A simple example showing the importance of the unit economics is an example of simple formulas for assessing business performance. uecalc.com - calculator unit-economics
Занмаюсь бизнесом на маркетплейсках, имею неплохие результаты и понимаю, что без юнит экономики не справиться, желание давно имелось, но никак не решался. Решился и очень рад, что есть такие специалисты!!! Благодарю!
Чувствую, что канал - полезный, но очень сложно читать ответы на комментарии, когда запятые расставлены не понятно как по тексту. Доверие снижается как-то, но это мои проблемы скорее, наверное )
Добрый день, 13 минута с 5 секунды: Вы говорите фразу, КАК У НАС ПОЛУЧИЛОСЬ, и совершенно непонятно вы говорите о Правильной конверсии или НЕТ. Это крайне сильно запутывает. Потому что вы в этом блоке обсуждаете ТОЛЬКО ТЕ цифры которые ВЕРНЫЕ - а на свой вопрос, как у нас это получилось отвечаете про НЕВЕРНУЮ конверсию. Это очень сильно мешает ходу мысли. Верный Смысл понятен - Все посетители /на всех клиентов, но только после того как сам вникаешь в цифры.
Даниил, не сходятся расчеты с Вашими. когда мы считаем ARPC с реальными данными (эквайринг 3,5% и повторные покупки 1.5) у меня получается 1447,5 р. у Вас в примере 1342,5 р. Где я ошибаюсь, подскажите? просто далее мы используем эти же данные, хочу понять в чем ошибка
не важно что вы продаете, в юнит-экономике считается усреднение. и юнитом является клиент, а то, что он покупает влияет на средний чек и издержки, в более свежих видео я раскрываю тему, посмотрите ролики из последних
Даниил , очень все здорово рассказываете,вот вопрос про Соgs и Cogs 1, там же много расходов,учитывать ли в них не только закупку,но и аренду ,зп сотрудников ,свет ,интернет ,по сути это все расходы потраченные на одного клиента..
нет, в юнит-экономике немного все по другому, в COGS включаются только те траты, которые возникают при наличии клиентов, если клиентов нет то эти траты равны 0. ЗП вы платите независимо от того, есть у вас продажи или нет, так же как и аренду.
Позвольте тогда вопрос по данным. В начале вы говорите о продаже 680 коробок. И "неправильная" конверсия Трафик в заказы = 3.8%. Если же их купило всего 171 клиент и "правильная" конверсия 0.95%, то как получилось, что частота покупки всего 1.5? Кол-во коробок проданных ведь не поменялось. 171 клиент, купивший 680 коробок - это почти 4 частота.
Хороший вопрос, я его разберу в одном из следующих видео (не в ближайшем), там есть ошибка и в числе коробочек, которые проданы, просто мы считать должны в когортах все, а не валом, тогда эта ошибка уйдет.
"COGSp - величина расходов, зависящих от цены". Может это расходы, которые не зависят от количества проданного товара? Выраженная в доле от стоимости товара? Если я подниму цену на 10%, COGSp не вырастет же на 10%?
Почему это вдруг? Увеличиться и ровно на 10%. Смотрите: Чек 1000 COGS 10% или 100, увеличим чек на 10% до 1100 и COGS 10% станет 110 что ровно на 10% выше изначального значения
@@DataDrivenDecisions . Я за пакетик растворимого кофе плачу 10р. Продаю кофе на разлив ( :) других затрат типа нет) по 100р. Потом решаю продавать по 110р кофе. Затраты на пакетик остались 10р. COGSp - это не затраты на пакетик?
Да затраты на пакетик которые фиксированные это COGSf а вот в процентах исчисляется эквайринг. В этом и суть, разделение расходов на зависящие от цены и не зависящие
Добрый день! Подскажите правильно ли я изменил формулу, если себестоимость продажи (COGS) мы считаем вот так: COGS = AvP - (AvP * 20%) т.е. наша маржа 20% от среднего чека она постоянна, тем самым мы сразу вычитаем себестоимость, все остальное себестоимость, туда входит стоимость самого товара + работы мастера? Менеджер получает % от прибыли, а не от выручки (1 - COGS(p)) Вот какая в итоге получается формула ARPC = (AvP * 20% * (1 - COGS(p)) * APC
если ваша себестоимость в процентах равна 20%, то COGS=80%. Далее, если менеджер получается премию с прибыли (то вопрос что есть прибыль, цена минус COGS?) то следовательно, например, если мы платим ему 5%, получаем AvP-80%-(AvP-80%)*5%=0.19AvP ну и далее это надо умножить на APC и получим ARPC=0.19AvP×APC
первая величина CPA это цена привлечения потенциального клиента, посетителя сайта, а вторая величина CAC это стоимость одного клиента, купившего на сайте.
А как в конверсии учитывать наличие тех, кто уже покупал у нас, но в последний раз опять пришел к нам не прямым поиском по названию компании, а по нашему рекламному объявлению (платному)?
Это хорошо когда цифры так легко достать, посчитать то уже дело десятое. Как показывает практика особенно на товарах 100+ Круб. Элементарную конверсию фиг посчитаешь, все конверсии из рекламы перетекут в прямой заход или органику. И колтрекинг не поможет. Но это все лирика. Спасибо за видео, ждём исчо!
APC это среднее число платежей, по этому тут все сложно. Период за который мы насчитываем это число - определяется нами, например с момента создания когорты до текущего дня (как в примере). Далее среднее число означает, сколько раз оплатили подписку все клиенты в среднем. То есть мы складываем все платежи от всех клиентов и потом делим это число на число клиентов. Кто-то купил 12 раз, а кто-то 1. в среднем 2
хороший вопрос, дело в том, что запись CPA=CAC×С1 это лишь демонстрация того, что данные метрики связаны между собой. но физический смысл иной. Наши траты на маркетинг не изменились и число лидов тоже. Фактически это означает что у нас изменяется CAC а не CPA
У меня возникают серьезные вопросы к методологии расчета ROMI. В первый раз мы считали по формуле ROMI=ARPC/CAC=(2000/400) *100%= 500% Во второй раз, если считать по этой формуле, мы получаем ROMI = (1342,5/400)*100%=335,6 %. Можно проверить себя по второй формуле. Учитывая обновленные данные: ROMI = ARPU/CPA. ARPU = 1342,5*0,9=1208,25. CPA = 400*0,9=360. ROMI = ARPU/CPA = 1208,25/360=335,6%. Тот же результат! Внимание, вопрос, откуда 85????? Также видела у вас формулу ROMI = CM/AC, по ней со старыми данными получаем 406%. 406% и 500% - это совсем разные вещи. Какая формула самая надежная для расчетов?
@@SonegPanasoneg конечно, весь канал посвящен этому ruclips.net/video/tBFoRjp4EM4/видео.html вот можно начать с этого ролика + канал построен как обучающий и ролики идут последовательно. есть отдельно про метрики, про то как строить модели и собирать формулы
Даниил, у меня возник вопрос по ROMI. В этом видео вы считаете его как ARPC / CAC, что выглядит логичным - отношение прибыли к затратам. Однако вот тут (khanin.info/blog/93) ROMI определяется как CM / AC. Очевидно, что эти два выражения не идентичны математически, т.к. в CM так же входят затраты на привлечение клиента. В одном варианте ошибка или я что-то недопонимаю? С другой стороны ROMI определяется как отношение дохода к расходам на маркетинг.
в этом видео ROMI считается не верно (точнее не корректно, на смысл не влияет, но все же). правильно считать ROMI = (ARPC - CAC) / CAC = (ARPU - CPA) / CPA
Здравствуйте, возник вопрос со способом расчета ARPU и ARPPU. Для расчета ARPU нашел два способа: ARPU = Revenue/UA и ARPU = ARPPU * C1. К первому способу вопросов нет, зато есть ко второму. Расчет ARPPU так же нашел двумя способами: ARPPU = APC * Average Price и ARPPU = (Av. Price - COGS) * APS - 1sCOGS. Притом, что APC * Average Price не равно (Av. Price - COGS) * APS - 1sCOGS. Однако, можно приравнять выражения ARPU = Revenue/UA и ARPU = ARPPU * C1, где последнее рассчитывается как ARPPU = APC * Average Price, то есть ARPU = Revenue/UA = APC * Average Price * C1. Данное выражение для расчета ARPPU = (Av. Price - COGS) * APS - 1sCOGS нашел не верным. Спасибо.
тут все сложно, на самом деле есть ролик про ARPU и ARPC (ARPPU) отдельно. Смысл в том, что на самом деле ARPU это AGPPU или Average Gross Profit per User. Так вот Gross Profit это и есть (AvP-COGS)×APC-1sCOGS
@@DataDrivenDecisions Дело в том, что в дальнейшем этот показатель ARPU используется для расчета Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS. В свою очередь одним из элементов данного равенства является показатель Margin, который рассчитывается как Margin = (Average Price - COGS)/Average Price. Из этого следует, что если для расчета ARPU мы используем формулу ARPU = ARPPU * C1 и для расчета ARPPU = (AvP-COGS)×APC-1sCOGS, то в уравнении Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS мы дважды вычитаем показатель COGS: при расчете ARPU и при расчете Margin. Из-за этого результат получается не верным.
@@DenisSolovjov-t1p не совсем так, юнит-экономика это не совсем экономика, она для других задач была придумана. и COGS не тоже самое, что fixCOGS. Данные формулы выверены уже много лет и проверены на тысячах проектов. Посмотрите мои ролики про терминологию, там многое объяснено
@@DataDrivenDecisions Вы не совсем верно поняли мой комментарий. Я не приравниваю fix COGS к COGS. Я понимаю, что это две разные категории. Речь идет о том, что в выражении Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS мы дважды вычитаем показатель ИМЕННО COGS. Вот аргумент: 1) Margin = (Average Price - COGS)/Average Price; 2) a) ARPU = ARPPU * C1; b) ARPPU = (AvP-COGS)×APC-1sCOGS. Как Вы можете заметить, из двух компонентов уравнения Final Profit вычитается показатель COGS: из Margin и из ARPU. На неверность данного метода расчета также указывает другая формула расчета Final Profit, применяющаяся в юнит-экономике: Profit = Revenue - Costs, где Costs = COGS x Orders + 1sCOGS x Buyers + Fix COGS + Marketing Costs. Взяв одни и те же показатели одного проекта, я просчитал его двумя методами. Установлено, что Final Profit = Revenue - Costs и не равно User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS. Причину этой ошибки я описал выше. Так же на ошибку указывает метод расчета ARPU. Уравнение ARPU = Revenue/UA не равно APC * Average Price * C1. Уравнения ARPU = Revenue/UA и Profit = Revenue - Costs - взяты из Digital October: карты Unit-экономики. Ошибка обнаружилась при желании проверить некоторые расчеты бизнес-плана разработанного по стандартам UNIDO через формулы Unit-экономики. По данным формулам: ARPU = Revenue/UA и Profit = Revenue - Costs показатели сошлись, по этой: Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS - нет. Ради эксперимента попробуйте рассчитать один и тот же проект двумя способами.
@@DenisSolovjov-t1p откуда взялась формула Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS? и не очень хорошо брать разные подходы и смешивать. Карта юнит экономики на которую вы ссылаетесь она же не моя.
Мы уже давно следим краем глаза за вашей юнит экономикой, но до сих пор решительно не видим, как ее применять в реальной жизни. Во-первых, как ниже уже написали, основная проблема кроется в получении данных для анализа, а не самом анализе. Во-вторых, все кейсы, которые я до сих пор видел из юнит-экономики, являются примером рассчета однотоварной продажи (когда продается 1 товар или 1 услуга, например как в обозреваемом кейсе - 1 подписка). Оно вообще применимо к многоsku-шному бизнесу ? Для тех же интернет-магазинов - как я понимаю, это уже не работает. Или работает на совершенно другом уровне. Например, живой пример из личной практики. Интернет-магазину 6 лет. На 1-ом году в него пришел клиент, сделав заказ на 150к. Клиент был разовый, после этого пропал с концами. Попутно с ним пришел клиент, который все 6 лет стабильно покупал в магазине по 1-2 раза в год (итого 12 заказов на всем протяжении жизни магазина). Вроде бы замечательный, верный, лояльный клиент, но... сумма ВСЕХ его заказов за 6 лет составила в районе 30к В таких ситуациях встают нерешаемые вопросы в духе, как посчитать (такие вроде БЫ простые на первый взгляд) вещи, как - среднее кол-во заказов на 1 юзера - LTV - средний чек и многие другие вещи, необходимые для анализа в этой самой юнит экономике. Про вещи вроде "среднее кол-во товаров в заказе" и товарную матрицу - даже не говорим. -- Опять же, если разбирать этот же интернет магазин (цифры беру условноые, для обрисовки ситуации). Было в нем (условно) 100 артикулов на продаже. Закупили еще, допустим, 10, за 10 000р + доставка 1000р. Итого вложили 11к. Нацену сделали х2, итого должны были получить 10*2 = 20к выручки. Пока шли продажи - половина закупленного товара испортилась и протухла. Получили, соответственно, 10к вместо ожидаемых 20 (ну не пошел спрос так, как хотели). Вроде бы (на первый взгляд) этот товар несет убыток (закупили на 10+1, продали на 10, итого -1к убытка), НО за кадром остаются вещи, которые (на мой взгляд) практически нереально посчитать. Например, после добавления этих новых +10 артикулов на сайт - выросло количество посадочных страниц и, соответственно, вырос трафик. А при росте трафика кто-то нет-нет, но что-то и докупил, т.е. общие продажи выросли (берем оптимистичный вариант). Опять же, раз это многотоварный магазин - никто не покупал только новые 10 артикулов по отдельности. Покупали сразу по 2, по 5 и даже по 15 разных товаров (включая уже то, что продавалось в магазине ДО момента добавления новых артикулов). И получается, что в принципе - неизвестно, а покупали ЛИ бы старое, если бы не добавилось новое. Например - человек зашел из поиска купить свежедобавленный артикул (убыточный для магазина), но при этом купил несколько старых (прибыльных), тем самым нивелировав убыток, либо вообще, сделав свежедобавленный товар прибыльным.. Т.е. к примеру 1 добавленный товар (даже если его продавать в минус) может добавить +1% к конверсии (или среднему чеку \ другим вещам), что в конечном итоге даст куда больший выхлоп, покрывающий и минус и все остальное. И проанализировать это никак нельзя - если только не иметь два инентичных одинаковых сайта, один со свежедобавленными товарами, а другой без. И потом уже их показатели сравнивать. Получается, что это из серии гадания на кофейной гуще и моделирования фантастических ситуаций по теории вероятностей. Как в таких случаях юнит экономика может помочь ? Получается, что никак. По крайней мере я до сих пор этого не понимаю. Если только облегчить анализ уже имеющейся статистики (но основная то проблема в том, что статистика эта неактуальна, а не в том, что поменяв конверсию в пару раз можно поменять выручку в десятки раз).
очень хороший и подробный вопрос, пока отвечу на него так - применять юнит-экономику в реальной жизни не только можно, но и нужно, и много кто делает. применима ли юнит-экономика для интернет-комерции? да, применима. и в одном из будущих видео я про это расскажу. Самое применение юнит-экономики нужно не для расчета метрик, а для принятия решений. И ключевой вопрос, какое решение вам надо принять, какой вопрос стоит перед вами?
Моё понимание: то, что вы хотите посчитать, это относится к инструментам онлайн-маркетинга и аналитики (различные метрики и статистики), данные которых можно уже трансформировать в показатели Юнит-экономики и на основе их принимать решение о общем пути движения компании -- туда ли идем и какие у нас узкие места. т. е. мы банально можем видеть трафик в разрезе: сколько пришло людей за новым товаром и что они купили на самом деле, и статистика по этому юниту будет считаться. Более мне непонятна формулировки по "неправильно" посчитанной конверсии, когда уместно было бы сказать, что при подсчете конверсии таким образом, она составляет столько-то, а при другом, более правильном подсчете, конверсия уменьшиться примерно в 4 раза. Но это вопрос пояснений.
я верно понял, что бизнес оценивает свою эффективность только на первом привлеченном клиенте и не берет в расчет, что часть клиентов станет постоянными? Далее, можно предположить, что мы постепенно будем 1. постепенно увеличивать конверсию 2. найдем способ поднять маржу (больше клиентов = > больше закупка => дешевле закупка)...
На заключительном слайде С1 - это конверсия в клиента, при условии: покупатель=user и client - это сконвертированный в клиента покупатель. Поправьте, если не прав)
Запутанное объяснение. Надо было сразу сказать что к-конверсий 3,85% по ВСЕМ каналам. А то с начала видео становится понятно, что это конверсия именно рекламного канала для привлечения новых пользователей. Пришлось несколько раз пересматривать некоторые участки.
Даниил, спасибо за лекцию! Прошу помочь с пониманием, как получилось что конверсия не 3.5, а 0.95. А. 0.95 - конверсия посетителя в клиента. Б. клиент - посетитель, который покупает решение, а не веру. Т.е. делает не первую покупку. В. посетитель сайта, который делает первую покупку - покупает веру, не является клиентом, не участвует в расчете конверсии. Итого: 0.95 = количество посетителей сайта, которые делают повторную покупку / колечество посетителей сайта всего Всё ли верно?
конверсия 0.95% это конверсия в 1 покупку, то есть конверсия посетителей (которые ни разу не покупали) в клиента. Конверсия 3.85% была просто посчитана не верно и это скорее конверсия в транзакцию. То есть C1= клиенты которые делают 1 покупку / на число посетителей
@@DataDrivenDecisions > То есть C1= клиенты которые делают 1 покупку / на число посетителей Хм, наверное только C1new=клиенты, которые делают 1 покупку (новые)/к количеству новых посетителей, C1old=Bold/UAold?
@@DataDrivenDecisions Даниил, хочу все же уточнить. Конверсия 3.8% была посчитана: 1) как отношения контакта с рекламным объявлением и переходом на сайт 2) отношением перешедших на сайт и регистраций/заказов 3) отношением посетителей сайта и реальных покупок Вопрос крайне важный, т. к. не понимания, какое значение конверсии будет верным при подсчете.
@@kinch358 в данном случае это конверсия посетителя сайта (уникального человека) в клиента (совершившего минимум 1 покупку). есть на канале даже ролик отдельный ruclips.net/video/W7W_yLzePNs/видео.html хотя он конечно устарел и надо бы переделать
точнее это как надо было считать, а как допустили ошибку? то просто не правильные числа поделили друг на друга и все. главное ведь не как получилась ошибка → они поделили не правильные цифры, а как считать правильно → то как я расписал
ОЧЕНЬ СТРАННОЕ объяснение про "конверсию и веру", после чего я перестал смотреть - конверсия была 3,8 но у нас есть те кто пришел и покупает первый раз и они покупают "веру" - ( чего?????) и есть вторые которые покупают "решение проблемы" - поэтом конверсия стала 0,95%.... - (что?????) вообще не понимаю с чего она с 3,8% стала 0,95%????🤨🤨🤨
Все проще. Есть две категории людей, те кто покупает первый раз и те кто покупает второй и следующий раз. Фактически ваши посетители на самом деле состоят из новых и старых посетителей. И если их смешать вы получите некорректное значение конверсии. Так как юнит экономика считается в когортах то и аудиторию необходимо ращделять. В юнит-экономике работают только с новыми посетителями. Теперь про веру. Люди которые никогда не покупали ваш продукт, покупают на самом деле веру в то, что купленное ими решит их проблему. Потому что пока они не купят они не знают так ли это или нет, например, вы можете их обмануть, как застройщик обманутых дольщиков. Покупая первый раз квартиру вы именно верите, что вас не обманут и вы получите то, что обещают в рекламе. Я привожу этот пример чтобы показать, что поведение тех кто у вас уже покупал и тех кто покупает первый раз - разное. Ну и еще, это уже устаревшее вибео, на канале есть более свежие, в том числе от 2022 года.
![I.N "HALLUCINATION" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/n5B5q1Hwt_U/mqdefault.jpg)
Даниил, спасибо за такие понятные и простые примеры!
Занмаюсь бизнесом на маркетплейсках, имею неплохие результаты и понимаю, что без юнит экономики не справиться, желание давно имелось, но никак не решался. Решился и очень рад, что есть такие специалисты!!! Благодарю!
Спасибо за фундаментальную информацию 💖
Чувствую, что канал - полезный, но очень сложно читать ответы на комментарии, когда запятые расставлены не понятно как по тексту. Доверие снижается как-то, но это мои проблемы скорее, наверное )
я стараюсь улучшить свои знания русского языка, и прошу прощения за возможные ошибки, которые вы можете встретить у меня тут.
Добрый день, 13 минута с 5 секунды: Вы говорите фразу, КАК У НАС ПОЛУЧИЛОСЬ, и совершенно непонятно вы говорите о Правильной конверсии или НЕТ. Это крайне сильно запутывает. Потому что вы в этом блоке обсуждаете ТОЛЬКО ТЕ цифры которые ВЕРНЫЕ - а на свой вопрос, как у нас это получилось отвечаете про НЕВЕРНУЮ конверсию. Это очень сильно мешает ходу мысли. Верный Смысл понятен - Все посетители /на всех клиентов, но только после того как сам вникаешь в цифры.
Даниил, не сходятся расчеты с Вашими.
когда мы считаем ARPC с реальными данными (эквайринг 3,5% и повторные покупки 1.5) у меня получается 1447,5 р. у Вас в примере 1342,5 р. Где я ошибаюсь, подскажите?
просто далее мы используем эти же данные, хочу понять в чем ошибка
(3000-2000-3000*0.035)*1.5
Добрый день. Подскажите пожалуйста, если продаем одежду, нужно считать по каждой отдельной позиции?
не важно что вы продаете, в юнит-экономике считается усреднение. и юнитом является клиент, а то, что он покупает влияет на средний чек и издержки, в более свежих видео я раскрываю тему, посмотрите ролики из последних
Спасибо! Буду рекомендовать.
Даниил , очень все здорово рассказываете,вот вопрос про Соgs и Cogs 1, там же много расходов,учитывать ли в них не только закупку,но и аренду ,зп сотрудников ,свет ,интернет ,по сути это все расходы потраченные на одного клиента..
нет, в юнит-экономике немного все по другому, в COGS включаются только те траты, которые возникают при наличии клиентов, если клиентов нет то эти траты равны 0. ЗП вы платите независимо от того, есть у вас продажи или нет, так же как и аренду.
@@DataDrivenDecisions Спасибо,Даниил.Т.е в формуле юнит экономики мы учитываем только затраты что пошли на закупку материалов на одного клиента?
@@ДмитрийШуз не только, еще можно включить затраты на эквайринг, вообще все, что возникает в момент сделки
Хорошо, Даниил, спасибо за ответ буду смотреть дальше)
Спасибо за видео! Очень подробно все разобрано!
Позвольте тогда вопрос по данным. В начале вы говорите о продаже 680 коробок. И "неправильная" конверсия Трафик в заказы = 3.8%. Если же их купило всего 171 клиент и "правильная" конверсия 0.95%, то как получилось, что частота покупки всего 1.5? Кол-во коробок проданных ведь не поменялось. 171 клиент, купивший 680 коробок - это почти 4 частота.
Хороший вопрос, я его разберу в одном из следующих видео (не в ближайшем), там есть ошибка и в числе коробочек, которые проданы, просто мы считать должны в когортах все, а не валом, тогда эта ошибка уйдет.
Добрый день! По какой формуле считаем CPA?
AC/UA или CAC*C. Я запуталась в клиентах и посетителях
смотрите, CPA считается как AC/UA = CAC×C зависит от задачи, которые вы решаете и что за решения вам надо принять.
"COGSp - величина расходов, зависящих от цены". Может это расходы, которые не зависят от количества проданного товара? Выраженная в доле от стоимости товара? Если я подниму цену на 10%, COGSp не вырастет же на 10%?
Почему это вдруг? Увеличиться и ровно на 10%. Смотрите: Чек 1000 COGS 10% или 100, увеличим чек на 10% до 1100 и COGS 10% станет 110 что ровно на 10% выше изначального значения
@@DataDrivenDecisions . Я за пакетик растворимого кофе плачу 10р. Продаю кофе на разлив ( :) других затрат типа нет) по 100р. Потом решаю продавать по 110р кофе. Затраты на пакетик остались 10р. COGSp - это не затраты на пакетик?
Да затраты на пакетик которые фиксированные это COGSf а вот в процентах исчисляется эквайринг. В этом и суть, разделение расходов на зависящие от цены и не зависящие
Добрый день! Подскажите правильно ли я изменил формулу, если себестоимость продажи (COGS) мы считаем вот так: COGS = AvP - (AvP * 20%) т.е. наша маржа 20% от среднего чека она постоянна, тем самым мы сразу вычитаем себестоимость, все остальное себестоимость, туда входит стоимость самого товара + работы мастера? Менеджер получает % от прибыли, а не от выручки (1 - COGS(p)) Вот какая в итоге получается формула ARPC = (AvP * 20% * (1 - COGS(p)) * APC
если ваша себестоимость в процентах равна 20%, то COGS=80%. Далее, если менеджер получается премию с прибыли (то вопрос что есть прибыль, цена минус COGS?) то следовательно, например, если мы платим ему 5%, получаем AvP-80%-(AvP-80%)*5%=0.19AvP ну и далее это надо умножить на APC и получим ARPC=0.19AvP×APC
@@DataDrivenDecisions спасибо, конечный результат в цифрах получился что и по моей формуле, просто Вы немного поменяли её)
Даниил, подскажите, пожалуйста, а в чём разница между Cost Per Acquisition (CPA) и Customer Acquisition Cost (CAC)?
первая величина CPA это цена привлечения потенциального клиента, посетителя сайта, а вторая величина CAC это стоимость одного клиента, купившего на сайте.
А как в конверсии учитывать наличие тех, кто уже покупал у нас, но в последний раз опять пришел к нам не прямым поиском по названию компании, а по нашему рекламному объявлению (платному)?
в конверсии учитываются только те кто не покупал, все повторные продажи попадают в APC
Это хорошо когда цифры так легко достать, посчитать то уже дело десятое. Как показывает практика особенно на товарах 100+ Круб. Элементарную конверсию фиг посчитаешь, все конверсии из рекламы перетекут в прямой заход или органику. И колтрекинг не поможет. Но это все лирика. Спасибо за видео, ждём исчо!
это правда, доставать данные это первое, что надо научиться делать и наверное одна из самых сложных задач.
Если вы рассматриваете подписку, то почему у вас две покупки? В каком периоде совершаются эти две покупки и на какой период подписка?
APC это среднее число платежей, по этому тут все сложно. Период за который мы насчитываем это число - определяется нами, например с момента создания когорты до текущего дня (как в примере). Далее среднее число означает, сколько раз оплатили подписку все клиенты в среднем. То есть мы складываем все платежи от всех клиентов и потом делим это число на число клиентов. Кто-то купил 12 раз, а кто-то 1. в среднем 2
Почему не поменялось значение CPA при изменении С1?
хороший вопрос, дело в том, что запись CPA=CAC×С1 это лишь демонстрация того, что данные метрики связаны между собой. но физический смысл иной. Наши траты на маркетинг не изменились и число лидов тоже. Фактически это означает что у нас изменяется CAC а не CPA
@@DataDrivenDecisions ТОЧНО!! Только хотел коммент исправить )) НО Вы успели ответить
У меня возникают серьезные вопросы к методологии расчета ROMI. В первый раз мы считали по формуле ROMI=ARPC/CAC=(2000/400) *100%= 500%
Во второй раз, если считать по этой формуле, мы получаем ROMI = (1342,5/400)*100%=335,6 %.
Можно проверить себя по второй формуле. Учитывая обновленные данные: ROMI = ARPU/CPA. ARPU = 1342,5*0,9=1208,25. CPA = 400*0,9=360. ROMI = ARPU/CPA = 1208,25/360=335,6%. Тот же результат!
Внимание, вопрос, откуда 85?????
Также видела у вас формулу ROMI = CM/AC, по ней со старыми данными получаем 406%. 406% и 500% - это совсем разные вещи. Какая формула самая надежная для расчетов?
ох, это старое видео, которое сильно устарело, правильная формула ROMI = (CM - AC)/AC ну или (ARPC-CAC)/CAC или (ARPU - CPA) / CPA
@@DataDrivenDecisions есть ли на вашем канале более свежий ролик с обновленными формулами?
@@SonegPanasoneg конечно, весь канал посвящен этому ruclips.net/video/tBFoRjp4EM4/видео.html вот можно начать с этого ролика + канал построен как обучающий и ролики идут последовательно. есть отдельно про метрики, про то как строить модели и собирать формулы
@@DataDrivenDecisions спасибо 👍🏻
Респект!
Даниил, у меня возник вопрос по ROMI.
В этом видео вы считаете его как ARPC / CAC, что выглядит логичным - отношение прибыли к затратам.
Однако вот тут (khanin.info/blog/93) ROMI определяется как CM / AC. Очевидно, что эти два выражения не идентичны математически, т.к. в CM так же входят затраты на привлечение клиента.
В одном варианте ошибка или я что-то недопонимаю?
С другой стороны ROMI определяется как отношение дохода к расходам на маркетинг.
в этом видео ROMI считается не верно (точнее не корректно, на смысл не влияет, но все же). правильно считать ROMI = (ARPC - CAC) / CAC = (ARPU - CPA) / CPA
Большое спасибо!
Здравствуйте, возник вопрос со способом расчета ARPU и ARPPU. Для расчета ARPU нашел два способа: ARPU = Revenue/UA и ARPU = ARPPU * C1. К первому способу вопросов нет, зато есть ко второму. Расчет ARPPU так же нашел двумя способами: ARPPU = APC * Average Price и ARPPU = (Av. Price - COGS) * APS - 1sCOGS. Притом, что APC * Average Price не равно (Av. Price - COGS) * APS - 1sCOGS. Однако, можно приравнять выражения ARPU = Revenue/UA и ARPU = ARPPU * C1, где последнее рассчитывается как ARPPU = APC * Average Price, то есть ARPU = Revenue/UA = APC * Average Price * C1. Данное выражение для расчета ARPPU = (Av. Price - COGS) * APS - 1sCOGS нашел не верным. Спасибо.
тут все сложно, на самом деле есть ролик про ARPU и ARPC (ARPPU) отдельно. Смысл в том, что на самом деле ARPU это AGPPU или Average Gross Profit per User. Так вот Gross Profit это и есть (AvP-COGS)×APC-1sCOGS
@@DataDrivenDecisions Дело в том, что в дальнейшем этот показатель ARPU используется для расчета Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS. В свою очередь одним из элементов данного равенства является показатель Margin, который рассчитывается как Margin = (Average Price - COGS)/Average Price. Из этого следует, что если для расчета ARPU мы используем формулу ARPU = ARPPU * C1 и для расчета ARPPU = (AvP-COGS)×APC-1sCOGS, то в уравнении Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS мы дважды вычитаем показатель COGS: при расчете ARPU и при расчете Margin. Из-за этого результат получается не верным.
@@DenisSolovjov-t1p не совсем так, юнит-экономика это не совсем экономика, она для других задач была придумана. и COGS не тоже самое, что fixCOGS. Данные формулы выверены уже много лет и проверены на тысячах проектов.
Посмотрите мои ролики про терминологию, там многое объяснено
@@DataDrivenDecisions Вы не совсем верно поняли мой комментарий. Я не приравниваю fix COGS к COGS. Я понимаю, что это две разные категории. Речь идет о том, что в выражении Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS мы дважды вычитаем показатель ИМЕННО COGS. Вот аргумент: 1) Margin = (Average Price - COGS)/Average Price; 2) a) ARPU = ARPPU * C1; b) ARPPU = (AvP-COGS)×APC-1sCOGS. Как Вы можете заметить, из двух компонентов уравнения Final Profit вычитается показатель COGS: из Margin и из ARPU.
На неверность данного метода расчета также указывает другая формула расчета Final Profit, применяющаяся в юнит-экономике: Profit = Revenue - Costs, где Costs = COGS x Orders + 1sCOGS x Buyers + Fix COGS + Marketing Costs. Взяв одни и те же показатели одного проекта, я просчитал его двумя методами. Установлено, что Final Profit = Revenue - Costs и не равно User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS. Причину этой ошибки я описал выше.
Так же на ошибку указывает метод расчета ARPU. Уравнение ARPU = Revenue/UA не равно APC * Average Price * C1. Уравнения ARPU = Revenue/UA и Profit = Revenue - Costs - взяты из Digital October: карты Unit-экономики.
Ошибка обнаружилась при желании проверить некоторые расчеты бизнес-плана разработанного по стандартам UNIDO через формулы Unit-экономики. По данным формулам: ARPU = Revenue/UA и Profit = Revenue - Costs показатели сошлись, по этой: Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS - нет. Ради эксперимента попробуйте рассчитать один и тот же проект двумя способами.
@@DenisSolovjov-t1p откуда взялась формула Final Profit = User Acquisition × (−CPA + ARPU × Margin) − fix COGS? и не очень хорошо брать разные подходы и смешивать. Карта юнит экономики на которую вы ссылаетесь она же не моя.
Мы уже давно следим краем глаза за вашей юнит экономикой, но до сих пор решительно не видим, как ее применять в реальной жизни. Во-первых, как ниже уже написали, основная проблема кроется в получении данных для анализа, а не самом анализе. Во-вторых, все кейсы, которые я до сих пор видел из юнит-экономики, являются примером рассчета однотоварной продажи (когда продается 1 товар или 1 услуга, например как в обозреваемом кейсе - 1 подписка). Оно вообще применимо к многоsku-шному бизнесу ?
Для тех же интернет-магазинов - как я понимаю, это уже не работает. Или работает на совершенно другом уровне.
Например, живой пример из личной практики.
Интернет-магазину 6 лет. На 1-ом году в него пришел клиент, сделав заказ на 150к. Клиент был разовый, после этого пропал с концами.
Попутно с ним пришел клиент, который все 6 лет стабильно покупал в магазине по 1-2 раза в год (итого 12 заказов на всем протяжении жизни магазина).
Вроде бы замечательный, верный, лояльный клиент, но... сумма ВСЕХ его заказов за 6 лет составила в районе 30к
В таких ситуациях встают нерешаемые вопросы в духе, как посчитать (такие вроде БЫ простые на первый взгляд) вещи, как
- среднее кол-во заказов на 1 юзера
- LTV
- средний чек
и многие другие вещи, необходимые для анализа в этой самой юнит экономике.
Про вещи вроде "среднее кол-во товаров в заказе" и товарную матрицу - даже не говорим.
--
Опять же, если разбирать этот же интернет магазин (цифры беру условноые, для обрисовки ситуации).
Было в нем (условно) 100 артикулов на продаже.
Закупили еще, допустим, 10, за 10 000р + доставка 1000р. Итого вложили 11к.
Нацену сделали х2, итого должны были получить 10*2 = 20к выручки.
Пока шли продажи - половина закупленного товара испортилась и протухла.
Получили, соответственно, 10к вместо ожидаемых 20 (ну не пошел спрос так, как хотели).
Вроде бы (на первый взгляд) этот товар несет убыток (закупили на 10+1, продали на 10, итого -1к убытка), НО за кадром остаются вещи, которые (на мой взгляд) практически нереально посчитать. Например, после добавления этих новых +10 артикулов на сайт - выросло количество посадочных страниц и, соответственно, вырос трафик. А при росте трафика кто-то нет-нет, но что-то и докупил, т.е. общие продажи выросли (берем оптимистичный вариант).
Опять же, раз это многотоварный магазин - никто не покупал только новые 10 артикулов по отдельности. Покупали сразу по 2, по 5 и даже по 15 разных товаров (включая уже то, что продавалось в магазине ДО момента добавления новых артикулов).
И получается, что в принципе - неизвестно, а покупали ЛИ бы старое, если бы не добавилось новое. Например - человек зашел из поиска купить свежедобавленный артикул (убыточный для магазина), но при этом купил несколько старых (прибыльных), тем самым нивелировав убыток, либо вообще, сделав свежедобавленный товар прибыльным..
Т.е. к примеру 1 добавленный товар (даже если его продавать в минус) может добавить +1% к конверсии (или среднему чеку \ другим вещам), что в конечном итоге даст куда больший выхлоп, покрывающий и минус и все остальное.
И проанализировать это никак нельзя - если только не иметь два инентичных одинаковых сайта, один со свежедобавленными товарами, а другой без. И потом уже их показатели сравнивать. Получается, что это из серии гадания на кофейной гуще и моделирования фантастических ситуаций по теории вероятностей.
Как в таких случаях юнит экономика может помочь ? Получается, что никак. По крайней мере я до сих пор этого не понимаю. Если только облегчить анализ уже имеющейся статистики (но основная то проблема в том, что статистика эта неактуальна, а не в том, что поменяв конверсию в пару раз можно поменять выручку в десятки раз).
очень хороший и подробный вопрос, пока отвечу на него так - применять юнит-экономику в реальной жизни не только можно, но и нужно, и много кто делает. применима ли юнит-экономика для интернет-комерции? да, применима. и в одном из будущих видео я про это расскажу.
Самое применение юнит-экономики нужно не для расчета метрик, а для принятия решений. И ключевой вопрос, какое решение вам надо принять, какой вопрос стоит перед вами?
Data Driven Decisions добрый вечер! Такое видео уже есть? С ходу найти не удалось.
Моё понимание: то, что вы хотите посчитать, это относится к инструментам онлайн-маркетинга и аналитики (различные метрики и статистики), данные которых можно уже трансформировать в показатели Юнит-экономики и на основе их принимать решение о общем пути движения компании -- туда ли идем и какие у нас узкие места.
т. е. мы банально можем видеть трафик в разрезе: сколько пришло людей за новым товаром и что они купили на самом деле, и статистика по этому юниту будет считаться.
Более мне непонятна формулировки по "неправильно" посчитанной конверсии, когда уместно было бы сказать, что при подсчете конверсии таким образом, она составляет столько-то, а при другом, более правильном подсчете, конверсия уменьшиться примерно в 4 раза. Но это вопрос пояснений.
я верно понял, что бизнес оценивает свою эффективность только на первом привлеченном клиенте и не берет в расчет, что часть клиентов станет постоянными? Далее, можно предположить, что мы постепенно будем 1. постепенно увеличивать конверсию 2. найдем способ поднять маржу (больше клиентов = > больше закупка => дешевле закупка)...
нет, как раз удержание клиента важно и оценивается метрикой APC, среднее число покупок на одного клиента и в примере это рассматривается.
На заключительном слайде С1 - это конверсия в клиента, при условии: покупатель=user и client - это сконвертированный в клиента покупатель. Поправьте, если не прав)
не совсем, user это потенциальный покупатель, фактический уникальный посетитель сайта, а клиент это тот, кто купил хотяб 1 раз.
Data Driven Decisions получается покупатель и клиент находятся на одном уровне по метрикам? Вопрос только смыслу показателя C1
Запутанное объяснение. Надо было сразу сказать что к-конверсий 3,85% по ВСЕМ каналам. А то с начала видео становится понятно, что это конверсия именно рекламного канала для привлечения новых пользователей. Пришлось несколько раз пересматривать некоторые участки.
так смысл видео в том, что стартапы рассказываю о своих проекта не различают этого и просто говорят число, а потом выясняется что это не корректно.
Даниил, спасибо за лекцию! Прошу помочь с пониманием, как получилось что конверсия не 3.5, а 0.95.
А. 0.95 - конверсия посетителя в клиента.
Б. клиент - посетитель, который покупает решение, а не веру. Т.е. делает не первую покупку.
В. посетитель сайта, который делает первую покупку - покупает веру, не является клиентом, не участвует в расчете конверсии.
Итого: 0.95 = количество посетителей сайта, которые делают повторную покупку / колечество посетителей сайта всего
Всё ли верно?
конверсия 0.95% это конверсия в 1 покупку, то есть конверсия посетителей (которые ни разу не покупали) в клиента. Конверсия 3.85% была просто посчитана не верно и это скорее конверсия в транзакцию. То есть C1= клиенты которые делают 1 покупку / на число посетителей
@@DataDrivenDecisions > То есть C1= клиенты которые делают 1 покупку / на число посетителей
Хм, наверное только C1new=клиенты, которые делают 1 покупку (новые)/к количеству новых посетителей, C1old=Bold/UAold?
@@DataDrivenDecisions Даниил, хочу все же уточнить. Конверсия 3.8% была посчитана:
1) как отношения контакта с рекламным объявлением и переходом на сайт
2) отношением перешедших на сайт и регистраций/заказов
3) отношением посетителей сайта и реальных покупок
Вопрос крайне важный, т. к. не понимания, какое значение конверсии будет верным при подсчете.
@@kinch358 в данном случае это конверсия посетителя сайта (уникального человека) в клиента (совершившего минимум 1 покупку). есть на канале даже ролик отдельный ruclips.net/video/W7W_yLzePNs/видео.html хотя он конечно устарел и надо бы переделать
точнее это как надо было считать, а как допустили ошибку? то просто не правильные числа поделили друг на друга и все. главное ведь не как получилась ошибка → они поделили не правильные цифры, а как считать правильно → то как я расписал
Посоветуйте пожалуйста какой-нибудь курс по unit-экономике
курсов нормальных увы нет
@@DataDrivenDecisions Вы были бы первым и это было бы чудесно )
очень путанно, с коробками не сходится ( уже заметили) , есть переменные, которые практически никак не объяснены .
А что не ясно?
ОЧЕНЬ СТРАННОЕ объяснение про "конверсию и веру", после чего я перестал смотреть - конверсия была 3,8 но у нас есть те кто пришел и покупает первый раз и они покупают "веру" - ( чего?????) и есть вторые которые покупают "решение проблемы" - поэтом конверсия стала 0,95%.... - (что?????) вообще не понимаю с чего она с 3,8% стала 0,95%????🤨🤨🤨
Все проще. Есть две категории людей, те кто покупает первый раз и те кто покупает второй и следующий раз. Фактически ваши посетители на самом деле состоят из новых и старых посетителей. И если их смешать вы получите некорректное значение конверсии. Так как юнит экономика считается в когортах то и аудиторию необходимо ращделять. В юнит-экономике работают только с новыми посетителями. Теперь про веру. Люди которые никогда не покупали ваш продукт, покупают на самом деле веру в то, что купленное ими решит их проблему. Потому что пока они не купят они не знают так ли это или нет, например, вы можете их обмануть, как застройщик обманутых дольщиков. Покупая первый раз квартиру вы именно верите, что вас не обманут и вы получите то, что обещают в рекламе. Я привожу этот пример чтобы показать, что поведение тех кто у вас уже покупал и тех кто покупает первый раз - разное. Ну и еще, это уже устаревшее вибео, на канале есть более свежие, в том числе от 2022 года.
Сколько же косяков на 18 минут видео, беда
о чем речь?