Анонс ueCalc.X

Пришло время сделать официальный анонс новой версии ueCalc.X.

С момента выхода ueCalc.v.9 прошло почти 2 года, и текущая версия (9.3), став поистине революционной, начала нуждаться в обновлении, так как накопила достаточное количество замечаний.

Что нуждается в обновлении и куда я смотрю в первую очередь:

В новой версии появится совершенно новый менеджер документов, который позволит создавать большое число разных документов в зависимости от задачи пользователя, например, это расчеты юнит-экономики по типам бизнеса (SaaS, Ecom и т.д.), финансовое моделирование как простое, так и для сложных продуктов. Из мелких добавлений это, например, клонирование документов.

Пересмотрена целиком модель создания юнит-экономики, и теперь все метрики, которые могут быть настроенны в бизнесе будут настроены. Будет внедрен автоматический расчет тарифных планов для SaaS, времени подписки и т.д. Можно будет оптимизировать воронку продаж и издержки.

Появится помощник в создании расчетов, который будет создавать юнит-экономику за вас, и можно будет не вводить данные в таблицу заполняя значение метрик.

Ключевые изменения затронут работу с финансовым моделированием, оно будет включать теперь различные шаблоны, которые будут иметь множество тонких настроек по моделям роста (линейный, экспоненциальный, сигмойдный, смешанный). Рост метрик можно будет настраивать индивидуально, например, число клиентов по экспонете, а продажи по сигмойде и т.д.

Так же обновляется целиком движок как клиентской так и серверный части, фактически я переписываю все с нуля. Задача, сделать калькулятор быстрее и опрятнее, и главное решить задачу с зависанием калькулятора (Когда он не может найти конфигурацию метрик, он умирал, с горя и клиент видел белый экран смерти и ничего не мог изменить в работе. Если у вас возникала такая ситуация, то используйте специальную команду https://uecalc.com/reset). Будет добавлено много работы с клавиатуры, например, доступ к ячейкам будет как и принято в табличках процессорах, с клавиатуры.

Более детальные обновления версии, будут публиковаться по мере разработки.

С уважением, CEO, CPO ueCalc (d2decisions)

Обновил общую формулу юнит-экономики для базовой модели. Ключевое изменение в том, что теперь APC рассчитывается с учетом тарифных планов. Предполагается, что разные клиенты на разных тарифных планах имеют разную частоту платежей, а следовательно усредненная частота для юнит-экономики может быть оптимизирована по каждому плану отдельно, в связи с чем и изменения.

Новое видео про метрику — share или доля клиентов использующих тот или иной канал. Рассказываю как работать с метрикой и какие есть особенности.

https://youtu.be/Z4vFKWU7BcM

Вместо зависаний теперь будет вот такое. Я выловил несколько видов ошибок, которые могут приводит к зависанию работы алгоритма Голдратт 2.0 и в версии 3.0 сделал обработку ошибок, чтобы можно было исправлять. Глубина расчета увеличена с 1000 шагов до 10 000 шагов, я экспериментирую еще, потому что вывести потом на фронт 10 000 строк это смерть браузеру, чего конечно же не хочется. Но и тут есть несколько крутых идей, которые я естественно реализую.

Привет, друзья! Хочу показать вам как будет (пока в планах, так что готов слушать замечания и предложения) настройки редактора P&L в новом ueCalc.X

При создании модельного P&L в бизнесе, который только планируется к запуску нужно грамотно расписать доходную часть, при этом иметь возможность объяснить каждую цифру.

Обычная модель содержит 1000 параметров, я лично видел P&L с более чем 10 000 параметров (на нескольких вкладках), при чем автор сего документа, реально его создал и продумал, но даже он путался в нем.

Я использую для создания совершенно другой подход, юнит-экономика (несколько понятных бизнесу параметров) и магию моего алгоритма Голдратт (версия 3.0). При этом при его работе необходимо просчитывать когорты пользователей и клиентов. Ранее я скрывал от глаз как это все устроено. В новой версии я покажу как выглядят когорты изнутри.

Я называю это финпорно. На самом деле эта таблица нужна исключительно для создания P&L.

PS
на скрине когорты со случайным возвратом пользователей, характерным для ecom.

мир больше не будет прежним, я научил ueCalc разворачивать когорты так, чтобы клиенты накапливались по-месячно.

раньше, при создании P&L рассчитывалась когорта и если число новых посетителей в когорте соответствовало числу новых посетителей в продукте в этом месяце, то с клиентами это не так, число клиентов в когорте накапливается за время жизни когорты. И надо было как то научиться считать это распределение, что пользователи приходят в разные месяцы жизни когорты и становятся клиентами. Речь идет именно о новых клиентах, которые совершают покупку первый раз.

В итоге я научил ueCalc этому.

В ближайшее время я опубликую статью на эту тему.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАТУХАЮЩЕЙ КОГОРТЫ СО СЛУЧАЙНЫМ ТИПОМ ВОЗВРАТА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ.

Рассмотрим бизнес, например, электронную коммерцию или любой другой тип бизнеса, в котором потребность в продукте у клиентов появляется не регулярно, как это принято в SaaS, а после срабатывания некоторого внешнего триггера. При этом мы можем рассчитать юнит-экономику для такого бизнеса и получить модельные значения числа юнитов масштабирования UA, и числа клиентов B, например, 10 000 и 350 соответственно. При этом среднее число сделок на одного клиента равно 4.3. Мы также понимаем, что все эти клиенты пришли не в первый месяц, а в течении всего времени жизни когорты, наши юниты масштабирования могут возвращаться в наш продукт и превращаться в клиентов. При моделировании P&L на основе такой юнит-экономики, необходимо понимать, а сколько именно клиентов в каком месяце существования когорты появлялось в продукте.

Для того, чтобы решить эту задачу надо определить поведение когорты пользователей. Пусть наша когорта ведет себя следующим образом: во-первых, она затухает, в первые месяцы клиентов становиться больше, чем в последующие; во-вторых, наши юниты масштабирования возвращаются случайным образом. Строго говоря этого уже достаточно для моделирования когорты клиентов и пользователей.

Фактически нам надо заполнить таблицу для UA, Bnew, Bold, Transaction при этом учитывать такие факторы заполнения, что пользователи и клиенты в каждый конкретный месяц когорты ведут себя случайным образом (отличие от SaaS, в котором мы прогнозируем подписку и ожидаем возврата пропорционально расчетному числу платежей).

https://khanin.info/blog/145

Очередное видео про стартап. На этот раз опять пустая неделя, ничего не сделал. Но зато выпустил книгу, но вы вроде и так знаете. Вообще в целом я настроен серьезно и прогресс в продукте идет.

https://youtu.be/QDZFmXDpeaQ

Друзья! Возможно вам этот график ничего не скажет, но это очень большой шаг для создания большой универсальной финансовой модели для стартапов с сигмоидальным ростом и произвольным числом этапов инвестирования.

Дело в том, что ранее в своей модели (я делал модель с 3 этапами) я использовал подход расчета экономики для каждого этапа инвестирования, что не очень удобно, сейчас же я научился строить модель как и прежде задавая только стартовую юнит-экономику, далее с помощью ueCalc (и алгоритма Голдратт 3.0) находим целевую экономику, затем задаем нужные нам этапы инвестирования, а модель сама построиться с учетом сигмоидального роста от этапа к этапу.

А отсюда следует, что теперь можно использовать произвольное число этапов инвестирования в моделях. Скоро я обновлю и шаблон и учту это в новой версии ueCalc.

Друзья, решил вот что, объявляю конкурс на лучшую фичу ueCalc которой вам не хватало. Присылайте свои варианты, затем я устрою голосование и победитель получить электронную версию моей книги по юнит-экономике. При этом важно чтобы вы были пользователями ueCalc.

Что-то мало участвующих всего 3 человека. Как разыгрывать среди вас приз? Вас же тут 1209 человек.

Всем привет, сегодня у меня на канале не выйдет роликов про стартап. Причем пока одна — контент не зашел, просмотров крайне мало, а тратить время и ресурсы на не интересный контент, я не хочу. Посему хочу узнать, а что бы вы хотели видеть на канале? Про конкурс я помню и скоро буду вручать подарки, но участников почему то тоже мало.

еще немного про будущее обновление ueCalc. При моделировании P&L часто необходимо использовать формулы. Например, вы хотите, чтобы число сотрудников поддержки соответствовало числу клиентов, один сотрудник на каждую 1000 клиентов. Для этого в ueCalc уже сейчас есть формулы, которые работают почти как в Excel, просто ставите знак равно далее пишете формулу, для нашего пример =roundup(b.total/1000), где b.total это переменная, которая для заданой ячейки берет период и для него значение общего числа клиентов. Но в реальности, человека, вам надо нанять заранее, скажем за 2 месяца, а значит число сотрудников поддержки в конкретном месяце должно зависеть от числа клиентов через 2 месяца, и ueCalc в новой версии научится (на самом деле я уже реализовал это) учитывать смещения, и можно будет написать =roundup(b.total[+2]/1000). Вот такие дела.