Успешна ли ваша рекламная кампания и бизнес в целом?
Можно ли вливать большие бюджеты в рекламу или нужно пересмотреть стратегию?
Разбираем на конкретном SaaS примере один из самых эффективных методов оценки проекта — расчет юнит-экономики.
Маленькие ошибки в расчетах могут приводить к большим потерям в бизнесе.
Часть 1 — определение
Юнит-экономика — не новый термин. Но стал более актуален в связи с ростом популярности бизнес-моделей, работающих по подписке, например, SaaS.
Юнит-экономика отражает финансовые результаты на 1 юнит (к примеру, на 1 клиента). Если вы хотите оценить эффективность рекламной кампании для привлечения 1 нового клиента, то юнит-экономика — это то, что вам нужно.
Считаем в 2 этапа:
- Определяем юнит — это может быть пользователь, платящий клиент или продукт;
- Рассчитываем выручку, себестоимость и прибыль на 1 юнит.
Если вы купили товар за 1 000 руб, потратили на рекламу 500 руб, а продали за 2 000 руб, то считать особо нечего.
Но если вы, к примеру, продаете свой софт по подписке (SaaS, software as a service — программное обеспечение как услуга), то расчеты будут куда более интересные.
Вы расходуете определенный бюджет на привлечение клиента, включая расходы на рекламу, маркетинг и зарплату отделов маркетинга и продаж. А затем ежемесячно получаете определенный доход до тех пор, пока клиент не отпишется от вашего сервиса.
Расходы могут быть как прямые и единовременные (стоимость 1 клика), так и общие (зарплата маркетолога).
Разберем на примере SaaS модели.
Наш продукт — программное обеспечение, которое продается по ежемесячной подписке.
По-началу материал может показаться сложным:
Но следуйте шаг за шагом и у вас все получится.
Перейдем к примеру
_________
Часть 2 — вводные данные
Из отделов маркетинга и продаж мы получили такие вводные данные:
1. Количество посещений, лидов и регистраций
- Количество посещений сайта с платного трафика (UA) — 10 000 в месяц
- Конверсия из посещения в регистрацию (C1) — 10%
- Конверсия из регистрации в оплату (C2) — 10%
2. Параметры выручки
- Средняя выручка на 1 платящего клиента (ARPPU) — $200 в месяц
- Средний срок жизни клиента (CL) — 4 месяца
3. Расходы на привлечение клиента
- Средняя стоимость 1 посещения с платного трафика (CPA) — $1
- Расходы на зарплату отделов маркетинга и продаж — $13 000 / мес
- Прочие маркетинговые расходы — $4 000 / мес
Задача: рассчитать юнит-экономику и оценить эффективность рекламных кампаний.
_________
Часть 3 — расчеты
Если формулы и расчеты вызывают у вас отторжение, можете воспользоваться онлайн-сервисом Feo. Мы с командой создали этот проект для предпринимателей, чтобы упростить процесс создания финансовых моделей.
Поддержите нас на Product hunt
1. Определим количество платящих пользователей (B):
B = UA x C1 x C2
UA (количество посещений сайта с платного трафика) — 10 000 в месяц
x
С1 (конверсия из посещения в регистрацию) — 10%
=
Количество зарегистрированных лидов — 1 000 в месяц
x
С2 (конверсия из регистрации в оплату) — 10%
=
B (количество платящих пользователей) — 100 в месяц
2. Рассчитаем чистый доход на 1 клиента (или LTV)
LTV = ARPPU x CL
ARPPU (средняя выручка на 1 платящего клиента) — $200 в месяц
x
CL (средний срок жизни клиента) — 4 месяца
=
LTV (чистый доход на 1 клиента за весь срок его жизни) — $800
3. Рассчитаем Churn rate (коэффициент оттока)
Churn rate (коэффициент оттока) упрощенно рассчитывается по формуле:
Churn rate = 1 / CL
Churn rate = 1 / 4 месяца = 25%.
Это означает, что каждый месяц из 100 новых пользователей отписываться от нашего сервиса будет 25 человек.
В первом месяце: 100 клиентов.
Во втором месяце: 100 новых клиентов + 75 клиентов с первого месяца (с учетом коэффициента оттока 25%) = итого 175 клиентов.
В третьем месяце: 100 новых клиентов + 75 клиентов со второго месяца + 50 клиентов с первого месяца = 225 клиентов.
И так далее.
Подробнее об этом я расскажу в следующей статье про когортный анализ.
4. Рассчитаем стоимость привлечения 1 клиента (CAC)
CAC = маркетинговые расходы / число платящих клиентов
4.1. Переменные расходы — единовременные расходы на рекламу
Расходы на рекламу = UA x CPA
UA (количество посещений сайта с платного трафика) — 10 000 в месяц
x
CPA (средняя стоимость 1 посещения с платного трафика) — $1
=
Расходы на рекламу — $10 000
4.2. Расходы на зарплату отделов маркетинга и продаж — $13 000 / мес
4.3. Прочие маркетинговые расходы — $4 000 / мес
Итоговые маркетинговые расходы на привлечение клиентов = $10 000 + $13 000 + $4 000 = $27 000
Стоимость привлечение 1 клиента (CAC) = $27 000 / 100 клиентов = $270
5. Сравним показатели LTV и CAC
LTV < CAC — нет смысла в реализации проекта или рекламной кампании, т. к. прибыль на 1 клиента меньше или равна стоимости его привлечения.
LTV = CAC — работа ради работы.
LTV > CAC — все хорошо, экономика положительная, можно масштабировать рекламную кампанию.
Разница LTV – CAC отражает маржинальную прибыль на 1 клиента.
$800 – $270= $530
Отношение LTV / CAC отражает во сколько раз чистая выручка превышает расходы на привлечение 1 клиента.
$800 / $270 = 2.96
В среднем на практике стремятся добиться значение LTV / CAC > 3, что позволяет с минимальными рисками масштабировать рекламную кампанию.
_________
Часть 4 — визуализация
_________
Часть 5 — поиск оптимального решения
Держитесь, осталось совсем немного. И мы найдем верное решение.
Чем выше соотношение LTV / CAC, тем лучше. Это как маховик в рекламной кампании, который можно и нужно раскручивать. Так как в нашем уравнении всего 2 элемента, то нужно работать отдельно над увеличением LTV и отдельно над снижением CAC.
Чтобы наглядно проиллюстрировать корреляцию LTV / CAC, нужно построить анализ чувствительности — как каждый из элементов уравнения влияет на итоговое соотношение LTV / CAC.
Ниже схематично проиллюстрированы разные соотношения LTV / CAC.
Данная таблица приведена в качестве примера и иллюстрирует корреляцию конкретной SaaS модели. Корреляция в ваших проектах будет иной. Для ее построения можно воспользоваться Экселем (через раздел Данные — Анализ “Что если” — Таблицы данных) или специализированными программами, к примеру, сервисом Feo.
Наша текущая позиция находится на пересечении LTV = $800, CAC = $270, или отклонение от базовых значений на 0% (центр таблицы), LTV / CAC = 2.96. Это хороший показатель.
Давайте посмотрим как он будет изменяться при изменении одного или сразу двух факторов.
Однофактроное влияние (LTV или CAC):
В случае увеличения LTV на 15% до $920 (делаем 1 шаг вправо от центра таблицы), соотношение LTV / CAC = 3.41.
В случае снижения CAC на 30% до $189 (делаем 2 шага вверх от центра таблицы), соотношение LTV / CAC = 4.23.
Двухфакторное влияние (LTV и CAC одновременно):
В случае одновременного увеличения LTV на 15% до $920 и снижения CAC на 30% до $189, соотношение LTV / CAC = 4.87. Такую рекламную кампанию можно и нужно масштабировать.
А вот в случае уменьшения LTV на 50% до $400 и увеличения CAC на 50% до $405, соотношение LTV / CAC = 0.99. Любое вливание денег в рекламу будет приводить к убыткам.
Как я писал выше, мы должны искать решения увеличения LTV и снижения CAC, чтобы соотношение LTV / CAC было больше 3. Из вышеуказанной таблицы мы можем видеть все возможные варианты.
Победа!
Практические советы
- Считайте юнит-экономику до и после рекламных кампаний, делайте срез основных метрик и отслеживайте изменения.
- Юнит-экономику можно разбить по отдельным продуктам и отдельным рекламным кампаниям, если есть такая аналитика. Тогда вы будете видеть те кампании, которые можно и нужно масштабировать, а убыточные кампании изменять или отключать вовсе.
- В интернете есть множество ссылок на Эксель файлы с предзаполненными формулами для расчета юнит-экономики.
- Либо ищите специализированные онлайн-сервисы для расчёта юнит-экономики или полноценных финансовых моделей. Как пример, сервис Feo.
Пишите в комментариях ваши кейсы по юнит-экономике.
Также напишите, стоит ли в дальнейшем писать попроще, или наоборот хочется более глубоких подробных разборов.
В следующей статье я расскажу про когортный анализ и построение денежных потоков в юнит-экономике, также на конкретном примере и с визуализацией.
Поддержите наш продукт на Product hunt