На примере SaaS-сервиса мы узнаем за сколько месяцев пользователь себя окупает, поймем как узнать какой канал трафика приносит нам больше всего денег и узнаем куда надо вкладывать деньги на продвижение.
Терминология
Для лучшего понимания статьи основные термины объясняются ниже.
Юнит-экономика — расчет рентабельности проекта на одного пользователя с использованием простых формул (например, ROI — рентабельность на инвестиции).
Канал трафика (источник трафика) определяет каким образом Вы привлекли пользователя себе в продукт (например, SEO или яндекс.директ).
Когорта — группа пользователей, объеденная по временному признаку (например, майская когорта). На рисунке ниже приведен пример повторного захода зарегистрированных пользователей (в нулевой день 100%), в разрезе по когорте в 1 день.
Больше показателей Вы можете найти в статье Основные метрики SaaS сервиса.
Зачем нужно считать экономику в разрезе по каналам трафика
Любая аналитика нужна для того, чтобы на ее основе принимать управленческие решения, если Вы собираете аналитику, но по ней не принимаете решений, то эту аналитику собирать не надо!
Для управления бюджетами по каналам трафика необходимо понимать сколько денег на канал Вы потратили и сколько прибыли с пользователей, пришедших через этот канал Вы получили. На основе аналитики из этой статьи Вы можете определять в какой источник трафика (более того, в какую рекламную кампанию в рамках источника) больше денег вкладывать.
Все данные, которые используются в статье — это события, которые записываются встроенной системой аналитики (подробнее — в статье о том, как внедрить событийную аналитику), например есть событие регистрации (с параметрами в виде источников трафика), оплата (в параметром в виде суммы пополнения баланса и типа платежа) и так далее.
1. Простейшая реализация
Простейшая реализация — показывать оплаты (даже не прибыть, а оплаты) от пользователей в разрезе по каналам, по которым они пришли. Пример оплат пользователей по месяцам в разрезе по каналам привлечения этих пользователей:
Основной минус такого подхода — мы не знаем когда зарегистрировались пользователи, которые оплатили в этом месяце, соответственно если мы получаем 10 000 рублей оплат в мае это с равным успехом могут быь пользователи и января и мая, точнее сумма оплат всех пришедших через этот канал пользователей с начала работы сервиса.
Мы можем менять рекламные кампании в рамках одного канала, но мы даже не узнаем какая из них лучше сработала.
Примечание: все-таки можно имитировать работу с когортами, если тех, кто пришел в январе из яндекс.директа помечать меткой yandex.direct01, февральских yandex.direct02 и тд, но это крайне костыльное решение имеющее свои минусы.
2. Хорошая реализация
При хорошей реализации Вы можете быстро увидеть эффективность канала трафика и конкретной рекламной кампании (ограниченной по времени) в рамках одного канала.
Вообще, классическая таблица по юнит-экономике выглядит так:
В этой таблице может быть больше или меньше полей, зависит от степени детализации.
Более того, в этой таблице в строках можно указывать источники трафика и сделать выбор периода регистрации чтобы можно было смотреть данные за прошлые периоды.
Как автоматизировать подсчет юнит-экономики продукта
Для того, чтобы автоматизировать процесс подсчета юнит-экономики необходимо записывать в базу следующие события:
- регистрация пользователя (с датой регистрации и источником трафика);
- оплата (с датой платежа и пользователем, который оплатил).
Примечание: лучше сделать «маркетинговый» тип платежа, это различные бонусы, акции, промокоды, вообщем те деньги, которые пользователь Вам не платил, но на баланс они ему зачислились, и при расчетах показателей не брать в расчет платежи такого типа.
Всю таблицу можно построить из вышеприведенных данных. Разберем подробнее что у нас получилось (all — это данные по всем каналам вместе):
Поля для ввода исходных данных
- начало периода — пользователи, зарегистрированные начиная с этой даты
- конец периода — пользователи, зарегистрированные до этой даты
- количество дней — сколько времени с момента регистрации мы даем на оплату (в нашем примере 30 дней, при этом некоторые каналы за этот срок могут не окупиться, а за 90 дней они окупятся)
Столбцы таблицы
- UTM-метка — это канал трафика, в частности utm-source
- CPA — Cost Per Acqusition, Стоимость привлечения (подставляется вручную, информацию дают маркетологи, после изменения вся таблица пересчитывается динамически)
- UA — User or Lead Acqusition, поток пользователей, количество регистраций
- C1 — конверсия в 1-ю покупку
- C2 — Конверсия во 2-ю покупку
- B — Buyers, число платящих
- B2+ — Buyers2+, Число оплативших 2 и более раза
- ARPPU — прибыль на 1-го платящего, Average Revenue Per Paying User
- AvPrice — в среднем клиент платит
- COGS — издержки на каждой продаже (в этом примере издержки составляют 50% цены — это закуп трафика и обслуживание серверов, сюда идеально подходят переменные затраты)
- AvPay — Av Payment Count or LifeTime, число покупок на 1-го платящего
- Оплат — кол-во оплат
- Сум — сумма оплат
- CAC — стоимость привлечения платящего, Customer Acquisition Costs
- ARPU — прибыль на 1-го привлеченного Average Revenue Per User
- ARPU-CPA — базовая формула юнит-экономики, если значение положительно, то экономика сошлась (в идеале ARPU > 3*CPA)
- ROI — рентабельность на инвестиции, в нашем примере рентабельность 83% на периоде 30 дней, это неплохой показатель
С таблицей работать крайне просто — надо выбрать начало и конец периода, кол-во дней и вписать CPA для нужных каналов. Для SaaS-сервиса который мы разбираем средняя цена привлечения 100 рублей, она выставляется по-умолчанию при загрузке таблицы.
Выводы из анализа юнит-экономики по каналам
1. Сходится или не сходится экономика нашего продукта
- если не сходится — то это очень плохо, надо разбираться почему
- если сходится — то смотрим на каком периоде, будет хорошо если она сойдется на периоде 30 дней (в нашем примере выбран именно такой период)
2. Из каких каналов пользователи лучше всего конвертятся в платящих
Это показывают данные столбцов C1 и C2. Если в каком-то канала показатель C1 меньше среднего более чем в 2 раза (на репрезентативной выборке) — это повод задуматься о том, целевых ли пользователей Вы привлекаете.
Причем если C1 отличается более чем в 2 раза от C2 — это повод задуматься, понимают ли пользователи ценность Вашего продукта.
3. Пользователи каких каналов приносят больше всего денег
Это можно посмотреть по сумме оплат и по ARPU.
4. Куда мы будем вкладывать деньги на продвижение
Это один из основных вопросов как аналитики, так и любого бизнеса в целом. Эта таблица дает исчерпывающий ответ, лучше всего больше денег вкладывать в канал с максимальным ROI, а в каналы с отрицательным ROI необходимо вкладывать меньше денег (конечно, и из этого правила есть исключения).
Примечание: в теории правило должно привести нас к нескончаемым богатствам, но на практике против нас играет закон убывающей предельной полезности — каждый новый пользователь из канала стоит нам дороже, а некоторые каналы масштабировать крайне сложно (например переходы из поиска).
Вообще, одна из основных целей любого бизнеса — найти масштабируемый(!) канала со сходящейся (в идеале ARPU > 3*CPA) юнит-экономикой.
Выводы
Такая таблица или ее модификация применима в любом интернет-проекте. Она ответит на многие Ваши вопросы по маркетингу и развитию продукта. Принимать решения в маркетинге без таких данный — это некая иллюзия контроля, Вы должны четко понимать, что без управления на основе цифр, Вы не сможете принимать верных управленческих решений.
О том, какие еще инструменты помогут Вам принимать управленческие решения я расскажу в следующих статьях.