21 метрика, 16 формул и более 40 связей на одном листе А4.
По статистике, около 75% стартапов, которые смогли привлечь инвестиции, не могут их вернуть и закрываются в первые три года. Согласно исследованию аналитической компании CB Insights, больше всего неудач происходит из-за того, что рынок не нуждается в продукте. Вторая самая распространённая причина — у компании заканчиваются деньги.
Чтобы не провалиться и начать зарабатывать, владельцам стартапов нужно как минимум уметь анализировать своих пользователей, свой продукт и экономические показатели.
Вместе с Владиславом Прищеповым, продуктовым аналитиком из «Яндекса» и куратором курса Product Analysis & Unit Economics в Digital October, мы нарисовали карту юнит-экономики. Она поможет увидеть взаимосвязь между метриками и чётко понять, как, изменяя одну из метрик, мы влияем на конечный результат.
Также карта будет полезна при моделировании экономики бизнеса в случаях, когда доступны не все данные: можно отметить то, что известно, для недостающих метрик, взять средние значения по рынку и затем посчитать остальное.
Карта в высоком разрешении доступна по ссылке. Чтобы посчитать метрики, воспользуйтесь нашим онлайн-калькулятором с готовыми формулами для подсчёта среднего чека, дохода на одного пользователя, стоимости привлечения пользователя и других метрик.
А на примере можно это продемонстрировать?
Откуда это? Время жизни это логорифмическая функция типа log(1/customers)/log(1-chr) где customers число клиентов chr коэффициент оттока
Даня, вообще говоря это и близко не так. Это как раз популярное заблуждение, которое вывели для бизнесов где churn rate 6% — операторский бизнес на пример, для которого ARPU и ARPPU написали.
Для большинства диджитал бизнесов эта формула работает с большой погрешностью, потому что чаще всего churn rate скачет от 60-80% и его нужно честно считать когортами — а такие усреднения не использовать.
Честно посчитай когорты по бизнесу с большим отвалом и увидешь, что формула не применима. Да даже для skyeng, например, она не приминима, хотя там отвал не очень большой.
а кто сказал что я его считаю с погрешностью, эта формула дает строгое попадание до 4 знака на большинстве кейсов ФРИИ :) и нужна для другого. Коммон, ты вот сейчас на основании чего сделал свое утверждение что она не работает?
Это из инфографики по ссылке в посте.
В нижнем левом углу приводится формула рассчета LTV, но методика его рассчета весьма расплывчата.
PS
Я вообще склонен считать LTV лишь за год и только в целях удовлетворения равенства CAC < LTV. Остальные метрики меня мало интересуют)
а где там интеграл? я просто смотрю и не вижу.
От LTV вправо отходят LT и Retention. В описании к LT есть упоминание этого интеграла
увидел, странно, не должно быть там интеграла, это же просто сумма всех денег за время жизни.
LT - Lifetime (без V) это просто время жизни пользователя
это понятно, но почему там интеграл.