28 Июня 2022

Как адаптировать формулу прибыли под потребности конкретного рынка

Студенты нашего курса «Формула прибыли» часто спрашивают, как адаптировать ее структуру к потребностям разных рынков и к принятому в отрасли способу сбора, хранения и обработки данных. Кроме того, часто при выписывании параметров формулы предприниматели не находят в ее составе обозначенных привычными терминами переменных. Даем вам три вида самых важных отраслевых адаптаций формулы прибыли.

Они затрагивают терминологию формулы прибыли, адаптируя ее к реалиям рынка. 

!Формула прибыли 4.0.jpg

Первый тип кастомизации  

– применение особых классов обозначений для среднего чека, принятых в конкретной отрасли.

ARPU (average revenue per user) – средний доход, который приносит каждый активный пользователь за период. ARPU на языке формулы прибыли – это классический средний чек. На рынке связи ARPU принято делить на ARPU основных услуг и ARPU дополнительных услуг, которые еще иногда называются термином VAS. 

Value Added Services (VAS) – это все, что не является доходом непосредственно от услуг связи. Однако разделения ARPU на доход от основных и дополнительных услуг уже будет структурным изменением формулы прибыли, о которых мы расскажем позже.

Второй тип кастомизации 

– использование значений некоторых привычных для отраслей экономики параметров для то одной, то другой переменной формулы прибыли. 

Это наглядно показывает APPN – это обозначение средней цены за ночь, принятое в сфере гостиничного бизнеса. Обычно параметр не равен среднему чеку (LTV). Но, в зависимости от целей выведения показателей APPN, он может быть равен LTV.

Разберем на примере. Клиент заселился в гостиницу на 10 ночей. Каждая ночь условно стоит 1 рубль. В таком случае APPN равен 1 рублю. В этом случае APPN в формуле прибыли будет являться средней стоимостью юнита (PU) – средней стоимостью одной единицы продукции. Количество же ночей, которые клиент провел в гостинице, будет примерно равно глубине чека (D). 

В таком случае, если APPN равна стоимости юнита, а количество ночей – глубина чека, то количество повторных транзакций для этого заселения равно единице, и для увеличения прибыли необходимо будет повышать среднюю стоимость одной ночи проживания. Этот подход хорош, если клиенты выбирают эту гостиницу для длительного заселения, и основной рычаг дохода компании – продажа постояльцам дополнительных услуг и сервисов.

На эти же самые данные можно посмотреть иначе. При анализе всего цикла заселения количество повторных сделок будет равно количеству ночей, которые постоялец провел в гостинице. В таком случае LTV будет эквивалентно сумме APPN и всех дополнительных доходов за одну ночь от этого клиента. 

Этот подход выгодно использовать многофункциональным гостиничным комплексам, в прайс которых входят услуги и для не-постояльцев. 

Третий тип кастомизации 

– адаптация способов вычисления внутренних параметров формулы и использование дополнительных, не входящих в формулу, параметров для анализа ключевых переменных формулы.

Lifetime (LT) обозначает количество платежных периодов от клиента. Исчисляется количеством периодов, которые клиент платил компании. Таким образом, если ARPU – это средний чек, то LT – это количество повторных сделок.

В связи с этим используемый в формуле прибыли параметр возвратов (Q) применительно к Lifetime будет считаться специфично. Напомним, что возвраты в формуле прибыли вычитаются из числа повторных сделок. Объем возвратов признается как доля от накопленного среднего чека. В сфере широкополосного доступа, являющегося частью рынка телекоммуникационных услуг, возвратом  признается период простоя. Посчитать его можно путем вычитания из LT клиента времени простоя. 

Разберем на примере. Клиент провел с оператором связи 5 месяцев. В конце 5 месяца он внес предоплату и в середине шестого месяца уехал в отпуск – в момент, когда роутер клиента перестал регистрировать исходящие пакеты, оператор приостановил тарификацию. Соответственно, в седьмом месяце абонент будет взаимодействовать с компанией как если бы его LT составлял 6, хотя его реальный эффективный LT составил 5,5. 

MoU – метрический показатель, равный количеству минут, использованных абонентом на услуги телефонной связи. 

MboU – использованное абонентом количество мегабайт.

В процессе исторического развития систем тарификации MoU и MboU перестали применяться. Это связано с тем, что большинство операторов отказались от небезлимитных тарифов в пользу пакетных тарифных планов. Тем не менее, подсчет MoU и MboU представляет интерес для аналитического подхода – эти показатели помогают найти устойчивые зависимости между поведением клиента и его Lifetime и оттоком. Однако рассмотрение MoU и MboU как факторов, помогающих предсказать целевой LT и Q, не является полным. Мобильные операторы широко практикуют модели предикторов оттока – компании отслеживают активность клиентов на сайтах конкурента и стараются предотвратить его уход. Однако, хотя эта модель использует в качестве основного инструмента регистрацию хостов клиента на сайтах, она в обязательном порядке учитывает соотношение MoU и MboU. 


При кастомизации формулы прибыли под отраслевую специфику необходимо понимать, какой способ разнесения тех или иных параметров по показателям формулы прибыли будет наиболее выгоден для бизнеса и тех задач, которые компания хочет решить. Именно от предварительного исследования зависит успех адаптации и применения формулы. 

Провести анализ ключевых показателей бизнеса, выявить основные параметры роста дохода и подробней узнать о формуле можно на нашем курсе «Формула прибыли». Регистрируйтесь по ссылке  – там же заберите бесплатное вводное занятие.