Марина Михеева, ментор ProductStar и тимлид команды продуктовой аналитики в DiDi, ex-AliExpress, ex-ЦИАН (ну вы поняли, доверять можно!), простыми словами рассказала про LTV и CAC, Retention и аудиторные метрики, фреймфорки AARRR, HEART и PULSE. В общем статья вышла обширная, да еще и с реальными кейсами.Марина МихееваProduct Owner Semrush, ex-DiDi, ex-AliExpress, ex-ЦИАН, ex-AvitoЧто такое продукт?Под продуктом в IT зачастую понимается приложение, мобильный или web-сайт. Например, поговорим о приложении. Что мы делаем? Для начала, закупаем трафик, т.е. приглашаем пользователей скачать наш продукт. Это этого этапа может зависеть наша конечная цель — получение денег. Если мы ошибемся с закупкой (например, выстроили неверный таргет или ошиблись с product market fit), то часть пользователей может “не зацепиться” и уйти, так и не заплатив.Если мы переведем эту ситуацию в какие-то продуктовые метрики, то выглядеть это может примерно так: Мы тратим деньги на трафик = привлекаем пользователей = CAC (Customer Acquisition Cost)Получаем с них прибыль = количество денег, которые пользователь принесет за все время взаимодействия с нашим продуктом = LTV (Lifetime Value)Логично, что для положительной прибыли расходы должны быть меньше доходов, поэтому CAC<LTV.Что может влиять на CAC и LTV.“Траты” на привлечения пользователя могут включать в себя:реферальные программы (например, приведи друга в приложение и получи скидку)таргет (прямая закупка определенного сегмента аудитории)PR (пресса, тг-каналы, посты в пабликах, Reddit — все, что помогает рассказать о продукте)Yandex.Direct (контекстная реклама)Как зарабатывать с пользователей?реклама (баннеры)подпискиIn-app purchases (Дополнительный контент, фичи. В играх, например, сезонный пропуск или скин для персонажа)платное приложение (установка)Соотношение LTV и CACКак уже упоминали, для положительной прибыли LTV необходимо быть больше CAC, однако существует такое негласное правило, что для жизнеспособности бизнеса неравенство должно иметь вид LTV > 3*CAC, то есть доходы должны превышать расходы в 3 раза. В этом случае продукт будет окупаться меньше, чем за год. Источник: https://www.forentrepreneurs.com/saas-metrics-2/Иными словами — …Соотношение LTV/CAC — это устойчивость нашей бизнес-модели …… и в идеале, на 100 потраченных долларов мы зарабатываем 300Есть исключительные примеры (Salesforce (CRM услуги)), у которых соотношение = 5/1Все потраченные деньги мы “отбиваем” в течение года (а еще лучше — в течение 6-ти месяцев)LTV (Lifetime Value)Life-time value или пожизненная ценность клиента — сколько мы зарабатываем с 1 платящего пользователя за все время его пользования/нахождения в нашем продукте. Допустим, мы выяснили, что среднее время пользования продуктом — один год, тогда LTV в этом случае — сколько денег приносит клиент в течение года.Важно: это метрика прогнозная! Чем старше становится компания, тем больше релевантных данных появляется и LTV оказывается более приближенным к реальности, однако стартапы, например, будут в основном отталкиваться от результатов анализа рынка и предположений.Зачем считать LTV?Узнать, сколько можно потратить на пользователя и при этом остаться прибыльными, т.е. определяем “допустимый предел”Определить ценность пользователя — т.е. сколько зарабатываем с одного пользователя (для OKR, например)Определить подходящий (выгодный) источник трафика. Так мы поймем, из какого канала приходит самая платежеспособная аудитория, а от каких источников можем отказаться.Точка роста — LTV можно постоянно увеличивать за счет большого количества инструментов: SEO, тарифные линейки, встроенные покупки, новые модели монетизации и т.д. По сути, LTV — бескрайнее поле для деятельности.Как посчитать LTV? 1. Вычисляем период неактивности, или срок, после которого пользователь скорее всего в продукт не вернется 😭2. По отвалившимся пользователям вычисляем время пребывания в продукте от первого до последнего дня. Вычисляем среднее значение, что и будет средним lifetime.3. Простым способом, LTV = Lifetime x ARPPU (для понимания, ARPPU — средняя выручка с каждого платящего пользователя)Пример с когортойНаша задача — посчитать LTV для какой-то когорты пользователей. Обычно, когда в анализе появляются когорты, мы делаем расчеты по данным пользователей, которые “зашли” в продукт в определенный период, т.е. разделяем их на временные когорты. В нашем случае мы рассматриваем платящих пользователей с 1 декабря 2021 по 1 декабря 2022. Немного поясним написанное на скрине выше:Channel — канал — источник трафикаPaying users — количество платящих пользователей в когортеARPPU — average revenue per paying user — средняя выручка на каждого платящего пользователяLifetime — сколько времени пользователь “провел” в продуктеВопрос на засыпку: какой канал оставляем? На самом деле, корректно будет обратить внимание на отсутствие данных по CAC. Так, хотя мы и много зарабатываем с одного YouTube-пользователя, мы не знаем, сколько он “стоит” и какую сумму нам нужно потратить на его привлечение в продукт. Как еще можем посчитать LTV?Если продукт позволяет совершать несколько покупок, то будет уместно усложнить формулу и добавить компонент “частота покупок”:LTV = Средний чек × Частота повторных покупок × LifetimeПусть в среднем клиент делает 10 покупок, каждая из которых — на сумму $10, а его lifetime — 6 месяцев.LTV = $10 × 10 × 6 = $600CAC (Customer Acquisition Cost)Как уже сказали, CAC (кстати, кто-то говорит “си-эй-си”, кто-то “как”, так что правил особо нет) — стоимость привлечения клиента.Обычно в расчете учитываются затраты на маркетинг и продажу (например, агентство недвижимости оплачивает вам такси в офис):CAC = (Затраты на маркетинг + продажи)/Количество новых клиентов.Логично, что чем ниже CAC, тем выше будет прибыль. Компании стремятся к снижении метрики CAC и росту органического трафика (люди сами нас находят, не тратим деньги на привлечение).Что влияет на CAC?Чем дешевле стоимость перехода по объявлению, тем меньше CAC = чем ниже стоимость клика (CPC, Cost per Click), тем лучше.С ростом узнаваемости бренда пользователи чаще ищут его и приходят сами. Это приводит к росту органики и снижению CAC.Чем лучше мы знаем свою ЦА, тем и кампании будут успешнее. Например, можно точнее настроить показатели по географии, демографии, интересам и т.дПример расчета CACЗатраты на рекламу = 200 тыс, новые платящие клиенты = 100 человек.CAC составляет 2 тыс.А если добавим 100 к на сопровождение продаж? В этом случае CAC = 3к.А если добавим ФОТ (фонд оплаты труда)? Учитываем в CAC? Тут уже сложнее, в некоторых случаях учитывают (например, если на рекламу привлекаем стороннее агентство), но в целом это неверно — практически невозможно “вычленить” из ФОТ затраты именно на привлечение пользователей. Еще один примерПосетители — 10000 (увидели баннер)Стоимость клика — 35 р.Зарегистрированные в пробную версию продукта - 5% — 500 чел.Купили полную версию продукта (из пробной) - 10% — 50 чел.Стоимость продукта — 500 рублейВремя пользования продуктом — 10 месяцевЗатраты на рекламу — 350 000 (10000*35)Чему равен CAC? Считаем. CAC = 350 000 : 50 = 7000А чему LTV?Используем формулу: LTV = (средняя стоимость продажи) x (среднее число продаж в месяц) x (среднее время удержания клиента в месяцах).LTV = 500 x 1 x 10 = 5000 рублей. 5000 рублей зарабатываем с одного пользователя, а САС у нас 7000 рублей. Что по соотношению LTV/CAC?Уже точно не соблюдается 3 LTV=1 CACLTV/CAC = 5000/7000 ~ 0,71 :(Что можем посоветовать такому стартапу?Снижать CAC за счет анализа текущих источников трафикаРастить LTV — делать дополнительные продажи, увеличивать ценыДля тех, кому интересна тема метрик и data-driven решений, советуем статью по “Unit-экономике” от Дмитрия Сапрыкина, Senior Product Manager of Alice в Яндексе.Retention и churnRetention — это показатель возвращаемости пользователей в продукт. Считается, как отношение активных за период пользователей к количеству пользователей на начало периода. Показатель Retention можно считать на определенный день/месяц, а в отчетах встретить формулировку n-day retention, то есть возвращаемость пользователей на день n.Например: на начале курса было 100 учеников, через месяц продолжили обучение 40 из них, а еще через месяц — 35 учеников. Таким образом, retention 1-го месяца будет рассчитываться как: 40/100 = 40%, а retention 2-го месяца — 35/100 = 35%. Метрика возвращаемости — retention и оттока — churn в сумме дают единицу, таким образом, мы понимаем, что в 1-ом месяце отток 60%, а во втором- 65%. Растущий тренд оттока пользователей — тревожный звоночек! Будем возвращать пользователей, например, push-сообщениями, скидками, подарками или другими эксклюзивными офферами.Аудиторные метрикиMAU/WAU/DAU — это уникальная активная аудитория продукта за определенный промежуток времени — день/неделю/месяц. Важно, что именно «уникальная», т. е. каждый пользователь, который пришел в продукт за месяц/неделю/день хотя бы один раз — учитывается в метрике активной аудитории. Повторные заходы пользователя в продукт не учитываются! Эти метрики позволят нам узнать, насколько продукт интересен, как он растет и развивается, есть ли у нас прирост новых пользователей или компания ушла в “зрелость”. Особенно важно это понимание для стартапов. Например: в мобильное приложение зашло 10 тысяч уникальных пользователей. Общее количество сессий (или заходов в приложение) — 20 млн. Значит, какие-то пользователи заходили в продукт 2 и более раз, но в MAU/WAU/DAU мы учитываем только 1-ую сессию пользователя + пользователей, которые вернулись в продукт из предыдущего месяца/недели/дня в зависимости от того, какую метрику считаем.КонверсияКонверсия — это отношение количество посетителей продукта, выполнивших на нём какие-либо целевые действия — покупку, регистрацию, подписку, посещение определённой страницы сайта, переход по рекламной ссылке — к общему числу посетителей сайта, выраженное в процентах.Когда мы говорим о воронке конверсии, мы подразумеваем отношение определенного этапа к предыдущему. К примеру, на картинке: это может быть отношение поданных заявлений к заявкам, отношение принятых студентов к тем, кто отправил заявление и т. д.Негласное правило работы воронкой конверсии — работаем с ней с конца.Увеличив процент конверсии на последних шагах, мы поможем пользователям, которые хотели купить, но им что-то помешало и они отвалились.ФреймворкиИтак, мы поговорили про многообразие существующих метрик. Чтобы полученную информацию как-то структурировать и понять, какие метрики необходимо использовать, можно воспользоваться фреймфорками. AARRR (Pirate Metrics)Первая метрика в этом фреймворке — Acquisition, когда мы позволяем пользователю себя найти или “зазываем” его в продукт, закупая трафик. Замерять здесь можем CAC, количество новых пользователей и различные конверсии.Далее — Activation. Теперь нам нужно понять, как “активировать” пользователя, чтобы он совершил какую-либо покупку. Метрики этого этапа: количество пользователей, которые прошли онбординг/зарегистрировались в продукте/оставили каку-то заявку, т.е. “зацепились” за продукт.Метрика Retention — то, что позволяет “вернуть” пользователя в продукт. Анализировать можно по показателям retention (что в целом очевидно :)), churn и sticky factor (= отношение DAO к MAO)Referral — все, что относится к реферальным программам: как часто наш продукт и целевые страницы отправляются знакомым (share rate), сколько пользователей проходят и “закрепляются” по реферальной ссылке (adoption rate).Заключительное — метрики Revenue, т.е. сколько мы вообще денег зарабатываем с пользователей. Здесь можем считать количество платящих пользователей, ARPPU, LTV, саму выручку Revenue. В общем, все, что хотим и что дает нам понимание прибыльности. Фреймворк HEART от GoogleПринцип аналогичный — замеряем метрики по нескольким “направлениям”:Happiness — насколько счастливы наши пользователиEngagement — вовлеченность пользователей в продуктAdoption — как мы “адаптировали” пользователей в продуктRetention — возвращаемость пользователей в продуктTask Success — “технические” задачи, т.е. насколько хорошо продукт отрабатываетВо втором столбце можем увидеть цели, поставленные в каждом направлении, затем — сигналы (показатели), по которым отслеживается положительную динамику и последнее — сами метрики, цифры, которые можем проанализировать.Фреймворк PULSEРасшифруем:Pageviews — количество страниц, просмотренных одним пользователемUptime — процент времени, в течение которого страница открыта пользователемLatency — количество времени, в течение которого информация собирается и передается (=скорость работы приложения)Seven-day active users — количество активных пользователей за неделюEarnings — деньги, без них ни один фреймфорк не будет полноценным :)Если хочется подробнее про фреймворки — пишите в комментарии, подготовим материал. Больше про продукты и аналитику в тг-канале Марины и канале ProductStar.Желающие прокачаться в каких-то конкретных темах, например, hard скиллах продакта, Unit-экономике, инструменте CJM или глобально погрузиться в продакт-менеджмент, могут оставить заявку нашим менеджерам по любой из ссылок, они подробно расскажут о всех мини-курсах и профессиях!Если сложно определиться с карьерным треком — приходите на бесплатные карьерные консультации с топовыми экспертами рынка для построения вашей дорожной карты развития. Кстати, можно попасть на консультацию к Марине Михеевой, автору сегодняшнего материала!Успехов ;)
По его словам, он хотел показать, «насколько наивны средствам массовой информации и почему им не следует доверять».
Мой портфель, который я формирую уже более трёх лет, перешагнул отметку в 5,5 млн рублей. Посчитал, какой пассивный доход он генерирует. Другими словами — фантазирую, какой выходит кэшфлоу за год и в среднем за месяц.
Сегодня Telegram это мощная платформа, предоставляющая разработчикам возможности для создания ботов и даже полноценных веб-приложений. Одним из инструментов, упрощающих процесс создания ботов и веб-приложений, является конструктор.
В 12 лет, насмотревшись фильмов про бизнес, во мне заиграл юношеский максимализм, и я поставил крест на игрушках, решив, что буду успешным предпринимателем и никак иначе, наивный... С этого шага и начался мой путь, приведший к неожиданным результатам...
Делимся в комментах ссылками на свои проекты и комментируем чужие! Площадка для самопрезентации стартапов и пет-проектов 👉 Product Radar
В статье рассматриваются вопросы проверки адреса и транзакции USDT и других стабильных криптовалют на чистоту и возможные риски, связанные с использованием криптовалюты. Статья объясняет, как работают транзакции стейблкоинов (USDT, USDC, DAI и др.), и почему важно проверять их на наличие "грязных" средств.
Почему одни люди работают с той же интенсивностью, что и вы, но зарабатывают в 2–3 раза больше? Это не магия и не случайность. Причина — в их системном подходе. В статье я поделюсь методикой, которая помогает предпринимателям увеличивать прибыль, а работникам и фрилансерам — выходить на новый уровень дохода. Мы разберём пять ключевых этапов системы…