Unit-экономика — считаем и применяем
Senior Product Manager of Alice в Яндекс Дмитрий Сапрыкин научит считать unit-экономику и расскажет, почему без нее никак
28 ноября 2021
Время чтения: 20 минут
- Дмитрий СапрыкинHead of Mobile Product в DomClick
Автор канала @productoverhear
Юнит-экономика — это инструмент экономического анализа, позволяющий рассчитать прибыльность бизнеса с помощью агрегирования “юнитов”. Простыми словами, с помощью юнит-экономики можно выяснить, сколько мы зарабатываем на одной единице или теряем с нее.
Зачем нам юнит-экономика?
Анализ юнитов полезен большому кругу стейкхолдеров: инвесторам, топ-менеджерам, владельцам компаний. С помощью юнит-экономики мы можем:
- 1Определить количество клиентов для выхода на точку безубыточности
- 2Рассчитать стоимость привлечения одного клиента
- 3Оценить цену товара или услуги для проверки окупаемости издержек
- 4Сделать вывод об эффективности каждого канала привлечения клиентов или об успешности маркетинговой стратегии
- 5Понять, насколько у компании большой потенциал развития и выгодно ли будет масштабироваться
Как определиться в выборе “юнита”?
На самом деле, “юнитом” в бизнесе может быть что угодно: пользователи, клиенты, продажа товара или услуги, сделка. Принято считать, что юнит следует выбирать, исходя из целей компании: что именно мы хотим масштабировать?
Еще одна важная особенность выбора юнита — сфера деятельности компании. Для digital-проектов будет удобно оценить прибыльность каждого пользователя или подписчика, для владельца кафе — стоимость блюда и так далее.
В зависимости от исследуемой единицы будут меняться и метрики, формулы расчетов прибыльности бизнес-юнита. Например, если мы говорим о юните-подписчике, то здесь стоит иметь в виду его LTV (Lifetime Value), то есть прогноз его общей прибыльности, период в течение которого пользователь будет приносить доход; а также CAC — стоимость привлечения клиента. В случае с товарами и услугами мы обращаем внимание на маржинальную прибыль: выручка за вычетом всех издержек по производству товара или предоставлению услуги.
Еще одна важная особенность выбора юнита — сфера деятельности компании. Для digital-проектов будет удобно оценить прибыльность каждого пользователя или подписчика, для владельца кафе — стоимость блюда и так далее.
В зависимости от исследуемой единицы будут меняться и метрики, формулы расчетов прибыльности бизнес-юнита. Например, если мы говорим о юните-подписчике, то здесь стоит иметь в виду его LTV (Lifetime Value), то есть прогноз его общей прибыльности, период в течение которого пользователь будет приносить доход; а также CAC — стоимость привлечения клиента. В случае с товарами и услугами мы обращаем внимание на маржинальную прибыль: выручка за вычетом всех издержек по производству товара или предоставлению услуги.
Основные метрики
CAC — customer acquisition cost — как уже упоминалось чуть ранее, в юнит-экономике показатель достаточно важный. Благодаря пониманию затрат на одного покупателя, то есть стоимость его привлечения, можно просчитать прибыль от юнита, целесообразность масштабирования, эффективность маркетинговой стратегии.
Рассчитать данный показатель не сложно: требуется разделить затраты маркетинга на количество привлеченных клиентов (в англоязычной среде клиентов могут называть customers или buyers):
Рассчитать данный показатель не сложно: требуется разделить затраты маркетинга на количество привлеченных клиентов (в англоязычной среде клиентов могут называть customers или buyers):
Бывает, что нам от пользователя нужна не покупка, а некое целевое действие: заполнение заявки, оставление контактов или подписка. В таком случае, затраты на привлечение будут рассчитываться по той же формуле, а показатель CAC = CPA (cost per acquisition или стоимость привлечения клиента). Разница лишь в названии, на выходе мы получаем все ту же суть: определить затраты на привлечение одного человека (просто в данном случае еще не покупателя, а лишь потенциального клиента).
Отдельно от других метрик стоимость привлечения клиента рассматривать зачастую нет смысла. Например, если мы говорим о концепции подписки на продукт, то обязательно стоит помнить о Lifetime Value пользователя.
Отдельно от других метрик стоимость привлечения клиента рассматривать зачастую нет смысла. Например, если мы говорим о концепции подписки на продукт, то обязательно стоит помнить о Lifetime Value пользователя.
LTV — показатель хорош для расчетов прогнозируемой прибыли, т.е. сколько всего денег клиент нам принесет на протяжении жизни. Зачастую больший доход можно получить от клиента, регулярно совершающего мелкие покупки, чем от покупателя, заплатившего крупную сумму однажды и ушедшего из рядов пользователей.
Так, если затраты на привлечения одного клиента меньше, чем все деньги, которые он потратит, пользуясь нашим сервисом или покупая наши товары (LTV > CAC), то можно считать, что мы работаем в плюс. Если клиент принесет нам меньше прибыли, чем мы потратим на его завлечение (LTV < CAC), то такую ситуацию вряд ли можно назвать успехом.
Вариантов расчета LTV существует несколько, однако самый простой способ, который можно адаптировать практически под любой бизнес следующий:
Так, если затраты на привлечения одного клиента меньше, чем все деньги, которые он потратит, пользуясь нашим сервисом или покупая наши товары (LTV > CAC), то можно считать, что мы работаем в плюс. Если клиент принесет нам меньше прибыли, чем мы потратим на его завлечение (LTV < CAC), то такую ситуацию вряд ли можно назвать успехом.
Вариантов расчета LTV существует несколько, однако самый простой способ, который можно адаптировать практически под любой бизнес следующий:
Немного поясним:
Есть возможность купить подписку на фитнес марафон на 1, 3 и 6 месяцев. Мы имеем следующее распределение после некоего периода существования сервиса:
- Средняя прибыль с клиента за период — это ARPU (Average Revenue per User), с этой метрикой разберемся чуть дальше.
- Lifetime — это среднее время, в течение которого человек является клиентом компании. Рассмотрим пример:
Есть возможность купить подписку на фитнес марафон на 1, 3 и 6 месяцев. Мы имеем следующее распределение после некоего периода существования сервиса:
Итак, всего пользователей: 582 + 302 + 86 = 970
Рассчитаем средний Lifetime клиента:
Рассчитаем средний Lifetime клиента:
Таким образом, средняя “продолжительность жизни” клиента будет примерно равна 2 месяцев.
APRU — average revenue per user, ранее упомянутая метрика, которая используется в расчете LTV и переводится как средний доход на одного пользователя.
Здесь сделаем небольшое отступление. Наиболее простым путем расчета показателя APRU является деление общего дохода на общее количество пользователей, однако для глубокого понимания рассмотрим и более запутанный вариант.
По сути, средним доходом с пользователя является произведение конверсии на средний доход с клиента (ARPC). Например, мы знаем, что только 10% из всех заходящих на сайт пользователей приобретают товар, это и есть наша конверсия в покупку, и, взяв процент от среднего дохода с клиента мы получим ARPU.
Давайте рассчитаем ARPC — average revenue per customer.
Здесь сделаем небольшое отступление. Наиболее простым путем расчета показателя APRU является деление общего дохода на общее количество пользователей, однако для глубокого понимания рассмотрим и более запутанный вариант.
По сути, средним доходом с пользователя является произведение конверсии на средний доход с клиента (ARPC). Например, мы знаем, что только 10% из всех заходящих на сайт пользователей приобретают товар, это и есть наша конверсия в покупку, и, взяв процент от среднего дохода с клиента мы получим ARPU.
Давайте рассчитаем ARPC — average revenue per customer.
Следующий показатель — себестоимость проданного товара или, если кратко, COGS (cost of goods sold). К себестоимости товаров относят все “прямые” затраты на его производство, доставку и приведение в “рабочее” состояние. Стоит отметить, что формула себестоимости товара в зависимости от сферы деятельности компании может меняться.
Важно иметь в виду и дополнительные затраты на первую продажу, 1COGS. Это могут быть различные акции для пользователя или премии для сотрудников, например, скидка на первый заказ в сервисе доставки еды или вознаграждение менеджера за первого клиента.
А сейчас чуть подробнее остановимся на метрике CR — conversion rate, то есть процент посетителей, совершивших целевое действие. Рассмотрим на примере онлайн-школы.
Очень важно верно определить нашу цель: мы хотим, чтобы посетитель сайта оставил заявку на бесплатный вебинар, подписался на дайджест новостей или купил курс по аналитике. Исходя из определения целевого действия, можно делать выводы о каждом этапе воронки продаж. Например, посмотреть, где “отваливается” большинство потенциальных клиентов, поразмыслить, какие методы помогут предотвратить их уход, выдвинуть ряд гипотез для тестирования и снова проанализировать конверсию.
Важно иметь в виду и дополнительные затраты на первую продажу, 1COGS. Это могут быть различные акции для пользователя или премии для сотрудников, например, скидка на первый заказ в сервисе доставки еды или вознаграждение менеджера за первого клиента.
А сейчас чуть подробнее остановимся на метрике CR — conversion rate, то есть процент посетителей, совершивших целевое действие. Рассмотрим на примере онлайн-школы.
Очень важно верно определить нашу цель: мы хотим, чтобы посетитель сайта оставил заявку на бесплатный вебинар, подписался на дайджест новостей или купил курс по аналитике. Исходя из определения целевого действия, можно делать выводы о каждом этапе воронки продаж. Например, посмотреть, где “отваливается” большинство потенциальных клиентов, поразмыслить, какие методы помогут предотвратить их уход, выдвинуть ряд гипотез для тестирования и снова проанализировать конверсию.
Unit-экономика
и когортный анализ
и когортный анализ
Нередко когортный анализ упоминается в теме Unit-экономики. Если кратко, суть когортного анализа заключается в том, чтобы делить пользователей на “когорты” по конкретному признаку и анализировать поведение таких групп в течение определенного периода.
Выбор признака, по которому пользователи будут делиться на группы — дело непростое, но чаще всего в анализе используют период, в который пользователь стал клиентом, т.е. из “знакомого”, который периодически заходит на сайт или читает рассылки, превратился в платящего “друга”. Далее, когорты за определенный период можно сегментировать, например, по каналам привлечения и выяснить, какой канал был наиболее эффективным. Так, когортный анализ позволит провести анализ реализуемой маркетинговой стратегии и выявить слабые места.
Выбор признака, по которому пользователи будут делиться на группы — дело непростое, но чаще всего в анализе используют период, в который пользователь стал клиентом, т.е. из “знакомого”, который периодически заходит на сайт или читает рассылки, превратился в платящего “друга”. Далее, когорты за определенный период можно сегментировать, например, по каналам привлечения и выяснить, какой канал был наиболее эффективным. Так, когортный анализ позволит провести анализ реализуемой маркетинговой стратегии и выявить слабые места.
Как повысить прибыль, исходя из анализа метрик?
Итак, собрав основные метрики компании, можно переходить к анализу и формулированию выводов. Не секрет, что для большинства компаний основной целью является прибыль, так как же увеличить доходы, основываясь на цифрах?
- 1Одно из самых очевидных решений — снижение издержек. Действительно, чем меньше мы тратим на производство товара (или привлечение клиента), тем больше заработаем на одного юнита в итоге. Здесь главное не забывать о качестве и балансировать COGS с выручкой
- 2Увеличить LTV пользователя, ведь чем дольше он будет пользоваться нашими услугами или покупать товары, тем больше денег принесет
- 3Проанализировать маркетинговую стратегию, посмотреть на конверсию, стоимость привлечения, отказаться от наименее эффективных рекламных каналов или найти новые источники привлечения пользователей
- 4Увеличить средний чек или количество сделок на одного пользователя
Как применить unit-экономику
Простейший пример, с чем может помочь unit-экономика – оценить эффективность привлечения клиентов. Представим, что вы продуктовый маркетолог компании, разрабатывающей приложение для трекинга полезных привычек. Вы отвечаете за привлечение новых пользователей через каналы рекламы, ищите точки роста для вашего продукта. Для ее поиска решаете оценить эффективность таргетированной рекламы, тут и начинается магия unit-экономики:
Наши месячные затраты на таргетированную рекламу составили 200 000 руб., привлечь за месяц удалось 200 клиентов, которые оформили подписку на год за 300 руб. в месяц. Очевидно, канал работает отлично:
CAC = 200 000/200 = 1000 руб.
ARPU = 300 руб.
LTV = ARPU x Lifetime = 300 x 12 = 3600 руб.
LTV>СAC
Очевидно, что LTV в несколько раз превышает затраты на привлечение. Можно считать деньги и не напрягаться. Но что если учесть другие метрики?
Мы не учли другие прямые затраты на производство, к примеру, обслуживание серверов. За месяц на них мы тратим 42 000 руб., тогда общие наши расходы составляют:
200 000 + 500 000 = 700 000 рублей
И вот мы уже вышли в ноль. Пару мгновений назад казалось, что нашли золотую жилу и скоро будем купаться в деньгах, но unit-экономика помогла нам посмотреть на ситуацию шире, не допустив поспешных выводов.
Информация - вот главная ценность, которую мы получили.
Именно для этого продакты и маркетологи применяют unit-экономику: получить инсайт, который поможет понять, какие затраты можно оптимизировать и заработать больше.
Запись на бесплатную карьерную консультацию
Наш менеджер в скором времени свяжется с вами для выбора удобной даты онлайн-встречи
Запись на бесплатную карьерную консультацию
Наш менеджер в скором времени свяжется с вами для выбора удобной даты онлайн-встречи
Читайте далее