Product Mindset. Неделя 3
Последние 3 года я — продакт-менеджер продукта Rick.ai. Рик — робот-аналитик. Он присылает клиентам гипотезы, что изменить в продукте, чтобы больше зарабатывать.
Рик импортирует данные из рекламных кабинетов, Google Analytics и CRM. Ежедневно проверяет точность метрик и анализирует их, используя user-based методологию и юнит-экономику для генерации гипотез.
Третья неделя онлайн-программы “Product Mindset” посвящена поиску точек роста из юнит-экономики.
В этом модуле мы будем учиться:
- Сколько стоят ваши решения?
- Как устроена юнит-экономика?
- Что такое юнит-экономика денег и плечо метрик?
- Откуда берется кратный рост?
- Как в слепую посчитать экономику любого бизнеса?
Сколько стоят придуманные вами решения?
Обычно 9 из 10 гипотез не срабатывают, а проверка одной гипотезы может занимать от 1 недели до нескольких месяцев. При подходе в лоб мы будем тратить от 10 недель до нескольких лет на поиски успешной гипотезы и от 800 000 р. до нескольких десятков млн рублей. Потому что даже небольшая команда из 3 человек в среднем стоит от 300 000 рублей в месяц, если учесть зарплаты, налоги, аренду рабочих мест.
Разработка продуктов – это достаточно дорогой вид спорта, и важно сфокусировать свою дорогую команду на тех гипотеза и метриках, которые могут дать кратный рост.
Как устроена юнит-экономика
Экономика любого продукта устроена просто
На вход подаются пользователи, они проходят наш продукт с какой-то конверсией в покупателя и средним чеком, а на выходе мы получаем доход.
Введем три основные метрики продукта
-
CPА (cost per acquisition) – стоимость привлечения пользователя, которая от нас не сильно зависит, потому что мы покупаем пользователей на аукционах рекламных площадок. Если на ваш рынок придет крупный конкурент и положит в канал много денег, то ставки резко вырастут, и вы с этим ничего сделать не сможете.
ARPU = Конверсия в покупателя × количество повторных покупок × средний чек × маржа
Таким образом, прибыль можно посчитать так
User Acq × (конверсия в покупателя × количество повторных покупок × средний чек × маржа – CPAcq ) = Profit
Если у вас стоимость привлечения выше дохода пользователя, то экономика продукта не сходится.
Посчитаем еще несколько производных метрик продукта
ARPPU – Доход с платящего пользователя — в нем учитываются операционные издержки на каждого покупателя, но по факту это AMPPU – средняя маржа с платящего пользователя. Но т.к. юнит–экономика пришла к нам из SAAS бизнесов и там нет операционных издержек на продажу, то использовали ARPPU.
ARPPU = количество повторных покупок × средний чек
AMPPU = количество повторных покупок × средний чек × маржа
Прибыль = маржа — расходы на рекламу
Какие метрики помогают принимать нам решения?
Я очень люблю метрики, которые помогают быстро диагностировать проблемы в бизнесе. Таких метрик не много. Исходя из них, мы можем принять следующие решения:
- Привлечь больше пользователей
- Увеличить число пользователей, которые не купили, потому что обычно 98-99% не покупают, т.е. покупают единицы
- Написать больше выгоды о продукте и повысить ср. чек
- Поднять конверсию в C2, C3 и количество повторных покупок, поработав с активацией
- Снизить стоимость привлечения пользователей
Обычно точки роста скрываются в зонах некомпетентности команды. Если команда хорошо разбирается в маркетинге и умеет дешево или почти бесплатно привлекать пользователей, то у таких команд могут быть проблемы с конверсией.
Как найти параметр, минимальное влияние на который даст максимальный эффект?
В большинстве случаев, если у вас конверсия в покупателя меньше 1%, то точкой роста будет конверсия.
В остальных случаях нужно считать юнит-экономику и смотреть, какой вклад дает изменение метрик: user, C1, количество повторных покупок, ср. чек, CPUser. У вас должна получится такая таблица
Про решение задач с конца. Как работать над ростом конверсии?
Например, у компании конверсия в покупателя 0,55%. Мы запросили воронку переходов пользователей у наших аналитиков.
Какой шаг воронки будем оптимизировать?
Обычно слышу ответы, что нужно поднимать конверсию перехода с 1→2 шаг, но когда начинаем считать, то получается, что это не так выгодно, потому что каждый следующий шаг срезает 30-40% пользователей и все ваши усилия умножаются на несколько процентов, а точнее на 0,55%, пользователей которые купят.
Если посмотреть на эту задачу по-другому, то уже есть пользователи, которые проскочили костыли и грабли, сами определились с товаром и даже зашли в корзину, но почему-то и там покупают всего 30-50% пользователей.
Теперь давайте попробуем отщипнуть от 50-70% пользователей, которые не купили в корзине, 30%. Наш доход сразу увеличится на 40%-70%.
Поэтому мы очень любим решать задачу с конца и проектировать сценарии и интерфейсы от итогового результата. Таким образом получается отсечь очень много лишних шагов, которые только снижают конверсию, и провести пользователя только по критически важным шагам воронки.
Почитать или посмотреть
Илья Красинский на школе менеджеров Яндекса рассказывает про юнит-экономику и поиск точек кратного роста.
Подкаст с Юрой Агеевым по юнит–экономике.
Один из методологов юнит-экономики Даниил Ханин ведет собственный блог: https://khanin.info/
Как в слепую посчитать экономику любого бизнеса
Экономику почти любого бизнеса можно посчитать с закрытыми глазами, чтобы прикинуть, сколько зарабатывает компания. Вспомним, что для расчета экономики нам нужно знать:
-
Количество пользователей – можно посмотреть в SimilarWebhttp://joxi.ru/L21ZMbbt87KlKA. Но он показывает число визитов, которое зависит от числа визитов на 1 пользователя — случайную величину. В среднем по рынку на 1 пользователя приходится 1.5 сессии. Поэтому
User ~ Total Visits / 1.5
Задание #1. Посчитать юнит-экономику.
Тип: командное.
Вы играете за команду сети кинотеатров, и у вас стоит цель в ближайшие 3 месяца увеличить прибыль до 9 млн рублей в месяц.
Сделайте копию документа и посчитайте юнит-экономику кинотеатра, заполнив таблицу http://joxi.ru/Q2KaO77H4n0zRr
Заполнить нужно только синие строчки, все значения должны быть посчитаны через формулы, чтобы вся команда могла сразу проверить корректность расчета и понять, как посчитаны цифры.
Раскадровка первой сессии по ссылке.
Задание #2. Посчитать юнит-экономику конкурента.
Тип: командное.
Посчитайте юнит-экономику своего амого главного конкурента, чтобы понять насколько интересно идти в этом направлении или стоит на начальном этапе сменить сферу.
В своей копии документа заполните таблицу и сделайте краткий вывод из данных.
Заполнить нужно только синие строчки, все значения должны быть посчитаны через формулы, чтобы вся команда могла сразу проверить корректность расчета и понять как посчитаны цифры.
Конспект видео: Юнит-экономика или поиск точек кратного роста. Илья Красинский
Теория и практика работы с юнит-экономикой стартапов.
Выжимка самых важных моментов интервью. Поможет:
а) посмотреть быстро на конспект и понять, стоит ли вообще смотреть это видео длиной в 1 час;
б) посмотреть видео и потом, когда понадобится вспомнить из него что-то — быстро пробежать глазами по конспекту и всё вспомнить.
Есть много команд, неделями считающих метрики, на сайте у которых нет кнопки «Купить». Как только они делают кнопку «Купить», появляются первые продажи. Увеличили кнопку — продажи увеличились. Простые и тупые решения.
Что просто предсказывать
Очень просто предсказывать решение в лоб.
Пример
В 2013 г. 60% моб. приложений скачивал только разработчик и его друзья (App Annie).
В 2014 г. 72% моб. приложений скачивал только разработчик и его друзья.
В 2015 или 2016 г. 25% американцев не скачало за месяц ни одного приложения. Почему? Перенасыщенность.
Это не значит, что приложения не нужно делать. Нужно осознанно понимать, зачем их делать.
Приводится кейс сравнения приложений Bookmate и Litres.
- статистика в сторах в пользу Litres;
- иконка приложения улучшает позиции в топе.
Корневые причины успеха аппа Litres
Что будем считать?
1. ARPPU (средний доход с платящего пользователя)
Считается просто: зависит от среднего чека AvPrice (сколько нам достанется денег от числа повторных покупок)
Как узнать средний чек у приведенных в кейсе приложений «в закрытую»? Если есть несколько цифр (стоимость тарифа, примерное количество установок в сторе), то самое простое брать среднее. Правильнее брать средневзвешенное, но на практике это не влияет на управленческие решения. Будет погрешность, но игнорируем это. Для начальной оценки среднего достаточно.
2. С1 (конверсия в установку)
Приводится пример с оценкой дохода на основе одного из аппов.
- средняя длина использования приложения — примерно 1.1 месяца;
- средняя конверсия в установку не превышает 1%.
Пользователи зачастую даже не доходят до платных функций внутри приложения. Этому могут способствовать:
- слабые устройства;
- красивые картинки в приложении (долго подгружающие картинки, пользователь не идет дальше, убрали картинки — конверсия возросла)
3. ARPU (средний доход со всех пользователей)
ARPU = ARPPU * C1
Зачастую ARPU ниже стоимости привлечения пользователя. Нужно как можно раньше считать экономику и искать новые и дешевые каналы привлечения.
Сколько стоят идеи?
1. Идеи стоят нисколько — популярное заблуждение
2. Идея стоит не меньше 1 млн. рублей
- стоимость рабочих рук в стартапе обычно не меньше 300–500 руб. в месяц;
- стартап может проверить обычно не больше 4 гипотез за месяц;
- 1 гипотеза стоит порядка 100 тыс. рублей;
- обычно 9 из 10 идей не срабатывают;
- чтобы найти работающую идею, нужно проверить хотя бы 10 гипотез, что равно примерно 1 млн. рублей.
Цена и ценность
- цена всегда идет рядом с ценностью (выгодой);
- правильная продажа пользователю тогда, когда он чувствует, что ценность заметно выше цены.
Как выглядит кратный рост
Большинство считает, что рост идет по экспоненте.
В реальности кривая более сложная, похожая на цепочку из ступенек.
Там, где есть компетенции, возможен только эволюционный рост (в 20–30%, но не кратный). Все проблемы возникают там, где не хватает компетенций. Продакту не хватает опыта и знаний, чтобы увидеть там проблемы, не хватает знаний, чтобы решить эти проблемы.
Основной кратный рост в компании почти всегда связан с тем, что компания последовательно расшивает узкие места (в воронке) и расширяет компетенции, либо покупая их на рынке, привлекая сильных специалистов, либо выращивая их внутри. Побеждаю обычно те, кто быстрее учатся, пробуют, экспериментируют.
К чему приводит кризисная ситуация, когда кто-то встает и говорит «я знаю как надо» и надо принять правильное управленческое решение?
Пример принятия решений в LinguaLeo
- совещания, мозговые штурмы, споры;
- гора плохо продуманных идей (бэклог) + сроки + видение = «я знаю, что нужно пользователям!»;
- большие долгие релизы с большим числом фич.
Пример MS Word и Google Spreadsheets
Сколько фич в Excel? Огромное количество, объем которых знаю только разработчики.
И вдруг оказывается, что Google Таблицы лучше, чем Excel — там нет такого числа фичей, там есть что-то другое, гораздо более ценное для пользователя.
Рекомендация прочитать книгу «Цель» Голдратта.
Увлекательно написано (читается за вечер)
Покажет, как находить узкие места в системе, чтобы существенно влиять на её поведение.
Все, что сейчас рассказывается про метрики, построено поверх теории ограничений Голдратта.
Мы создаем системы. В любой системе есть маленькое количество ограничений, которые мешают ей масштабироваться и развиваться.
Чаще всего продакты лечат симптоматику. Лечение синдромов никогда не помогает, а только драматически ухудшает ситуацию. Пока вы не найдете корневые проблемы, все будет становиться только хуже.
Почему первое время, когда вы что-то делаете, чаще всего не получается?
Все команды вначале ошибаются. Нет такого, когда в команду пришел опытный продакт и с первой попытки все заработало.
Если первый раз у вас не получается текст на лендинге, это нормально. Первые эксперименты и a/b-тесты первой сессии будут плохими, так и должно быть.
Алгоритм поиска точек роста
Основная проблема появления розовых единорогов заключается в этом цикле:
Стоит начинать не с идеи, а с диагностики.
Если взять любую систему и пронанализировать её, то вероятность сфокусироваться на направлении, которое дает больший эффект, гораздо выше. Цикл нужно брать снизу. Но почему команды делают это плохо? Почему все начинают от идеи до реализации?
Потому что это зона комфорта. Это то, что мы умеем делать. Приходится выпинывать команду, чтобы она шла в поле к реальным пользователям, занималась кастдевом, сталкивалась с реальностью. Чаще всего это зона дискомфорта. И кратный рост чаще всего идет здесь.
Алгоритм:
1. Диагностика: найти метрику, изменения которой дают наибольший эффект.
2. Выдвинуть гипотезы
3. Реализовать гипотезы
4. Посчитать эффект, сделать выводы.
Экономика
Экономику мы считаем для того, чтобы определить направление. Экономика подсказывает, что точно не нужно делать.
Давайте быстро посчитаем юнит-экономику мобильных приложений.
Примеры
1. 4 шага на примере Яндекс.Музыки, Zvooq.ru, pocketDJ, mixCloud и сервиса за NDA (данные примерные, для демонстрации метода)
1. ARPPU
Средний чек — 200 руб
Выплаты правообладателям — 30%
Число повторных покупок — 3
ARPPU = 200 руб * 30% * 3 = 180 руб
2. Конверсия в первую покупку C1
C1–1%
3. ARPU
ARPU = 180 руб * 1% = 1.8 руб
При этом стоимость привлечения каждого пользователя равна не меньше 20 руб
Такие цифры примерно для всех упомянутых сервисов. Отличие mixCloud, что он не выплачивал роялти в 70% правообладателям, потому что играл диджейскую музыку, а не рок и попсу, которые самы дорогие.
А NDA-сервис работал на операторском рынке, где у людей снимали ежедневно незаметные 4–5 рулей в день.
Чтобы свести эту экономику к нулю, нужно получить такие цифры:
C1 = 5%, LT (время жизни пользователя на сервисе) = 7 месяцев
ARPU = 5% * 200 руб * 30% * 7 = 21 руб
CPAcq (стоимость привлечения пользователя) = 20 руб
2. Интернет-магазин вещей из Китая
за последние 30 дней
Выручка = 20М руб
Маржа = 6М руб
Расходы на рекламу = 2М руб
Заказы = 4000
Покупатели = 3300
Конверсия = 0.55%
Пользователи = 600 000
Какие выводы можно сделать? Какие данные нужно запросить?
Замечание про коэффициент конверсии
Очень часто компании говорят — у нас конверсия в покупку 7%. Когда спрашиваем, как считали, говорят — 8% конверсии в регистрацию, 7% конверсии в покупку. Но на самом деле у них конверсия 0.56% (0.8 * 0.7)
Или дейтинг говорит — у нас конверсия в покупку 8%. Но конверсия в регистрацию у них 1%. Поэтому реальная конверсия в покупку не 8%, а 0.8%.
Добро пожаловать в реальность. Очень редко ARPU бывает выше 10 рублей у команд.
Пользователи открыли сайт — 200К
Перешли в корзину — 12К
Конверсия перехода в корзину 5%
Открыли страницу заказа — 4К
Конверсия перехода на страницу заказа — 34%
Совершили транзакцию заказа — 1К
Конверсия в транзакцию заказа — 30%
Вопрос к продакту — над каким шагом воронки нужно работать в первую очередь?
60–80% людей отвечают, что на первом шаге — в этом случае сразу теряются несколько миллионов рублей впустую. Почему люди выбирают этот вариант? Потому что перепад цифр слишком большой — так и принимаются управленческие решения.
Что на самом деле происходит с конверсиями?
От корзины до покупки мы теряем 4.9 процентных пункта конверсии.
1 п.п. конверсии в данном кейсе = 10М руб прибыли
Что сделали люди на сайте, чтобы каждый десятый отваливался на пути от корзины до покупки?
Форма регистрации. Нужно придумать пароль, простой пароль не подходит, потому что безопасность!
Что произойдет, если злоумышленник узнает пароль и зайдет в корзину пользователя? В большинстве случаев — ничего (страшного).
Почему так сложилось, что в современных интернет-магазинах сохранилась форма регистрации?
— потому что все так делают
Не копируйте бездумно чужие решения.
Результат истории в примере интернет-магазина следующий:
- считайте конверсию в рублях, а не только в процентах;
- начинайте всегда с конца воронки.
Основная задача — «чинить грабли». Если у вас исправлена одна из грабель и есть еще 9, не ждите роста конверсии. Нужна критическая масса изменений, чтобы люди начали просачиваться мимо ваших ловушек и препятствий.
Экономические метрики
Gross Profit = Users * (-CPAcq + C1 * ARPPU)
Компании разоряются не тогда, когда не смогли сделать продукт, а когда у них нет платящих пользователей продукта.
Когортный анализ
Любая экономика состоит из трех потоков
- новые платящие клиенты;
- старые платящие клиенты;
- отток (churn).
Кейс про интернет-магазин детсвикх товаров
Ситуация, когда аудитория магазина падает и менеджеру нужно принять решение, что делать.
Самое простое решение — поспамить прежних покупателей или нагнать трафик новых.
Если разделить аудиторию по частоте покупок, то выявятся несколько групп
- новые покупатели (1 раз были на сайте и 1 раз купили);
- Addicted (покупают постоянно — 1–2 раза в неделю);
- Casual (покупают периодически, но реже, чем Addicted — 1–2 раза в месяц);
- спонтанные покупатели (1–2 покупки в год).
Уходят в основном случайные спонтанные покупатели.
Если посмотреть на корзину Addicted-пользователей, то видно, что они набирают сразу много разных товаров в одну покупку, часто низкомаржинальных.
Очень полезно сравнивать поведение постоянных пользователей с непостоянными.
Вопрос в студию: мамам удобно накликивать в корзину много разных товаров? Представьте, насколько удобно в обычном интернет-магазине это добавить, сколько нужно кликов. Число будет порядка 50 кликов.
Какие гипотезы можно выдвинуть, учитывая, что люди делают плюс-нимус одинаковые действия:
- сделать кнопку «покупали ранее»;
- еще проще — сделать рассылку;
- еще проще — без программирования — взять базу телефонов и начать прозванивать старых покупателей и помочь им собрать заказ.
Если с первой попытки окажется, что наши гипотезы не сработали, сдаваться нельзя — в среднем требуется 6–8 проверок, после которых можно отказаться от гипотезы. С первой попытки скорее всего будет написан неправильный текст, неправильно поняли клиента, что он заказывал, не угадали, потому-что никогда этим не занимались.
Все команды отличаются тем, что одни долго пробовали, экспериментировали, переделывали первую сессию и у них получилось и все остальные, которые забили и у них не получилось.
Кейс про сервис доставки еды
Почти всегда новый продукт работает с ценой и ценностью, конверсией, но как только выросли по новым пользователям, вам обязательно нужно будет работать с оттоком, точки роста любят туда смещаться.
Цена и ценность
В любом продукте самый ключевой момент — это соотношение ценности (выгоды, которую вы несете людям) и цены. Чем больше вы несете выгоды, тем проще поднимать цену.
Почему люди не покупают продукт? Потому что они не видят выгоды.
Активация — одна из самых простых метрик. Она всегда означает обучение и коммуникацию с пользователем. К сожалению, мы пишем тексты отвратительно на наших лендингах. Пользователи не понимают, что нужно сделать в наших продуктах и приложениях.
Когда вы пишете текст, вам кажется, что все понятно. Но это не так.
Частые ошибки лендингов на примерах:
- мелкий шрифт (если пользователь не может прочитать текст, не ждите высокой конверсии);
- дизайнеры рисуют лендинги на больших хороших мониторах, а пользователи смотрят на плохих и дешевых;
- тексты не дают понять, какая выгода для пользователя.
Когда текст написан понятно и ясно описывает выгоду, пользователи читают эти тексты, даже если они длинные. Лучше писать понятно, чем кратко.
Работайте с первой сессией, в которой всегда 100% аудитории. Первая сессия экстремально важна, потому что не все пользователи вернутся в ваш продукт.
Unit-экономика для компьютерного клуба
По статистике у 90% малого бизнеса нет четких цифр о своем бизнесе. Не все считают Unit-экономику. И не потому что не хотят, а просто не знают или не умеют это делать. Немного расскажу про то, как и что надо знать о своем бизнесе в плане цифр.
Unit-экономика — это система разложения финансов по полочкам, которая показывает прибыль и убытки на 1 клиента.
Есть ключевые показатели, которые нужно знать, чтобы правильно рассчитать эту экономику:
User Acquisition — количество потенциальных покупателей в канале продаж.
AvP — средний чек.
COGS — себестоимость продажи.
APC — количество продаж одному клиенту.
CR1 — конверсия 1-го этапа воронки.
CR2 — конверсия 2-го этапа воронки.
1s GOGS — дополнительные расходы ра одну продажу.
CPAcq — стоимость привлечения потенциального покупателя.
FC (fix) — постоянные расходы.
Более подробно о каждом показателе смотрите на скрине ниже.
Пример расчета Unit-экономики для компьютерного клуба.
Теория — это хорошо, но нужна практика.
Сейчас вам покажу, какие показатели будут у компьютерного клуба, так как я этим занимаюсь. Некоторые данные взять пока из фин.модели.
Все показатели берем за 1 месяц. На примере одного источника рекламного канала — группа ВКонтакте.
Все данные уже берем после того, как реклама открутилась. То есть фактические цифры за 1 месяц. Итак, поехали.
User Acquisition — 110 000 показов у всех моих постов за 1 месяц.
AvP — средний чек 300 рублей. (Выручка / кол-во клиентов = 625 000 / 2079). Сюда входит как аренда компьютеров, так и аренда PSP, так и продажа снеков и воды.
COGS — себестоимость продажи. Берем стоимость бюджета на рекламу и делим на кол-во пришедших в клуб:
APC — количество продаж одному клиенту. По статистике один человек приходит 2 раза в неделю. Но предположим пока, что он приходит 1 раз в неделю и средняя время за компьютером — 2,2 часа. Итого за 1 месяц — 8,8 часов.
CR1 — конверсия 1-го этапа воронки. У меня это из показов в клики — 5%.
CR2 — конверсия 2-го этапа воронки. Из кликов во вступление в группу. — 18%
По идее еще должен быть и третий показатель. Из тех, кто вступил в группу — пришел к нам в клуб. — 60%.
1s GOGS — дополнительные расходы на первую продажу. У меня это 2-3 бесплатных часа для новых пользователей. Примерно 200 рублей.
CPAcq — стоимость привлечения потенциального клиента — 17 рублей. Берем стоимость бюджета на рекламу и делим на кол-во вступивших в группу вконтакте:
15231 / 891 = 17,09 рублей.
FC (fix) — постоянные расходы. У меня это около 300 000 в месяц. (аренда, ФОТ и другие)
Все цифры определены. И теперь друзья главный вопрос: зарабатываем ли мы на этом источнике траффика?
Об этом я напишу потом. Следите.
Алгоритм расчета Unit экономики
Команды хорошо проходят
путь от Идеи → Реализации.
В 9+ случаев из 10 гипотезы не срабатывают,
метрики не меняются. Кроме расходов —
расходы растут.
Измерять, анализировать и
выдвигать идеи, которые
могут дать результат, обычно,
команды умеют не очень.
Потому что нас этому не учили.
8.
Сколько стоят придуманные
вами решения?
Зная, что 9 из 10 гипотез обычно не дают никакого эффекта?
9.
10.
Какие метрики вы считаете?
Как вы понимаете что приняли верное решение?
11.
Конечно, метрик гораздо больше
12.
Конечно, метрик гораздо больше
13.
Конечно, метрик гораздо больше
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
Алгоритм расчета Unit экономики
По потоку новых пользователей, 1-е приближение
1. Посчитать доход с платящего
пользователя за месяц ARPPU
2. Посчитать конверсию в 1ю покупку C1
3. Посчитать доход с привлеченного
пользователя ARPU = C1 × ARPPU
4. Сравнить стоимость привлечения
пользователя Cost per Acquisition с ARPU
Стоимость привлечения = стоимость уникального пользователя
на сайте = стоимость установки = CPI, CPUser, CPAcq
CAC стоимость привлечения платящего — не actionable метрика,
она зависит от CPAcq и C1, по ней сложно делать выводы, сильно
зависит от модели атрибуции.
21.
22.
Все продукты
устроены
одинаково
23.
Экономические
метрики
24.
Как улучшить
эту экономику в 5 раз?
а в 10 раз?
Метрики некоторого кейса в вакууме,
иллюстрирующие как стоит принимать решения
1 000 000 × (–3 р. + 0,4% × 1200 р.) = 1 800 000 р.
1 000 000 × (–3 р. + 4,8 р.) = 1 800 000 р.
1 000 000 × 1,8 р. = 1 800 000 р.
25.
26.
Где в метриках спрятан
кратный рост?
Неверно говорить, давайте поднимем конверсию.
Мы не поднимаем конверсию.
Мы снижаем число тех, кто не купил.
Конверсия 0,4% означает, что 99,6% — не купили. Пусть 50% из них не целевые, то
есть 49,6% мы не смогли продать.
Давайте попробуем это сделать хотя бы 0,6%. Оки?
27.
Где в метриках спрятан
кратный рост?
Есть 4-ре места в экономике, где часто прячется
кратный рост: ищите там, где есть операция
вычитания.
Как так произошло, конверсия выросла на 0,6 процентных пунктов, а прибыль в 5 раз?
28.
Команды хорошо проходят
путь от Идеи → Реализации.
В 9+ случаев из 10 гипотезы не срабатывают,
метрики не меняются. Кроме расходов —
расходы растут.
Измерять, анализировать и
выдвигать идеи, которые
могут дать результат, обычно,
команды умеют не очень.
Потому что нас этому не учили.
29.
Алгоритм поиска точек роста
1.
Посчитать 4 метрики в экономике
2.
Диагностика: найти метрику, изменения
которой дают наибольший эффект
3.
Выдвинуть гипотезы
4.
Реализовать гипотезы
5.
Посчитать эффект, сделать выводы
30.
31.
32.
Таблица
умножения
для продуктов
Жизнь-боль
Медленно масштабируемые
B2B бизнесы
Низко-маржинальная
экономика, которой нужно
млн. пользователей