Строим систему метрик
Рис. 36. Агрегированные и «сырые» данные
Как мы говорили выше, аналитик данных работает только с накопленной информацией о существующих продуктах. Для решения задач он обращается к агрегированным или «сырым» данным (рис. 36). У этих подходов свои особенности. Рассмотрим их подробнее.
Прежде чем погружаться в детали работы, давайте определимся с основными терминами – «метрики» и «фреймворки». Без их понимания разобраться с процессом не получится.
Итак, метрики — это числовые показатели, они дают определенную информацию о чем-либо: о продукте, эффективности работы компании, подразделения или отдельных маркетинговых акций.
Понятие «фреймворк» тоже требует уточнения. В контексте книги мы называем фреймворком документ или набор принципов, на основании которых можно пошагово построить стратегию работы с разными направлениями деятельности бизнеса. В итоге получается инструкция формата «делай раз». Это своеобразный каркас, предполагающий, что содержание у каждого предприятия будет свое.
Пример от Романа Бунина, автора Telegram-канала «Reveal the data» про визуализацию данных (рис. 37):
Рис. 37. Пример фреймворка
В итоге работа по этому фреймворку приведет к подобному результату (рис. 38):
Рис. 38. Дашборд одного из наших заказчиков, наглядно подтверждающий пользу работы с фреймворками
Зачем метрики и фреймворки нужны аналитику?
Начнем с первых. Работу с ними следует строить с определения ключевых показателей бизнеса и связей между ними. Замечу: создать систему правильных метрик, планировать их, замерять и реагировать на изменения показателей важно, поскольку это позволяет держать руку на пульсе.
В современных быстро меняющихся реалиях с обилием кричзисов система метрик – один из ключевых методов поддержания прибыльности организации, развития бизнеса и прозрачного управления компанией.
А также, помимо прочего, система метрик помогает строить аналитическую работу компании. То есть:
• Системность в анализе данных задает общий тон для работы бизнеса. Грамотно выстроив систему метрик, вы позволите компании масштабироваться и увеличивать прибыль.
• Полученные в ходе анализа результаты помогают решать проблемы клиента, как правило, путем оптимизации продукта или услуги. Это основа, которая поможет найти новые оригинальные решения.
• Используя результаты анализа, отдел маркетинга составляет стратегию. Так, чтобы целевой клиент получил не общую информацию, а конкретную помощь в решении собственных задач. Все это связано с уже упомянутым ранее циклом Деминга.
• Аналитические метрики помогают выявить места, где компания зарабатывает деньги и где теряет.
Но как же выстроить собственную систему метрик и решить с помощью нее все эти задачи? И как использовать ее грамотно?
Все начинается с ответа на вопрос: «Зачем нужна аналитика?» Не в общих чертах, а конкретно в вашем бизнесе, в вашем отделе.
Мой ответ – аналитика нужна для понимания процессов, происходящих в бизнесе, в том числе отслеживания:
Работает ли команда на результат и исследует ли причины неудач?
Справляются ли сотрудники с поставленными задачами?
Рассмотрим пример.
Возьмем любое мобильное приложение гипотетического банка и метрику «количество пользователей»:
• 20 000 клиентов мобильного приложения банка – это хорошо или плохо? В масштабах страны за год это, мягко говоря, провал. А в регионе с населением 100 000 человек за полугодие?
• Что означает цифра дохода с пользователя? Как она изменилась за последние недели, пару месяцев? Как при этом изменились затраты на одного клиента (напомню: они состоят из стоимости привлечения, удержания, обслуживания)?
• О чем говорит динамика оборота? Что при этом происходит с затратами на привлечение пользователей?
• Как и почему пользователи становятся клиентами? Почему часть пользователей не конвертируется в клиентов и как на это повлиять?
Ответы на все эти вопросы дает работа с данными. В зависимости от того, на какие вопросы нужны ответы вашему бизнесу, строится система метрик. Для ее грамотного построения необходимо соблюсти ряд ключевых принципов. Без них вся аналитика может оказаться бесполезным сливом бюджета. Эти принципы:
• Компетентность
Собрать и проанализировать полученные данные, а затем построить комплекс метрик – задача для профессионала. Для интерпретации информации иногда требуются специальные знания, к примеру математическая статистика. Аналитик разбирается в предметной области, понимает и умеет объяснять результаты, а потому сделанные им выводы можно применить во многих отраслях бизнеса.
• Объективность
Влияющие на задачу данные нужно изучать как минимум с двух сторон. Досконально изучить вопрос помогут разные источники, уровни агрегации данных и способы расчета показателей. Желательно к одному и тому же выводу приходить с помощью разных метрик. Это сделает информацию более достоверной.
• Актуальность
Изучая ситуации «здесь и сейчас», следует использовать свежую информацию. Прошлогодний анализ дает одну картину, проведенный неделю назад – совершенно другую. К слову, ретроспективный анализ (изучение прошлых ситуаций и накопленного опыта) позволяет понять не только прошлые ошибки, но и сделать выводы о действиях, которые привели к сегодняшнему успеху.
• Интерпретируемость
Отчет должен быть понятен человеку без технической подготовки. Его цель – помочь решить проблему, найти слабые места. Для этого полученные значения метрик надо привести в порядок: не только разложить на понятные категории, но и создать структуру, чтобы сотруднику любого отдела было понятно, о чем говорят эти цифры.
Метод AARRR[5]
Систему метрик можно выстроить на основе множества критериев и теорий. И она индивидуальна: оптимальное решение для одного бизнеса совершенно бесполезно для другого. Кроме того, эта система – математическое отражение декомпозиции бизнес-процессов компании. Причем система метрик будет иметь внутри себя несколько уровней. На одном уровне иерархии метрик может быть видна прибыль, на другом – действия пользователей и клиентов, на третьем – активность компании.
Документ с подробным описанием такой системы помогает структурировать всю работу организации. Рассмотрим один из основных подходов к построению структуры метрик – жизненный цикл клиента, или ЖЦК (Customer Lifecycle – CLC). А после разберем второй подход – через понимание юнит-экономики.
Обычно жизненный цикл клиента включает:
1. Охват аудитории. С него начинается работа маркетолога. Потенциальную аудиторию еще предстоит преобразовать в пользователей, а затем – в клиентов. Именно этим занимаются маркетологи.
2. Вовлечение. На этом этапе новых пользователей конвертируют в зарегистрированных. У них формируют доверие к организации и ее продуктам. В компании над этим работает несколько команд.
3. Монетизация. Это процесс конвертации зарегистрированных пользователей в клиентов, которые принесут компании доход, покупая ее продукцию. Этим занимается отдел маркетинга.
4. Удержание/Отток. К этому моменту клиент уже решил как минимум часть своих вопросов и может уйти. Компании нужно его удержать, а потому запускаются различные маркетинговые акции. Это командная работа: отдел маркетинга, коммерческий директор и маркетинговый аналитик должны сработать вместе на результат.
Дейв МакКлюр в 2007 году предложил метод отстройки системы метрик, основанный как раз на движении клиента в компании и его жизненном цикле – AARRR. Это система показателей, изначальная цель которой заключалась в помощи стартапам. Этот метод также можно встретить и под другим названием – «пиратские метрики» – из-за звука АА-Р-Р-Р.
AARRR включает 5 основных этапов (рис. 39). Это совокупная работа маркетологов и аналитиков. Графически все этапы можно представить в форме воронки, изображенной на рисунке:
• Аcquisition – привлечение: на начальном этапе идет поиск целевой аудитории.
• Аctivation – активация: здесь нужно добиться регистрации потенциального покупателя и трансформировать его в клиента.
• Retention – удержание: после покупки клиент должен вернуться еще несколько раз.
• Revenue – доход/монетизация: клиент покупает столько продукции, сколько вы запланировали продать.
• Referral – рекомендации: если продукт удовлетворяет нужды клиента, он рекомендует его знакомым и друзьям.
Рис. 39. Метод AARRR
На разных уровнях этой воронки нужно выбирать отдельные метрики. Их задача не только отражать происходящее, но и описывать движение от одного этапа к другому.
Причем нужно выразить все это в цифрах и детально изучить.
Теперь разберем каждый этап и его метрики отдельно на примерах из успешно работающих организаций.
A – Привлечение клиентов
Нагляднее всего будет продемонстрировать поиск целевой аудитории на примере мобильного приложения доставки готовой еды и каналов привлечения трафика для него. Пользователи приходят по нескольким каналам:
1. Органический поисковый трафик: через «Яндекс», Google и так далее.
2. Мобильный органический трафик: поиск в Google Play / Apple Store.
3. Коммерческий трафик: реклама во «ВКонтакте», контекстная реклама («Яндекс Директ»), рекламные сети для мобильного трафика.
Рис. 40. Привлечение клиентов
Рассмотрим продвижение во «ВКонтакте». Объявления настроены на потенциальную целевую аудиторию, в терминах социальной сети она называется «Охват». Есть возможность уточнить показы объявления по конверсии, кликам и другим параметрам.
Основная задача тонкой настройки рекламы – собрать максимально заинтересованную аудиторию при минимальном бюджете. Значит, предстоит выбрать метрики, отражающие адекватность выбора. Вот они:
• Impressions – число показов объявления ЦА. Сама по себе метрика мало о чем скажет. Понимание ее значения тесно связано с объемом потенциальной аудитории. Она также потребуется нам для понимания остальных метрик.
• Clicks – число кликов по объявлению.
• Installs – число установок мобильного приложения.
• CTR (Click Through Rate) – кликабельность объявления. Она равна отношению кликов (Clicks) к числу показов (Impressions). Метрика показывает, насколько рекламное объявление интересно аудитории.
• CR (Conversion Rate) – это отношение количества установленных приложений (Installs) к кликам по объявлению (Clicks). Показывает уровень конверсии или долю пользователей, установивших софт, относительно кликнувших по рекламному объявлению.
• Spend – сумма денег, потраченная компанией на отдельное объявление.
• CPC (Cost Per Click) – цена клика. Рассчитывается как отношение затрат (Spend) к числу кликов (Clicks) и показывает стоимость одного клика. Использовать метрику стоит, сравнивая показатель одного объявления с другим.
• CPM (Cost Per Mille) – цена тысячи показов. Метрика считается по формуле Spend / Impressions × 1000. Она тоже используется в сравнении объявлений. Оба показателя помогают определить наиболее эффективный для компании и привлекательный для целевой аудитории способ обращения.
• CPI (Cost Per Install) – удельная цена одной установки приложения клиентом. Рассчитывается как отношение затрат (Spend) к количеству установок (Installs).
• Revenue – конечный доход для компании от объявления или акции.
• ROAS (Return of Advertising Spend) – возврат вложенных в рекламу денег. Считается как доход с инвестированного доллара в рекламу или отношение конечного дохода (Revenue) к затратам на объявление (Spend). Показатель помогает раскрыть финансовую эффективность рекламной кампании. Например, ROAS = 300 % указывает на доход 3 руб., а ROAS равный 30 % говорит о том, что на вложенный доллар заработано 30 копеек.
• CAC (Customer Acquisition Cost) – стоимость привлечения клиента. Рассчитывается как отношение суммы общих расходов на маркетинг и расходов на продажи к количеству новых привлеченных клиентов.
Итак, перед нами набор метрик, которые предстоит обрабатывать: сравнить между собой для разных объявлений, изучить динамику показателей и разные источники трафика. И уже простая таблица с этими показателями приблизит нас к пониманию эффективности рекламы (рис. 41).
Рис. 41. Таблица с наборами метрик
Эту таблицу можно менять: по вертикали разместить даты, а данные кампании расположить по горизонтали с возможностью фильтрации. Это даст наглядное представление об изменениях в основных метриках поступления трафика.
Что еще аналитик может сделать на основе этой таблицы?
• Сравнить CTR нескольких баннеров и понять, какое предложение сейчас для целевой аудитории привлекательнее. Показатель можно применять в A/B-тестах баннеров для выбора лучшего.
• При расчете эффективности, кроме CTR, стоит учитывать еще и CPC. Показатель поможет выбрать баннер, оптимальный по цене за клик.
• С точки зрения финансовой эффективности стоит выбрать две метрики: CPI и ROAS. Первая указывает на стоимость закупки пользователей и подсказывает, есть ли необходимость ее оптимизировать. Вторая метрика говорит о том, насколько хорошо купленный трафик монетизируется.
A – Активация клиентов
Следующий шаг на пути маркетинговой воронки – активация. Чтобы глубже понять этот термин, поставим себя на место разработчиков мобильной игры. Допустим, мы привлекли геймеров, они установили нашу игру. Теперь задача – привести пользователя к регистрации, то есть активировать пользователя и познакомить с игрой.
На этом этапе основными можно назвать две метрики:
• конверсия пользователя из гостя в зарегистрированного пользователя – считается как отношение регистраций (Registrations) к установкам игры (Installs);
• конверсия в прошедших вводный этап игры (= Tutorial Users / Installs).
Рис. 42. Активация клиентов
Оба показателя демонстрируют отношение пользователей к регистрации. Не слишком ли сложно разобраться в игре? Понятно ли, как создать аккаунт, управлять персонажем? Кроме того, второй показатель конверсии демонстрирует заинтересованность пользователей во вводном периоде игры. Он также отвечает на вопрос: не слишком ли много от игрока требуется? Кстати, эту метрику можно декомпозировать, если на этом этапе предложить ему провести ряд важных действий. Тогда мы можем изучить процесс перехода пользователей к отдельным сценам и найти трудности с активацией новых игроков.
R – Удержание клиентов
Для организаций важно наличие активной базы лояльных покупателей. Поэтому необходимо отслеживать следующие метрики:
• Retention rate (или Rolling retention) – показывает активность обращения к продукту;
Рис. 43. График Retention rate
• Sticky Factor – мера вовлеченности в пользование продуктом. Чтобы получить данные за конкретный период (день, неделю, месяц), считаем отношение числа уникальных посетителей за сутки (DAU) к числу уникальных посетителей за изучаемый период (WAU: за день, неделю, месяц) и выражаем в процентах.
Рис. 44. Удержание клиентов
Вместе с главными метриками следует изучить показатели, связанные с инструментами удержания клиентской базы. Это могут быть каналы директ-маркетинга: e-mail, sms, push-уведомления. У них есть описательные показатели: количество отправленных и доставленных сообщений, число вернувшихся пользователей. Они помогут понять результативность каждого из инструментов.
Retention – этот этап отражает способность компании выстраивать крепкие отношения с покупателями. Он показывает, насколько хорошо бизнес может удерживать постоянных клиентов. И на этот показатель можно влиять.
Допустим, компания продает услуги через мобильное приложение. Как это происходит:
1. Человек получает уведомление.
2. Заходит в приложение.
3. Выполняет там целевое действие (к которому мы его подталкиваем через push-нотификацию).
После этого график Retention покажет рост. Необходимо учитывать: в первый месяц после установки приложения метрика нестабильна. Это совершенно нормально.
Чем может быть полезен retention в бизнесе?
Некоторые компании ориентированы на удержание клиента и повторные продажи. Их основное конкурентное преимущество – снижение затрат на рекламу при одновременном увеличении выручки. При таком подходе основной запрос покупателя успешно решается. И тогда целевым действием может выступать переход по ссылке, чтение статьи или письма с описанием нового продукта или услуги.
Для таких бизнесов график Retention может выглядеть следующим образом (рис. 45):
Рис. 45. График Retention
А есть бизнесы, которые ориентированы на постоянный поиск новых клиентов. Тот же «Яндекс. Такси». Человек может вызвать машину для поездки на работу или домой, но ездить на такси в режиме 24/7 могут далеко не все. Поэтому компания вынуждена постоянно привлекать новых клиентов. В этом случае динамика Retention может быть не настолько показательной.
А еще Retention меняется в зависимости от того, в какой момент пользователь зарегистрировался в приложении, так как разработчики постоянно вносят коррективы. Что делать в таком случае? Один из вариантов – смотреть Retention по когортам, как это показано на графике (рис. 46).
Теперь остановимся на понятии когортного анализа.
Рис. 46. График Retention по когортам
Когортный анализ в работе аналитика
Как уже было сказано в предыдущей главе, аналитики сегментируют пользователей по доходности, регионам, сроку использования продукта и другим критериям. Как правило, аудитория продукта представляет собой смесь из тех, кто начал использовать сервис сегодня, вчера, месяц назад и так далее. Поэтому аналитику приходится изучать эту неоднородную массу как единое целое и делать выводы. Для решения этой задачи и придумали когортный анализ.
Графически результат когортного анализа обычно представляют в виде таблицы (рис. 47):
Рис. 47. Результат когортного анализа
Суть такого анализа – разделить пользователей на группы (когорты) по определенным признакам и отслеживать их поведение в разрезе времени.
Когорта — это группа пользователей приложения, объединенных по одному или нескольким признакам. Например, время установки приложения или появления клиента в приложении. Их также можно выделять и по другим критериям:
• география пользователя,
• источник трафика,
• платформа устройства и другие важные для бизнеса параметры.
Как работает с когортами аналитик?
• Определяет размер и состав когорт.
• Следит за изменениями их ключевых показателей в течение определенного времени.
• Делает выводы, какие когорты имеют большую или меньшую успешность, дает соответствующие рекомендации.
Когортный анализ полезен бизнесу для решения нескольких задач сразу, поскольку он:
• Позволяет оценить эффективность различных маркетинговых кампаний. Проанализировав поведение разных когорт клиентов, можно определить, какие кампании наиболее эффективны для привлечения новых клиентов и удержания старых.
• Позволяет увидеть различия между когортами. К примеру, позволяет определить, как отличается средний чек у клиентов, зарегистрировавшихся в разное время.
• Дает возможность определить проблемы и улучшить процессы обслуживания. Допустим, выяснить, что клиенты из предыдущего примера часто уходят из-за проблем с доставкой, и решить эту проблему, сохранив их лояльность.
Когортный анализ – мощнейший инструмент маркетинга. Именно благодаря ему компании понимают как именно клиенты используют их продукты или услуги, а еще – оценивают рентабельность рекламных кампаний и эффективность принятых бизнес-решений.
Теперь перейдем к основному показателю жизненного цикла клиентов – деньгам. Доход, выручка, прибыль, как ни назови, все это – деньги, полученные от клиентов. Предпоследняя буква аббревиатуры AARRR – R, монетизация.
R – Монетизация
Наконец, мы добрались до ключевой метрики, интересующей всех бизнес-руководителей, – прибыли. До денег, которые мы получаем от пользователей, когда они покупают наш продукт. В абсолютном выражении эта метрика (или результат деятельности компании) не очень показательна, хотя важна для понимания текущих трендов.
Рис. 48. Монетизация
Обычно действия пользователей раскладывают на несколько относительных показателей:
Средняя выручка на клиента. Считается по формуле: ARPU = Revenue / Users.
• Накопленная средняя выручка в пересчете на одного покупателя. Расчет по формуле: СARPU = cumulative Revenue / Users.
• Средний доход на одного человека. Метод расчета: ARPPU = Revenue / Payers.
• Средний чек. Рассчитывается: Avg Receipt = Revenue / Purchases.
• Жизненная ценность клиента или совокупный доход на пользователя, обычно представлена метрикой LTV или CLV.
Теперь разберемся в значениях этих метрики и поймем, как их можно применять.
Средняя выручка показывает доход с одного клиента за определенный период. Как правило, это неделя или день. Это полезные данные, но для каких-либо выводов их недостаточно. Нам необходимо найти аудиторию, способную платить больше, чем стоит ее привлечение. Таким образом, если мы модифицируем показатель ARPU и рассмотрим накопленный ARPU, например, за 30, 60, 90, 180 дней, то получим неплохое приближение к LTV пользователя. Еще лучше, если мы построим кривую накопленного ARPU по дням (рис. 49).
Рис. 49. Кривая накопленного ARPU по дням
Дополнительную информацию даст добавление горизонтальной линии CPI, и точка ее пересечения с ARPU покажет точку безубыточности. С этого момента доход от пользователя превышает стоимость его привлечения. На графике мы можем видеть 56-й день жизненного цикла клиента.
Такой расчет напоминает поиск точки безубыточности компании, который на порядок сложнее: в масштабах всего бизнеса нужно учесть все расходы и доходы организации.
R – Рекомендации
Классно, когда клиент рекомендует продукт или компанию друзьям, поскольку это приводит к новым продажам, росту узнаваемости и, как следствие, – к увеличению доходов организации.
Рис. 50. Рекомендации
В этом случае наиболее информативными метриками будут:
• Количество активированных новых пользователей, приглашенных одним постоянным клиентом.
• NPS (Net Promoter Score) – эта метрика демонстрирует степень лояльности пользователя, который пользуется продуктами или услугами компании длительное время.
Для расчета NPS клиентов просят оценить по шкале от 0 до 10, с какой вероятностью они порекомендуют продукт компании друзьям.
Затем клиентов делят на три группы:
• В первую входят клиенты, оценившие желание пригласить друзей в 9 баллов и выше, – это сторонники бренда.
• Во вторую – люди, поставившие 7–8 баллов (нейтральные пользователи).
• В третью – клиенты, поставившие 6 баллов и ниже. Это критики.
В расчетах используют данные по 1 и 3 группам: NPS определяют как разность процентной доли сторонников и критиков бренда. Если задать дополнительный вопрос «По какой причине вы поставили именно эту оценку?», то объективность анализа повысится.
Я рекомендую регулярно измерять NPS через каналы директ-маркетинга. Динамика этой метрики показывает, насколько продукт нравится потребителям.
Кроме того, рост активированных пользователей, выбравших компанию по рекомендации, позволяет тратить больше денег на привлечение новых клиентов.
Например, организация привлекает пользователей за 1000 руб. и стремится удержать эту цену. В отделе маркетинга создали механизм реферальных ссылок. После внедрения каждый клиент в среднем привел еще двух новых. Благодаря этому цена привлечения пользователя уменьшилась: 1000 / 3 = 333 руб. Теперь компании по средствам привлекать неохваченных пользователей за 3000 руб. Ведь формально приемлемое значение CAC сохраняется.
Итак, мы разобрались с тем, как построить систему метрик на основе маркетинговой воронки. А теперь переходим ко второму популярному подходу, который поможет сделать то же самое, но другим способом – через понимание юнит-экономики. Именно она показывает прибыльность бизнеса в разрезе каждого отдельно взятого продукта, пользователя или клиента.
Связь метрик и юнит-экономики
Что такое юнит-экономика? В широком смысле это движение денег внутри организации в пересчете на одну условную единицу, приносящую выручку. Ее и называют юнитом. Как она выглядит и что дает? Для начала познакомимся с терминами.
Юнит-экономика – это анализ финансовых показателей одного «базового» элемента бизнеса: одной продажи, одного клиента, одной транзакции или любого другого ключевого показателя, важного для конкретной компании. Построив и проанализировав юнит-экономику, вы получите ряд преимуществ для своего бизнеса:
• Понимание прибыльности: вы увидите, насколько доходна каждая единица продукта или услуги.
• Объективную и точную оценку рентабельности инвестиций в маркетинг, продажи, разработку продукта и другие сферы деятельности.
• Прогнозирование: вы сможете верно предсказать рост и развитие своего бизнеса, а также оценить влияние различных стратегий и решений на прибыль в долгосрочной перспективе.
• Оптимизацию процессов: разберетесь, какие аспекты бизнеса наиболее эффективны, а какие требуют улучшения; это поможет усовершенствовать процессы и снизить издержки.
• Сравнение с конкурентами: определите свои сильные и слабые стороны на рынке.
• Привлечение инвесторов: положительная юнит-экономика увеличивает шансы на привлечение инвестиций и улучшает условия сделки.
Важное уточнение: если юнитом является клиент, доход и расход считаются не единоразово, а за все время потребления продукта/услуги. Для расчета также используются LTV клиента.
Теперь давайте рассмотрим, чем полезна юнит-экономика для компании, производящей проводные гарнитуры для смартфонов. Допустим, в расчет стоимости одного юнита в 1000 руб. включены все маркетинговые издержки на его продвижение. Однако, помимо этого, есть еще и производственные расходы, налоги и доставка. Если отпускная цена юнита не покрывает все издержки, это сигнал, чтобы внести изменения в бизнес-модель компании. Например, снизить расходы или повысить цены на продукцию.
Проанализировав каждую единицу продукции в отдельности и определив ее рентабельность, компания может также выбрать оптимальные стратегии для масштабирования бизнеса и увеличения прибыли. Помимо снижения расходов или повышения цены на продукцию из примера выше, есть вариант уменьшения себестоимости продукции через снижение затрат на материалы или оптимизацию производственных процессов. Если отпускная цена продукции ниже рыночной, то компании следует просто повысить цены.
С юнит-экономикой важно быть предельно внимательным, потому что цена ошибки высока. Расскажу историю о том, как я не совсем корректно рассчитал юнит-экономику и чем это обернулось.
У нас с партнером был интернет-магазин свежеобжаренного кофе. Планируя работу, мы считали затраты по разным вариантам привлечения клиентов, в том числе на закупку рекламы. И допустили ряд ошибок:
• В расчеты закладывали среднюю прибыль от одной продажи.
• За затраты мы взяли стоимость привлечения клиента, но забыли учесть комиссию оператора интернет-платежей, на тот момент она составляла 6 %.
• Не включили в затраты налоги и другие издержки.
Мы не до конца разобрались, как работает юнит-экономика. И спустя время осознали, что продажи идут, а прибыль не растет. В планах были одни цифры, а по факту они оказались значительно меньше.
В итоге пришлось еще раз сесть и пересчитать все цифры, вникая в малейшие нюансы. И результатом стала полностью пересмотренная система ценообразования. Что мы сделали:
1. Разделили кофе на упаковки разного веса по 100, 250, 500 граммов и 1 килограмм.
2. Сделали скидку в зависимости от веса кофе. Но даже при максимальной скидке покупка приносила прибыль, к чему мы и стремились.
В результате проделанного анализа совокупная прибыль компании возросла с 7 % до 30 %.
Из этого примера невооруженным глазом видно, как важно учитывать прямые и косвенные затраты:
• прямые – это расходы на закупку товара, привлечение пользователя и так далее;
• косвенные – это все, что остается «за кадром»: зарплата бухгалтера и других сотрудников, издержки на оплату аудиторов, фрилансеров и тому подобное.
Еще один пример из моей личной практики.
У меня был бизнес по производству крафтового пива, мы работали в формате В2В. Юнитом считали отдельный заказ одного клиента – бара, ресторана.
Клиенты получали пиво в кегах или бутылках. Общение строилось через менеджеров продаж. Затратами мы считали издержки на производство, затем подсчитывали выручку за неделю, месяц. Но не понимали, почему в плане одни цифры, а по факту другие.
Разобраться помог отчет о прибылях и убытках. Причиной оказалась дебиторская задолженность: мы поставляли пиво под обещание заплатить и не всегда вовремя учитывали расходы на доставку, а также жизненную ценность (LTV) и цикл клиента (CLC).
Что в итоге?
• Мы увидели: клиенты часто платят с задержкой.
• Затем учли время производства пива – примерно 30–45 дней.
• Вновь пересчитали юнит-экономику.
В итоге наш проект получил второй шанс на жизнь, но пришлось серьезно пересмотреть ценовую политику и целевую аудиторию.
А как все это выразить языком цифр и разложить на метрики? Давайте разбираться.
Юнит в сделке
Здесь важно понять, насколько прибыльно продается юнит. Для этого рассчитываем маржу, то есть маржинальную прибыль (рис. 51).
Такой подсчет показывает, покрывает ли установленная на товар цена затраты, приносит ли бизнес прибыль или работает в убыток. Обратите внимание, что маркетинговые затраты учтены сразу. Такой подход ближе для офлайн-бизнеса с физическим товаром.
Рис. 51. Пример расчета маржи
Юнит – клиент
В этом случае юнит-экономикой называют отношение полученной с клиента прибыли за весь срок его жизни в компании к цене его привлечения.
На примере своих начинаний с магазинами кофе и крафтового пива я уже показал ошибочность такого подхода (когда учитываются не все затраты, а только маркетинговые). Однако и такой расчет бывает полезным, поскольку дает моментальное представление о том, эффективно ли вообще привлечение клиента в данном случае. Этот подход актуален для стартапов, работающих с цифровыми продуктами. На начальных этапах затраты на физическую инфраструктуру проекта настолько малы, что ими можно пренебречь или найти свободно используемые аналоги (рис. 52).
Рис. 52. Стоимость привлечения клиента и прибыль, которую он принес
Тем не менее затраты на содержание команды и развитие продукта тоже следует заложить, рассчитывая юнит-экономику такого бизнеса. Часть из них для одного стартапа может быть постоянной, а для другого те же самые расходы могут оказаться переменными.
Познакомившись с ролями и задачами аналитика данных, а также с его работой и тем, как он ее выполняет, переходим к разбору необходимых инструментов.