Юніт-економіка бізнесу: все, що корисно знати

unit economy

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)

end-to-end analytics

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:

схема наскрізної аналітики

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.

Leave a Reply

Your email address will not be published.