• 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.

  • 29 апреля 2016

    Замковая Белоруссия

    В конце марта выдалась возможность реализовать давно планируемое путешествие на автомобиле по Белоруссии. Мне доводилось бывать в Минске и хотелось познакомиться с остальной страной, почувствовать ее. Вообще после посещения Киева и Минска появилась цель посетить все бывшие советские республики, чтобы понять, как жил СССР. Причем посетив Казахстан и Киргизию у меня такого желания не возникало, а вот Киев и Минск вызвали.

  • 09 марта 2016

    Церковь Знамения Богородицы в Дубровицах

    На этих длинных выходных мы решили не ездить, как в прошлом году далеко, а отправиться в какое-нибудь ближайшее к Москве место и посмотреть, нечто уникальное. Наш выбор пал на церковь Знамения Богородицы в Дубровицах конца 17 века.

  • 03 марта 2016

    Бедлам

    В XVI-XVII веках в Лондоне нередко бесчинствовала чума. Церковные погосты быстро заполнялись все новыми и новыми жертвами, и городские власти решили учредить общественное кладбище. В 1569 году они выкупили у Бетлемской королевской больницы, первой в Европе психиатрической лечебницы, в народе прозванной Бедламом, акр (0,4 гектара) земли. Поскольку новое кладбище не принадлежало церкви, оно становилось последним пристанищем радикалов, инакомыслящих, всех неместных и неугодных, беднейших представителей рабочего люда и многих других.

    Вот он, бедлам, откуда взялся.

  • 26 февраля 2016

    Таинственный Умберто Эко

    19 февраля 2016 года умер один из моих любимых писателей, он прожил долгую и весьма плодотворную жизнь, он был ученым, который интересовался самым интересным, для меня, историческим периодом — средними веками, а еще он написал 7 замечательных романов.

    Я познакомился с ним, как и наверное, многие с романа Имя Розы, который открыл удивительный мир средневекового детектива, и показал на сколько эрудированный автор. После этого я с запоем прочитал Маятник Фуко, который показал на сколько мы, люди, ответственны за тот мир, который создаем благодаря своим галлюцинациям. В принципе все романы Эко про одно и тоже (кроме Таинственного пламени царицы Лоаны), про то, что, мы люди, любим сами создавать себе проблемы, фантазируя тайные сообщества, как в Маятнике Фуко, просто фантазируя миры, как в Баудолино или фантазируя спутников как в Остров накануне. В Пражском кладбище, Эко по косточкам, по крупинкам разбирает одну из самых значимых фальсификаций 20 века — Протоколы сионистских мудрецов, а в Нулевом номере, проходит по вопросу политического заказного СМИ. Во всех романах автор наводит нас на одну и туже мысль, Эко, как бы говорит нам — перестаньте жить в своих фантазиях, ведь мир так интересен и все это сдобряет огромным числом цитат и выдержек из огромного числа средневековых источников, к Имени Розы и Маятнику Фуко выпущены даже отдельные справочники.

    Последний, прочитанный мною роман — Таинственное пламя царицы Лоаны стоит несколько в стороне от всех остальных романов. В этом романе нет заговора, нет фальсификаций и мистики (в каком то смысле нет), но очень много обращений к памяти, к тому, что такое личность, и как мы сами ее воспринимаем, как мы ее формируем. При чем идея подачи этого материала весьма своеобразна, нам преподносят историю человека перенесшего инсульт и потерявшего память, которую он сформировал на основе собственных переживаний, при этом сохранив память полученную академическим способом. Весь роман, герой изучая свои книги и записи обретает свое истинное я, свою личность.

    Покойся с миром, Умберто Эко.

  • 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.