Любой компании очень важно отслеживать эффективные бизнес-метрики (внутренние и внешние). Правильные количественные показатели могут помочь замотивировать команду, сконцентрироваться на первостепенных задачах, составить реалистичные прогнозы, произвести впечатление на инвесторов и построить диалог с крупными компаниями.
Одним из важных навыков, которым должен овладеть каждый начинающий менеджер или руководитель, является способность создать культуру, основанную на использовании метрик.
Проблема кроется в том, что научиться думать как бизнес-аналитик невероятно сложно! Я пробыл в шкуре гендиректора Brainscape несколько лет. Все это время я учился правильно управлять количественными показателями, несмотря на тот факт, что до этого практически 10 лет проработал в сфере экономики, финансов и статистики. Я прочитал множество книг и просмотрел бесконечные ленты постов, но они не смогли подготовить меня к работе с бизнес-аналитикой.
В этой статье я постараюсь обобщить все знания и навыки, приобретенные мной за время создания ориентированной на метрики культуры Brainscape. Мне повезло, и я имел честь поделиться своими соображениями в аудитории Генеральной Ассамблеи. Еще я выступал в роли ментора акселератора Kaplan/TechStars EdTech. Пришло время рассказать вам о метрических подходах к развитию бизнеса.
1. Начинайте с проработанной бизнес-модели
Большинство литературы о показателях роста компании предполагает, что, начиная свой проект, вы уже определили для себя некие ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите оптимизировать. Хотите повысить показатели удержания пользователей? Проведите когортный анализ. Хотите измерить показатели вовлеченности аудитории? Просто вычислите отношение ежедневной и месячной пользовательской активности. Хотите поднять монетизацию? Понизьте коэффициент оттока клиентов и коэффициент отказа. Некоторым компаниям жизненно важно отслеживать эти метрики. Однако все компании разные. Рассматривая показатели эффективности в отрыве от специфики организации, вы рискуете перестать видеть всю картину целиком.
Я не рекомендую пользоваться условными показателями и первыми попавшимися инструментами (такими как Google Analytics или MixPanel). Начинайте построение компании с разработки полной таблицы показателей, определяющих вашу бизнес-модель. Это может быть общая электронная таблица Google, расписанная на много месяцев вперед. Это позволит всем участникам проекта исследовать факторы, влияющие на рост бизнеса. Расписав структуру модели, вы лучше поймете свой проект и определите данные, нужные именно вам.
Бизнес-модели можно условно разделить на два типа: модели монетизации, помогающие оценить все факторы роста, и модели выхода на рынок, помогающие оценить эффективность расширения бизнеса с помощью маркетинговых мероприятий.
Давайте взглянем на них поподробнее.
А. Модели монетизации
Можете расценивать модели монетизации просто как «раздутые» отчеты о прибылях и убытках. В хорошей модели монетизации кроме денежных сумм указаны источники их поступления.
Например, если у вас ювелирный магазин, то таблица может иметь следующие строки:
- число посетителей магазина;
- процент людей, говоривших с продавцом;
- процент людей, совершивших покупку;
- средняя стоимость совершенной покупки.
Эти показатели прибыли (рассчитывать их нужно каждый месяц) будут интересны другим участникам проекта. Возможность видеть все источники дохода сразу – это очень важный первый шаг к становлению компании, управление которой основывается на метриках. Электронная таблица, изображенная ниже – это лишь один из способов формализации источников дохода. Существует бессчётное количество вариантов структурирования данных о бизнесе, поскольку каждая компания уникальна. Вам нужно составить модель, которая бы подходила под вашу бизнес-специализацию.
Если вы определили показатели верхнего уровня, то можете «копнуть глубже» и выделить несколько низкоуровневых. На изображении выше представлена таблица показателей для сайта, занимающегося электронной коммерцией. Для расчета величины дохода была применена следующая формула:
Выручка = Количество посетителей * Средняя стоимость покупки
Для компании такого типа важно определить источники покупателей – это поможет понять, как пойдут дела организации в следующем месяце.
Помните, что удобнее всего будет представить модель в виде иерархической структуры. Такая организация позволит вам выявить пробелы (пункты, по которым у вас нет данных), которые не способен восполнить текущий набор инструментов (в таблице выше такие места выделены красным). Мы решим эту проблему во втором разделе.
B. Модели выхода на рынок
В то время как модели монетизации представляют собой способы оптимизации бизнес-воронки, модели выхода на рынок показывают, как можно расширить бизнес, заполнив эту воронку новыми ресурсами. Модели выхода на рынок представляют особую важность для венчурных капиталистов, помогая определить, насколько быстро будет развиваться бизнес после вливания денежных инвестиций, и какую прибыль он будет приносить. Основой модели выхода на рынок является отношение прибыли, которую принесет клиент, к цене, которую придется заплатить, чтобы его привлечь (LTV/CAC).
Все маркетинговые кампании должны проводиться с учетом соотношения LTV/CAC: нужно убедиться, что ваша юнит-экономика действительно «сходится».
Вычисление показателя LTV: Показатель LTV вычисляется намного проще, чем CAC. Это размер чистой прибыли, которую получает компания от покупателя, за все время сотрудничества. Вот формула:
LTV = Выручка / Количество клиентов / Месяцы * Средняя продолжительность взаимодействия покупателя с компанией (в месяцах)
Форма уравнения может меняться в зависимости от специфики работы компании, но его суть остается прежней. В частности это касается проектов, предоставляющих программное обеспечение по подписке, консалтинговых фирм и сайтов электронной коммерции. LTV – это пожизненная ценность клиента. LTV для компании, предоставляющей программное обеспечение по подписке, при ежемесячной плате в $10 и среднем времени подписки равном 10,5 месяцев, составит $105.
Вычисление показателя CAC: В отличие от LTV, CAC может принимать множество форм: буквально для каждого маркетингового канала компании вычисляется свой показатель. Если сильно упростить, то формула для CAC может принимать вид:
CAC = Стоимость получения одного подписчика / Процент подписчиков, ставших покупателями
Типичным примером CAC является рекламная кампания в Google AdWord. Этот пример настолько показателен, что многие начинающие стартапы пользуются им для оценки стоимости маркетинга во время общения с венчурными капиталистами еще до начала активной кампании по продвижению. На изображении представлен упрощенный процесс вычисления CAC маркетинговой кампании с использованием Google AdWord для условно-бесплатных сервисов.
Другими словами, в этом конкретном примере вам нужно потратить $200 на Google Ads, чтобы заполучить одного платящего клиента (это только в том случае, если не вмешаются виральные эффекты, которые ускорят рост компании и понизят стоимость привлечения клиента). Если CAC равняется $200 – это много. В этом случае значение показателя LTV должно быть очень большим.
Как правило, чтобы привлечь деньги инвесторов, нужно установить соотношение LTV/CAC в размере 3/1 (доказав к этому моменту, что для продукта есть рынок). Вам нужно показать инвесторам, что после оплаты маркетинговой кампании ваш бизнес немедленно начнет расти. Даже если продукт является нишевым, умный бизнесмен старается оптимизировать соотношение LTV/CAC – это позволяет повысить продажи.
Любая новая компания должна построить обе модели (предполагается, что для этого у нее есть все необходимые данные). Вот только данные не являются элементом первостепенной важности. Создайте правильный фреймворк для структурирования данных и продемонстрируйте жизнеспособность проекта – о сборе данных позаботитесь позже.
2. Подготовьте инструменты сбора данных
Теперь у вас есть надежный фреймворк для структурирования информации, которая позволит вам рассказать «историю своей компании» – осталось снабдить её [историю] реальными данными, поэтому стоит озаботиться поиском нужных инструментов для их сбора. Сюда могут входить инструменты для веб-аналитики (например, Google Analytics или Kiss Metrics), мобильной аналитики (например, Flurry), инструменты для опроса пользователей, финансовая информация из Quickbox, экспорт данных из Salesforce.com, пользовательские запросы к вашей базе данных или любой другой набор инструментов, способный предоставить данные, необходимые для заполнения таблицы.
Возможно, вам стоит проконсультироваться со своими программистами – они могут помочь настроить адекватную интеграцию, что упростит сбор данных по каждому пункту. Не стоит недооценивать этот этап – чтобы собрать необходимую информацию, потребуется приложить некоторые усилия.
Очень важно в каждом пункте указать, откуда берутся данные, желательно прямо в основной Google-таблице. Таким образом вам будет легче передать свои функции по сбору информации другому человеку. У себя в Brainscape, чтобы не захламлять таблицу, мы вынесли все алгоритмы сбора данных в «Примечания», прикреплённые к соответствующим ячейкам. Сборщик данных просто наводит курсор мыши на интересующую его ячейку и следует инструкции.
3. Определите ежемесячные процессы сбора и обмена данными
Эта новая общая таблица бизнес-модели с методиками сбора данных и четкими инструкциями теперь может послужить основой для организации непрерывного процесса сбора и обмена данными. Для этого вам понадобится делегировать часть своих обязанностей.
A. Наймите ассистента по сбору данных
Учитывая, что ваша история имеет огромное количество пунктов, по которым нужно собрать данные, вам стоит переложить часть ответственности по их сбору на плечи младшего сотрудника или виртуального помощника. К примеру, статистика модели Brainscape формируется на основании более чем 300 источников, которые представляют несколько сложных элементов воронок взаимодействия с покупателем. Я бы не хотел управлять всеми входящими данными самостоятельно!
Если ваши младшие сотрудники не готовы для этой работы (или, наоборот, монотонная рутинная работа – не лучшее применение их навыков), вам стоит нанять виртуального помощника. Фрилансеры с таких сервисов как UpWork идеально подходят для таких задач и даже, через какое-то время, могут начать работать с вами на постоянной основе.
B. Обеспечьте сборщикам информации адекватный уровень подготовки
Неважно, насколько хорошо написаны инструкции по сбору данных: когда работник начнет обрабатывать входящие потоки информации, обязательно начнут проявляться какие-нибудь ошибочные значения показателей. Плотно поработайте с ним (или с ней) [работником] и позвольте задать вам вопросы. Продолжайте заниматься, пока не поймете, что сборщик на 100% справится с задачей.
С. Установите определенное расписание
Большинство компаний собирает данные о бизнес-модели раз в месяц. Разумеется, всегда будут возникать ситуации, когда вам потребуется проанализировать данные за более короткий промежуток времени – например, когда вы оцениваете результаты эксперимента или тестируете эффект от выпуска новой версии программного обеспечения – однако для этих случаев вы всегда можете провести ad hoc анализ, воспользовавшись временной таблицей. Основная запись KPI, скорее всего, будет существовать в единственном экземпляре и согласовываться с отчетами о прибылях и убытках, а также другими инструментами отчетности.
Вне зависимости от частоты сбора данных вам стоит установить напоминание в календаре (для себя и сборщика данных), чтобы знать, когда становятся доступными данные за предыдущий период. Так вы не забудете проверить результаты и поделиться ими с другими участниками проекта.
D. Делайте прогнозы и учитывайте сценарии типа «а что, если»
Хорошо организованная модель показателей роста бизнеса помогает оценить не только проделанную работу, но и перспективы. Я рекомендую провести в таблице вертикальную черту и отделить ей прошедшие месяцы от будущих (Я дополнительно выделяю будущие месяцы серым цветом). Теперь вы можете править формулы в колонках будущих месяцев, дабы убедиться, что запланированный рост согласуется с текущими показателями конверсии.
Чтобы сделать таблицы еще более наглядными, я подумал, что можно выделять ключевые «предположения» желтым цветом. Это словно говорит: «Измени значение ячейки и посмотри, что произойдёт в будущем». Например, если вы хотите проиллюстрировать эффект от потенциального улучшения показателя удержания пользователей или показателя конверсии подписчиков на 1%, вам нужно просто исправить значение в желтой ячейке и посмотреть, как изменятся ячейки прогноза.
Вот пример таблицы бизнес-модели. Посмотрите основную вкладку и вкладку с подробностями.
E. Делитесь результатами с другими участниками проекта
Одной из лучших функций таблиц Google являются настройки доступа. Вы можете сделать так, чтобы документ могли редактировать только вы и ваш помощник. Одновременно с этим вы можете разрешить инвесторам просматривать данные, а членам совета директоров – комментировать их. Благодаря гибкости таблиц Google, один и тот же документ можно использовать для разных видов коммуникации.
В большинстве случаев я рекомендую незамедлительно делиться результатами со всей командой (и просить прокомментировать их). Просите объяснить самые крупные изменения. Как только вы все поняли, поделитесь таблицей с советом директоров (или группой менеджеров) и попросите их оставить комментарии к любой ячейке, по которой у них возникнут вопросы. Таким образом, обсудив KPI в «виртуальном» пространстве, вам будет легче сделать это при вербальном общении.
Что касается инвесторов (и потенциальных инвесторов), здесь вы сами вольны решать, когда продемонстрировать данные. Если вы хотите быть полностью открытыми, то можете показать всю таблицу (разумеется, с доступом «только для чтения»), но, возможно, стоит поделиться с ними лишь копией таблицы, сохраненной в отдельном файле.
В общем, ваша цель – это максимально «автоматизировать» процесс сбора и обмена данными, чтобы вам не пришлось самостоятельно заниматься этим каждый месяц. Создание убедительного рассказа о деятельности компании на основе ее показателей может выматывать, поэтому, чем больше полномочий по сбору и обмену данными вы сможете делегировать (будь то календарь или ассистент), тем больше умственных ресурсов у вас останется для их анализа.
4. Анализируйте данные и действуйте в соответствии с полученной информацией
Ежемесячные командные обсуждения данных часто порождают интересные темы для разговора. Действительно ли рынок такой большой, как мы думали? Действительно ли эта категория населения использует наш продукт чаще других? Мы действительно теряем столько клиентов из-за одной веб-страницы? Честная и модифицируемая таблица бизнес-модели делает такие дискуссии максимально продуктивными и действенными.
Какие-то показатели могут оказаться недостаточно большими; часть показателей может быть выше нормы (что, иногда, можно расценить как преимущество). Ваши действия полностью определяются метрикой. Чтобы улучшить некоторые из показателей эффективности, возможно, вам придется привлечь фокус-группы, провести A/B тесты, разослать электронные письма и мобильные сообщения, внедрить новые функции в продукт или провести таргетинговые маркетинговые кампании. Способность расставлять приоритеты и правильно реагировать на изменение значения показателей – это управленческий навык, который приходит с опытом.
5. Постоянно перерабатывайте свою модель
Чуть ранее я упомянул, что вам нужно максимально автоматизировать процесс сбора данных. Так вот, это не совсем так. Вам определённо стоит разделить задачу сбора данных на блоки и передать их часть другим людям, вот только вместе с развитием бизнеса начнет меняться и структура модели.
Каждая новая функция или бизнес-специализация может повлечь за собой изменение основной таблицы и пересмотр всех инструкций по сбору данных. Вам придется обновлять эту таблицу каждый раз, когда проект проходит очередной эволюционный виток, иначе вы рискуете перестать понимать свой собственный бизнес.
Становление компании, управление которой основывается на количественных показателях, требует от вас постоянного стремления к автоматизации сбора метрик, однако в полной мере этого достичь невозможно. В своей известной книге «Predictable Success» Лес МакКоун (Les McKeown) советует руководителям во время формирования структуры принятия обоснованных решений больше рисковать. Невозможно достичь большой точности прогнозирования, если с самого начала не привить в компании культуру, в основе которой заложены метрики.
Анонс:1-3 октября 2015 года в Москве пройдет первая в России конференция по методологиям Lean startup и Customer development: Lean Startup Russia 2015.
Вы сможете бесплатно участвовать в первом дне конференции и использовать промо-код «startuphub», дающий скидку в 10% на любой билет.
