При этом стоит обратить внимание на то, что многие путают платежеспособность с бюджетированием — это неправильно. Многие считают, что богатые клиенты — это то же, что и платежеспособные клиенты. Порой уровень дохода не всегда является устойчивым предиктором платежеспособности, и это нужно очень хорошо понимать.
То же самое и с клиентами: в теории клиент может быть не очень богатым, но очень платежеспособным с точки зрения готовности заплатить за продукцию, и параллельно с тем клиент может быть очень богатым и совершенно неплатежеспособным, потому что данный товар не является для него необходимостью.
Поэтому не нужно искать тех, у кого много денег, нужно искать тех, у кого много денег на вашу продукцию, у кого приоритеты выстроены должным образом. Иначе может случиться асимметрия распределения маркетинговых бюджетов между каналами.
Осталась еще одна ветка — это QS — количество успешных сделок с одним клиентом. Её можно представить как разность между Q1 — количеством сделок с одним клиентом и Rt — return — возвратами.
Например: клиент купил три товара за 1млн, за 3млн и за 5млн, но через день решил вернуть товар за 3млн. С точки зрения. такой базовой логики правильней считать, что клиент купил два товара за 1млн и за 5млн, таким образ P — 3млн, LTV — 6млн.
Вместе с тем, на самом деле с точки зрения коммерции случилось вовсе не это: коммерция продала клиенту на 9млн (1млн +3млн + 5млн), клиент купил три продукта по 3млн в среднем, но потом при одной успешной сделке клиента что-то пошло таким образом, что 0,33 этой суммы из 9млн клиент оказался вынужден вернуть.
И если так, возникает резонное замечание, почему мы должны считать, что доход от продаж 6млн, если на самом деле он составляет 9млн, а вот Rt потери от возвратов — да, 0,33. С этих позиций именно поэтому Rt, взвешенные среднестоимостно, будут отнесены к QS — количеству успешных сделок, потому что это позволяет гораздо лучше, легче и проще разложить и сопоставить каждый из параметров с теми или иными классами бизнес-процессов, и лучше понять, над чем конкретно нужно работать, что корректировать в первую очередь.
Таким образом, на самом нижнем уровне формулы у нас образуется 22 параметра, расчет которых нужен любой организации. И внедрение, на первый взгляд, громоздкой системы данных, их правильный учет и правильная работа с этой системой позволяет довольно быстро найти источники так называемого кратного роста, начать как можно быстрее принимать решения о том, какие параметры необходимо корректировать, чтобы достичь желаемого результата.
После подробного разбора формулы и ее ключевых показателей, коллеги внутри своих центров финансовой ответственности самостоятельно перекладывали свою систему показателей на формулу прибыли и кастомизировали ее. По итогам построения формулы прибыли коллеги презентовали друг другу свои варианты формулы, получили обратную связь от нашего спикера - Ильи Балахнина, который и разработал данную систему расчета.
Формула прибыли позволила телекоммуникационной компании начать считать и понимать, как работает бизнес-система — где в ней узкие места, где точки кратного роста прибыли или выручки.