Важность принятия решений на основе данных уже давно является обязательным при развитии любого бизнеса. Я хочу показать пример как можно делать простые, но не очевидные решения основываясь именно на данных.
Давайте рассмотрим простой пример. Компания продает некоторые товары через интернет и считает своей целевой аудиторией (доступным рынком) женщин в возрасте 25-55 лет, с доходом выше среднего и имеющих детей, желающих пользоваться SPA и проживающих в Москве и Санкт-Петербурге. Это просто базовые условия, которые мы постулируем.
При этом мы также принимаем, что наша команда не умеет влиять на метрики продукта, кроме как на маркетинг (стоимость привлечения посетителей сайта, и количество этих самых посетителей).
Как видим, экономика нашего примера не сходиться, я специально не стал вводить все метрики, так как они не имеют никакого значения для нашего примера.
На что стоит обратить внимание? У нас отрицательная экономика, то есть не достаточно денег, для того, чтобы бизнес существовал. В большинстве случаев предприниматели будут исправлять объем продаж, то есть виноваты те, кто отвечают за продажи (менеджеры по продажам, люди отвечающие за рекламу и т.д.).
Мы с вами договорились, что наша команда умеет только заниматься маркетингом, значит в первую очередь нам надо сделать так, чтобы экономика сошлась. Для этого надо обратить внимание на две метрики: LTV — валовую прибыль на один юнит масштабирования (в нашем случае это посетитель сайта) и CPA — стоимость привлечения одного юнита масштабирования.
Как мы видим, нам не хватает совсем чуть-чуть, предположим, что наша команда напряглась и смогла достичь стоимости привлечения юнита масштабирования в 10₽.
Как мы видим, наша экономика наконец сошлась. Что делает предприниматель? Он хочет больше продаж, а следовательно надо качать маркетинг (но мы больше ничего и не умеем).
Предположим, что наши постоянные издержки составляют 1 000 000₽, следовательно надо чтобы наша маржинальная прибыль (CM) достигла этого значения и тогда, мы можем говорить о достижении, как минимум, точки безубыточности. Давайте найдем эту точку.
Собственно, таким образом мы находим количество юнитов масштабирования, при котором наша маржинальная прибыль достигает требуемого значения. Магии тут нет, простое уравнения CM = UA×(LTV–CPA) → UA = CM/(LTV–CPA).
Если внимательно посмотреть на полученный результат, то мы видим, что достигнуть целевого значения мы можем, если привлечем почти 15 000 000 юнитов (в нашем случае посетителей на наш сайт).
Теперь давайте проанализируем это число. Напомню, наша ЦА это женщины в возрасте 25-55 лет, с доходом выше среднего и имеющие детей, желающие пользоваться SPA и проживающие в Москве и Санкт-Петербурге.
Если учесть, что в Москве перманентно находиться 20 000 000 человек (жители, маятниковая миграция, туристы), а в Питере 10 000 000 (те же условия), а так же распределение мужчин и женщин как 50% на 50%, то выходит, что мы за один раз прогоняем через свой сайт весь рынок и зарабатываем 1 000 000₽ и выходим, лишь на точку безубыточности. И мы при этом забываем про то, что привлечь на сайт 15 000 000 посетителей сохраняя стоимость привлечения достаточно сложная задача.
На самом деле главный вывод — маркетинг в нашем примере не является точкой роста бизнеса и маркетологи не виноваты в том, что бизнес не приносит прибыли.
Достичь же требуемого результата можно найдя оптимальную конфигурацию метрик.
Хорошо видно, что менять надо продукт не сильно, но по всем метрикам, а каждая метрика отвечает за свой бизнес процесс в компании, то есть исправлять надо все компетенции, а не надеется на один маркетинг.
С примером расчета можете познакомиться по ссылке.