Как рассчитать юнит-экономику, найти точки роста через jtbd-сценарии и многое другое

Привет! Меня зовут Юлия Билинкис, автор канала Strategic Move, на котором я пишу про стратегию, бизнес-модели и управление продуктовыми командами. Вчера мы с Ильей Красинским записали подкаст про юнит-экономику, поиск точек роста для бизнеса, подход к приоритизации на базе JTBD-сценариев и многом другом. Посмотреть запись трансляции полностью можно тут, не забывайте подписываться на youtube, чтобы не пропустить новые выпуски:

Очень много людей спрашивает, как считать юнит-экономику правильно, поэтому ниже приведу ключевые термины, ключевые идеи, которые мы успели обсудить, напишу основные метрики юнит-экономики и добавлю комментарии от себя на эти темы.

Поехали!

И тут происходит вот что:

В общем, большинство людей, когда им задают вопрос про прибыль, думают про документы о прибылях и убыткаx. Они думают о балансе. Они думают о движении денежных средств, и они думают о таком документе, как бизнес-кейс или бизнес-план. Но всё намного сложнее становится, когда мы говорим про бизнес с высокой долей неопределенности, стартап, в котором много неподтвержденных предположений о ценности, каналах привлечения и монетизации.

Юнит-экономика — это важная ключевая тема, когда мы говорим про жизнеспособность бизнес-модели, потому что именно сходящаяся и масштабируемая экономика говорит нам о том, что бизнес-модель устойчиво будет приносить прибыль вашей компании. Но в этой теме есть очень большое количество подводных камней, многие из которых в метриках и в способах их расчета. Ниже я приведу основные формулы, чтобы вы понимали, что они значат.

Итак, начнем: юнит — это рыночная сделка, количество которых мы хотим увеличивать (масштабировать). В разных бизнесах под юнитом можно понимать поездки в такси, заказы в электронной коммерции, клиенты в подписочных сервисах, проекты в консалтинге, best practice брать клиента в качестве юнита (ниже общие формулы для этого случая).

Когда вы считаете юнит-экономику, необходимо видеть систему метрик и связи между ними, самый неправильный подход: оптимизировать что-то, не понимая причинно-следственных связей.

Ключевые формулы:

Buyers * (-CAC + CLTV) = Profit

- Buyers - количество платящих клиентов (иногда можно увидеть вариации названия: Customer или Client)

- CAC - стоимость привлечения одного платящего клиента

- CLTV - валовая прибыль на платящего клиента (иногда можно увидеть вариации в названии: AMPPU (avarage margin per paying user)). Внимание: не путайте, пожалуйста, с показателем ARPPU (average revenur per paying user), так как revenue (выручка) не учитывает переменные затраты на себестоимость товара/услуги.

Profit - прибыль с этих клиентов. Можно встретить другое название этого показателя в виде Contribution Margin - маржинальная прибыль. Мы же понимаем с вами, что если маржинальная прибыль у нас отрицательна, то это уже по умолчанию означает, что вы будете терять деньги с каждым клиентом и ничего не менять и дальше тратить деньги на привлечение не стоит.

Далее смотрим, как считается CLTV - это разница между средним чеком и себестоимостью, умноженная на количество покупок клиента

CLTV = (AvPrice - COGS) * APC - 1sCOGS

или

CLTV = AvPrice * Margin * APC - 1sCOGS

- AvPrice (Average Price) - средний чек (иногда можно увидеть вариации в названии: AOV - average order value)

- COGS (Сost of goods sold) – это переменные издержки, которые несет бизнес в момент каждой сделки. Внимание: в эти затраты иногда пихают всё, что только можно. Потому что четкого определения этого показателя, к сожалению, не существует. Есть просто некоторые best practices, то есть общие правила, с помощью которых можно определить, относятся те или иные расходы к COGS'ам или нет. Правило: если расходы равны нулю, если нет сделок, и появляются только, если сделки есть, то это COGS. То есть COGS – это только переменные затраты, которые мы несем в момент сделки. Примеры: комиссия за эквайринг, затраты на сотрудников, если они работают за % от продаж, затраты на курьеров вне штата, затраты на упаковку товаров при продаже и др.

- Margin - маржинальность, доля от выручки, которая остается после вычета из нее COGS.

- APC (average payment count) - среднее количество сделок (покупок) на 1-го платящего клиента

- 1sCOGS (first sale COGS) - переменные издержки, которые несет бизнес в момент первой сделки. Типичный пример – это представительские расходы на знакомство с клиентом, или когда вы платите менеджеру по продажам бонусы за привлечение клиента, комплимент-бонус клиенту при первом заказе.

Достоинство юнит-экономики заключается в связке потенциальных лидов с платящими клиентами через С1 - конверсию в первую покупку — это показатель того, как эффективно мы превращаем потенциального клиента (пользователя) в более тёплого, тёплого, тёплого, горячего, потом в нашего нового платящего клиента. И тут у нас есть несколько важных формул-связок:

LTV = C1 * CLTV

CPA = C1 * CAC

UA = Buyers / С1

С1 (Conversion to first purchase) - процент привлеченных пользователей, которые становятся платящими клиентами. И здесь ключевая ошибка в том, что в эту конверсию записывают все-все-все конверсии, усредняют ее, а на самом деле эта конверсия только в первую покупку. Почему это так важно? Потому что нужно отделять новых клиентов от существующих клиентов (у них разное поведение). Поэтому ключевая ошибка с этой конверсией в том, что они ее просто суммируют и среднюю делают – это неправильно.

CPA (Cost Per Acqusition или CPUser) - стоимость привлечения потенциального клиента (пользователя, лида)

LTV - валовая прибыль на одного потенциального клиента или пользователя, (который может стать платящим, а может и не стать) .

UA (Unit или user acquisition) – количество привлекаемых потенциальных клиентов или пользователей (лидов). Например, если мы говорим про классическую электронную коммерцию как В2С, то часто это поток посетителей на сайт. Или, например, для сложного корпоративного бизнеса с прямыми продажами, например, В2В, это может быть число новых уникальных лидов. То есть это начало воронки, и вот это нужно понимать. Основная здесь проблема и ошибка заключается в том, что строят юнит-экономику не от начала воронки, а строят ее где-то начиная с середины воронки.

Очень важно отличать LTV и CLTV друг от друга.

Соответственно, давайте представим какую-нибудь экономику и посмотрим на нее. Например:

вы привлекли UA = 1000 лидов и потратили 70 тыс. рублей на маркетинг, тогда стоимость привлечения потенциального клиента у вас CPA = 70 рублей.

Клиент, допустим, в среднем совершает одну покупку c конверсией C1= 1% со средним чеком AvPrice = 700 рублей. Для упрощения допустим COGS и 1sCOGS равны 0. Дальше вы понимаете, что CLTV валовая прибыль на одного платящего клиента = 700 рублей.

Итого получается, что ваш LTV, то есть валовая прибыль на одного пользователя, будет равняться 0,01*700 руб.= 7 руб.

Итого у нас получается, что вы зарабатываете 7 рублей с пользователя, привлекая его за 70 руб. Печалька. В нашем конкретном примере юнит-экономика не сходится.

Самое важное здесь — осознав структуру привлечения и превращения в платящего клиента, дальше декомпозировать все метрики, и здесь как раз кроются куча точек для оптимизации и роста. Но начинать нужно с конверсии C1.

Ну, логично, что если ваш бизнес функционирует, то вы ещё тратите деньги на заработную плату ваших сотрудников, на аренду, водоснабжение и так далее. Это называются фиксированные затраты или по-другому постоянные издержки (fixed costs). Постоянные издержки тоже должны покупаться, логично? Логично. Мы могли бы, конечно, сказать о том, что, чтобы бизнес был прибыльным, нам нужно каким-то образом покрыть разницу между постоянными издержками и маржинальной прибылью (profit).

Например, если Profit (или Contribution Margin) равен постоянным затратам, то компания находится в точке безубыточности. Юнит-экономика помогает найти необходимое число юнитов масштабирования (или клиентов, или заказов), при которых маржинальная прибыль (profit или contribution margin) покрывает постоянные издержки бизнеса и позволяет выйти на заданную прибыльность.

Однако, исторически сложилось так, что компании, занимающиеся исключительно программным обеспечением цифровыми продуктами, имели положительную Contribution Margin, и все постоянные затраты были по сути на создание так называемой первой копии. Затраты на производство каждой последующей единицы продукции были незначительными, и поэтому большое внимание уделялось переменным маркетинговым затратам, и таким образом, основной такой упор делался на то: а как мы привлекаем, как мы продаем, насколько мы тратим денег на рекламу и привлечение. Поэтому они стали цифровыми монополистами с огромной капитализацией.

Как только вы понимаете, что юнит-экономика включает в себя привлечение, монетизацию и удержание, нужно эффективно на все это влиять. В большинстве компаний нет единого рычага влияния, они все разделены на разные департаменты и отделы со своими KPI.

JTBD - сценарий — это некие действия пользователя, которые он совершил в продукте. При этом важны в первую очередь JTBD-сценарии, которые активировали пользователя в продукте, потому что именно они влияют на C1 и по ним можно рассчитать юнит-экономику, то есть сегментировать по ним клиентов.

На примере колонки "Алиса": "когда {триггер} родители хотят уложить ребенка спать, они включают сказку на ночь, чтобы он уснул, и мы хотим, делаем в продукте 1,2,3,..."; когда молодая пара хочет провести время вечером вдвоем, они включают романтическую музыку, мы хотим, делаем в продукте 1,2,3,..". Под 1,2,3 как раз фичи, маркетинговые сообщения и т.д., то есть выстраивание взаимодействия с пользователем. Его можно описать в виде CJM, а потом уже user-сторей.

Вообще такой подход применяются под разными названиями и соусами. Что тут нужно понимать, это то, как активируется пользователь. Обычно активация завязана на какое-то действие пользователя в продукте, которое является индикатором первого получения ценности, соответственно метрика активации - доля пользователей, которое совершили это действие в промежуток времени (в первый день, второй день и т.д.). Тогда вы увидите, что есть действия, которые успешно приводят к активации (по ним делаем сегментацию).

Тут я хочу вас чуть-чуть предостеречь: речь не идет только об улучшении метрики C1 любыми способами. Если вы сразу перейдете к выходному показателю активации, вы определенно сделаете этот показатель активации результатом закона Гудхарта: теперь, когда вы оптимизируете его, он стал плохим показателем. Поэтому мы идем от потребностей, болей клиента, контекста и jtbd. Вот почему по этим сценариям считается юнит-экономика, и также нужно посмотреть на показатель удержания по ним.

Все шаблоны, а также доп. ресурсы можно посмотреть в телеграмм-канале тут.

Напишу на VС несколько разноплановых кейсов (и антикейсов) на примере продуктовых стратегий известных компаний, использования ChatGPT и мыслей интересных людей. Так что подпишитесь на Телеграм канал и vc , чтобы не пропустить.

Послушать другие выпуски подкастов можно тут, посмотреть можно на youtube-канале.

До связи!