Щоб і досвідчені інвестори, і початківці бізнес-ентузіасти могли оцінювати результати і фінансове майбутнє компанії, існує юніт-економіка (UE). Це інструмент, який був винайдений венчурними інвесторами для оцінки потенційно перспективних проєктів. Перед тим, як інвестувати в бізнес, необхідно було впевнитися, що проєкт буде фінансово успішним. На відміну від класичного розрахунку коефіцієнта повернення інвестицій, юніт-економіка допомагає розрахувати прибутковість одиниці продукту або послуги.
Юніт-економіка дозволяє розкласти бізнес на складові (юніти) і відповісти на такі питання як:
- скільки ми витрачаємо на одного клієнта і скільки з нього отримуємо,
- чи є фінансовий сенс в підприємстві, його масштабування, і де у компанії точка беззбитковості,
- де знаходиться точка зростання у бізнесу,
- як можна оптимізувати продукт.
Розрахунок економіки на конкретну бізнес-одиницю дуже добре лягає на ті галузі, які мають незначну частку змінних витрат. До таких відносяться хмарні рішення, мобільні додатки, інтернет-магазини софта, сервіси, що працюють за передплатою та інші.
Як розрахувати юніт-економіку
Для того, щоб обчислити перспективність і окупність через юніти, необхідно знати показники доходів і витрат. У доходах ми враховуємо виручку, отриману в середньому від одного покупця. У видатках – змінні витрати, які потрібні для виконання замовлення клієнта (при цьому постійні не рахуються).
Ще ми повинні розуміти нашу одиницю бізнесу (unit). Бізнес-юніт – це те, що приносить гроші компанії, те, без чого підприємство втрачає сенс існування. Наприклад, для маркетплейса базовою одиницею бізнесу є угода, так як оплату він отримує за угоду, якій він сприяв. Для інтернет-магазину – клієнт, який обмінює гроші на товар. А для медіа, наприклад, це користувач і середня кількість перегляду реклами на користувача.
Юніт-економіка містить безліч різних метрик. Ми з вами розберемо тільки найнеобхідніші:
- Average Revenue Per User (ARPU) – середній дохід з одного залученого користувача,
- Cost Per Acquisition / Customer Acquisition Cost (CPA / CAC) – вартість залучення клієнта.
Якщо CAC> ARPU, то ви швидше за все втрачаєте гроші, а якщо ARPU> CAC, то заробляєте. Умовно вважається що при успішній юніт-економіці середній дохід повинен бути в три рази більший, ніж вартість залучення.
Наприклад, давайте розрахуємо CAC:
CАC = Acq Costs / UA
Щоб розрахувати вартість залучення клієнта, потрібно знати значення ще двох інших метрик:
- Acq Cost – витрати на залучення користувачів,
- User / Lead Acquisition (UA) – потік користувачів або потенційних клієнтів (кількість користувачів)
Тепер розрахуємо ARPU за формулою ARPU = ARPPU * C1
Щоб розрахувати ARPU обчислюємо наступні метрики:
- Average Revenue Per Paying User (ARPPU) – дохід на одного користувача, що заплатив
- C1 – конверсія в першу покупку.
Як порахувати C1? Для цього потрібно знати:
- Buyers – число платних користувачів,
- User / Lead Acquisition (UA).
Порядок розрахунку: C1 = Buyers / UA
Як порахувати ARPPU? Необхідні показники:
- AvPrice – середній чек клієнта
- Cost Of Goods Sold (COGS) – собівартість реалізованої продукції
Формула для розрахунку: ARPPU = AvPrice – COGS
Це і є базові метрики, які необхідно відстежувати кожному бізнесу.
Важливо пам’ятати про те, що розраховувати UE варто в розрізі кожного рекламного каналу окремо.
Прийняття рішень на основі даних
За допомогою юніт-економіки ми можемо знаходити точки зростання бізнесу – тобто приймати рішення про розширення або освоєння нових маркетингових каналів на основі ключових показників компанії. Це і є data-driven decision making.
До рішень, прийнятих на основі даних, також відносяться і аналітична інформація щодо вашої воронки продажів. Її користувач проходить від моменту, коли побачив ваше оголошення, і до моменту оплати замовлення, стаючи вашим клієнтом. Аналізувати воронку можна за допомогою власних систем аналітики, платних рішень або безкоштовних, наприклад таких як Google Analytics.
Якщо у вас інтернет-магазин, Вам варто дивитися на такі метрики як:
- Показник відмов (Bounce rate),
- середня глибина сторінок на сеанс (Pages / Sessions),
- середня тривалість сесії (Av. session duration).
Ідеальна картина – це коли показник відмов низький, середня глибина перегляду сторінок більше двох, а сесія досить тривала для того, щоб можна було ознайомитися з контентом і виконати цільову дію.
Наскрізна аналітика
Для того, щоб робити правильні висновки, необхідно мати повні дані про все, що відбувається з бізнесом. Зазвичай, для повної картини впроваджують наскрізну аналітику.
Наскрізна аналітика дозволяє відстежувати всі важливі для бізнесу показники майже автоматично в режимі реального часу. Це ціла система або навіть методологія, яка дозволяє проаналізувати шлях клієнта на всіх етапах воронки продажів, а також оцінити його цінність для компанії. Наскрізна аналітика показує воронку торкань клієнта з брендом у всіх контрольованих компанією точках.
Її впроваджують для того, щоб розуміти що відбувається з бізнесом і відслідковувати такі моменти як:
- Оцінка ефективності маркетингу і клієнта в цілому для компанії,
- Демонстрація воронки торкань клієнта,
- Омніканальність і мультиканальність, щоб порахувати ефективність для різних типів бізнесу та угод, розтягнутих у часі,
- Оцінка ефективності рекламних джерел і каналів.
Впровадження наскрізної аналітики – це великий проєкт, часто індивідуально розроблений під особливі запити клієнта з урахуванням тих показників, які важливо відстежувати бізнесу на одному дашборді.
Будь-який проєкт починається зі збору даних по департаментам бізнесу. Кожен департамент висловлює свої побажання, які метрики хоче відстежувати. Після цього готується проєкт, в який вноситься архітектура передачі даних і метрики, які були зібрані з різних відділів. Структура говорить нам, звідки і куди будуть передаватися певні дані, де зберігаються і де вони будуть візуалізуватися.
Проста структура виглядає наступним чином:
У більш просунутих структурах аналітики всі дані зберігаються у сховищі – це єдине місце де агрегируются всі дані, після чого можуть виводитися на візуалізацію. У найскладніших структурах ще присутні ETL рішення, які наводять дані до єдиного формату, і тільки після візуалізують їх.
Структура наскрізної аналітики підбирається під кожен бізнес індивідуально, адже вона залежить від його типу. Наприклад для інтернет-магазину, можуть бути дві абсолютно різні структури, і залежати це може від того, чи є у нього оффлайн точка продажів. Якщо так, то це означає, що має місце ROPO-ефект (Research online purchase offline) – бізнесу важливо розуміти, яку частку офлайн покупок згенерував інтернет-ресурс. Без наскрізної аналітики неможливо передбачити цю частку і оцінити рекламні кампанії.
Отже, юніт-економіка в комбінації з наскрізною аналітикою бізнесу здатна дати власникам бізнесу про поточний “стан здоров’я” компанії або успішності стартапа. Більш того, цей інструмент допомагає визначити потенційні точки зростання і залучення клієнтів на основі отриманих даних.