Unit-экономика: стоит ли масштабировать ваш стартап

Хочешь в ТОП? Хватит хотеть, пора действовать!

Начать продвижение

Unit-экономика: стоит ли масштабировать ваш стартап

08 апреля 2020
2.3к
Москва г. Москва, ул. Нобеля 7, п. 56 +7 (800) 700-59-30

92 % стартапов закрываются в первый год. Владельцы бизнеса если и пытаются оценивать эффективность, то считают глобально: смотрят на рентабельность, выручку по всему делу. А что если посчитать выгоду каждого из продуктов, а потом оценить результаты и сделать выводы?

austin-distel-WtXcbWXK_ww-unsplash.jpg
austin-distel-WtXcbWXK_ww-unsplash.jpg austin-distel-WtXcbWXK_ww-unsplash.jpg

Unit-экономика оценивает прибыльность единицы товара или одного клиента. Если цифры оставляют желать лучшего, вы можете отказаться от продукта, чтобы при масштабировании бизнеса не возникло кассового разрыва и не пришлось закрываться. Это метод математического моделирования со всеми этими непонятными сокращениями: UA, C1, B, AVP, COGS, APC, ARPC, ARPU, AC, CPA, CM. Однако он позволяет понять, совместима ли бизнес-модель с жизнью и стоит ли ее развивать.

Главная формула unit-экономики

Начать в любом случае стоит с определения соотношения LTV и CAC:

1.png
1.png 1.png

где CAC (сustomer acquisition cost) — это сумма, которую вы платите за привлечение одного клиента; LTV (lifetime value) — это совокупная прибыль компании от одного клиента за все время сотрудничества с ним.

LTV отражает, как долго живут ваши клиенты и сколько денег за этот период они приносят (с учетом всех транзакций, скидок, расчетов с поставщиками и других затрат).

В результате расчета вы можете получить один из трех сценариев.

1. Если отношение LTV к CAC меньше 1, модель убыточна. Возможно, вы не разоритесь здесь и сейчас, но вы накапливаете убытки, что будет особенно заметно при попытке масштабироваться.

Часто стартапы, особенно на начальных этапах, этого не замечают. Деньги на счетах (свои или от инвестора) есть, продажи потихоньку идут. Но «этот поезд уже в огне» , и убытки начинают накапливаться. Самый плохой сценарий, когда команда увидев первые продажи, грезит о масштабировании. Казалось бы: надо просто добавить денег на маркетинг и успех неизбежен. Но неизбежным становится только кассовый разрыв.

2. Если отношение LTV к CAC больше 1, но меньше 2, все не так плохо, но и «легкого недомогания от избытка денег» вы не испытываете. Но даже в таком случае бизнес может быть нерентабельным, ведь помимо расходов на привлечение клиентов есть еще и дополнительные расходы: зарплаты, аренда, сервера.

3. Если отношение LTV к CAC больше 2, можете считать, что продукт здоров, но все-таки это очень индивидуально — вдруг у вас высокие нерелевантные расходы.

Примените эту формулу ко всем продуктам, услугам, бизнес-моделям. Это первое и достаточно грубое приближение позволит понять, где все совсем плохо, а где есть позитивные нотки. На следующем этапе разбираемся в деталях, что мешает успеху и процветанию.

Копайте глубже

Теперь определим, на какие показатели можно влиять для улучшения соотношения LTV/CAC, разобрав, из чего состоит каждый из параметров.

2.png
2.png 2.png

где LT (lifetime) — это среднее время жизни, в течение которого клиент платит вам деньги, либо среднее количество покупок; ARPPU (average revenue per paying user) — средняя выручка за отчетный период (например, в месяц).

К сожалению, показатель LT сложно увеличить без существенных вложений в изменение производства или клиентский сервис. Что касается ARPPU, вам решать, исключать ли из этого значения расходы на поставщиков, но предполагаем, что себестоимость продукции оптимизировать можно.

Перейдем к знаменателю дроби, который для улучшения соотношения LTV и CAC нам бы надо уменьшить. Стоимость привлечения одного клиента считаем по формуле:

3.png
3.png 3.png

где CPA (cost per action) — стоимость целевого действия вашей аудитории, С1 — ожидаемая конверсия в первую оплату.

Стоимость привлечения нельзя считать сразу по всем привлеченным пользователям. Минимум — по каналам. Мы несколько раз наблюдали, как представители проекта декларировали CAC в контекстной рекламе порядка 50 рублей, но внимательный пересчет показывал, что большая часть аудитории регистрируется по type-in трафику (аудитория, пришедшая по введенному в адресную строку браузера URL сайта). В результате фактическое значение CAC для платных каналов было порядка 2000 рублей. Естественно, что говорить о масштабировании за счёт платного трафика не приходилось, а вырастить в несколько раз type-in — задача непростая.

Способы увеличить конверсию — тема отдельной статьи, но скорее всего вы и сами знаете, что такое воронка продаж. Важно понимать, что средняя конверсия по сайту малоинформативна, поэтому ее нужно считать в разрезе продуктов или услуг, каналов и посылов. Такой подход даст массу информации для выработки гипотез продуктовых изменений и как следствие — расширения общей воронки продаж.

В итоге формула становится следующей:

4.png
4.png 4.png

Всего четыре показателя, но изменение любого из них позволит повысить эффективность всей бизнес-модели или же ее частей: продуктов, каналов или посылов к аудитории.

Ровно по такому же принципу можно планировать AB-тест на сайте, когда мы заранее выдвигаем гипотезу об изменении одного из показателей основной формулы. То есть мы предполагаем, что это изменение приведет нас к определенным результатам. И для подтверждения или опровержения гипотезы уже запускаем AB-тест на конкретный объем аудитории, позволяющий сделать статистически достоверный вывод.

Unit-экономика: чек-лист проверки бизнеса

Рассмотренную выше формулу можно применять как к отдельным продуктам, так и к бизнесу в целом — в различных срезах и когортах. Наш опыт показывает, что необходимо оценивать любой проект как минимум по четырем основным направлениям:

Каналы привлечения

Вы можете сравнивать между собой каналы и тех клиентов, которых они приводят. Такое сравнение, во-первых, позволит оценить, какие каналы работают лучше или хуже. Во-вторых, например, для контекстной рекламы, вы сможете ответить на вопрос: на сколько, например, вы можете позволить увеличить стоимость клика? Чаще всего это необходимо для оценки возможности масштабирования. Всем известно, что каждый последующий клиент из контекстной рекламы, в среднем, дороже предыдущего.

Группы клиентов

Здесь вы можете диагностировать такое явление как «токсичные клиенты». Суть его следующая: есть группа клиентов, объединённых каким-либо признаком (используют одну услугу или комплекс услуг, приходят с определённого канала и т. д.), которые даже при стабильной работе с вами приносят убытки.

Как правило в общей массе они не заметны, особенно на фоне успешного бизнеса. Однако как совокупность клиентов они приносят вам убытки. Единственно правильной рекомендации как с ними работать нет. Можно либо отказаться в целом от работы с этим сегментом, либо думать, как этих клиентов развивать, продавать дополнительные услуги. Важно помнить о том, что в случае допродажи ваш CAC будет значительно ниже, так как он не содержит в себе затраты на маркетинг, исключительно затраты менеджера клиентского сервиса.

Рекламные посылы

Речь о когортном анализе с разделением пользователей по конкретным посылам. Если у вас такой статистики нет, необходимо как можно скорее начать её собирать. Вполне возможно, что некоторые ваши посылы являются «токсичными» и от них лучше отказаться.

Скидки клиентам

Попробуйте построить несложную или наоборот сложную, регрессионную модель для прогнозирования соотношения LTV и CAC по новым клиентам. Тогда вы сможете уже на этапе заключения сделки принимать решение: допустимо ли соглашаться на ту или иную скидку, на которой настаивает потенциальный клиент, или нет.

Сложно? Поначалу — может быть. В сервисе Rookee мы занимаемся подобным анализом порядка полутора лет. Естественно, мы и раньше считали, прибыльны ли мы или нет, но это была аналитика на уровне рентабельности бизнеса. Подход к оценке бизнеса, продукта, маркетинговых кампаний в формате unit-экономики позволил нам понять, какие продукты достаточно только поддерживать, чтобы они не были убыточны, какие аудитории перспективны с точки зрения масштабирования маркетинговой активности, а про эффективность А/B-тестов говорить не приходится: мы полностью пересмотрели подход к этой методике, но это уже тема отдельной статьи.


Оценить статью

4 5