычисляется по формуле ROMI = CM / AC
Gross Profit Margin (GPM)
Величина характеризующая долю расходов на продажу COGS в общем обороте. Рассчитывается по формуле GPM = CM / Revenue
User acquisition for lead (UAL)
Поток привлеченных пользователей, для смешанной модели. Данные пользователи конвертируются не в клиентов, а в лидов, которые мы потом продаем клиентам.
Conversion for lead (CL)
Коэффициент конверсии пользователя в лида.
Leads (L)
Число лидов, которые мы продаем.
Sale Price (SP)
Цена продажи лида.
Number of Sale (NS)
Сколько раз мы можем продать лид. В некоторых моделях, можно продать лид нескольким покупателям и заработать дополнительные деньги.
Average Payment Count for lead (APCL)
Среднее число обращений лида за услугой.
Cost Per Acquisition for lead (CPAL)
Затраты на привлечение пользователя, которого будем превращать в лида.
Acquisition Cost for lead (ACL)
Маркетинговый бюджет на привлечение поток пользователей, которые будут превращены в лиды.
Inventory Release (IR)
Процент выкупа лидов. В некоторых ситуациях, мы не можем продать все лиды, которые мы получили.
Cost of Good Sold for lead (COGSL)
Затраты на покупку лидов, которые покупает наш клиент.

08 августа 2017

Записки Growth hacker #8

Рекламная модель

Сегодня я хотел бы рассказать о том, как рассчитывать доход от проекта, при продаже рекламы на нем, так называемая рекламная модель. А именно, как рассчитать стоимость тысячи показов, сколько должно быть клиентов, какой должен быть средний чек и так далее.

Рассмотрим пример, некоторый узкоспециализированный сайт, который собирает качественную аудиторию под свой контекст. Предположим, у нас имеется 30 000 уникальных пользователей в месяц, при этом наша ниша позволяет продавать их достаточно дорого, CPM — 1000 рублей.

«CPM — cost per mille, стоимость 1000 показов рекламоносителя»

При этом наш сайт устроен так, что на одной странице мы показываем не более 2 баннеров. Также наша аудитория, достаточно, лояльна к нам и каждый пользователь в среднем просматривает 100 страниц на сайте с рекламой в месяц. Предположим также, что нам наша аудитория достается за смешные 10 рублей.

Давайте рассмотрим нашу рекламную модель, и определим сколько мы можем заработать на нашей аудитории, сколько должно быть клиентов и как мы должны им продавать. Для расчетов будем использовать подход юнит-экономики для смешанных моделей.

В данном случае мы имеем 30 000 пользователей, так как у нас просто сайт и они смотрят контент, то конверсия у нас 100%, далее мы указываем цену контакта с одним пользователем, так как CPM — 1000 рублей, то один контакт стоит 1 рубль. Следующий параметр NS -определяет число баннеров (рекламных площадок) на странице — 2, а APCL — сколько в месяц просматривается страниц одним пользователем. Кроме того мы пока установили параметр IR в 50%, что означает, что продаем мы только 50% показов, которые генерируются нашими пользователями.

Фактически мы определили наш инвентарь, который нам надо продать. Предположим, у нас есть один менеджер по продаже рекламы, который может инициировать 10 контактов в день или 220 в месяц. Под контактом подразумевается контактирование с новым клиентом, и ведение его до какого-то разумного результата. Конверсия нашего менеджера 10%, при этом его вознаграждение следующее, 44 000 рублей составляет фиксированная часть оплаты, и 1% от платежа, в виде премии. Давайте посмотрим, сколько можно заработать с нашим бизнесом на рекламе.

И так, нижняя строчка показывает наши отношения с клиентом. Менеджер совершает 220 контактов и с конверсией 10% получаем 22 клиента. При этом, эти клиенты выкупают 50% показов, которые генерирует проект. Всего мы генерируем 30 0000×2×100×50% = 3 000 000 показов, по цене 1 показ за 1 рубль. Эти показы равномерно распределяются между нашими 22 клиентами. Итого, каждый клиент в среднем платит 136 363 рубля. Чтобы продать показы, которые у нас имеются, надо купить нашу аудиторию, причем покупаем мы 100% показов и тратим на это 300 000 рублей, которые также равномерно по 13636 рублей расходятся на всех наших клиентов. Также с каждой продажи мы платим 1% нашему менеджеру. Пока для простоты считаем, что клиент живет с нами один месяц. И за этот месяц мы заработаем на нашем проекте 3 000 000 рублей, при этом contribution margin составит 2 626 000,из которых 300 000 мы потратим на привлечение нашей аудитории, а 44 000 отдадим в качестве заработной платы менеджеру плюс 30 000 в качестве премии в виде 1% от оборота, который он принес в компанию.

Теперь давайте посмотри, сколько мы заработаем, если будем продавать 100% инвентаря.

Как видим, ровно в 2 раза больше, однако при этом чтобы продать в 2 раза больше инвентаря нам надо либо поднять средний чек на клиента, либо увеличить число клиентов в 2 раза. Теперь можно сделать вывод, наш заработок зависит от проданного инвентаря, а не числа клиентов. А вот число клиентов определяет величину среднего чека. Важно понимать, что мы не можем растить число клиентов быстро, так как нам придется увеличивать число менеджеров, которые с ними работают. Давайте исходить, из того, что один менеджер не может вести более 22 клиентов.

Если для наших клиентов комфортная цена порядка 70 000, то, нам нужно иметь 4 менеджеров, которые будут работать с 880 потенциальными клиентами и 88 реальными клиентами. При этом наш CM немного уменьшиться, так как мы будем платить заработную плату уже 4 сотрудникам, а не одному. Зато понижение цены должно стать более привлекательным для наших клиентов, что должно позволить привлечь больше людей.

Таким образом подход к расчету смешанных моделей можно использовать для расчета рентабельности рекламной модели.

Так же я подготовил видео с демонстрирующее данный подход

05 июля 2017

Записки Growth hacker #7

Учет CPA по когортам

Сегодня так получилось, что сразу 2 человека спросили меня об одном и том же, а именно, как правильно учитывать затраты на привлечение пользователя в когорту, если мы знаем, что пользователь приходит по разным каналам. В итоге я решил расписать как правильно вести учет таких заходов.

Давайте посмотрим как правильно учитывать маркетинговые расходы в юнит-экономике по когортам. Для начала представим, что наш бюджет 100 000 рублей в месяц и мы его тратим на два канала G и Я поровну, по 50 000 рублей. В первый месяц работы наш маркетинг принес нам 8000 посетителей 3000 из канала G и 5000 из канала Я. Давайте запишем это в таблицу.

Обратите внимание на то, как отличается среднее значение CPA по каналам (16,67+10)/2 и среднее по больнице, рассчитанное через весь бюджет и весь трафик. Теперь давайте посмотрим на второй месяц, предположим наш бюджет будет прежним, но теперь мы выделим на канала Я чуть больше денег, так как он принес нам больше пользователей.

Однако, во второй месяц, часть пользователей пришедших на сайт, на самом деле это возвращенные пользователи, которые пришли из других каналов. Давайте посмотрим на наши когорты в разрезе каналов.

Причем мы должны понимать, что 700 пользователей, которые пришли в когорту G1 во второй месяц, могли быть приведены рекламной активностью в канале Я, во второй месяц. Тогда наша таблица будет выглядеть следующим образом

Как видим, у нас 350 человек из когорты G1 вернулись через канал Я, и 200 человек из Я1 через канал G. Теперь нам осталось посчитать, как изменилось CPA для каждой из когорты во второй месяц. Для этого нам надо понять на сколько увеличился бюджет на формирование когорты за счет дополнительных трат на возврат пользователей во второй месяц через разные каналы.

Фактически, сумма по G1 показывает реальную стоимость AC для когорты G1 и мы можем пересчитать CPA.

Обратите внимание на то, как изменился бюджет на привлечение аудитории в первой когорте, при этом месячные расходы не изменились. Используя этот подход вы можете правильно учитывать затраты на привлечение аудитории из разных каналов внутри когорты.

24 марта 2017

Записки Growth hacker #6

Эффективная цена за подписку

Достаточно часто мне задают вопрос о том, какую цену лучше всего устанавливать за подписку сервису. Связано это с тем, что сейчас создается много приложений, которые распространяются по модели SaaS. Однако выставить объективную и при этом эффективную цену основатели не могут. Как всегда дилемма, а будут ли пользоваться его продуктом достаточное число раз.

Используя стандартный подход, рассмотренный в статье «Юнит-экономика. Начало», мы можем получить следующую формулу для среднего чека Av.Price:

Av.Price = (GP + COGS x APC x C1 x UA + 1sCOGS x C1 x UA + CPA x UA) / APC x C1 x UA

Таким образом вычисляем значение среднего чека через требуемые параметры бизнеса. Например, SAAS с трафиком 50 000 человек в месячной когорте, С1 = 3%, APC = 6, CPA = 25, 1sCOGS = 0, COGS = 150. Целевое значение GP для когорты 3 000 000.

Подставляя данные значения в формулу Av.Price получим

Av.Price = 622,22

В данной таблице рассчитано значение GP для данного SAAS в зависимости от конверсии и среднего чека.

16 марта 2017

Записки Growth Hacker #5

Несколько слов о заработной плате

Распространенная схема оплаты труда — смешанная, когда сотрудник получает некоторый фиксированный платеж ежемесячно, и дополнительно долю с привлеченных денег клиента. Например это выглядит так: дополнительное образование, 10 000 рублей в месяц фиксированная ставка для учителя и 500 рублей с каждого ученика за урок. При этом часто возникает вопрос, а как рассчитать значения этих частей заработной платы, фиксированной и переменной, так, чтобы компания зарабатывала. Для решения этой задачи используем юнит-экономику.

Для расчета используем стандартные формулы

GP = UA x (ARPPU x C1 — CPA)

ARRPU = (AvPrice — COGS) x APC — 1sCOGS

Подробнее о формулах читайте в статье «Юнит-Экономика. Начало». Согласно этим формулам наша фиксированная ставка это 1sCOGS, а переменная COGS. Следовательно, чтобы рассчитать, величину переменного платежа запишем формулу для расчета COGS через оставшиеся величины.

COGS = AvP — ((1sCOGS x C1 — CPA) x UA — GP) / APC x C1 x UA

Предположим, что план заработка 1 000 000 рублей. Привлекаем на сайт, который продает курсы 15 000 человек в месяц. Конверсия в клиента составляет 1%. При этом каждый клиент платит в среднем за 10 уроков. Средний чек 2600 рублей, а затраты на привлечение пользователя 10 рублей. Фиксированную ставку преподавателю платим 10 000 рублей в месяц. Подставив цифры в формулу для COGS получаем 833,33 рубля. В итоге нашему преподавателю заплатим 10 000 рублей + 833,33 с каждого клиента за урок, что ровняется 10 000 + 15 000×1% х 833,33×10 = 1 349 990 рублей. Важно помнить, что это не заработная плата за месяц, это деньги за 10 уроков, так как среднее число платежей на клиента ровно 10.

Таблица GP в зависимости от величины COGS и 1sCOGS для текущей модели (APC=10).

Аналогичным образом получаем расчет заработной платы для менеджеров продаж и сотрудников, которые получают деньги по смешанной модели.

28 февраля 2017

Юнит-экономика. Начало

Большинство бизнесов умирает в первый год работы, потому что у них заканчиваются деньги. При этом смерть бизнеса напрямую зависит от принимаемых решений в этом бизнесе. Умение правильно выбирать решения, которые позволяют бизнесу развиваться и расти, становиться прибыльными, важно. Для принятия решений необходим инструмент, который бы позволял выбрать из списка решений только те, которые будете делать, и те, которые окажут максимальное влияние на результаты работы бизнеса. Юнит-экономика, как раз такой инструмент.

Юнит-экономика показывает как бизнес зарабатывает с потока пользователей. Схема работы бизнеса: на входе принимаем пользователей, которые проходят через черный ящик бизнеса и приносят деньги. При этом помним, что деньги бывают как со знаком плюс, так и минус.

Если будем знать, сколько мы потратили на каждого посетителя, который попал в наш «черный ящик», и рассчитаем сколько он принес денег, то мы можем рассчитать объем денег приносимых бизнесом с потока пользователей.

03 февраля 2017

Судный день изменивший историю или применение TоС в юнит-экономике

Как применять подход Теории ограничений Голдратта для принятия решений в бизнесе на основе юнит-экономики.

31 января 2017

Надежда на LTV

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.

27 января 2017

Подписная и бессрочная лицензия на программное обеспечение

Задался я тут вопросом, почему последнее время все больше и больше компаний начинают продавать программное обеспечение по подписной модели, в то время как ранее распространена была модель продажи с бессрочными лицензиями. Причем меня интересовала позиция производителя программного обеспечения, а не покупателя.

17 октября 2016

Записки Growth Hacker #4

Формула расчета Gross Profit достаточно проста:

GP = (ARPPU x C1 — CPA) x UA

При этом значение ARPPU вычисляется по формуле, предложенной Ильей Красинским:

ARPPU = (Av.Price — COGS) x APC −1sCOGS

Однако у этой формулы есть один существенный недостаток, она не учитывает затрат, которые несет бизнес на удержание клиента, на его возврат и совершение повторных продаж, а эти затраты бывают достаточно существенными. По этому я решил усовершенствовать формулу, и добавить туда величину отвечающую за эти затраты — Buyer Retention Cost или BRC. Как вычисляется эта величина. BRC = RetCost / Nret, где RetCost ваши затраты на удержание клиентов в когорте, а Nret — число повторных продаж.

Nret = N — Buyers

Где, N — общее число продаж, а Buyers — число клиентов в когорте.

Наша формула для ARPPU с учетом затрат на удержание будет выглядеть следующим образом:

ARPPU = (Av.Price — COGS) x APC — BRC x (APC-1) — 1sCOGS.

Давайте рассмотрим пример, пусть у нас Av.Price=5000 рублей, COGS=300 рублей, N=374, Buyers=157, а затраты на удержание клиентов в когорте составили 100 000 рублей. Таким образом Nret=374-157=217. BRC=100000/217=460,83. APC=374/157=2,38. И следовательно

ARPPU = (5000 — 300) x 2,38 — 460,83 x (2,38 — 1) = 10550,06

24 сентября 2016

Препарируем когорты в юнит-экономике

Последнее время сталкиваюсь с непониманием того, как использовать когорты в юнит-экономики на практике. Основной вопрос связан с тем, как учитывать доход с когорты с месячными доходами и расходами. Давайте рассмотрим эту тему.

14 сентября 2016

Записки Growth hacker #3

Давайте поговорим о том, как принимать решения по изменению того или иного параметра в продуктовой экономике. Давайте рассмотрим некоторый бизнес, экономика которого сходится и мы хотели бы повысить нашу доходность. С точки зрения Теории ограничений Голдратта нам необходимо найти параметр изменение которого дает наибольший вклад в итоговый Gross Profit (GP), подчинить продукт этому параметру (сфокусироваться над ним) и расширить его. Однако простого изменения параметра для принятия решений недостаточно. Дело в том, что для изменения любого параметра необходимо заложить ресурсы на изменение (включая время), а также оценивать то, насколько сильно надо изменить параметр. В нашем экспериментальном проекте таблица по изменению параметров в которой указаны следующие значения, какая величина изменяется в какую сторону и на сколько, какой прирост GP дает это изменение, а также необходимые ресурсы на это изменение.

Как видим, наибольшее изменение GP дает изменение конверсии, однако при этом нам необходимо потратить наибольшее число ресурсов для этого изменения. Давайте посмотрим как мы можем определить параметр, который необходимо заменить. Для этого мы отсортируем наши параметры по следующей схеме, сначала отсортируем по GP от большего к малому, затем по значению на которое нам надо изменить величину от меньшего к большему и по затратам от меньшего к большему, у нас должно получиться следующее:

Как видно, близкое по величине изменение GP дает работа со средним чеком, при этом изменить его надо всего на 10% и затратить в 4 раза меньше ресурсов, чем для изменения конверсии. Таким образом, хотя изменение конверсии дает и наибольший вклад в изменение GP сосредоточиться стоить над изменение среднего чека, или, если изменение среднего чека невозможно, начать работать с повторными покупками CPA.

07 сентября 2016

Записки Growth hacker #2

Сегодня поговорим о том, как вести учет расходов на работу менеджеров по продажам. Давайте рассмотрим ситуацию, в которой вы платите своим продавцам по следующей схеме:

  1. фиксированная плата, скажем 50 000 рублей
  2. 10% с первого платежа, который сделал клиент
  3. 5% с каждого последующего платежа, который совершит клиент

Как рассчитать экономику и правильно учесть расходы. Предположим, что мы продаем некоторый сервис по подписке, и ваши продавцы работают через канал холодных продаж. Для этого они совершают звонки, фиксируют их в CRM.

Предположим, наши менеджеры совершают 500 уникальных звонков в месяц, при этом мы понимаем, что в каждую организацию менеджер совершит несколько звонков за все время. При этом конверсия в продажу с момента первого звонка в первый оплаченный счет составляет пусть 5%. Средний чек составляет 35 000 рублей в месяц, при этом менеджер должен напоминать клиентам о следующей оплате. Давайте рассмотрим, как будет выглядеть наша юнит-экономика.

UA = 500 — число звонков, которые совершает наш менеджер

С1 = 5% — конверсия в первую продажу

Buyers = 25 — число клиентов, которых мы получим совершив 500 звонков

AvPrice = 35 000 рублей — средний чек, который платит клиент

Далее нам надо учесть затраты на обеспечение продаж, при этом надо понимать, что все наши расходы в модели включают премию нашему менеджеру, при этом с первой продажи мы платим ему 10%, а со второй и последующих 5%. Давайте рассмотрим наш первый месяц, когда клиенты в среднем платят 1 раз.

COGS = 5% — это величина премии, которую мы платим менеджеру с каждой продажи, тут все просто.

1sCOGS = 5% — это величина дополнительной премии, которую мы платим менеджеру за первую продажу (внимание, не 10%, а именно 5%).

APC = 1 — пока рассматриваем первый месяц, когда все совершили по одной продаже.

ARPPU = (AvPrice — COGS) x APC — 1sCOGS = (35 000 — 5%) x 1 — 5% = (35 000 — 1750) x 1 — 1750 = 31 500 — доход с одного клиента за все время его существования, в данном случае за первый месяц.

ARPU = ARPPU x C1 = 1575 — сколько приносит нам любой совершенный уникальный звонок

AC = 50 000 рублей — зарплата нашего менеджера, которая не зависит от продаж

CPA = 50 000 / 500 = 100 рублей — стоимость одного уникального звонка

Наша задача вести правильный учет премирования менеджера. Как мы видим, нашу премию мы разделили на COGS и 1sCOGS. Давайте посмотрим, как будет выглядеть премия нашего менеджера.

Наш менеджер получает 50 000 на руки, а так же 1750 рублей с каждого клиента с каждой продажи и 1750 рублей с каждой первой продажи. Всего у нас было 25 клиентов, таким образом мы имеем 1750×25 + 1750×25 = 87 500 премия и всего на руки 137 500 рублей.

При этом наш доход будет следующим (ARPU — CPA) x UA = (1575 — 100) x 500 = 737 500 рублей, при этом менеджеру мы заплатим 137 500 рублей.

Давайте рассмотрим второй месяц.

ARPPU = (AvPrice — COGS) x APC — 1sCOGS = (35 000 — 1750) x 2 — 1750 = 64 750

Наш менеджер получит следующую зарплату 50 000 + 1750×2×25 + 1750×25 = 50 000 + 85 500 + 43 750 = 179 250 рублей.

Наш доход составит при этом (ARPPU x C1 — CPA) x UA = (64 750×5% — 100) x 500 = 1 568 750 рублей.

Теперь мы можете учитывать премию менеджерам продаж в юнит-экономике.

25 августа 2016

Записки Growth Hacker #1

Недавно столкнулся с недопониманием того, как рассчитывается Gross Profit. Дело в том, что он может рассчитываться по разному и некоторые команды путаются в значениях. Давайте разберем этот момент. Как мы можем посчитать GP?

  1. наша прибыль есть прибыль с каждого клиента в когорте, умноженная на число этих клиентов

    GP = (ARPPU — CAC) x Buyers

  2. наша прибыль есть прибыль с каждого лида в когорте, умноженная на число лидов

    GP = (ARPL — CPL) x Leads

  3. наша прибыль есть прибыль с каждого пользователя в когорте, умноженная на число пользователей

    GP = (ARPU — CPA) x UA

При этом наши пользователи, лиды и клиенты связаны воронкой продаж

UA -> Cact -> Leads -> C -> Buyers

UA -> C1 -> Buyers

Где

Cact — конверсия в активацию пользователя, когда мы получаем данные о пользователе и он становится лидом.

С — конверсия в первую покупку, которую совершает лид и становится нашим клиентом, а С1 — конверсия в первую покупку.

Соответственно,

ARPU = ARPPU x C1

ARPL = ARPPU x Cact

ARPU = ARPL x C

ARPU = ARPPU x Cact x C

Ну и помним, что

CAC — customer acquisition cost — стоимость привлечения клиента

CPA — cost per acquisition — стоимость привлечения пользователя

CPL — cost per lead — стоимость привлечения лида.

03 февраля 2016

Когортный анализ в юнит-экономике

Меня частенько спрашивают о том, как считать юнит-экономику в реальных проектах, с учетом когорт, или интересуются почему модельная экономика не сходиться с кассой. По этому решил разобрать на примере, как считать экономику в когортах. Для начала возьмем некий модельный бизнес. Юнит-экономика которого на момент ее записи в калькулятор выглядит следующим образом.

На что стоит тут обратить внимание. Во-первых, это на то, как сформирована наша когорта. Пусть мы формируем месячные когорты. То есть берем только тех, пользователей, которые посетили наш сайт первый раз в жизни в течении месяца, по которому формируем нашу когорту. В нашем примере, мы видим UA = 5000, это означает, что наша когорта, сформированная, например, в январе содержит 5000 человек, которые посетили наш сайт впервые. К примеру, общая посещаемость сайта составила 7500 человек, а новых оказалось, только 5000, а 2500 человек это повторные посещения, людьми, которые попали в предыдущие когорты.

Во-вторых, давайте посмотрим на параметр APC = 1,56338 (это точное значение из примера). Что означает этот параметр, а то, что наши покупатели, которых 71 совершили в среднем 1,56 покупок каждый. Но важно понимать, что это не означает, что они совершили все свои покупки в январе, мало того, даже первые свои покупки они могли совершить в другие месяцы.

Еще одним интересным числом для нас является значение Revenue = 116 499,97. Многие не понимают, что это число означает, с одной стороны мы имеем месячную когорту, с другой стороны данный доход получен за время жизни когорты, за которое в среднем каждый покупатель совершил 1,56 сделок. Собственно для понимания этих параметров и написана эта статья.

Давайте посмотрим, как ведет себя наша когорта со временем, и как она влияет на основные параметры нашего калькулятора.

И так, в январе мы формируем когорту, новых посетителей 5000 — это все, кто сформировал нашу когорту, по этому вернувшихся посетителей у нас нет. Далее идет число покупок совершенных пользователями нашей когорты. И видим, что в январе было всего 50 покупок. При этом никто не совершил повторных покупок. Таким образом конверсия в первую покупку в этой когорте составляет 1%, а APC = 1. Число покупок на одного покупателя в январе ровно одному, потому что повторных покупок не было. Тогда подставляя в формулу Красинского для ARPPU

ARPPU = (Av.Price — COGS) x APC — 1sCOGS

берем 1500 (средний чек) умножаем на 1 (число покупок на покупателя) получаем 1500 рублей (в нашем примере, для простоты COGS и 1sCOGS равны нулю).

ARPU = ARPPU x C1 = 1500×1% = 15

Теперь подставим все в наш калькулятор

Обратите внимание на то, как сильно отличается наша запись от первичной. Теперь давайте посмотрим, что будет с нашей когортой в следующие месяцы.

Что мы видим, в феврале, новых посетителей у нас уже нет — так как когорта была сформирована в январе. Зато появились вернувшиеся, целых 3000. Пока все понятно. А вот с покупками дело обстоит интереснее. Мы видим, что всего в феврале было совершено 30 покупок, но 20 из них были сделаны посетителями впервые, и только 10 повторные. То есть некоторые пользователи придя на сайт в январе не приняли решения о покупке сразу, а отложили покупку на будущее, и совершили ее в феврале, в следующем месяце (например, первое посещение 31 января, а покупка 1 февраля).

Теперь давайте рассмотрим, что же произошло с конверсией в первую покупку. Напомню, что в январе она была равна 1%. Как посчитать конверсию в первую покупку в феврале, для этого мы должны сложить все первые покупки за январь и февраль для нашей когорты и поделить на величину когорты, С1 = (50 + 20) / 5000 = 1,40%. То есть наша конверсия в когорте выросла. То же самое произошло с числом повторных покупок APC. Для вычисления APC мы должны сложить все покупки, которые были совершены за эти два месяца и поделить на число покупателей в когорте, или на число первых покупок. Имеем

APC = (50 + 20 + 10) / (50 + 20) = 1,14

Как видим, на второй месяц APC нашей когорты выросло с 1, до 1,14. Так как изменилась конверсия и APC то, изменяется и величина ARPPU и ARPU. Итоговая запись калькулятора на февраль будет такой.

Таким образом мы должны рассматривать нашу когорту для каждого месяца. Получается, что-то типа такого

Хочется обратить внимание, что возврат пользователей в когорте в нашем примере затухает и в итоге новые покупатели перестают появляться. При этом повторные покупки продолжают осуществляться. В итоге, наша конверсия в первую покупку вырастает с 1% до 1,42%, APC увеличивается с 1 до 1,56, что влечет рост ARPPU и ARPU, а следовательно Revenue.

Теперь давайте обратим внимание собственно на смысл величины Revenue в нашей системе, что означает доход 116 499,97 рублей для нашей январской когорты. А означает он следующее, это величина дохода, которую принесут клиенты из нашей январской когорты на дату 30 апреля (помните, мы вели учет поведения пользователей на апрель месяц включительно). При этом в январе мы получим от нашей когорты только 25 000 рублей, за февраль еще 45 000,3 рублей, а всего на конец февраля 70 000,3 рублей. Предположим, что каждая новая когорта у нас идентична предыдущей, тогда на апрель месяц мы будем иметь такую картинку:

Это доход полученный за все время с каждой когорты.

31 января 2016

Экономика франшизы

Недавно я начал работать с одной командой, которая развивает бизнес через франшизу, и решил посчитать экономику такого бизнеса, чтобы понять от чего зависит этот бизнес и как сильно он зависит от эффективности франчайзи. Очень надеюсь на то, что свое мнение выскажет Федор Овчинников, в моем окружении он строит большую и хорошую сеть пиццерий по франшизе.

Для начала давайте посмотрим, как устроен бизнес по франшизе. Вы как владелец франшизы, предлагаете другим компаниями купить у вас право заниматься аналогичным вашему бизнесом под вашим брендом, но при этом прибыль забирать себе, выплачивая вам небольшой процент. Например, вы придумали новое современное кафе, и хотите, чтобы по стране развивалась сеть кафе, но сразу вложить столько денег вы не можете, и предлагаете другим предпринимателям вложиться в создание такой сети. Предприниматели получают от вас право использовать ваш бренд, расписанные бизнес-процессы и стандарты. Предпринимателю не надо экспериментировать, он берет проверенный бизнес и развивает его на своей территории. Для этого он выплачивает вам паушальный взнос, за право работать по вашей франшизе, а так же выплачивает вам роялти.

При этом наш доход состоит из двух частей, получения паушального взноса и роялти. Существуют различные условия, при которых ваш бизнес зависит от той или иной части, и при определенных условиях одна из этих частей не влияет на ваш бизнес.

Калькулятор для экономики франшизы

И так, если вы читали другие мои статьи про юнит-экономику, то схема построения калькулятора вам знакома, если не то, начните с Юнит-экономика интернет-магазина 2 и Считаем экономику лидогенераторов. Однако для расчета экономики франшизы нам придется учитывать как собственно доход от продажи, а так же доход от роялти, который обеспечивается эффективной работой нашего франчайзи, на которую (работу) мы можем вилять через стандарты качества, предъявляемые франчайзи при покупке франшизы.

Как видим, так же как и в случае с лидогенераторами, мы имеем 2 строчки в калькуляторе. При этом к классической схеме добавились следующие столбцы, такие как Lump-sum — паушальный взнос, одноразовый платеж, который платит нам франчайзи, за право использовать нашу франшизу, и Royality — собственно премия выплачиваемая нам франчайзи со своего оборота.

Расчет ARPPU для франчайзи не отличается от классического и выглядит как

ARPPU = (Av.Price — COGS) x APC — 1sCOGS

Однако, я добавил еще один столбец, который показывает доход франчайзи за вычетом роялти, чтобы мы могли оценить доходность бизнеса наших партнеров.

ARPPU же франчайзера немного отличается. Во-первых, мы должны учитывать паушальный взнос, а так же рассчитывать среднюю величину роялти выплачиваемую нашими франчайзи.

ARPPU = Lump-sum + (Av.Price-COGS) x APC — 1sCOGS,

где

Av.Price = Royality x Revenueфранчайзи.

Как видим, ARPPU франчайзера зависит от величины оборота нашего франчайзи.

Пример расчета. Часть 1

Давайте рассмотрим, простой пример. Пусть наша франшиза продается за 60 000 рублей, а роялти составляют 2%. При этом, франчайзи проводит с нами минимум 12 месяцев.

Как видим в нашем пример, наш франчайзи оборачивает 15 000 рублей, при этом его оборот за вычетом роялти составляет 14 700 рублей. Наш же доход составляет 336 000 рублей, при условии, если мы имеем 10 франчайзи. Давайте посмотрим, как наша экономика зависит от изменения параметров франшизы.

Для начала посмотрим, как наш бизнес зависит о стоимости паушального взноса, попросту обнулим его.

Обратите внимание, убрав паушальный взнос, мы сразу же скатились в −264 000 рублей. Перед тем как делать выводы, давайте посмотрим, а что будет если мы откажемся от роялти.

Отказ от роялти уменьшил наш оборот до 300 000 рублей, таким образом роялти давали лишь 36 000 рублей.

Пример расчета. Часть 2

Давайте теперь посмотрим, а как наш бизнес зависит от того, как идут дела у франчайзи. В нашем примере, франчайзи имели 3000 лидов и с конверсией 1% в первую покупку превращал их в 30 клиентов. Пока мы не обращаем внимание на сам бизнес и по этому считаем, что клиенты у франчайзи одноразовые и не возвращаются за покупками повторно, хотя это тоже, безусловно, сильный фактор, который оказывает сильный вклад в нашу экономику.

Предположим, что мы проработали стандарты и обучили нашего франчайзи, и теперь его бизнес имеет 20 000 лидов, и конверсия поднялась до 2%.

Как мы видим, наш бизнес стал интереснее для всех, и франчайзи стал зарабатывать на порядок больше, так и наш доход увеличился. Теперь давайте также сравним, что будет если мы откажемся от паушального взноса или от роялти.

На этот раз отказа от любого из доходов не приводит нас к краху. Но при этом паушальный взнос все еще остается сильным фактором и дает нам 50% доходов. Теперь давайте проведем еще один эксперимент. Повысим роялти с 2% до 5%.

Обратите внимание, доход франчайзи изменился не сильно, а вот наш доход вырос кратно. При этом величина паушального взноса перестает играть существенную роль на наш доход, а следовательно наша франшиза может начать лучше продаваться.

Выводы

Как мы видим, идеальный вариант для нас это сделать такой бизнес, который будет приносить максимальный оборот для нашего франчайзи, при этом, надо понимать, что это самое сложное в нашей модели — придумать бизнес, который будет приносить много денег и который можно продавать через франшизу. С другой стороны я хотел разобрать момент, связанный с влиянием паушального взноса и роялти на наш доход от франшизы.

Как всегда вам доступен калькулятор, в котором вы можете посчитать экономику своей франшизы. Добавляйте меня в друзья в фейсбуке, ссылки и репосты приветствуются.

25 декабря 2015

Юнит-экономика интернет-магазина 2

Давно хотелось решить задачу построение калькулятора эффективности экономики в интернет-магазине (ИМ), которая бы учитывала бы некоторые особенности интернет торговли, а так же затраты на работу с текущими клиентами. Используя классический подход Красинского этого не получалось сделать, так как его формулы были рассчитаны на виральные экономики в области мобильных приложений.

Однако, в реальной жизни ИМ вынуждены тратить дополнительные средства для решения задачи удержания клиентов, а так же увеличения продаж, такие как email-маркетинг, сервисы персонализации, сервисы работы с клиентами (чаты и тп). Правильный учет расходов на удержание клиентов позволит рассчитать прибыльность бизнеса и понять, над чем необходимо сосредоточиться в работе.

Основной подход к юнит-экономике читайте в статье Экономика магазина и в работах Ильи Красинского.

Введем определения, которые нам понадобятся в калькуляторе:

  1. Revenue — доход, который мы получаем в когорте (про когортный анализ читайте в статье Когортный анализ в GA и в работах Алексея Куличевского). Вычисляется по формуле Revenue = UA x (ARPU — CPA — ARC).
  2. ARPU — Доход с одного уникального посетителя сайта, вычисляется по формуле ARPU = ARPPU x C1.
  3. ARPPU — Доход с одного платящего клиента за время жизни когорты. Важно понимать, что это не доход от клиента за месяц, даже если мы собираем месячные когорты. Это доход, который приносит клиент, впервые пришедший в определенном месяце на сайт ИМ, за все время отношений с ИМ, например за весь год или за все время жизни ИМ. Вычисляется по формуле ARPPU = (Av.Price — COGS) x APC — 1sCOGS.
  4. Av.Price — Средний чек в ИМ. При этом, специально для ИМ предлагаю рассматривать эту величину как составную и вычисляемую по формуле Av.Price = AGPrice x AGCount.
  5. AGPrice — средняя цена товара в ИМ, который покупается клиентами
  6. AGCount — среднее число товаров в корзине ИМ
  7. COGS — стоимость затрат на обеспечение продажи, в нашем случае это так же составная величина и складывается она из затрат на покупку товара (себестоимость, NetCost), доставку (Delivery) и другое (Other), например затраты на комплектацию отгрузки. Вычисляется по формуле COGS = NetCost + Delivery + Other.
  8. ARC — Средние затраты на удержание клиента, вычисляется по формуле ARC = RC x C1 / Buyers = RC / UA, где UA — число привлеченных пользователей в когорте. RC — бюджет на удержание пользователей, ваши затраты на email маркетинг, персонализацию и тп.

Таким образом мы получаем чуть более расширенный калькулятор, чем в базовом подходе, который позволяет управлять такими параметрами интернет торговли, такими как число товаров в корзине, стоимость доставки и тп.

Как видим, наш калькулятор стал несколько длиннее обычного. Для удобства расчета экономики в ИМ мы расширили поле COGS.

А так же добавили учет затрат на удержание пользователей. Причем, расчет на получение пользователя ведется исходя из бюджетов потраченных за время существование когорты на формирование когорты — AC и удержание клиентов когорты RetBuget.

Как работать с данным калькулятором и как считать экономику, это наверное главный вопрос, который задают предприниматели.

Для начала, необходимо, чтобы вы научились собирать данные в своем ИМ и разделять их на когорты. Затем для каждого канала привлечения пользователей в когорту и товарной группы внутри когорты создаем отдельную строчку. Выглядеть это будет вот так:

Для каждой товарной группы и канала вносим все нужные нам данные, а это UA, Buyers, AGPrice, AGCount, APC, AC, RC. Далее по формулам мы рассчитаем экономику каждой когорты для каждой товарной группы и канала привлечения.

На что стоит обращать внимание? Во-первых, величина ARPU должна быть больше суммы CPA+ARC, оптимально, чтобы соотношение ARPU к CPA+ARC было больше 3, эта разница необходима для того, чтобы ваша экономика оставалась в плюсе при колебаниях параметров вашей модели.

Данный калькулятор позволяет отслеживать влияние следующих характеристик на экономику ИМ: C1, AGPrice, AGCount, COGS, APC, CPA и ARC.

Например, вы хотите понять, как влияет на рентабельность стоимость доставки и хотите сравнить платную и бесплатную доставку.

Мы выписываем в две строчки все наши данные, и выделяем тот параметр, который для нас сильно важен, а именно, цена доставки 250 рублей и 0 рублей. Как видим из примера экономика меняется драматически, с — 1 566 000 рублей до 234 000 рублей. Рассмотрим другой пример, как влияет число товаров в корзине на экономику нашего магазина.

Тут хорошо видно, что при 10 товарах в корзине мы имеем 234 000 рублей доходу, а при 6 товарах −54 000 рублей, таким образом мы понимаем, на каком уровне надо держать число товаров в корзине.

В целом вы можете играться с любыми параметрами и изучать влияние этих параметров на вашу экономику.

Разобравшись с тем, как работает экономика, давайте разберемся с тем как этим всем пользоваться в реальной жизни.

Для начала, как уже говорилось, необходимо наладить сбор данных, например, настроить Google Analytics с модулем расширенной электронной коммерции.

Кроме того нужно научиться записывать данные полученные от когорты, вести учет того, сколько уникальных продаж в когорте было, сколько затрат на удержание и т.д. Причем важно понимать, что весь этот учет надо вести именно по когортам. Скажем вы делаете email рассылку для своих покупателей, у вас есть список рассылки и затраты, скажем 10 000 рублей, при этом в этом списке, пусть 20 000 получателей, из которых 7 000 относятся к одной когорте, 5 000 к другой и 8 000 к третьей. Соответственно затраты на RC относятся к трем когортам как 3 500 рублей к первой, 2 500 рублей ко второй и 4 000 к третьей когорте.

Так же важно понимать, что такое расчет вы делаете на день среза данных и почти все величины у вас будут меняться с возрастом когорты, кроме одного, числа пользователей в когорте UA — так как это основа когорты, а вот конверсия у вас будет расти, но так как это конверсия в первую покупку, она не может превышать 100%.

Ну и напоследок, предлагаю вам калькулятор о котором шла речь в данной статье. Калькулятор сделан на основе технологий Google, по этому можете копировать его к себе и использовать в своей работе.

31 октября 2015

Доход в когортах

Работая с разными командами, столкнулся с тем, что часто не понимают, что означает доход рассчитанный для когорт. Речь идет примерно о таком расчете.

В данном примере мы видим, что когорта (для упрощения, будем считать, что у нас когорты разбиты по месяцам) состоит из 50 000 посетителей, которые на сайте с конверсией 10% превратились в 5000 клиентов. Следующий важный параметр в данном расчете это APC, равный 5.

Напомню, что APC — это среднее число продаж на одного клиента за время жизни когорты. То есть, это означает, что за время жизни нашей когорты, каждый из 5000 клиентов, которые у нас имеются совершит 5 сделок. И все эти покупатели за все время принесут нам 2 600 000 рублей. Это не означает, что они принесут нам 2 600 000 рублей в месяц! Это доход с когорты за все время ее жизни (например, год).

Чтобы понять свой месячный доход мы можем предположить следующее, что если наши когорты не будут существенно меняться из месяца в месяц, то через 12 месяцев (если мы считаем, что когорта живет 12 месяцев), мы будем получать от всех когорт как раз 2 600 000 рублей, но важно понимать, что произойдет это только через 12 месяцев.

Проиллюстрирую я это на примере подписного сервиса, у которого, предположим 100 клиентов, которые оплачивают сервис 5 месяцев из 12, потом перестают. Средняя сумма оплаты 100 рублей.

Запишем наш доход в таблицу по когортам и по месяцам.

Оранжевым выделена область выхода наших когорт на точку насыщения. Хорошо видно, что первая когорта в январе принесла нам 10 000 рублей. В феврале, мы имели уже 10 000 от первой когорты и 10 000 от второй, в марте таких когорт было уже 3 и так далее. Обратите внимание, что с мая наши когорты стабильно приносят 50 000 рублей. И сумма эта не растет, это связано с тем, что наша когорта приносит только 5 платежей.

Так же важно понимать, что в реальности это число APC среднее, и кто-то может платить 3 месяца, а кто-то 7.

И так важно понимать, что в нашем расчете экономики, доход от когорты это не доход в месяц, а доход за время жизни когорты.

24 апреля 2015

Формула Красинского-Ханина

В прошлой заметке о экономики лидогенераторов, я допустил непростительную ошибку. А именно, записал уравнение для Av. Billbuyers следующим образом

AvBillbuyer = Buyerslids x AvBilllids

Что в принципе не верно. Так как получается, что все лиды, покупаются всеми клиентами, ана самом деле, все лиды покупаются клиентами частями, кроме того, не всегда мы вообще все лиды можем продать и появляется параметр — процент реализованных лидов. В общем случае формула для среднего чека будет следующей

AvBillbuyer = Buyerslids x AvBilllids x ImpProc / Buyersbuers

Точно так же от числа клиентов зависят и затраты на продажу COGS

COGSbuyers = CPAlids x UAlids / Buyersbuyers

Таким образом наша таблица будет выглядеть следующим образом

Желтым выделены данные, которые вы можете изменять, остальное — можно редактировать и смотреть, как изменятся доход вашего проекта.

Так же я подготовил для вас калькулятор, с которым вы можете поиграться и моделировать свою экономику.

16 апреля 2015

Считаем экономику лидогенераторов.

Многие уже читали мою статью про экономику интернет-магазина, которая основана на знаниях, переданных мне Ильей Красинским. Однако существует, очень много бизнес-моделей, которые имеют более сложную структуру заработка, а именно, умеют привлекать дешево аудиторию и продавать ее за дорого — классическая модель лидогенерации. И так, какие трудности бывают. Рассмотрим экономику привлечения пользователя.

Пока тут все просто, имеет некий трафик, приходящийся на когорту, который с конверсией C1 дает нам лидов, которых мы будем продавать. Далее у нас идет блок заработка на посетителе AvBill, ARPPU, COGS, APC и ARPU. Как нам их посчитать? ведь сами по себе, пользователи нам не платят, но влияют на наш доход, фактически являются товаром, который мы продаем нашим клиентам.

Но для начала посчитаем исходя из того, что каждый лид мы продаем за некоторую сумму, и тогда наша экономика будет выглядеть так.

В данном случае, мы считаем, что каждый лид мы продаем за 20 рублей, затрат на продажу у нас нет, продаем его 1 раз, итого получается, что каждый посетитель нам приносит 40 копеек. Затраты же на одного посетителя у нас составляют 10 рублей. В целом пока у нас модель отрицательная, но это всего лишь модель.

Теперь вернемся к нашим покупателям, компаниям, которые покупают наши лиды. Построим экономику для них.

С первой частью, как всегда нет проблем, мы контактируем с 30 потенциальными клиентами, и с конверсией C1 получает 3 покупателя. Далее нам надо рассчитать средний чек, а он у нас зависит от числа лидов, которые мы передаем покупателяю. И так,

AvBillbuyer = Buyerslids * AvBilllids

При этом затраты на продажу COGS у нас зависят от стоимости затрат на привлечение лидов

COGSbuyers = CPAlids * UAlids

Все остальное ARPPU, APC, CPA, ARPU для клиентов считается как обычно. И мы получаем следующую экономику.

При этом у покупателя AvBill и COGS являются функцией от экономики посетителей. Так же легко увидеть, что

ARPUbuyers = (ARPUlids — CPAlids) * UAlids

Так же видно, что экономика у нас при таких показателях расходиться. Давайте посмотрим как влияют теперь параметры экономики посетителей на экономику покупателей. В нашем примере, мы указали конверсию посетителей в лиды 2%, тогда как в большинство лидогенераторов стремятся достигнуть показателя в 20%.

Как видим, экономика улучшилась, так же большинство лидогенераторов умеют привлекать аудиторию очень дешево и продавать ее существенно дороже, пусть разница у нас будет 5 раз.

Уже лучше, но экономика все еще не сходиться. Что можно еще сделать. Например, можно продавать один и тот же лид нескольким компаниям, тогда наша формула среднего чека у покупателей измениться и будет зависeть уже не от среднего чека посетителей, а от их ARPPU

AvBillbuyer = Buyerslids * ARPPUlids

Предположим, что в среднем мы продаем наш лид 2,5 компаниям.

Хорошо видно, что наша экономика выросла с почти −3 млн рублей до более чем 2 млн рублей в плюсе. Вот примерно так выглядит экономика лидогенраторов.

В данной статье содержит непростительная ошибка, подробнее в следующей статье.

03 декабря 2014

Экономика магазина

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.