Максим Красных

Data Driven Company. Советы Максима Красных


Цифры входят в моду в предпринимательских и VC кругах. Это здорово, что термин data driven company все менее круто звучит и все больше приобретает реальное наполнение. Этот пост для предпринимателей, которые находятся в начале пути и хотят правильно измерять результаты своей команды и общаться с венчурными инвесторами на одном языке.  

Бизнес-планы, похожие на мануалы от ненужных устройств (50+ страниц текста в Word с оглавлением и списком источников), к счастью, практически вымерли как формат представления первоначальных данных о проекте. Все чаще встречаются оригинальные тизеры с приятным глазу дизайном и всего на 8-12 кликов "дальше” – как правило, такого объема достаточно, чтобы оценить первичный интерес к проекту. Рекомендаций о том, как именно их готовить и какие вопросы освещать, достаточно много. Я бы хотел остановиться на самом главном компоненте: данных, которые призваны подкреплять ваши идеи. И проблема не в том, что данных мало, а наоборот - в том, что мода на красивый и лаконичный дизайн по какой-то причине привела к одному побочному эффекту - облачению в цифры буквально всего подряд. В качестве примера, покритикую для начала самих инвесторов, которые иногда в своих маркетинговых материалах указывают коллективный опыт работы всех партнеров фирмы. Вот вам о чем говорит фраза “коллективный инвестиционный опыт всех партнеров фонда X - 50 лет”? Лично мне - только о том, что за 50 лет неплохо было бы научиться изъясняться на более понятном языке. Аналогично, если вы пишите в презентации своего проекта, что ваш колл-центр обрабатывает 120 человеко-звонков (реальный кейс), то с этими данными точно такая же проблема - они малорелевантны, их сложно сравнить и оценить. 

Благо, как и во многих других вопросах, за нас с вами уже кто-то поработал и осталось только найти, кто именно и правильно воспользоваться результатами. Ниже я постарался собрать простые рекомендации о том, как и с какими данными нужно работать:

 


Компании-аналоги


Начните с изучения компаний, которые уже построили бизнес в вашем сегменте в России или зарубежом. Если среди них окажется компания, которая уже вышла на IPO, - считайте, что вашу домашнюю работу уже сделал сосед: находим все доступные материалы, пользуясь ресурсами ниже и смотрим, по каким показателям отчитывается ваш “старший брат”, что пишет о своей стратегии и рынке, на какие метрики и риски обращают внимание аналитики. Аккуратно выписываем и начинаем отслеживать схожие показатели по своему бизнесу.

Ресурсы: знакомые и друзья инвест-банкиры, у которых есть доступ к платным базам данных и отчетам аналитиков;  bloomberg; yahoo/google finance; edgar (база данных SEC, которая содержит проспекты эмиссий); сайты самих компаний (содержат годовые отчеты и т.д.). 


 

Аналитические платформы, блоги, специализированные ресурсы


Если вы работаете в сегменте, где пока нет компаний, торгующихся на бирже, не время изобретать велосипед - вам все равно есть, что изучить. Это могут быть как блоги и “ehow”-источники по продуктам и бизнес-моделям, аналогичным вашим, так и различные аналитические платформы, которые не только позволят вам профессионально отслеживать данные о том, как работает ваш бизнес, но и помогут советом: на что именно смотреть.

Ресурсы и инструменты: Mixpanel, Kissmetrics и альтернативные пакеты; crunch base; блоги; венчурные инвесторы, менеджеры и предприниматели с опытом в данном сегменте.

В заключение - “киты”, на которых все держится - базовые показатели, которые должен знать каждый предприниматель, и не только для общения с инвесторами и внешним миром, а прежде всего для себя самого: юнит экономика, когортный анализ, ТАМ (total addressable market), CLV (customer lifetime value).


 

Unit Economics


 

Юнит экономика (от англ. unit economics). Наверное, даже пещерный человек из рекламы GEIKO уже слышал этот термин. Термин очень простой и знать его должен каждый. По сути, это ни что иное, как P&L (отчет о прибылях и убытках) в расчете на натуральную единицу измерения - это может быть выполненный заказ, проданная услуга или товар, и т.п. Цель расчета очень проста - узнав, как выглядит экономическая модель бизнеса в расчете, к примеру, на одного покупателя, можно легче понять, как устроен бизнес и насколько он масштабируется, предположить, как “экономика” может поменяться в будущем - важно для расчета TAM. Показатели вроде ARPU, ARPPU, CAC (customer acquisition cost) и т.д. – это все части юнит экономики.


 

Когортный анализ


Когортный анализ (от англ. cohort analysis, aka vintage analysis). Римляне здесь не причем, смысл упражнения заключается в том, чтобы понять, как ведут себя клиенты в зависимости от продолжительности пользования вашим продуктом. Когортой при этом называется совокупность клиентов, начавших пользоваться продуктом в определенном месяце - вот хорошее видео с примером расчета. С помощью данного анализа обычно судят о том, насколько хорош ваш продукт, т.к. результаты позволяют увидеть, какой процент клиентов остается активным с течением времени, начинают ли они тратить больше и т.д.

Несколько раз приходилось слышать мнение, что когортный анализ нужен только e-commerce компаниям. Это заблуждение. Он применим практически везде, где есть продолжительное пользование чем-либо. Например, он очень важен в SaaS, чтобы определить, какой процент клиентов вы теряете от общего числа. Легко понять, что средняя температура по больнице в виде “взять всех ушедших клиентов и разделить на всю базу” скорее всего мало о чем говорит, если вы быстро растете. Увидеть как ведут себя клиенты и сколько из них остаются активными по прошествии 12 месяцев, можно только разделив их на группы по “возрасту”. В SaaS, кстати, неплохим показателем считается, когда отток клиентов за первые 12 месяцев с момента подписки не превышает 25-30%.


 

TAM


TAM (сокр. англ. total addressable market) - размер рынка, на который вы можете претендовать. Ключевое слово здесь - “претендовать”. Важно не только понять, кто ваш потенциальный клиент, сколько их и на сколько млн долларов они могут купить продукта, но и исключить ту часть аудитории, которая не является целевой.

Вот положительный пример такого подхода из одной презентации: «В России 4.5 млн. юридических лиц (данные 2011 г.). Из них 1.5 млн. сдают ненулевую налоговую отчетность, из которых 1 млн. -  ведут операционную деятельность. Только 50% из них могут быть нашими потенциальными клиентами, оставшиеся 50% - малый бизнес, который ведет локальную деятельность (данные ФНС). Предполагаем, что бизнес в России развивается и наш addresable market будет расти на 5% в год. Данные по СНГ не включены в расчет».


 

CLV


CLV (сокр. англ. customer lifetime value) - стоимость, которую создаст для вашей компании один клиент. Обычно много путаницы в том, как именно рассчитывать данный показатель, но чаще всего его вообще не рассчитывают. Если вы относитесь к первой категории - вам поможет Wikipedia. Если вы не считали - тогда мы идем к вам! Даже если сделаете упрощенный расчет, это все равно окажется полезным для понимания бизнеса и произведет приятное впечатление на инвесторов.

Начать можно с простого варианта: зная выручку и переменные расходы на одного клиента в год (юнит экономика!), получаем операционную прибыль и делим на годовой % оттока клиентов (здесь пригодится когортный анализ). Пример для SaaS компании: 

1) средняя выручка с клиента в месяц = 100 рублей, 

2) переменные расходы (служба поддержки и т.п.) = 10 рублей, 

3) расходы на привлечение нового клиента = 30 рублей (важно такого рода единовременные расходы учесть только один раз), 

4) за 12 месяцев обычно теряется около 25% клиентской базы, т.е. упрощенно можно говорить о среднем сроке “жизни” клиента в 4 года.

Таким образом: (100 руб. выручка на клиента в месяц - 10 руб. переменные расходы) x 12 месяцев / 25% - 30 рублей расходы на привлечение = 4,290 руб - вот столько в этом примере принесет дохода один клиент за свой срок жизни.


comments powered by Disqus

Подпишитесь на рассылку RUSBASE

Мы будем вам писать только тогда, когда это действительно очень важно