Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay
  Все выпуски  

5 финансовых метрик, которые позволят оценить самочувствие вашего стартапа






5 финансовых метрик, которые позволят оценить самочувствие вашего стартапа
2015-06-22 00:00

Генеральный директор и сооснователь Аскар Рахимбердиев, облачного сервиса для управления торговлей «Мой склад» объясняет, какие метрики он использует, чтобы контролировать финансовое здоровье компании.

Работать с инвесторами очень полезно. Дело не только в том, что у вас появляется возможность тратить больше, чем зарабатывать. Очень дисциплинирует то, что нужно постоянно отчитываться об основных показателях бизнеса. Это позволяет четко представлять, что происходит в вашей компании и как на ее работу влияют ваши действия.

В процессе работы у нас постепенно сформировался набор метрик, которые отслеживаются ежемесячно — уже не для инвесторов, а для себя. Из этих метрик я выбрал пять самых важных. Они хорошо работают для бизнеса, который получает регулярные платежи от своих клиентов: подписка на контент, сервис доставки, интернет-магазин с часто повторяющимися покупками. Для другого вида бизнеса вам придется использовать другие метрики.

ARPU (Average revenue per user)

ARPU — основной показатель для прогнозирования выручки. Если вы знаете средний месячный платеж от одного пользователя и представляете себе рост количества клиентов, то можете делать обоснованные прогнозы по выручке. Но не все так просто: есть «теоретический», а есть «практический» ARPU. На протяжении пары лет мы забывали учитывать комиссию платежных систем, скидки при оплате на год, скидки по акциям. Мы прогнозировали выручку на основании этого завышенного ARPU, в результате постоянно отставая от собственного плана.

Анализ ARPU позволяет оценить корректность ценообразования. У нашего сервиса существует целая линейка тарифов. Когда-то один из этих тарифов был рассчитан на одного пользователя и стоил 600 рублей в месяц. Посмотрев на практический ARPU клиентов на этом тарифе (напомню, ниже номинальных 600 рублей), мы сравнили его с со стоимостью обслуживания клиентов: работу специалистов технической поддержки, расходы на хостинг. Расходы оказались выше. Стоимость тарифа повысили до 900 рублей, увеличив до двух количество пользователей, которые могут на нем работать. В результате мы сделали его прибыльным для себя, одновременно дав клиентам дополнительную ценность.

Ценность клиента — CLV (Customer lifetime value)

Клиенты, как известно, не остаются с нами вечно. CLV показывает нам, какую прибыль средний клиент приносит за срок своей «жизни» (работы с компанией). Для этого нужно вычесть из ARPU стоимость поддержки клиента и умножить получившийся результат на средний срок его «жизни» (в месяцах).

Как измерить средний срок «жизни»? Часто ошибочно думают, что при среднем сроке в двенадцать месяцев для этого нужно прождать один год, соответственно это невозможно сделать только что запустившемуся стартапу.

На самом деле это не так. Достаточно периода в один месяц. Например, в начале месяца у вас есть 100 клиентов. К концу месяца их остается 95. Это значит, что за месяц от вас уходит 5% клиентов, а в среднем они остаются с вами в течение 1/5% = 20 месяцев. Вы должны увеличивать этот показатель, выполняя действия по удержанию клиентов.

В нашем сервисе анализ LTV стал стимулом для запуска фримиума. В какой-то момент мы увидели, что ценность клиентов на младшем тарифе в 28 раз ниже этой метрики на одном из средних. Эксперименты с ценами показали, что популярность младшего тарифа очень эластична по цене. Мы решили, что можем позволить себе сделать его бесплатным: общая доля выручки от него была меньше 5%. В итоге бесплатный тариф работает как инкубатор, помогая пользователям вырастить свой бизнес до уровня, где им понадобится один из платных тарифов.

Стоимость привлечение клиента — CAC (Customer acquisition cost)

Если вы знаете ценность клиента, то знаете и сколько можно потратить на его привлечение. Хорошо, если вы тратите на привлечение не больше одной трети от CLV (ценности клиента), это общепринятое соотношение.

У себя мы регулярно считаем стоимость привлечения отдельно по рекламным каналам. Контекстная реклама разделена на несколько десятков кампаний и каждые три месяца мы анализируем стоимость клиентов по каждой из кампаний. Поскольку мы знаем ценность клиентов, мы понимаем, насколько эффективен рекламный канал или контекстная кампания и требуются ли действия по ее оптимизации.

MRR (Monthly recurring revenue)

Именно MRR, а не реальная выручка, показывает, как быстро растет компания. Эта метрика показывает, сколько денег мы получали бы от всей клиентской базы, если бы все они платили каждый месяц и не пользовались скидками и акциями. Именно MRR показывает настоящий трекшн стартапа.

Попытка анализировать свой рост по фактической выручке, скорее всего, приведет вас к неправильным выводам. В нашей практике был случай, когда выгодная для клиентов акция увеличила выручку за какой-то месяц на 96%. Значит ли это, что бизнес внезапно вырос в два раза? Конечно, нет. Привлеченные скидкой, клиенты делали платежи за большой период вперед. Фактически мы перетащили платежи клиентов будущих месяцев на период акции и в течение полугода после акции ощущали очень заметное падение ежемесячных платежей.

Когортный анализ

При помощи когортного анализа вы нарезаете своих лидов или клиентов по определенному критерию (на практике это, как правило, месяц регистрации) и считаете перечисленные выше и другие метрики отдельно по каждой когорте.

При помощи этого анализа можно быстро замечать изменения. Если база пользователей достаточно большая, ее поведение меняется достаточно медленно. Если в каком-то месяце поток новых лидов упал в два раза, вы можете не заметить этого сразу — за счет существующих клиентов и их платежей. Падение количества лидов в два раза в определенной когорте вы увидите моментально.

Мы измеряем по месяцам число посетителей сайта, количество регистраций, конверсию в платных клиентов и видим качество трафика в тот или иной месяц. Это дает понимание, насколько успешными были действия в области контекстной рекламы, маркетинга, а также показывает тренды в поведении клиентов. Например, месяцем с самой низкой конверсией у нас оказался декабрь 2014 года — месяц обвала рубля. Мы не можем влиять на такие глобальные события, как скачки курсов валют, но на основе этой информации корректируем свои планы и управляем маркетинговыми активностями.



В избранное