Data Driven Decisions
2.11K subscribers
502 photos
16 videos
18 files
398 links
Канал о том, как принимать решения на основе данных. Юнит-экономика, метрики и финансовое моделирование. Оцифровка бизнес процессов и многое другое. Делаем бизнес осознано.

Для связи @daniilkhanin
Download Telegram
Транзакционная модель

Базовая модель, которая позволяет описать любой бизнес, но при этому имеет множество ограничений. Модель связывает между собой участников бизнеса, один покупает, а другой продает. При этом все метрики связаны с процессами максимально просто, и все опирается на каждую сделку отдельно — транзакцию.

Каждая транзакция описывается средним чеком (AOV) и издержками (COGS и 1sCOGS). Маркетинг описывается числом потенциальных клиентов (UA) и затратами на них (LTC). Также учитываются повторные продажи (APC). Все это позволяет расчитать маржинальную прибыль CM = UA×(CLTV×С1–LTC), где CLTV = (AOV—СOGS)×APC–1sCOGS.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые карточки.
3
Модель для коммерции

Бизнес модели связанные с продажей товаров, имеют небольшое отличие от транзакционной модели, а именно особый вариант расчета среднего чека (AOV).

В коммерции средний чек зависит от числа товаров в корзине (AIQ) и от средней стоимости товара в корзине (AIV). И вычисляется по формуле AOV = AIV×AIQ.

Такой подход позволяет разделить два процесса улучшения среднего чека, первый — увеличить цены продаваемых товаров, а второй — увеличить чисто товаров, которые клиент покупает в одной корзине.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые карточки.
👍4
Подписная модель

Подписные модели отличаются от других моделей тем, что клиент имеет выбор как именно заплатить за продукт. Он может выбрать тарифный план, на основании функций продукта, которые доступны на этом плане, а также выбрать количество оплаченных периодов, например, месяц, год и т.д.

Это свойство существенно изменяет формулу моделирования среднего чека (AOV). Данная формула позволяет отвечать на вопросы, почему надо добавить еще один тарифный план, какую гранулярность (месяц, год, пол года) выбрать. Как склонять клиентов к выбору того или иного плана, за счет распределения функционала. За каждую эту особенность отвечают свои метрики, AIV – нормированная на месяц цена плана, AIS – доля клиентов выбравших план, ALT – среднее время жизни клиента выбравшего план.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые карточки.
👍4
Двусторонняя модель

Некоторые бизнесы имеют специфическую бизнес модель, которую я называю двусторонней. Суть модели заключается в том, что бизнес выпускает продукт для потребителя, тогда, как клиентом бизнеса является третья сторона, которая платит бизнесу, за то, что другие его потребляют.

Самый простой пример такой модели — рекламная. Когда у сайта есть пользователи, которые пользуются проектом бесплатно, например, карты, а зарабатывают карты на рекламодателях, которые платят за то, что другие люди пользуются картами.

Для описания такой модели используется более сложная юнит-экономика, про которую можно прочитать у меня в блоге.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые карточки.
Смешанные модели

Некоторые бизнесы имеют специфическую бизнес модель, которую я называю смешанной.

Бывают следующие ситуации: в бизнесе есть одно количество потенциальных клиентов (UA), которые выбирают разные базовые модели (транзакционная, коммерция или подписная); клиенты одной базовой модели становятся потенциальными клиентами другой базовой модели; и когда у вас полностью несколько независимых базовых моделей.

Во всех случаях, нужно сделать расчет для каждой модели отдельно, и затем суммировать показатели.

Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые карточки.
👍1
Статистика важнее эмоций

Недавно попалось сравнение двух графиков, на левом отражено реальное поведение статистики относительно числа преступлений, а на правом, как ощущают криминальную обстановку люди.

Безотносительно того, как собирают данные и как их интерпретируют, хочу обратить внимание на то, что статистика показывает значения за определенный период, и в рамках этого периода можно фиксировать и тренд и минимум и максимум, и в рамках данной статистики взят период длительностью более 40 лет. При этом люди чисто эмоционально помнят только короткий период времени, в рамках которого, они больше склоняются к тому, что переживали сами, без относительно того, как это есть в общем масштабе. Ведь если вы станете жертвой кражи, вы будете думать, что число краж сильно выросло, раз вас это затронуло, хотя на самом деле, число краж будет падать, собственно это и показано на графиках.

Но моя заметка о другом, дело в том, что в бизнесе мы поступаем, за частую, точно также, мы смотрим на какую-то метрику и видя ее динамику, полагаем, что все идет точно также, но на самом деле, мы видим какой-то локальный случай, который просто показал временное отклонение, а иногда и вообще не связан с целью бизнеса. Очень похожее я описывал в карточке №41.

Data Driven — это верить в данные и доверять данным.

——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍2
Рынок

Часто стартапы некорректно понимают сущность рынка. Часто измеряют его в количестве клиентов, хотя количество клиентов — это лишь свойство рынка.

Рынок — это деньги, которые тратят клиенты, покупая то, что продается на рынке — товары или услуги. Причём понимание того, как эти деньги посчитать, определяет, насколько стартап хорошо понимает, кому он продает свой продукт.

Рынок можно считать по-разному, идеальный вариант — узнать, сколько реально люди тратят деньги на решение своих задач с помощью аналогичных продуктов — так называемый способ снизу. Можно оценивать через вероятность купить все известные вам услуги по известной вам цене — оценка сверху.

На самом деле не важно, как посчитать значение, важно, чтобы при разных способах подсчёта значения были похожими и не различались на порядок и более.

Рынок обычно считают за год и обязательно выражают его значение в деньгах.
——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
1
Potential Addressable Market

При оценке рынка, принято разделять их на несколько типов, Potential Addressable Market (PAM) потенциальный рынок, или каким будет значение рынка (в деньгах) в ближайшем будущем, цель этого подхода показать, что рынок растет, обычно его используют для новых рынков, например, сейчас это рынок LLM и AI. Он очень быстро растет, и понимание того, как будет расти этот рынок помогает инвесторам принимать решения об инвестировании.

Но важно помнить, что это в целом галлюцинация, которая как может сбыться, так и не сбыться. Никто не умеет предсказывать будущее, и уже тем более оценивать будущий рынок. Вспомните хотя бы недавний бум Метавселенных, и где они? А ведь у них тоже был рынок, и в него инвестировали.

Главное, что нужно знать о PAM – это показать, будет ли рынок расти и почему.

——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍2
Total Addressable Market

Рынок, который определяет интерес инвестора к вашему продукту. Данный рынок показывает все деньги, которые тратят клиенты, которые покупают товары и услуги связанные с индустрией на которой работает ваш продукт. Например, если вы делаете решения для корпоративного сектора, например, управление задачами, то ваш рынок TAM стоимость всех корпоративных решений проданных за год, даже если это продукты не про управление задачами.

Понимание этого рынка, помогает инвестору оценивать потенциал роста с учетом возможных pivot вашего продукта.

——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍2
Serviceable Addressable Market

Данный рынок определяет, сколько денег тратят клиенты на покупку решений аналогичных вашему продукту, либо решающих аналогичную задачу. Обычно SAM измеряют в процентах от TAM. Данный рынок показывает вашу конкурентную среду, и потенциальную возможность занять достаточную нишу на этом рынке.

——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍3
Serviceable Obtainable Market

Рынок, который определяется как объем заработанных вами денег в течении года, фактически это некоторая доля от SAM, которую вы планируете получить.

Сервисы финансового моделирования, такие как, ueCalc.com рассчитывают величину этого рынка автоматически, как сумму оборота, который получается в вашей модели за последний год плана. Данный подход позволяет легко построить диаграмму TAM-SAM-SOM для вашей модели.

——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍31
Капитализация стартапа

Капитализация стартапа — это достаточно сложная тема, потому что точных правил ее определения не существует.

Во-первых, обычно капитализацию стартапа считают до того, как он вообще начинает приносить деньги, не говорят уже о прибыли, по этому надо отталкиваться от какого-то представления о будущих доходах.

Во-вторых, капитализация стартапа связана с инвестициями, которые делают инвесторы, и часто, их задача продают свою долю следующим инвесторам за большие деньги.

Отсюда следует, что капитализацией манипулируют. Именно по этому, в ueCalc.com капитализацию считают как EBITDA за последний год финансового плана стартапа умноженный на некоторый мультипликатор, который определяется от вида деятельности, например, для AI стартапов в США может достигать и 20.

При этом, капитализация на этапе инвестирования обычно рассчитывается через сумму инвестиций и долю, которую получает инвестора на этапе инвестирования.

——
Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍2
Как использовать дерево метрик

Дерево метрик прекрасный инструмент, который позволяет предпринимателю фокусироваться над действительно важными процессами, которые нужно улучшать в данный момент.

При этом работа с деревом метрик требует использования одновременно с ним несколько других инструментов, а именно, юнит-экономики для связывания метрик между собой и теории ограничений Голдратта для поиска точек роста.

Общий алгоритм использования дерева метрик следующий: считаем юнит-экономику для текущего момента времени; с помощью теории ограничений Голдратта находим точку роста, метрику юнит-экономики, улучшение которой даст наибольший эффектна целевой показатель с учетом текущий ограничений в бизнесе; на дереве метрик находим продуктовые метрики, связанные с точкой роста; выдвигаем гипотезы по улучшению процессов, которые связаны с данными продуктовыми метриками; проводим эксперименты, собираем значения атомных метрик и по ним рассчитываем значения продуктовых метрик, которые в свою очередь позволяют рассчитать метрики юнит-экономики, а они, в свою очередь связаны с целевыми показателями.

Данный алгоритм позволят достаточно быстро и точечно находить процессы, которые требуется улучшать в данный момент в бизнесе, причем делать это с наибольшей эффективностью.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
Меня как то спросили, а как использовать юнит-экономику для бизнеса, который стоит на ногах. И вот держите, новая статья — как использовать дерево метрик в бизнесе, который не стартап.

Статья для подписчиков блога.

https://khanin.info/blog/408
1👍1🔥1
Определение цели

Работа с деревом метрик начинается с определения цели. Первое о чем нужно помнить, что цель бизнеса – это заработать денег. А значит на дереве метрик должна быть целевая метрика, связанная с деньгами, в качестве целевой. При этом к целевым метрикам может относится несколько разных метрик, и все они могут быть на дереве одновременно, но основной целевой метрикой может быть только одна, и все дерево строиться от нее.

Часто путают аналитики путаются между North Star Metric и целевой метрикой. Отличие очень простое, NSM может быть любой в конкретный момент времени, а целевая метрика всегда про деньги. И я рекомендую выбирать между Прибылью, Оборотом или EBITDA. В своей работе я использую связку Прибыль и EBITDA.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍1
Расчет текущих показателей метрик

Работа с деревом метрик начинается с расчета юнит-экономики на текущий момент времени. Но важно понимать, что ваше дерево метрик может содержать сразу несколько продуктов, с разными бизнес моделями, по этому важно правильно и аккуратно построить дерево, которое свяжет ваши целевые метрики с метриками юнит-экономики. Иногда это совсем не просто, и приходиться придумывать замысловатые конструкции. В любом случае дерево метрик позволяет визуализировать связи и понимание этих связей.

Так же важно, чтобы метрики юнит-экономики рассчитывались через формулы на основе продуктовых метрик. Это позволит в дальнейшем понимать какие процессы влияют на каждую метрику юнит-экономики.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍1
Поиск точек роста

Рассчитав юнит-экономику, применяем к ней теорию ограничений Голдратта, которая позволяет найти метрику юнит-экономики в текущий момент времени, улучшение которой наиболее целесообразно с точки зрения достижения целевого показателя.

Алгоритм описка точки роста следующий: рассчитываем какая метрика при наименьшем улучшении своего значения дает наилучший прирост маржинальной прибыли при наименьших общих затратах на это улучшение.

При этом важно, помнить, что улучшение метрики юнит-экономики означает улучшение конкретного бизнес процесса, связанного с этой метрикой.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍21
Друзья, я тут делаю визуальное представление для дерева метрик. Покритикуйте https://khanin.info/mt/s/213c42f72a68aba86197c60c4b443343467a893d6ebf740f61d08f32a5752697 пароль 9627-9120-QXAA работает только на больших экранах (не телефоны) и только в chrome (увы Safari оказывается не умеет кое чего делать, а я не умеют делать под Safari)
1👍1👀1
Декомпозиция точки роста до бизнес процессов

Найдя точку роста в бизнесе, мы фактически находим метрику юнит-экономики, улучшение которой дает наибольший эффект на целевой показатель при наименьших затратах на это улучшение.

Однако метрики юнит-экономики слишком поверхностно показывают какие именно процессы нужно улучшать. По этому мы находим эту метрику на дереве метрик, и смотрим с какими метриками продукта она связана.

Изучение этих продуктовых метрик позволяет точечно найти бизнес процесс, улучшение которого приведет к улучшению нашей точки роста. При этом нужно помнить, что метрика юнит-экономики может быть связана с несколькими продуктовыми метриками, который в свою очередь, связаны с другими продуктовыми метриками.

Чтобы увидеть всю картину связей нам и нужно дерево метрик.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍2
Работа с гипотезами по улучшению бизнес процессов

Найдя на дереве метрик, продуктовые метрики, которые необходимо улучшить, для того, чтобы улучшилась метрика юнит-экономики, мы фактически приходим к моменту принятия решения по улучшению конкретного бизнес процесса.

В этой ситуации у предпринимателя обычно два пути: первый – он знает, что делать – тогда он просто делает это; и второй – он не знает, что делать – тогда нужно выдвинуть гипотезу об улучшении бизнес процесса, и проверить ее, используя известные методики, такие как, например, AB test, или другие, которые есть у команды.

При этом дерево метрик и юнит-экономика, могут подсказать, какие условия проведения экспериментов должны быть, а также при какие изменения метрик можно считать, что цель по улучшению точки роста достигнута.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍4
Некоторые особенности построения дерева метрик

При работе с деревом метрик, я использую следующие приемы.

Начинаю строить дерево сверху от целевого показателя, затем расписываю финансовые показатели, от которых зависит целевой показатель. На следующем этапе я расписываю метрики юнит-экономики и ключевые продуктовые метрики, такие как число клиентов B.

Далее самый сложный этап, размещаю на холсте все продуктовые метрики, которые у меня имеются и начинаю связывать их с метриками юнит-экономики. При этом важно следить за тем, чтобы у каждой метрики выстроилась связь с другими метриками, причем вверх и вниз по дереву. Например, продуктовые метрики обязаны быть связаны с метриками принятия решений и с атомными, на основе которых рассчитываются их значения.

Каждая связь, это четкое понимание того какая формула связывает эти метрики между собой. Если формулы нет, то нет и связи. Формулы при этом могут быть аналитическими, а могут быть корреляционными, последние допустимы, но они хуже, чем аналитические.

Взаимное расположение метрик на дереве не имеет значения, но обычно вверху я размещаю целевые и финансовые, затем идут метрики юнит-экономики и продуктовые, причем они могут идти в перемешку. И внизу располагаются атомные метрики.

Каждая метрика может быть связана сразу с несколькими материнскими и дочерними метриками. Главное это наличие формулы, которая объясняет каждую связь.

Поддержите в начинаниях, подписывайтесь на блог
👍3