Они затрагивают терминологию формулы прибыли, адаптируя ее к реалиям рынка.
– 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.
– 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.
– 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.
Термины и определения
Общие положения и условия
Обязательства Пользователя
Пользователь самостоятельно несет ответственность за любую информацию и материалы, размещенные на Сайте. Компания не инициирует размещение указанной информации, не выбирает получателей информации, не влияет на содержание и целостность размещаемой информации, а также в момент размещения Пользователем информации на Сайте не знает и не может знать, нарушает ли такое размещение действующее законодательство Российской Федерации, однако Компания вправе отслеживать, просматривать и/или удалять любую информацию и материалы, размещенные Пользователем на Сайте.
При размещении любой информации и материалов Пользователь не становится соавтором Сайта и отказывается от каких-либо претензий на такое авторство в будущем. Компания не выплачивает Пользователю авторского или любого иного вознаграждения, как в период, так и по истечении срока действия настоящего Соглашения.
Компания стремится к обеспечению достоверности информации, размещенной на Сайте, однако не несет ответственности за любые неточности и/или недостоверность информации, а равно сбои в работе предоставляемых через Сайт сервисов. Пользователь согласен с тем, что Компания не несет ответственность и не имеет прямых или косвенных обязательств перед Пользователем в связи с любыми возможными или возникшими потерями или убытками, связанными с любым содержанием Сайта, интеллектуальной собственностью, товарами или услугами, доступными на нем или полученными через внешние сайты или ресурсы либо иные ожидания Пользователя, которые возникли в связи с использованием размещенной на Сайте информации или ссылки на внешние ресурсы.
Ни при каких условиях, включая, но не ограничиваясь невнимательностью или небрежностью Пользователя, Компания не несет ответственности за любой ущерб (прямой или косвенный, случайный или закономерный), включая, но не ограничиваясь потерей данных или прибылей, связанной с использованием или невозможностью использования Сайта, информации, файлов или материалов на нем, даже если Компания или ее представители были предупреждены о возможности такой потери. В случае, если использование Сайта приведёт к необходимости дополнительного обслуживания, исправления или ремонта любого оборудования, а равно восстановления данных, все связанные с этим затраты оплачиваются Пользователем.
Условия обработки и использования персональных данных
Принимая условия настоящего Соглашения Пользователь выражает свое согласие на:
Цель обработки персональных данных:
Компании, а также рекламно-информационных сообщений, касающихся продукции и услуг Компании и ее партнеров.
Прочие положения
По всем вопросам, связанным с нарушением авторских прав Компании, незаконного использования материалов Сайта или размещением ложной, вводящей в заблуждение информации о Компании, просим обращаться по следующим контактным данным:
125047, г. Москва, ул.2-ая Брестская, д.30, офис 500, телефон +7 929 559-05-28