Юнит-экономика: база простыми словами с примерами

Когда ты впервые сталкиваешься с юнит-экономикой, Google засыпает тебя страшными аббревиатурами: LTV, ARPU, CAC, CPA, ARPPU, COGS… От обилия новой информации складывается ощущение, что это что-то невероятно сложное, доступное только профильным финансистам. На самом деле это не так.

В этой статье я расскажу, что такое юнит-экономика, как её считать, почему она кажется сложной и как перестать бояться формул и аббревиатур. В конце будет практический пример с пошаговым решением.

• Нет никакого универсального шаблона юнит-экономики. Что работает для одного бизнеса, не подходит для другого.
• Не обязательно знать все метрики с их аббревиатурами. 90% формул тебе никогда не пригодятся.
• Не важно, что такое «юнит» в теории. Важно, что ты хочешь посчитать для своего бизнеса.

Обилие аббревиатур и метрик сводит с ума

Сколько раз с момента окончания школы ты использовал теорему Пифагора? А теорему о трёх перпендикулярах? Само существование формулы не обязывает тебя её использовать.

С юнит-экономикой та же история. Среди множества метрик тебе могут понадобиться лишь одна или две, а может быть и пять, но определённо не все сразу. 90% существующих метрик и аббревиатур вряд ли вообще встретятся тебе на практике.

Поэтому нет никакого смысла сразу упарываться в изучение всех метрик, которые ты сможешь нагуглить.

Сначала условие задачи — и только потом решение

Юнит-экономика — гибкий инструмент, как Lego. Из него можно построить домик, машинку, качели или даже Звезду Смерти. Возможности ограничены лишь фантазией, логикой и целью.

В школе на уроках математики условия задач всегда были даны. Чему нас не учили — так это придумывать условия самим себе. А в юнит-экономике всё иначе:

1. Сперва нужно придумать условие задачи со всеми вводными.
2. И только потом приступать к решению.

У большинства людей возникают сложности с первым пунктом просто из-за отсутствия практики.

Ты начинаешь читать статью, в которой описываются какие-то метрики, например LTV (пожизненная ценность клиента). И тут же в голове появляется куча вопросов:

• А применимо ли это к моему случаю?
• А откуда я узнаю, что этот клиент купил последний раз?
• А если я продаю мороженое и не могу определить личность клиента, то как мне узнать LTV?

Все потому, что у тебя нет условий задачи. Это всё равно, что впервые прочитать теорему Пифагора и пытаться найти в ней смысл, не имея никакой потребности.

Пока у тебя мало опыта работы с юнит-экономикой, трудности обусловлены не сложностью формул, а банальным отсутствием опыта в создании условий для самого себя.

Юнит-экономика позволяет «перевести» бизнес-процессы на язык цифр и в этих же цифрах давать ответы.

Примеры таких вопросов:

• На что наш бизнес тратит больше всего денег?
• Какой источник рекламы наиболее эффективен?
• Сколько компания тратит на привлечение одного клиента?
• Сколько в среднем денег приносит каждый клиент?
• Через сколько месяцев окупится этот проект?
• На сколько процентов нужно увеличить конверсию, чтобы прибыль выросла на 20%?

Вторичная выгода от ответов на такого рода вопросы: следом появляются бизнес-задачи. Например, мы посчитали, что для увеличения прибыли в 3 раза доход должен расти на 3% в месяц. Дальше мы начинаем думать, как этого добиться: улучшить конверсию, снизить расходы, увеличить средний чек.

Вот в чём заключается основная ценность юнит-экономики: она даёт основу для принятия решений на основе цифр, а не интуиции.

Первый шаг — чётко определить, что именно ты хочешь посчитать и с какой целью. Чем детальнее ты сможешь сформулировать условие, тем проще будет строить юнит-экономику.

Не обязательно гуглить готовые аббревиатуры и формулы. Просто изложи всё своими словами, чтобы даже ребёнок мог понять.

Пример 1 (окупаемость вложений):

«Я хочу посчитать, сколько оплат в месяц, стоимостью 20 долларов каждая, мне нужно получать, чтобы за 3 месяца окупить вложения в продукт».

Что мне это даст: Зная необходимое количество оплат в месяц, я смогу оценить, сколько лидов нужно привлечь, какой бюджет на рекламу потребуется и за какой срок я выйду в ноль.

Пример 2 (увеличение конверсии):

«Я хочу посчитать, на сколько процентов нужно увеличить конверсию из просмотра в клик, чтобы при неизменных остальных показателях прибыль компании выросла на 10%».

Что мне это даст: Зная необходимый уровень конверсии, я смогу понять, достижим ли он, исходя из исторических данных, и разработать гипотезы для A/B-тестов.

Пример 3 (рост трафика):

«Я хочу посчитать, сколько пользователей в месяц должно приходить на мой сайт из органики Google, чтобы при неизменной конверсии доход компании увеличился в 2 раза».

Что мне это даст: Я пойму, насколько агрессивно нужно развивать SEO и сколько контента производить.

Условие задачи полностью диктует нам рамку расчётов и формат ответа.

• В зависимости от условий мы будем использовать разные наборы исходных данных.
• В зависимости от целей результаты могут быть представлены в разных единицах измерения.

Например, если цель — определить скорость автомобиля, ответ очевидно не должен измеряться в килограммах или долларах.

Если из-за высокой стоимости асфальта заводу не хватило денег на покрытие дороги, а ехать по грязи быстро нельзя, то цену асфальта придётся учесть в расчётах. Однако если в условии указано, что качество дороги не влияет на скорость, то стоимостью асфальта можно пренебречь.

Коротко: формулировка условия влияет на точность расчётов, набор формул, качество данных и структуру таблицы юнит-экономики.

Вернёмся к школьной задаче:

Дано: в первом ведре 3 литра воды, во втором — 5 литров.
Найти: сколько литров воды в обоих ведрах.
Решение: 3 + 5 = 8 литров.

Вводные данные — это те самые 3 и 5 литров. Если бы я написал «второе ведро наполнено до верха», ты не смог бы посчитать, потому что не знаешь объём второго ведра.

На этом этапе задай себе вопросы:

• Какие данные нужны, чтобы найти ответ?
• Какие данные никак не влияют на решение?

Выпиши всё, что может влиять на расчёт. Нет универсального шаблона. Просто подумай логически.

Даже если часть необходимых данных тебе неизвестна, это не повод их исключать. Нужно составить план, как их получить.

Пример с новостным порталом. Допустим, тебе нужно посчитать, на сколько процентов увеличить конверсию. У тебя нет данных о Page View (просмотрах страниц). Это не значит, что этот показатель нужно исключить из модели. Включи его, а потом ищи способ получить данные: подключи Google Analytics, попроси команду аналитиков, поставь счётчик.

Пример с кофейней. Ты делаешь модель для ещё не открытой кофейни. Тебе нужно знать проходимость (сколько человек проходит мимо в день). Есть несколько способов:

• Посмотреть на сайте-аналоге (например, Mestomer) примерную проходимость для нужной улицы.
• Нанять студента, который постоит с утра до вечера и посчитает людей.
• Сделать проходимость не вводной, а переменной. Ответить на вопрос: «Какая проходимость нужна, чтобы при прочих вводных доход кофейни был таким-то?».

Вывод:

• Всё, что не влияет на расчёт, исключай.
• Всё, что влияет, включай.
• Отсутствие данных не повод сомневаться в подходе.
• Данные почти всегда можно получить (вопрос лишь в точности).

Я не буду грузить тебя списком всех возможных метрик. Ты найдёшь подходящие, когда это будет необходимо. Хочу донести другую мысль.

Все эти метрики придумали такие же люди, как ты и я, столкнувшись с конкретными задачами.

Пример рождения метрики ARPU. Директор сказал: «Хочу сократить расходы и увеличить прибыль». Директор по маркетингу начал думать:

• Прибыль = доходы - расходы.
• Мой отдел тратит деньги на рекламу и привлекает клиентов.
• Сколько денег я трачу на рекламу в месяц? 1 000 000 $.
• Сколько денег компания зарабатывает в месяц? 2 000 000 $.
• Сколько уникальных клиентов в месяц приводит реклама? 20 клиентов.

Средний заработок с клиента = 2 000 000 /20=100000/20=100000. Назовём эту метрику Average Revenue Per User (ARPU).

Пример рождения метрики CPA. Стоимость привлечения одного клиента = 1 000 000 /20=50000/20=50000. Назовём это Cost Per Acquisition (CPA).

Пример с аффилиатным маркетингом. У тебя новостной портал. Доход от аффилиатных ссылок. Партнёр платит за регистрацию. Он платит за лид — для него это Cost per Lead (CPL). Ты зарабатываешь с лида — для тебя это Earn per Lead (EPL).

Потом эти метрики начинают использовать в других компаниях (потому что это удобно), и понеслось. Теперь они стали «общепринятыми».

Более того, ты сам можешь придумать свою аббревиатуру, если существующая не описывает то, что тебе нужно.

Ты не обязан знать все метрики наизусть. На практике ты вообще не столкнёшься с большинством из них, так как многие применимы только к определённым бизнес-моделям.

Возьмём новостной портал. Вся аудитория приходит из органики Google. Доход — от аффилиатных ссылок. Партнёр платит 20 $ за каждую регистрацию на своём сайте.

Условие задачи:

На сколько процентов нужно увеличить среднюю конверсию из просмотра страницы (Page View) в клик по аффилиатной ссылке (CR1), чтобы при неизменных остальных показателях доход компании вырос на 10%?

Шаг 1. Определяем вводные данные

Из условия следует, что нам нужно знать:

• Текущий показатель Page View (PV) — 100 000 000 просмотров в месяц.
• Текущий показатель конверсии CR1 — 2% (0,02).
• Остальные показатели конверсии (воронка из 4 шагов):
  • CR1 (просмотр → клик по ссылке) — то, что мы ищем.
  • CR2 (клик → начало регистрации) — 5% (0,05).
  • CR3 (начало регистрации → успешная регистрация) — 7% (0,07).
• Доход с одного лида (EPL) — 20 $.

Шаг 2. Считаем текущий доход

Доход = PV × CR1 × CR2 × CR3 × EPL

Доход = 100 000 000 × 0,02 × 0,05 × 0,07 × 20 = 140 000 $

Шаг 3. Считаем целевой доход (на 10% выше)

10% от 140 000 =14000=14000

Целевой доход = 140 000 +14000+14000 = 154 000 $

Шаг 4. Считаем, какой должна быть CR1

Так как CR2 и CR3 неизменны, перемножим их в коэффициент: 0,05 × 0,07 = 0,0035

Формула: PV × CR1 × (CR2 × CR3) × EPL = Целевой доход

Отсюда: CR1 = Целевой доход / (PV × (CR2 × CR3) × EPL)

CR1 = 154 000 / (100 000 000 × 0,0035 × 20) = 154 000 / (100 000 000 × 0,07) = 154 000 / 7 000 000 = 0,022 = 2,2%

Шаг 5. Считаем, на сколько процентов нужно увеличить CR1

Было: 2% (0,02)
Стало: 2,2% (0,022)

Увеличение = 0,2 процентных пункта.

Ответ: конверсию нужно увеличить на 0,2%.

• Больше практикуйся. Бери задачи, которые интересны или касаются твоих проектов.
• Используй формулы в таблицах. Вместо того чтобы считать на калькуляторе и вбивать цифры вручную, связывай ячейки формулами (например, =B2*C3). При малейших изменениях всё пересчитается само.
• Всегда указывай единицы измерения. Форматируй ячейки, выделяй заголовки. Когда таблицы становятся большими, правильная организация спасает от путаницы.

• Юнит-экономика не так страшна, как кажется. 90% формул тебе никогда не понадобятся.
• Главное — уметь формулировать условие задачи. Без него любые метрики бессмысленны.
• Метрики и аббревиатуры — это просто инструменты. Их придумали такие же люди для решения конкретных задач. Ты можешь придумать свои.
• Разные бизнес-модели требуют разных метрик. Если метрика не применима — не используй её.
• Отсутствие данных — не проблема. Включай показатель в модель и ищи способ получить данные.
• Регулярно практикуйся на реальных или выдуманных примерах.

Начни с малого: опиши свой бизнес (или выдуманную кофейню) на языке цифр. Какие у тебя доходы? Какие расходы? Что ты продаёшь, кому и по какой цене? Сколько тратишь на привлечение одного клиента? Ответь на эти вопросы на бумаге — и ты уже сделал первый шаг к своей юнит-экономике. Удачи.